一、信道建模定义

信道建模就是通过数学的方式来刻画信道特性，揭示多径的传播机理，探索和掌握信道变化的规律、精确模型和容量机理，为移动通信系统设计与技术优化提供基础。

二、5G信道建模研究进展

5G信道建模的研究主要有三个方面：理论框架；测量平台与场景；信道特性分析与建模

1. 5G信道建模的理论框架

信道在传播过程中会经历直射、反射、散射和衍射，并最终以近似于叠加的方式被接收端接收，使得信道具有大尺度衰落特性和小尺度衰落特性（传统无线通信信道）。在相对较大距离上（十到几百米的距离）的衰落被称作大尺度衰落，而在相对较小距离上（通常是十几个波长距离内）的衰落被称作小尺度衰落。此外，5G信道模型还具有一些新特性，比如空间一致性、气体吸收和阻塞等。

1.1 大尺度衰落特性

大尺度衰落特性主要包括路径损耗和阴影衰落。路径损耗是由于多径在自由空间中传播造成的损耗，取决于发射信号的频率和收发两端的空间距离。阴影衰落是由于收发两端中间存在遮挡物，多径在传播过程中被遮挡而造成接收信号强度的变化。下面介绍5G信道建模中对路径损耗和阴影衰落的建模。
5G标准中有三种常见的路径损耗模型：自由空间邻近（CI）路径损耗模型，浮动截距（FI）路径损耗模型和ABG（Alpha-beta-gamma）路径损耗模型

• CI模型

• FI模型

• ABG模型

常用的阴影衰落建模方法为在路径损耗模型中添加一个阴影衰落因子，在公式 (2-１)、(２-２)和 (２-３)中可以看到，通常将阴影衰落建模为均值为０的高斯随机变量。

1.2 小尺度衰落特性

小尺度衰落是指信道在短距离短期内的快速变化，其主要是由多径效应引起的。小尺度衰落与终端移动速度、周围物体移动速度以及信号的传输带宽有关。对小尺度衰落特性的研究是研究信道的重要一环，其对于后续的通信系统设计与技术优化起着重要的指导作用。针对4G系统，主流的信道模型是基于水平簇的GBSM信道模型，该模型也是ITU以及3GPP标准化组织采纳的建模方法。然而4G模型无法支持3D MIMO技术的研发和评估，张建华教授课题组提出了扩展三维簇，并在发送端和接收端引入垂直角的垂直-水平-时-频四维的GBSM模型，收发机均采用三维天线阵列，从而高精度、低复杂度地支持3D MIMO和大规模MIMO技术研究。

1.3 信道新特性

（1）空间一致性
信道的空间一致性是指当发射端（TX）和/或接收端（RX）移动或转弯时，信道平滑地变化而没有间断；另一方面，在位置接近的链路中，信道特性高度相关。在5G信道模型标准ITU M.2412中，空间一致性具有两种建模方案，本小节只介绍其中最常用的方案，具体细节如下：

（2）气体吸收
由于原子和分子的相互作用，电磁波可能会被介质部分或全部吸收。这种气体吸收导致无线电波传播的额外损失，气体吸收的影响在高频段中不能被忽略，氧气吸收模型被应用在簇响应的基础上。
（3）阻塞
当信号被阻塞时，发射机和接收机之间的静止或移动物体会极大地改变信道特性。尤其是在毫米波频段，毫米波无法有效穿透或绕过人和其他物体，阻塞现象更为常见。阻塞引起的阴影效应对链路预算有重要影响，而动态阻塞会影响对波束查找和波束跟踪等技术的评估。对阻塞的建模不仅要考虑接收信号总功率的变化，还应考虑由于阻塞物的大小、位置和方向不同而导致的多径角度或功率的变化。

2. 5G信道测量平台和应用场景

无线电波在信道中传播时，环境的复杂性和无线电波传播机制的多样性使得接收信号具有随机性，导致确定性信道建模方法复杂度较高。基于信道测量的随机性信道建模方法利用信道测量平台在实际通信场景中采集信道原始数据，并通过高精度信道参数估计算法提取信道参数，最后基于信道参数的统计结果重构信道。这种方法复杂度较低，而且由于是基于实际通信场景下信道数据建立的模型，能更好地反应真实信道的特性和内在的传播机理。

2.1 5G信道测量平台

为了研究5G信道模型，5G信道测量平台需要具有大带宽、高频率、高时延和角度分辨率等能力。
目前，主要有两种 5G 信道测量平台：
（1）一体式测量平台
它是以基于矢量网络分析仪（VNA）为核心设备。通过对S12（或S21）参数的幅度、相位进行测量，得到信道频率响应以及相位信息。然后，利用逆傅里叶变换（IFFT）得到信道冲激响应（CIR）。由于在测量过程中，收、发端都要同时连接到 VNA上，因此其测量距离受到线缆长度的限制。该测量平台的优点是能采集超大带宽的信道信息。

（2）基于分立器件测量平台
基于分立器件搭建的平台则是收、发端使用分离仪表，主要分为三类：（1）基于矢量信号源和频谱仪；（2）基于信号发生器、变频器和数字接收机；（3）基于独立模块和板卡。这三种测量平台多用于时域测量，其收发端在使用之前利用同步时钟进行同步，不受线缆长度的限制。但是，这类平台受限于器件的工作频率范围。基于分立器件搭建的平台带宽往往不超过2GHz，时延分辨率低于VNA平台。其中基于矢量信号源+频谱仪测量平台如下图所示。其中收发机均为独立仪表。基于任意信号发生器+变频器+数字接收机的测量平台的工作原理与信号源+频谱仪模式的测量平台类似，任意信号发生器产生基带IQ数据，送入变频器进行数字上变频；接收端则是通过数字下变频器，将信号搬移至基带，由于其将变频器独立出来，因此可以灵活制定覆盖频率，不必受信号源的限制。

2.2 5G信道的应用场景

为了统一技术研究和公平性比对的场景，5G 信道国际标准 3GPPTR 38.901 中定义了 5 个子场景，分别是UMa、UMi、RMa、室内办公室以及室内工厂。这几个场景具体的定义和典型配置介绍如下。
（1）UMa 场景是指有密集建筑群的城区，基站天线通常位于或高于屋顶线，周围无遮挡，蜂窝小区覆盖面积较大。UMa场景参数如下表 所示，基站高度为25 m，站间距为 500 m。
（2）UMi场景是指有密集建筑的小范围城区，是UMa 场景的补充和延伸，基站天线低于屋顶线。在这种场景下，信号容易受到建筑物遮挡，天线附近以阻塞和/或衍射/散射为主要特征。该场景的主要参数如表4所示，基站高度通常为10m，室外用户高度为1m，室外用户高度是服从均匀分布的随机变量，站间距为 200 m。

（3）RMa场景是指以低层建筑为主的乡镇，基站通常安装在塔/屋顶，没有密集楼宇遮挡，环境相对开阔。RMa场景的参数如表5所示，基站高度为35m，用户高度1.5m。站间距为1732 m或者5000m，覆盖范围大。

（4）室内工厂场景面向工业物联网中的应用，场景中主要以工厂金属设备这类散射体为主，与传统室内环境差异较大，场景中存在大量高反射率的金属设备，空间开阔。该场景分类相对复杂，场景参数与工厂内设备密度、基站天线高度、天花板高度、设备类型等有关。例如，在低设备密度系数、低基站天线高度条件下，基站高度低于平均设备高度，用户端低于设备高度。

3. 5G信道特性提取与建模

前已叙及，为了满足5G通信系统更高速率、更低时延以及更可靠的通信需求，5G信道在空域和频域对传统的4G信道进行了扩展。就空域而言，传统通信系统的天线阵列一般只部署在水平维度，从而不具备垂直维度的角度分辨率。由于大规模3D MIMO 技术引入了垂直维度角度分辨能力，因而有必要研究信道垂直角度空间分布情况。同时，垂直维度空间自由度的引入，使得信道模型更加接近真实的3D传播环境，针对3D信道模型的空间相关性以及信道容量的研究对于5G系统的性能评估必不可少。毫米波相比厘米波波长较短，信号的穿透损耗以及绕射损耗较大，信号的遮挡效应较为明显。

三、未来6G信道建模的研究方向

1.发展趋势

6G信道模型需要支持6G新技术和系统的设计和优化，与5G信道模型相比，下图给出了6G信道建模在三方面的发展趋势：

（1）更高的频率和带宽，毫米波技术是5G关键技术之一，可以用来实现5G愿景高速率的要求。然而，对更高速率的要求促使人们使用更高的频率，以此获得更多的频谱资源；
（2）超大规模天线阵列，大规模MIMO技术已经被证明可以带来极大的系统增益，随着频率升高，相邻天线阵元间距变小，搭建超大规模天线成为可能；
（3）更多样的场景，5G支持的三大应用场景（eMBB、uRLLC、mMTC）几乎涵盖了陆地上的所有通信场景，然后，随着无线通信技术的发展，以及对太空通信需求的增加，卫星、飞机、无人机、地面基站、物体和用户等之间的空、天、地联合通信场景需要得到支持。

2.研究方向

针对上述6G信道模型的发展趋势，未来6G信道建模研究可以从以下四个方向开展：
（1）太赫兹信道建模研究
太赫兹信道研究方面，随着频率增加，波长变小，传播特性可能会有明显的变化。例如，太赫兹频段的无线电波波长与大气中微小气体分子的尺寸相近，会受到这些微小气体分子的吸收或散射影响。此外，与低频无线电波相比，太赫兹无线电波的反射或衍射机制具有特殊性，太赫兹无线电波的衍射能力较弱使得信道更加稀疏。太赫兹信道的研究需要针对这些新特性展开全面的研究。另一方面，由于太赫兹信号衰减严重，搭建发射功率大、覆盖距离远的太赫兹信道测量平台成为一大挑战。
（2）大维信道建模研究
大维信道建模研究方面，随着超大规模天线配置下天线数急剧增加，无线信道的空间分辨率显著增加，传统的天线远场假设难以满足，呈现出新的空间传播特性。在同一个超大规模天线阵列中，不同位置天线接收到的信道多径信息差异较大，在天线阵列的空间维度上呈现非平稳特性[48]。其次，天线数增加使得参数估计复杂度成倍增加，需要针对大维信道，开展低复杂度、高精度的信道参数估计算法研究。
（3）天空地信道建模研究
天空地信道建模研究方面，从太空到陆地的通信距离远，信道特性差异极大。天对空通信主要是视距场景，基站和终端的移动速度较快，多普勒频移效果明显。而空对地通信容易受到地面建筑物或地形遮挡影响，信道大尺度衰落特性与环境和基站/终端的地理位置强相关[49]。因此，与传统的陆地通信信道研究相比，天空地信道建模研究需要针对不同的通信场景开展专门研究，比如，空对空、天对天、天对空、天对地、空对地等。其次，考虑到天空地通信场景的复杂多样性，适用于所有天空地通信场景的信道模型值得研究，建立天空地一体化信道模型。
（4）智能化信道建模研究
智能化信道建模方面，可以将机器学习算法应用于信道的智能化建模。本课题组基于大数据理论，提出了基于簇核的信道模型[50]。簇核是指具有一定形状的簇，与环境中散射体存在匹配关系（图20），并主导了环境中的信道特性。利用机器学习算法从信道数据中提取簇核，建立基于簇核的信道模型，兼顾了统计性信道模型和确定性信道模型的优点，不仅降低了建模的复杂度，而且能更好地揭示信道的物理传播机理。基于此模型，可以进一步实现基于图像的智能化信道建模。如图21（a）所示为室外通信场景实景图，从图中提取环境中散射体信息，并利用散射体与簇核的匹配关系，自动生成该环境中的簇核，完成信道的智能化建模过程。

Reference
5G信道建模研究的进展与展望-张建华-北京邮电大学