[论文解读] Stochastic Fading Channel Models with Multiple Dominant Specular Components for 5G and Beyond

Juan M. Romero–Jerez, F. Javier López‐Martínez+2 more|arXiv (Cornell University)|May 9, 2019

Millimeter-Wave Propagation and Modeling参考文献 28被引用 10

一句话总结

本文提出了一种统一的统计框架，用于建模具有任意数量 $N$ 个主导镜像分量加扩散波的多径衰落信道，采用连续的瑞利（Rician）或瑞利遮蔽（Rician shadowed）分布混合。该方法通过对接收信号相位分布的积分，实现了PDF、CDF和MGF的精确解析表达式，揭示了随着 $N$ 增加，系统性能下降，且当 $N=1$ 时性能最优，这是由于幅度波动减小所致。

ABSTRACT

We introduce a comprehensive statistical characterization of the multipath wireless channel built as a superposition of a number of scattered waves with random phases. We consider an arbitrary number $N$ of specular (dominant) components plus other diffusely propagating waves. Our approach covers the cases on which the specular components have constant amplitudes, as well as when these components experience random fluctuations. These propagation scenarios are found in different use cases of 5G networks, as well as in the context of large intelligent surface based communications. We show that this class of fading models can be expressed in terms of a continuous mixture of an underlying Rician (or Rician shadowed) fading model, averaged over the phase distributions of the specular waves. It is shown that the fluctuations of the specular components have a detrimental impact on performance, and the best performance is obtained when there is only one specular component.

研究动机与目标

• 开发具有多个主导镜像分量的多径衰落信道的全面统计表征。
• 建模镜像分量具有恒定幅度或随机波动的场景。
• 将现有衰落模型（如TWDP和瑞利遮蔽衰落）推广至任意 $N$ 的情况。
• 在先进5G及更高新系统（包括智能表面通信）中实现准确的性能评估。
• 为关键信道度量（如PDF、CDF和中断容量）提供可处理的解析表达式。

提出的方法

• 接收信号被建模为 $N$ 个具有随机相位的镜像波与一个扩散分量的叠加，其幅度可为固定值或随机波动。
• 信号包络分布表示为对镜像分量相位分布进行平均的底层瑞利或瑞利遮蔽分布的连续混合。
• 通过在 $[0, 2 au]$ 区间上对光滑被积函数进行定积分，推导出概率密度函数（PDF）和累积分布函数（CDF），支持数值计算。
• 推导出矩生成函数（MGF），以支持性能分析，特别是中断容量分析。
• 该框架通过允许任意 $N$ 并利用衰落参数 $m$ 引入幅度波动，推广了先前的模型。
• 通过蒙特卡洛仿真验证了该模型，结果与各种 $N$ 和幅度配置下的解析曲线高度一致。

实验结果

研究问题

• RQ1 如何将多径衰落的统计模型推广，以包含任意数量 $N$ 个具有随机幅度的主导镜像分量？
• RQ2 与经典的瑞利或瑞利模型相比，多个镜像分量对接收信号包络分布形状有何影响？
• RQ3 镜像分量中的幅度波动如何影响系统性能度量（如中断容量）？
• RQ4 能否开发一个统一的解析框架，用于PDF、CDF和MGF，使其在 $N=1$ 和 $N=2$ 时退化为已知模型？
• RQ5 在中断容量方面，不同 $N$ 值的性能排序如何？与瑞利和瑞利衰落模型相比有何差异？

主要发现

• 当 $N=2$ 和 $N=3$ 时，接收信号包络的PDF变为非单峰，尤其在平衡配置下，表明存在复杂的衰落行为。
• 当 $N=4$ 时，PDF形状开始类似于瑞利分布，表明向更扩散型衰落的转变。
• $N=2$ 的情况导致最差的中断容量性能，甚至劣于瑞利衰落，这是由于两个主导波之间的相消干涉所致。
• 当 $N>2$ 时性能改善，$N=4$ 的性能水平非常接近瑞利衰落。
• 与幅度恒定的NWDP模型相比，幅度波动的FNR衰落模型（FNR fading model）性能始终更差，尤其在高 $N$ 时更为明显。
• 最优性能出现在 $N=1$ 时，对应于瑞利或瑞利遮蔽模型，此时信号由单一强视 Line-of-Sight 分量主导。