基于5G LIbrary的MIMO信道建模方法

在这一周的学习中，我学习了MATLAB中的工具包LTE System Toolbox中的5G Library，其中介绍了两种5G中使用的MIMO信道的生成方法，包括3GPP TR 38.901中规定的抽头延迟线（TDL）和簇延迟线（CDL）信道模型。我重点学习了TDL的生成方法nr5gTDLChannel。

   首先是理论学习，MIMO信道模型的基本知识在《MIMO-OFDM Wireless Communications with MATLAB》中有提及，对于抽头延时线的MIMO信道模型，我们建模步骤主要为：

1、确定BS（基站）和MS（移动台）的天线数目，天线间隔，cluster，PAS（功率方位谱），AoA（到达方位角），AS（方位扩展），DS（时延扩展）。

2、通过1中的参数计算MS和BS的空间相关矩阵，Rms，Rbs

3、利用2中的参数计算空间相关矩阵R

4、利用3中的参数以及多个不相关的衰落信道参数和PDP（功率时延分布）计算出复信道增益矩阵Al

5、利用抽头延迟线计算出MIMO信道矩阵H

学习完MIMO信道抽头延迟线建模方法过后，我将模型中的参数和MATLAB中TDL的生成方法nr5gTDLChannel中的参数做对比，基本理解了5GMIMO信道的TDL生成方法。在nr5gTDLChannel中的参数有	

1、DelayProfile：这是一个TDL 时延分布参数，在TR 38.901协议中提出了5种模型，或者可以我们自定义（通过路径时延，平均路径增益，衰落分布，K因子第一抽头）
2、PathDealys：路径时延 AveragePathGains 平均路径增益
FadingDistribution ：衰落分布，可以选择瑞利分布，莱斯分布
KFactorFirstTap：K因子第一抽头
3、DelaySpread：时延扩展（暂时不是很清楚在建模中的作用）
4、MaximumDopplerShift：最大多普勒频移，在产生衰落信道时使用
5、KFactorScaling：可选真或者假 KFactor：K因子（均暂时不太清楚具体意义）
6、SampleRate：输入信号采样率
7、MIMOCorrelation：期望的MIMO相关性，
8、Polarization：天线极化方向，可选择同极化，交叉计划，或自定义
9、TranssmissionDirection：信号传输方向，可选择上行或下行
10、
NumTransmitAntennas：发送天线数目
NumReceiveAntennas：接收天线数目
TransmitCorrelationMatrix：传输相关矩阵
ReceiveCorrelationMatrix：接收相关矩阵
TransmitPolarizationAngles：发射极化角度 ReceivePolarizationAngles：接收极化角
XPR：交叉极化功率比
SpatialCorrelationMatrix：空间相关矩阵
11、NormalPathGains：是否归一化路径增益
PathGainsOutputPort：是否输出信道路径增益 InitialTime：衰落过程的时间偏移
NumSinusoids：用于仿真信道模型使用的正弦波数目（因为在衰落信道模型建模时使用的是Jakes模型，所以需要指出使用的正弦波个数，理论上数目越多，建模瑞利衰落信道越逼近Clarke模型）
RandomStream：随机数生成源
Seed：初始种子
NormalizeChannelOutputs：是否依据接收天线数归一化信道输出
在理解完nr5gTDLChannel，MIMO信道TDL生成方法后，就可以开始利用这个方法进行MIMO信道的生成，由于我们不是去建模MIMO信道，所以关于自定义的参数可以不用管，直接利用在TR 38.901信道协议中提及的相关信道参数去定义一个MIMO信道，然后接下来将重点放在MIMO信道的信号检测上面。

nr5gTDLChannel生成MIMO信道主要关注这几个参数来建模我们想要的MIMO信道。

   NumTransmitAntennas：传输天线数目

   NumReceiveAntennas：接收天线数目

   DelayProfile：延迟分布

   MaximumDopplerShift：最大多普勒频移

   DelaySpread：时延扩展

   SampleRate：输入信号采样率

   MIMOCorrelation：期望的MIMO相关性

   TranssmissionDirection：信号传输方向，可选择上行或下行

基本上通过这8个参数，我们就可以得到一个较为实际的MIMO信道，然后我们再在这之上进行MIMO信号的检测方法的验证。