แนวคิดหลัก
リバーブレーションチャンバーの固有の長い減衰電力遅延プロファイルの課題に取り組むため、チャネル測定ステップとチャネルモデル合成ステップからなる新しい2段階クローズドループ法を提案し、実験的に検証した。
บทคัดย่อ
本論文では、3GPP 5Gチャネルモデルや4Gのための標準的なSCMEチャネルモデルを正確にシミュレーションするための新しい2段階クローズドループ法を提案している。
リバーブレーションチャンバー(RC)は、低コストでOTA測定を行える有効な手段であるが、固有の長い減衰電力遅延プロファイル(PDP)特性のため、離散遅延分布マルチパスモデルを正確にシミュレーションするのが難しい。
提案手法は以下の2つのステップから成る:
- チャネル測定ステップ - RCの無線チャネルを捉え、等化フィルタを導出する
- チャネルモデル合成ステップ - 等化フィルタを用いてIQ信号を畳み込み、チャネルエミュレータを通してRCに入力する
実験結果から、提案手法は典型的な3GPP 5Gチャネルモデルを効果的にシミュレーションできることが示された。
สถิติ
RCのPDPは最大約2500nsの遅延を持つ指数関数的な減衰特性を示す
導出した等化フィルタを用いることで、RCの固有の応答を効果的に除去できる
Pedestrian-Bモデルでは5つの離散マルチパスが正しい遅延と電力プロファイルで観測された
TDL-Bモデルでも、多数の離散マルチパスが正しく再現された
คำพูด
"リバーブレーションチャンバーは低コストでOTA測定を行える有効な手段であるが、固有の長い減衰電力遅延プロファイル(PDP)特性のため、離散遅延分布マルチパスモデルを正確にシミュレーションするのが難しい。"
"提案手法は以下の2つのステップから成る: 1. チャネル測定ステップ - RCの無線チャネルを捉え、等化フィルタを導出する 2. チャネルモデル合成ステップ - 等化フィルタを用いてIQ信号を畳み込み、チャネルエミュレータを通してRCに入力する"