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comm.MIMOChannel
MIMO マルチパス フェージング チャネルによる入力信号のフィルター処理
説明
comm.MIMOChannel System object™ は、多入力多出力 (MIMO) マルチパス フェージング チャネルからの入力信号をフィルター処理します。このオブジェクトは、レイリー フェージングとライス フェージングをモデル化し、クロネッカー モデルを使用してリンク間の空間相関を表します。チャネル フィルターは入力に遅延を適用し、チャネル全体の特定のパスの遅延を反映します。処理の詳細は、アルゴリズムの節を参照してください。
MIMO マルチパス フェージング チャネルにより入力信号をフィルター処理するには、以下の手順に従います。
comm.MIMOChannelオブジェクトを作成し、そのプロパティを設定します。関数と同様に、引数を指定してオブジェクトを呼び出します。
System object の機能の詳細については、System object とはを参照してください。
作成
説明
mimochannel = comm.MIMOChannel
mimochannel = comm.MIMOChannel(Name,Value)'SampleRate',2 は入力信号のサンプル レートを 2 に設定します。
プロパティ
使用法
構文
説明
y = mimochannel(x)x をフィルター処理し、y に結果を返します。
この構文を有効にするには、ChannelFiltering プロパティを true に設定します。
y = mimochannel(x,seltx)seltx によって指定された送信アンテナを使用して、MIMO フェージング チャネルを通る入力信号をフィルター処理します。
この構文を有効にするには、AntennaSelection プロパティを 'Tx' に設定します。
たとえば、次のコードは最初の送信アンテナと 3 番目の送信アンテナ インデックスをアクティブなものとして選択する方法を示しています。
mimochannel = comm.MIMOChannel('AntennaSelection','Tx');
seltx = [1 0 1];
...
y = mimochannel(x,seltx);y = mimochannel(x,selrx)selrx によって選択された受信アンテナを使用して、MIMO フェージング チャネルを通る入力信号をフィルター処理します。
この構文を有効にするには、AntennaSelection プロパティを 'Rx' に設定します。
たとえば、次のコードは 2 番目の受信アンテナ インデックスをアクティブなものとして選択する方法を示しています。
mimochannel = comm.MIMOChannel('AntennaSelection','Rx');
selrx = [0 1];
...
y = mimochannel(x,selrx);y = mimochannel(x,seltx,selrx)seltx および selrx によって選択された送受信アンテナを使用して、MIMO フェージング チャネルを通る入力信号をフィルター処理します。
この構文を有効にするには、AntennaSelection プロパティを 'Tx and Rx' に設定します。
たとえば次のコードは、最初と 2 番目の送信アンテナおよび 2 番目の受信アンテナをアクティブなものとして選択する方法を示しています。
mimochannel = comm.MIMOChannel( ...
'AntennaSelection','Tx and Rx');
seltx = [1 1];
selrx = [0 1];
...
y = mimochannel(x,selrx);y = mimochannel(___,inittime)
この構文を有効にするには、さらに FadingTechnique プロパティを 'Sum of sinusoids' に設定し、InitialTimeSource プロパティを 'Input port' に設定します。
pathgains = mimochannel()
この構文を有効にするには、ChannelFiltering プロパティを false に設定します。
pathgains = mimochannel(seltx)seltx によって指定された送信アンテナを使用して、潜在的なフェージング処理のチャネル パス ゲインを返します。
この構文を有効にするには、ChannelFiltering プロパティを false に設定し、AntennaSelection プロパティを 'Tx' に設定します。
pathgains = mimochannel(selrx)selrx によって指定された送信アンテナを使用して、潜在的なフェージング処理のチャネル パス ゲインを返します。
この構文を有効にするには、ChannelFiltering プロパティを false に設定し、AntennaSelection プロパティを 'Rx' に設定します。
pathgains = mimochannel(seltx,selrx)seltx および selrx によって選択された送受信アンテナを使用して、潜在的なフェージング処理のチャネル パス ゲインを返します。
この構文を有効にするには、ChannelFiltering プロパティを false に設定し、AntennaSelection プロパティを 'Tx and Rx' に設定します。
pathgains = mimochannel(___,inittime)
この構文を有効にするには、さらに FadingTechnique プロパティを 'Sum of sinusoids' に設定し、InitialTimeSource プロパティを 'Input port' に設定します。
入力引数
出力引数
オブジェクト関数
オブジェクト関数を使用するには、System object を最初の入力引数として指定します。たとえば、obj という名前の System object のシステム リソースを解放するには、次の構文を使用します。
release(obj)
例
4x2 MIMO チャネルからの QPSK データ渡し
MIMO チャネル System object を使用して、4x2 MIMO チャネルを作成します。データを変調して空間的に符号化し、そのデータをチャネルを介して渡します。
QPSK 変調データを生成します。
data = randi([0 3],1000,1); modData = pskmod(data,4,pi/4);
直交空間時間ブロック符号化器 System object を作成して、変調データを空間的に分離された 4 つのストリームに符号化します。次に、データを符号化します。
ostbc = comm.OSTBCEncoder( ... 'NumTransmitAntennas',4, ... 'SymbolRate',1/2); txSig = ostbc(modData);
MIMO チャネル System object を作成して、名前と値のペアを使用してプロパティを設定します。チャネルは 2 つのパスで構成され、それぞれ最大ドップラー シフトは 5 Hz です。SpatialCorrelationSpecification プロパティを 'None' に設定します。これによって、送受信アンテナの数を指定する必要が生じます。4 つの送信アンテナおよび 2 つの受信アンテナを指定します。
mimochannel = comm.MIMOChannel( ... 'SampleRate',1000, ... 'PathDelays',[0 2e-3], ... 'AveragePathGains',[0 -5], ... 'MaximumDopplerShift',5, ... 'SpatialCorrelationSpecification','None', ... 'NumTransmitAntennas',4, ... 'NumReceiveAntennas',2);
変調して符号化した信号を、MIMO チャネルを介して渡します。
rxSig = mimochannel(txSig);
時間ベクトル t を作成し、受信信号の強度をプロットします。
ts = 1/mimochannel.SampleRate; t = (0:ts:(size(txSig,1)-1)*ts)';
アンテナ 1 で受信した信号の強度を計算してプロットします。
pwrdB = 20*log10(abs(rxSig(:,1))); plot(t,pwrdB) title('Channel Response Power (dBW)') xlabel('Time (s)') ylabel('Power (dBW)')
2x2 レイリー フェージング チャネルの空間相関特性の検証
2x2 レイリー フェージング チャネルのパス ゲインを生成し、チャネルに実現される空間相関特性を調べます。オブジェクト関数 release を使用してオブジェクトをアンロックし、AntennaSelection プロパティを 'Tx and Rx' に設定します。その後、選択されていない送信/受信アンテナ ペアを確認します。
2 つの離散パスをもち、チャネル フィルターが無効化された 2x2 MIMO チャネル System object を作成します。各パスは、TransmitCorrelationMatrix プロパティと ReceiveCorrelationMatrix プロパティで指定される、異なる送信相関行列と受信相関行列をもちます。
mimoChan = comm.MIMOChannel( ... 'SampleRate',1000, ... 'PathDelays',[0 1e-3], ... 'AveragePathGains',[3 5], ... 'NormalizePathGains',false, ... 'MaximumDopplerShift',5, ... 'TransmitCorrelationMatrix',cat(3,eye(2),[1 0.1;0.1 1]), ... 'ReceiveCorrelationMatrix',cat(3,[1 0.2;0.2 1],eye(2)), ... 'RandomStream','mt19937ar with seed', ... 'Seed',33, ... 'ChannelFiltering',false);
MIMO チャネル オブジェクトを使用して、チャネル応答のパス ゲインを生成します。
pathGains = mimoChan();
最初の離散パスの最初の受信アンテナにおける送信空間相関は、TransmitCorrelationMatrix プロパティで単位行列として指定されます。関数 corrcoef を使用して最初の離散パスおよび最初の受信アンテナの送信空間相関を表示し、チャネル出力 pathGains が同じ統計的特性を示していることを確認します。
corrcoef(squeeze(pathGains(:,1,:,1)))
ans = 2×2 complex
1.0000 + 0.0000i -0.3391 + 0.4285i
-0.3391 - 0.4285i 1.0000 + 0.0000i
2 番目の離散パスの 2 番目の受信アンテナにおける送信空間相関は、TransmitCorrelationMatrix プロパティで [1 0.1;0.1 1] として指定されます。関数 corrcoef を使用して 2 番目の離散パスおよび 2 番目の受信アンテナの送信空間相関を表示し、チャネル出力 pathGains が同じ統計的特性を示していることを確認します。
corrcoef(squeeze(pathGains(:,2,:,2)))
ans = 2×2 complex
1.0000 + 0.0000i -0.8989 - 0.2663i
-0.8989 + 0.2663i 1.0000 + 0.0000i
最初の離散パスの 2 番目の送信アンテナにおける受信空間相関は、ReceiveCorrelationMatrix プロパティで [1 0.2;0.2 1] として指定されます。関数 corrcoef を使用して最初の離散パスおよび 2 番目の送信アンテナの受信空間相関を表示し、チャネル出力 pathGains が同じ統計的特性を示していることを確認します。
corrcoef(squeeze(pathGains(:,1,2,:)))
ans = 2×2 complex
1.0000 + 0.0000i 0.9170 + 0.3141i
0.9170 - 0.3141i 1.0000 + 0.0000i
2 番目の離散パスの最初の送信アンテナにおける受信空間相関は、ReceiveCorrelationMatrix プロパティで単位行列として指定されます。関数 corrcoef を使用して 2 番目の離散パスおよび最初の送信アンテナの受信空間相関を表示し、チャネル出力 pathGains が同じ統計的特性を示していることを確認します。
corrcoef(squeeze(pathGains(:,2,1,:)))
ans = 2×2 complex
1.0000 + 0.0000i 0.9227 - 0.3435i
0.9227 + 0.3435i 1.0000 + 0.0000i
周波数選択性チャネルのインパルス応答および周波数応答の表示
周波数選択性 MIMO チャネルを作成して、インパルス応答および周波数応答を表示します。
サンプル レートを 10 MHz に設定します。拡張車両 A (EVA) チャネル パラメーターを使用して、パスの遅延とゲインを指定します。最大ドップラー シフトを 70 Hz に設定します。
fs = 10e6; % Hz pathDelays = [0 30 150 310 370 710 1090 1730 2510]*1e-9; % Seconds avgPathGains = [0 -1.5 -1.4 -3.6 -0.6 -9.1 -7 -12 -16.9]; % dB fD = 70; % Hz
2x2 MIMO チャネル System object を作成し、前に定義したパラメーターを指定して、インパルス応答および周波数応答をプロットするようにチャネルの可視化を設定します。既定では、最初の送信アンテナと受信アンテナに対応するアンテナ ペアがプロットに表示されます。
mimoChan = comm.MIMOChannel(SampleRate=fs, ... PathDelays=pathDelays, ... AveragePathGains=avgPathGains, ... MaximumDopplerShift=fD, ... Visualization='Impulse and frequency responses');
ランダムなバイナリ データを生成し、MIMO チャネルを介して渡します。インパルス応答プロットにより、個々のパスとそれに対応するフィルター係数を簡単に特定できます。周波数応答プロットは、EVA チャネルの周波数選択性を示しています。
x = randi([0 1],1000,2); y = mimoChan(x);
2 番目の送信アンテナおよび最初の受信アンテナに対応するアンテナ ペアを表示するには、MIMO チャネル System object を解放し、AntennaPairsToDisplay プロパティを [2 1] に設定します。AntennaPairsToDisplay プロパティは調整できないため、値を変更するには System object を解放しなければなりません。
release(mimoChan) mimoChan.AntennaPairsToDisplay = [2 1]; y = mimoChan(x);
2x2 MIMO チャネルのドップラーの表示
2 つのパスをもつ MIMO チャネルのドップラー スペクトルを作成して可視化します。
チャネルの作成に使用する、ドップラー構造体の cell 配列を作成します。最初のパスのドップラー スペクトルをベル型に、2 番目のパスのドップラー スペクトルをフラットに設定します。
dp{1} = doppler('Bell');
dp{2} = doppler('Flat');2x2 MIMO チャネル System object を作成します。2 つのパスと 100 Hz の最大ドップラー シフトを指定し、チャネル フィルター処理を無効化して、最初のドップラー パスに対するドップラー スペクトルの可視化を有効にします。
mimoChan = comm.MIMOChannel('SampleRate',1000, ... 'PathDelays',[0 0.002], ... 'AveragePathGains',[0 -3], ... 'MaximumDopplerShift',100, ... 'DopplerSpectrum',dp, ... 'ChannelFiltering',false, ... 'NumSamples',10000, ... 'Visualization','Doppler spectrum', ... 'PathsForDopplerDisplay',1);
MIMO チャネルを使用して、最初のパスのドップラー スペクトルを生成します。ドップラー スペクトルのプロットはバッファーが満たされるまで更新されないため、推定の精度を改善するために、MIMO チャネル オブジェクトを複数回呼び出します。スペクトルがベル型で、最低周波数と最高周波数が MaximumDopplerShift プロパティで指定した制限の範囲内にあることを確認します。
for k = 1:25 mimoChan(); end
MIMO チャネル オブジェクトを解放して、2 番目のパスを表示するように PathsForDopplerDisplay プロパティを設定します。PathsForDopplerDisplay プロパティは調整できないため、値を変更するには System object を解放しなければなりません。オブジェクトを複数回呼び出して、2 番目のパスのドップラー スペクトルを表示します。結果は、スペクトルがフラットであることを示しています。
release(mimoChan) mimoChan.PathsForDopplerDisplay = 2; for k = 1:25 y = mimoChan(); end
正弦波の和の手法を使用して MIMO チャネルをモデル化する
正弦波加算フェージング手法を使用するように構成された MIMO チャネル System object を使用して、不連続送信のためにチャネル状態が維持されていることを示します。連続チャネル応答に重なる不連続チャネル応答セグメントを観測します。
チャネルのプロパティを設定します。
fs = 1000; % Sample rate (Hz) pathDelays = [0 2.5e-3]; % Path delays (s) pathPower = [0 -6]; % Path power (dB) fD = 5; % Maximum Doppler shift (Hz) ns = 1000; % Number of samples nsdel = 100; % Number of samples for delayed paths
連続時間範囲と 3 つの不連続時間セグメントを定義します。この上にチャネル応答をプロットして表示します。時刻 0 から開始する 1000 サンプル連続チャネル応答と、時刻 0.1 秒、0.4 秒、および 0.7 秒から開始する 3 つの 100 サンプル連続チャネル応答を別々に表示します。
to0 = 0.0; to1 = 0.1; to2 = 0.4; to3 = 0.7; t0 = (to0:ns-1)/fs; % Transmission 0 t1 = to1+(0:nsdel-1)/fs; % Transmission 1 t2 = to2+(0:nsdel-1)/fs; % Transmission 2 t3 = to3+(0:nsdel-1)/fs; % Transmission 3
チャネル フィルター処理を無効化し、1000 Hz のサンプリング レート、正弦波加算フェージング手法、および表示するサンプル数を指定して、フラット フェージング 2x2 MIMO チャネル System object を作成します。結果を反復できるように、シードの値を指定します。既定の InitialTime プロパティ設定を使用して、フェージング チャネルが時刻 0 からシミュレーションされるようにします。
mimoChan1 = comm.MIMOChannel('SampleRate',fs, ... 'MaximumDopplerShift',fD, ... 'RandomStream','mt19937ar with seed', ... 'Seed',17, ... 'FadingTechnique','Sum of sinusoids', ... 'ChannelFiltering',false, ... 'NumSamples',ns);
MIMO チャネル System object のクローンを作成します。遅延パスのサンプル数および初期時間のソースを変更し、System object を呼び出す際にフェージング チャネルのオフセット時間を入力引数として指定できるようにします。
mimoChan2 = clone(mimoChan1);
mimoChan2.InitialTimeSource = 'Input port';
mimoChan2.NumSamples = nsdel;mimoChan1 オブジェクトを使用して連続チャネル応答のパス ゲイン出力を保存し、初期時間オフセットを入力引数として指定した mimoChan2 オブジェクトを使用して、不連続遅延チャネル応答のパス ゲイン出力を保存します。
pg0 = mimoChan1(); pg1 = mimoChan2(to1); pg2 = mimoChan2(to2); pg3 = mimoChan2(to3);
info メソッドを使用して、2 つのチャネルによって処理されたサンプル数を比較します。結果は mimoChan1 が 1000 サンプルを処理したことを、mimoChan2 が 300 サンプルしか処理していないことを示しています。
G = info(mimoChan1); H = info(mimoChan2); [G.NumSamplesProcessed H.NumSamplesProcessed]
ans = 1×2
1000 300
最初の送信アンテナと最初の受信アンテナに対応するパスについて、パス ゲインをデシベルに変換します。
pathGain0 = 20*log10(abs(pg0(:,1,1,1))); pathGain1 = 20*log10(abs(pg1(:,1,1,1))); pathGain2 = 20*log10(abs(pg2(:,1,1,1))); pathGain3 = 20*log10(abs(pg3(:,1,1,1)));
連続的な場合と非連続的な場合のパス ゲインをプロットします。結果は、3 つのセグメントのゲインが、連続的な場合のゲインに一致していることを示しています。2 つの一致は、正弦波の和の手法は、データが送信されていない場合でもチャネル特性が保たれるため、パケット化されたデータのシミュレーションに最適であることを示しています。
plot(t0,pathGain0,'r--') hold on plot(t1,pathGain1,'b') plot(t2,pathGain2,'b') plot(t3,pathGain3,'b') grid title('Continuous and Discontinuous Channel Response') xlabel('Time (sec)') ylabel('Path Gain (dB)') legend('Continuous','Discontinuous','location','nw')
正弦波加算手法を使用した実行時間優位性の計算
バースト データのあるチャネルのシミュレーション時における、正弦波加算フェージング手法の効果を示します。
サンプリング レートが 100 kHz、全シミュレーション時間が 100 秒、バースト データのデューティ比が 25% になるように、シミュレーション パラメーターを設定します。
fs = 1e5; % Hz tsim = 100; % seconds dutyCycle = 0.25;
フラット フェージング 2x2 MIMO チャネル System object を作成し、サンプル レートを指定して、既定のフィルター処理済みガウス ノイズ手法を使用します。
fgn = comm.MIMOChannel('SampleRate',fs);同様の MIMO チャネル System object を作成して、前述の MIMO チャネル オブジェクトと同じサンプル レートを指定しますが、正弦波加算手法を使用します。さらに、48 個の正弦波を指定し、フェージング処理の開始時間が入力引数として与えられるように指定します。
sos = comm.MIMOChannel('SampleRate',fs, ... 'FadingTechnique','Sum of sinusoids', ... 'NumSinusoids',48, ... 'InitialTimeSource','Input port');
フィルター処理されたガウス ノイズ MIMO チャネル オブジェクトを介して、ランダム ビットの連続シーケンスを実行します。ストップウォッチ タイマー関数 tic および toc を使用して、System object 呼び出しの実行時間を測定します。
tic y = fgn(randi([0 1],fs*tsim,2)); tFGN = toc;
データ バーストを毎秒送信するため、for ループの内部で正弦波加算 MIMO チャネル オブジェクトを呼び出すことにより、このオブジェクトを介してランダム ビットを渡します。ストップウォッチ タイマー関数 tic および toc を使用して、実行時間を測定します。
tic for k = 1:tsim z = sos(randi([0 1],fs*dutyCycle,2),0.5+(k-1)); end tSOS = toc;
フィルター処理されたガウス ノイズの実行時間に対する正弦波加算の実行時間の比を比較します。比は 1 より小さく、正弦波加算手法の方がフィルター処理済みガウス ノイズ手法より高速であることを示しています。
tSOS/tFGN
ans = 0.3497
MIMO チャネルの相互関係にあるダウンリンク伝送とアップリンク伝送
1 つの MIMO チャネル System object™ と 2 つの同じ構成のチャネル フィルター System object を使用して、3 x 2 ダウンリンク信号伝送と、相互関係にある 2 x 3 アップリンク信号伝送の間でリンクレベルのシミュレーションを切り替えます。
システム パラメーターを定義します。
modOrder = 256; % Modulation order Nant1 = 3; % Number of 'transmit' antennas Nant2 = 2; % Number of 'receive' antennas Rs = 1e6; % Sample rate pd = [0 1.5 2.3]*1e-6; % Path delays frmLen = 1e3; % Frame length
MIMO チャネル System object™ を作成し、チャネル フィルター処理を無効にしてパス ゲインを生成するように構成します。
chan = comm.MIMOChannel( ... 'SampleRate',Rs, ... 'PathDelays',pd, ... 'AveragePathGains',[1.5 1.2 0.2], ... 'MaximumDopplerShift',300, ... 'SpatialCorrelationSpecification','none', ... 'NumTransmitAntennas',Nant1, ... 'NumReceiveAntennas',Nant2, ... 'ChannelFiltering',false, ... 'NumSamples',frmLen);
両方の伝送方向に対して同一のチャネル フィルター System object を作成します。一方は Nant1 x Nant2 ダウンリンク チャネル (3 つの送信アンテナに対して 2 つの受信アンテナ) に使用し、もう一方の相互関係にあるチャネル フィルターは Nant2 x Nant1 アップリンク チャネル (2 つの送信アンテナに対して 3 つの受信アンテナ) に使用します。
chanFiltDownlink = comm.ChannelFilter( ... 'SampleRate',Rs, ... 'PathDelays',pd); chanFiltUplink = clone(chanFiltDownlink);
ダウンリンク伝送
3 x 2 ダウンリンク チャネルの 1 フレームでランダムなパス ゲインを生成します。ランダムに生成された 256-QAM 信号を 3 x 2 ダウンリンク チャネル経由で渡します。
pgDownlink = chan(); x = qammod(randi([0 modOrder-1],frmLen,Nant1),modOrder); yDL = chanFiltDownlink(x,pgDownlink);
アップリンク伝送
リンク方向を切り替えます。チャネル オブジェクトを実行して別のフレームでパス ゲインを生成し、相互関係にある 2 x 3 アップリンク チャネルで 3 番目 (Tx) と 4 番目 (Rx) の次元を並べ替えます。ランダムに生成された 256-QAM 信号を、相互関係にある 2 x 3 アップリンク チャネル経由で渡します。
pgUplink = permute(chan(),[1 2 4 3]); x = qammod(randi([0 modOrder-1],frmLen,Nant2),modOrder); yUL = chanFiltUplink(x,pgUplink);
ダウンリンクおよびアップリンクの配列の次元
MIMI チャネル オブジェクトから返されたダウンリンクとアップリンクのパス ゲイン配列のサイズを x x x 配列として表示します。
は、サンプル数です。
は、パス遅延の数です。
は、送信アンテナの数です。ダウンリンクの場合は
Nant1、アップリンクの場合はNant2です。は、受信アンテナの数です。ダウンリンクの場合は
Nant2、アップリンクの場合はNant1です。
size(pgDownlink)
ans = 1×4
1000 3 3 2
size(pgUplink)
ans = 1×4
1000 3 2 3
MIMI チャネル オブジェクトから返されたチャネル出力の行列のサイズを 行 列の行列として表示します。ここで、 はサンプル数、 は受信アンテナの数です。
size(yDL)
ans = 1×2
1000 2
size(yUL)
ans = 1×2
1000 3
アルゴリズム
参照
[1] Oestges, Claude, and Bruno Clerckx. MIMO Wireless Communications: From Real-World Propagation to Space-Time Code Design. 1st ed. Boston, MA: Elsevier, 2007.
[2] Correia, Luis M., and European Cooperation in the Field of Scientific and Technical Research (Organization), eds. Mobile Broadband Multimedia Networks: Techniques, Models and Tools for 4G. 1st ed. Amsterdam ; Boston: Elsevier/Academic Press, 2006.
[3] Kermoal, J.P., L. Schumacher, K.I. Pedersen, P.E. Mogensen, and F. Frederiksen. “A Stochastic MIMO Radio Channel Model with Experimental Validation.” IEEE Journal on Selected Areas in Communications 20, no. 6 (August 2002): 1211–26. https://doi.org/10.1109/JSAC.2002.801223.
[4] Jeruchim, Michel C., Philip Balaban, and K. Sam Shanmugan. Simulation of Communication Systems. Second edition. Boston, MA: Springer US, 2000.
[5] Patzold, M., Cheng-Xiang Wang, and B. Hogstad. “Two New Sum-of-Sinusoids-Based Methods for the Efficient Generation of Multiple Uncorrelated Rayleigh Fading Waveforms.” IEEE Transactions on Wireless Communications 8, no. 6 (June 2009): 3122–31. https://doi.org/10.1109/TWC.2009.080769.
拡張機能
バージョン履歴
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