器具體用于初始化隨機相位的狀態(tài)個數(shù)；
[0069] 計算隨機相位的量化口限值；
[0070] 根據(jù)所述隨機相位的聯(lián)合概率密度函數(shù)W及所述隨機相位的量化口限值，計算所 述隨機相位的狀態(tài)轉(zhuǎn)移概率矩陣；
[0071] 選擇所述隨機相位的初始狀態(tài)；
[0072] 根據(jù)所述初始狀態(tài)W及所述狀態(tài)轉(zhuǎn)移概率矩陣，建立所述隨機相位的馬爾科夫 鏈；
[0073] 基于馬爾科夫（Markov)鏈原理計算每一個時刻上的隨機相位。
[0074] 在本發(fā)明第H方面的第H種可能的實現(xiàn)方式中，結(jié)合第H方面，
[0075] 所述處理器具體用于初始化極化偏轉(zhuǎn)角度的狀態(tài)個數(shù)；
[0076] 計算極化偏轉(zhuǎn)角度的量化口限值；
[0077] 根據(jù)所述極化偏轉(zhuǎn)角度的聯(lián)合概率密度函數(shù)W及所述極化偏轉(zhuǎn)角度的量化口限 值，計算所述極化偏轉(zhuǎn)角度的狀態(tài)轉(zhuǎn)移概率矩陣；
[0078] 選擇所述極化偏轉(zhuǎn)角度的初始狀態(tài)；
[0079]根據(jù)所述初始狀態(tài)W及所述狀態(tài)轉(zhuǎn)移概率矩陣，建立所述極化偏轉(zhuǎn)角度的馬爾科 夫鏈；
[0080] 基于馬爾科夫（Markov)鏈原理計算每一個時刻上的極化偏轉(zhuǎn)角度。
[0081] 由上可知，本發(fā)明W及本發(fā)明實施例提供一種無線信道建模方法及設(shè)備，在相鄰 時間間隔上獲取經(jīng)過雙極化MIM0信道的接收信號信噪比的聯(lián)合概率密度函數(shù)、隨機相位 的聯(lián)合概率密度函數(shù)W及極化偏轉(zhuǎn)角度的聯(lián)合概率密度函數(shù)；根據(jù)接收信號信噪比的聯(lián)合 概率密度函數(shù)，基于馬爾科夫鏈原理計算每一個時刻上的接收信號幅度；根據(jù)隨機相位的 聯(lián)合概率密度函數(shù)，基于馬爾科夫鏈原理計算每一個時刻上的隨機相位；根據(jù)極化偏轉(zhuǎn)角 度的聯(lián)合概率密度函數(shù)，基于馬爾科夫鏈原理計算每一個時刻上的極化偏轉(zhuǎn)角度；根據(jù)每 一個相同時刻上的所述接收信號幅度，隨機相位W及極化偏轉(zhuǎn)角度生成同極化鏈路衰落系 數(shù)和交叉極化鏈路衰落系數(shù)。如此，基于馬爾科夫（Markov)鏈原理對雙極化MIM0信道進(jìn) 行建模，提高了信道建模的準(zhǔn)確度，同時提升了多天線系統(tǒng)的通信性能；避免現(xiàn)有的雙極化 MIM0信道的建模方法存在準(zhǔn)確度不高的問題，W及不能為多天線系統(tǒng)的性能研究提供足夠 保證，從而不能提升對天線系統(tǒng)的通信性能的缺陷。
【附圖說明】
[0082]為了更清楚地說明本發(fā)明實施例或現(xiàn)有技術(shù)中的技術(shù)方案，下面將對實施例或現(xiàn) 有技術(shù)描述中所需要使用的附圖作簡單地介紹，顯而易見地，下面描述中的附圖僅僅是本 發(fā)明的一些實施例，對于本領(lǐng)域普通技術(shù)人員來講，在不付出創(chuàng)造性勞動的前提下，還可W 根據(jù)該些附圖獲得其它的附圖。
[0083] 圖1為本發(fā)明實施例提供的一種無線信道建模方法的流程示意圖；
[0084] 圖2為計算聯(lián)合概率密度函數(shù)的流程示意圖；
[0085] 圖3為有限狀態(tài)Markov鏈的狀態(tài)轉(zhuǎn)移示意圖；
[0086] 圖4為同極化鏈路和交叉極化鏈路衰落系數(shù)生成過程的示意圖；
[0087]圖5為本發(fā)明實施例提供的一種無線信道建模設(shè)備的結(jié)構(gòu)示意圖；
[0088]圖6為本發(fā)明實施例提供的另一種無線信道建模設(shè)備的結(jié)構(gòu)示意圖。
【具體實施方式】
[0089] 下面將結(jié)合本發(fā)明實施例中的附圖，對本發(fā)明實施例中的技術(shù)方案進(jìn)行清晰、完 整地描述。顯然，所描述的實施例僅僅是本發(fā)明一部分實施例，而不是全部的實施例?；?本發(fā)明中的實施例，本領(lǐng)域普通技術(shù)人員在沒有做出創(chuàng)造性勞動前提下所獲得的所有其它 實施例，都屬于本發(fā)明保護的范圍。
[0090] 本發(fā)明實施例提供的信道建模方法適用于雙極化MIM0信道的建模，還可W適用 于任意一個具有記憶性的衰落信道的建模；本發(fā)明實施例對此不進(jìn)行限定，本發(fā)明實施例 僅W雙極化MIM0信道的建模為例進(jìn)行說明。
[00川 實施例一
[0092]圖1為本發(fā)明實施例提供的一種無線信道建模方法。該方法如圖1所示，可W包 括W下步驟：
[009引101 ;在相鄰時間間隔上獲取經(jīng)過雙極化MIM0信道的接收信號信噪比的聯(lián)合概率 密度函數(shù)、隨機相位的聯(lián)合概率密度函數(shù)W及極化偏轉(zhuǎn)角度的聯(lián)合概率密度函數(shù)；
[0094] 優(yōu)選的，在步驟101之前，所述方法還包括：
[0095] 采集經(jīng)過雙極化MIM0信道的接收信號信噪比的數(shù)據(jù)樣本集合{ Y kK隨機相位的 數(shù)據(jù)樣本集合{e kK極化偏轉(zhuǎn)角度的數(shù)據(jù)樣本集合{媽};
[0096] 例如，通過雙極化MIM0信道發(fā)射具有指定功率為Pk的訓(xùn)練信號，經(jīng)過測量可知在 接收端接收到所述訓(xùn)練信號的瞬時功率為C.，則可W得出經(jīng)過雙極化MIM0信道的接收信 號信噪比為：乃-。在一段時間內(nèi)連續(xù)發(fā)射N個具有指定功率為Pk的訓(xùn)練信號，構(gòu)成 n-n 訓(xùn)練序列，即可得到經(jīng)過雙極化MIMO信道的接收信號信噪比的數(shù)據(jù)樣本集合{yJ，其中，k=0, 1，…，N，N為發(fā)射訓(xùn)練信號的次數(shù)，N的取值是根據(jù)需要進(jìn)行設(shè)定的，在本發(fā)明實施例 提供的無線信道建模方法中對此不進(jìn)行限定。
[0097] 再例如，通過雙極化MIM0信道發(fā)射具有指定相位為?k的訓(xùn)練信號，經(jīng)過測量可 知在接收端接收到所述訓(xùn)練信號的相位為0t，則可W得出經(jīng)過雙極化MIM0信道的接收信 號隨機相位為：巧=0/ -0,。在一段時間內(nèi)連續(xù)發(fā)射N個具有指定相位為?k的訓(xùn)練信號， 構(gòu)成訓(xùn)練序列，即可得到經(jīng)過雙極化MIM0信道的接收信號隨機相位的數(shù)據(jù)樣本集合{ 0J， 其中，k=0, 1，…，N，N為發(fā)射訓(xùn)練信號的次數(shù)，N的取值是根據(jù)需要進(jìn)行設(shè)定的，在本發(fā)明實 施例提供的無線信道建模方法中對此不進(jìn)行限定。
[0098] 再例如，通過雙極化MIM0信道的垂直極化分支(或水平極化分支）發(fā)射具有指定 極化強度為Ik的訓(xùn)練信號，經(jīng)過測量可知在接收端的水平極化分支(或垂直極化分支)上接 收到所述訓(xùn)練信號的瞬時極化強度為/;，則可W得出經(jīng)過雙極化MIM0信道的接收信號極 化偏轉(zhuǎn)角為；巧二arcsin^。在一段時間內(nèi)連續(xù)發(fā)射N個具有指定極化強度為Ik的訓(xùn)練信 h 號，構(gòu)成訓(xùn)練序列，即可得到經(jīng)過雙極化MIMO信道的接收信號極化偏轉(zhuǎn)角度的數(shù)據(jù)樣本集 合，其中，k=0, 1，…，N，N為發(fā)射訓(xùn)練信號的次數(shù)，N的取值是根據(jù)需要進(jìn)行設(shè)定的，在 本發(fā)明實施例提供的無線信道建模方法中對此不進(jìn)行限定。
[0099] 示例性的，可W按照圖2所示的聯(lián)合概率密度的計算方法，根據(jù)采集到的接收信 號信噪比的數(shù)據(jù)樣本集合（yj、隨機相位的數(shù)據(jù)樣本集合（9kK極化偏轉(zhuǎn)角度的數(shù)據(jù)樣 本集合巧}，在相鄰時間間隔上獲取經(jīng)過雙極化MIM0信道的接收信號信噪比的聯(lián)合概率 密度函數(shù)Yi)、隨機相位的聯(lián)合概率密度函數(shù)0 1)W及極化偏轉(zhuǎn)角度的 聯(lián)合概率密度函數(shù)1，0);
[0100] 其中，在本發(fā)明實施例提供的無線信道建模方法中，所述時間間隔為訓(xùn)練信號的 時間長度；
[0101] 例如，圖2為計算聯(lián)合概率密度函數(shù)的流程示意圖，假設(shè)樣本集合為{Sk}，該集合 中樣本個數(shù)為N，如圖2所示可W包括W下步驟：
[0102] 201 ;建立xOy平面直角坐標(biāo)系；其中，X軸表示時刻1-1時的樣本值Si_i，y軸 表示時刻1時的樣本值si，且X軸和y軸的值域均為[a,b];其中，下限a=min{sj，上限 b=max{sj；
[0103] 202 ;分別將X軸和y軸的值域劃分為K個子區(qū)間；
[0104] 其中，K為根據(jù)需要選定的坐標(biāo)劃分個數(shù)，在本發(fā)明實施例提供的無線信道建模方 法中對此不進(jìn)行限定；
[0105] 進(jìn)一步的，將劃分的K個子區(qū)間依次編號為0, 1，…，K-1，則整個xOy平面被劃分 為K2個子區(qū)域，將每個子區(qū)域記為Au(i，j=0, 1，…，K-1);
[0106] 203;初始化循環(huán)值k=0，Nu=0(i，j=0, 1，…，K-1);其中，Nu為每個子區(qū)域中的坐 標(biāo)點個數(shù)，所述坐標(biāo)點由（Sk_i，Sk)組成；
[0107] 204 ;判斷是否k<N-l;若是，執(zhí)行步驟205 ;若否，執(zhí)行步：207 ;
[010引205;查找坐標(biāo)點（Sk_i，Sk)屬于的子區(qū)域Au，并累計計數(shù)\尸Nu+1;
[0109] 206 ;k=k+l，返回步驟 204 ;
[0110] 207 ;對每個子區(qū)域的坐標(biāo)點計數(shù)，得到計數(shù)值Nu(i，j=0, 1，…，K-1)，則概率密度 的統(tǒng)計點值為Pu>Nu/(N-1);從而可W通過插值處理得到漸進(jìn)逼近的連續(xù)概率密度函 數(shù)。
[0111] 進(jìn)一步的，本發(fā)明實施例中，通過下述步驟102在已知的聯(lián)合密度函數(shù)的基礎(chǔ)上， 實現(xiàn)對雙極化MIM0信道的有限狀態(tài)馬爾科夫（Markov)鏈建模：
[0112] 102;根據(jù)接收信號信噪比的聯(lián)合概率密度函數(shù)，基于馬爾科夫（Markov)鏈原理 計算每一個時刻上的接收信號幅度；根據(jù)接收信號隨機相位的聯(lián)合概率密度函數(shù)，基于馬 爾科夫（Markov)鏈原理計算每一個時刻上的隨機相位；根據(jù)接收信號極化偏轉(zhuǎn)角度的聯(lián) 合概率密度函數(shù)，基于馬爾科夫（Markov)鏈原理計算每一個時刻上的極化偏轉(zhuǎn)角度；
[0113] 本發(fā)明實施例中，把雙極化MIM0信道狀態(tài)的發(fā)展過程看成是按照圖3所示的有限 狀態(tài)馬爾科夫鏈運動的一種過程，即可W基于