[论文解读] Evaluation of the Spatial Consistency Feature in the 3GPP GSCM Channel Model

Martin Kurras, Sida Dai+2 more|arXiv (Cornell University)|Aug 10, 2018

Advanced MIMO Systems Optimization参考文献 11被引用 6

一句话总结

本文评估了3GPP基于几何的随机信道模型（GSCM）中的空间一致性特性，该特性可增强空间分离用户之间小尺度衰落参数的相关性。该特性确保当距离减小时，用户的角度参数（AoA、AoD）和协方差矩阵趋于收敛，当 $d_\text{λ} \geq 15$ m 时，归一化度量 $d_{\text{CMD}}$ 在 1 米距离处趋近于 1，证实了该特性在 5G MIMO 系统中实现可靠用户分组的有效性。

ABSTRACT

Since the development of 4G networks, Multiple-Input Multiple-Output (MIMO) and later multiple-user MIMO became a mature part to increase the spectral efficiency of mobile communication networks. An essential part of simultaneous multiple-user communication is the grouping of users with complementing channel properties. With the introduction of Base Station (BS) with large amount of antenna ports, i.e. transceiver units, the focus in spatial precoding is moved from uniform to heterogeneous cell coverage with changing traffic demands throughout the cell and 3D beamforming. In order to deal with the increasing feedback requirement for Frequency-Division Duplex (FDD) systems, concepts for user clustering on second order statistics are suggested in both the scientific and standardization literature. Former 3rd Generation Partnership Project (3GPP) Geometry-based Stochastic Channel Model (GSCM) channel models lack the required spatial correlation of small-scale fading. Since the latest release of 3GPP Geometry-based Stochastic Channel Model this issue is claimed to be solved and hence our contribution is an evaluation of this spatial consistency feature.

研究动机与目标

• 评估最新 3GPP GSCM 中引入的空间一致性特性，以改善用户间小尺度衰落的相关性。
• 解决早期 GSCM 版本中缺乏空间相关性的问题，该问题阻碍了大规模 MIMO 和协作传输中的准确用户分组。
• 验证空间一致性特性可基于 FDD 系统中的二阶统计特性实现一致的用户分组。
• 量化去相关距离 $d_\lambda$ 对用户间角度与协方差相似性的影响。
• 利用 QuaDRiGa 信道模型支持 JSDM 及类似用户分组方案的可靠性能评估。

提出的方法

• 在基于 QuaDRiGa 的 GSCM 下，模拟一个 2 用户场景，其中一个用户在三维城市宏蜂窝环境中向另一个用户移动。
• 采用角度距离度量 $\Delta\phi$ 和 $\Delta\theta$ 来衡量多径分量（MPCs）在方位角和仰角 AoA 上的差异。
• 使用弦距离 $d_C(\mathbf{R}_1, \mathbf{R}_2)$ 比较用户信道协方差矩阵，该度量依赖于路径损耗和长路径参数（LSPs）。
• 应用归一化度量 $d_{\text{CMD}}$ 评估协方差矩阵的相似性，其取值范围为 0（正交）到 1（完全相同）。
• 将 $d_\lambda$ 从 0 到 20 米变化，以控制散射簇位置的空间相关性。
• 分析当用户间距减小至 0 米时，角度与协方差度量的收敛行为。

实验结果

研究问题

• RQ1 随着用户间距减小，空间一致性特性如何影响两个用户之间角度差异（AoA、AoD）？
• RQ2 随着用户间距减小，用户协方差矩阵之间的弦距离 $d_C$ 降低到何种程度？
• RQ3 当用户相互靠近时，归一化 $d_{\text{CMD}}$ 度量如何趋近于 1？$d_\lambda$ 在此过程中起什么作用？
• RQ4 当 $d_\lambda = 0$ 米（无空间一致性）时，协方差矩阵的残余相似性是多少？
• RQ5 能否将 $d_{\text{CMD}}$ 用作 JSDM 或类似方案中基于阈值的可靠用户分组准则？

主要发现

• 随着间距减小，用户间角度距离 $\Delta\phi$ 和 $\Delta\theta$ 降低，且在 $d_\lambda = 5$ 米处出现显著斜率变化。
• 随着用户间距减小，弦距离 $d_C$ 趋近于零，且在约 5 米间距处，当 $d_\lambda = 20$ 米时出现显著的斜率变化。
• 当 $d_\lambda \geq 15$ 米时，归一化 $d_{\text{CMD}}$ 度量在约 1 米间距时趋近于 1，表明协方差高度相似。
• 即使在 $d_\lambda = 0$ 米（无空间一致性）时，$d_{\text{CMD}}$ 仍饱和于 $\approx 0.64$，这是由于大尺度参数（K 因子、延迟、扩展）之间的相关性所致。
• $d_{\text{CMD}}$ 度量可实现与大尺度参数无关的用户分组阈值，当 $d_\lambda \geq 15$ 米时，在 1 米间距下可达到 $\epsilon_{\text{CMD}} = 0.95$。
• 空间一致性特性通过确保用户间衰落相干相关性，有效支持了 FDD 大规模 MIMO 系统中的可靠用户分组。