基于ITU标准的MIMO无线信道仿真系统

资 源 简 介

该项目实现了符合ITU-R（如ITU-R M.2135标准）要求的MIMO无线信道物理层模型，采用几何随机建模方法（GBSM）对不同传播环境进行精确模拟。系统核心功能涵盖了对城市微小区（UMi）、城市宏小区（UMa）以及室内热点（InH）等多种典型场景的建模。通过几何位置关系确定发射端与接收端之间的空间特性，详细计算大尺度参数如路径损耗和阴影衰落，同时精确模拟小尺度参数，包括多径时延、多径功率、到达角（AoA/ZoA）以及离去角（AoD/ZoD）。该模型支持灵活的天线阵列配置，允许用户自定义天线阵元数量、

详 情 说 明

基于ITU标准的MIMO无线信道仿真系统

项目介绍

本项目提供了一个基于ITU-R M.2135标准的高可靠MIMO无线信道仿真工具。该系统采用几何随机建模方法（GBSM），能够精确模拟移动通信在不同物理环境下的电磁波传播特性。通过模拟信号在发射端与接收端之间的多径传播轨迹，系统不仅可以计算信号的衰减，还能真实复现多径时延扩展、多普勒频移以及空间相关性，为5G及未来移动通信系统的波束赋形滤波器设计、链路性能评估和资源管理算法优化提供关键的仿真环境。

功能特性

• 多场景覆盖：内置城市微小区（UMi）、城市宏小区（UMa）和室内热点（InH）三种典型ITU-R应用场景参数。
• 全参数物理建模：完整涵盖了大尺度衰落（路径损耗、阴影衰落）和小尺度衰落（多径、时延、空间角度）的联合建模。
• 灵活的天线阵列配置：支持均匀线性阵列（ULA）下的任意发射及接收天线数量配置，并可自定义天线间距。
• 动态时变特性：利用多普勒频移公式实时更新信道系数，模拟移动台在运动状态下的信道衰落演进。
• 深度性能分析：内置信道容量分析、空间相关性量化以及多普勒功率谱密度（PSD）估计功能。
• 多维可视化输出：直观展示信道冲激响应（CIR）、频率响应（CFR）以及多径簇的空间几何分布。

使用方法

1. 启动MATLAB软件。
2. 在主脚本文件中，根据仿真需求在“参数配置”部分修改变量，如选择场景（cfg.Scenario）、中心频率（cfg.fc）、移动速度（cfg.v）及天线规模（cfg.Nt/cfg.Nr）。
3. 运行该主脚本，程序将自动执行从参数加载到性能评估的全流程。
4. 运行结束后，系统会自动弹出包含六个子图的可视化窗口，展示信道的时频特性和物理指标。

系统要求

• 软件版本：MATLAB R2018b 或更高版本。
• 必需工具箱：Signal Processing Toolbox（用于周期图法功率谱分析）。
• 硬件配置：建议 8GB RAM 以上，具备基本的图形显示能力。

实现逻辑说明

系统的执行流程遵循移动通信信道建模的标准顺序，主要包含以下七个逻辑阶段：

1. 全局参数初始化：配置仿真核心要素，包括2.5GHz中心频率、20MHz带宽、10m/s移动速度以及4x4的MIMO配置。该阶段定义了收发两端的距离、基站与移动台的具体高度，为后续的大尺度计算提供输入。

1. 场景特定参数加载：根据选定的场景（如UMi），从内置数据库中调用对应的ITU-R指标，包括路径簇数量、最大时延范围以及离去/到达角的扩展参数（AS）。

1. 大尺度衰落计算：

* 路径损耗：依据ITU-R M.2135 NLOS模型，结合距离、频率和基站高度，计算信号的平均功率损耗。 * 阴影衰落：利用高斯分布模拟由于障碍物遮挡导致的对数正态随机衰落。

1. 小尺度几何建模（GBSM）：

* 时延与功率：在最大时延范围内随机生成多维路径簇，并按照指数衰减模型分配各簇功率，最后进行归一化处理。 * 空间角度：生成每个簇的离去角（AoD/ZoD）和到达角（AoA/ZoA），模拟无线电波在三维空间中的空间散射特性。

1. 时变MIMO信道矩阵构建：

* 天线响应矢量：计算均匀线性阵列下的相位差，构造发射端与接收端的空间导向矢量。 * 多普勒效应集成：根据移动台速度和移动方向，计算每条路径的瞬时多普勒频移，并将其应用于时域相位演进。 * 信道矩阵叠加：综合考虑功率、空间响应和多普勒相位，生成随时间演进的复数信道系数矩阵。

1. 信道性能分析与评估：

* 时频转换：通过FFT变换将时域信道脉冲响应转化为频域响应。 * 容量计算：应用Shannon模型，通过计算信道矩阵的行列式得到不同信噪比下的MIMO平均系统容量，并与SISO理论值对比。 * 空间相关性：对信道矩阵进行向量化处理并计算协方差，评估天线元之间的空间耦合程度。

1. 图形化结果展示：通过六联图形式呈现仿真结果，涵盖了CIR的三维时延演进、CFR的频谱能量分布、多径簇的空间位置、MIMO对比SISO的容量曲线、天线相关矩阵热图以及多普勒谱。

关键函数与算法细节分析

• ITU场景配置算法：内部定义了特定逻辑，根据UMi、UMa、InH等不同场景切换多径簇数（如UMa为20簇，InH为10簇）和最大时延限制。这种基于标准化表格的参数映射确保了仿真结果符合工业界公认的评估标准。

• 路径损耗模型实现：函数实现了多种NLOS公式。例如，针对UMi场景采用36.7 log10(d) + 22.7 + 26 log10(fc)公式，而针对UMa场景则引入了基站高度补偿系数。

• 天线导向矢量（Steering Vector）算法：基于ULA结构，利用复指数函数 exp(-1j * 2 * pi * d * sin(theta)) 计算每一路信号到达不同天线阵元的相位延迟。算法允许灵活定义天线间距（以波长作为单位），直接影响空间相关性的仿真准确度。

• 基于时间步进的模型演进：代码未采用一次性生成静态参数的方法，而是建立了一个时间轴循环，根据 t(k) 序列实时注入 doppler_shift 产生的相位旋转，这种处理方式满足了动态链路级仿真对“衰落包络”连续性的要求。

• 信道容量评估算法：采用 log2(det(I + SNR/Nt * H*H')) 公式。该算法能够真实反映利用MIMO空间复用增益带来的容量提升，尤其是展示了在多径环境下相比于SISO链路的显著性能增强。