探测器的配置影响最大的测试卷大小在3 d MIMO OTA测试

文摘

的发展多输入多输出(MIMO)技术,分布式天线的无线(OTA)测试设备能力大小不同需要进行绩效评估。测试设备(DUT)应该在一个立体的测试卷由多功能探针配置。因此,确定测试卷的最大大小可能是至关重要的测试不同的大小和大型的测试卷的DUT应采用大DUT进行评估。所有类型的探针配置包括固定和灵活的探针配置是本文研究解决这个问题。测试卷的最大大小(mtv)确定在给定的空间相关性的误差阈值对于一个给定的探针配置。同时,研究了不同的探针配置对mtv的影响,以获得更大的mtv。仿真结果表明,可以获得较大的mtv利用最优探测与任何3 d频道配置了3 d模型OTA测试。

1。介绍

多输入多输出(MIMO),高速无线通信的一个重要技术,采用长期演进(LTE)和LTE-Advanced1]。大规模的MIMO系统采用大量的天线用于无线基站(BSs)。作为一种在MIMO技术,它将被应用到第五代(5克)在未来移动通信系统(2]。MIMO设备能力包括用户设备(UE)组装与几个天线和大规模分布式天线BS配备了数以百计的天线。为了评估性能的MIMO设备能力,他们需要在实验室实际信道传播环境下进行测试。MIMO无线(OTA)测试3)被认为是一种很有前途的方法,评估性能的MIMO能力设备由3 gpp, CTIA,和成本。在那几个MIMO OTA测试方法,在线旅行社基于多功能探针测试方法消声室(李大使)成为最具竞争力的方法之一为其繁殖能力多路无线信道环境和获得较高的仿真精度4]。三个主要模块参与李大使方法,即BS模拟器或问题模拟器(BS模拟器采用问题测试和问题模拟器采用大规模BS测试),信道模拟器,消声室。多功能探针设置的消声室主要由吸收器和测试设备(DUT)。多功能探针设置分布与多个探测器,其中包括两个极化天线(即。,垂直极化和水平极化);吸收器可以衰减电磁波投射在其表面大大消除反射的电磁波;DUT放置在消声室的中心多功能探针设置。理想现实的通信环境DUT可以由多功能探针设置和吸收。李大使方法可以提供一个立体的测试卷在DUT DUT的性能测试可以模仿真实的信道环境。注意,DUT的大小小于测试卷。

李大使方法包括两种不同尺寸的条件下由于不同的信道模型,即二维(2 d)和三维(3 d)。大多数标准的通道模型2 d通道模型;也就是说,只有水平方位角度定义没有扩展的垂直高度角。一些文献采用2 d李大使方法模拟二维标准信道模型在2 d多功能探针设置(5- - - - - -7水平),八个探测器放置在探测器环。然而,2 d通道模型的假设并不足以重现真实的信道环境因为仰角不容忽视的传播环境。因此,准确真实的信道传播环境时应复制海拔扩展。文献[8)扩展了2 d李大使方法3 d李大使方法,多功能探针设置的3 d和探头分布在一个球体。这些探测器组成几个探测飞机不同海拔的探针放置均匀围成一个圈在每架飞机上,也就是说,圆探针。以16个探测为例,有三个探测圈包括上部,中间,和更低的一个。八个探测器在探测圈中间,而四个探针上一个和其他较低的一个,分别。

信道环境生成的测试卷主要是几何随机模型(GBSM),介绍集群的概念,每一个都有一个特定的角度功率谱。给作预退色信号合成(PFS)技术复制通道空间特征的测试卷一个通道仿真技术(9]。与此同时,它生成一个给作预退色多功能探针的信号在每个调查设置基于集群的角度功率谱。给作预退色信号能够合成的目标通道环境测试体积是由权力分配相应的权重生成相应的调查。参考文献(10,11]PFS技术应用于3 d李大使方法。集群的功率谱扩展从原来的2 d功率方位谱(PAS)三维球形功率谱(SPS)。不同的3 d频道模型变量SPSs,不同的SPSs产生改变3 d频道空间特征。经常利用空间相关性的品质因数(FoM)评估3 d频道空间特征。因此,目标和模拟空间相关性之间的误差是用来测量重建3 d频道仿真的准确性。

几个贡献报道,3 d频道空间特征重建3 d多功能探针设置问题的测试。四个不同直径的球面测试卷比较获得的最大直径10]。然而,测试卷取样三个轴,这可能会导致糟糕的重建精度在特定的位置。换句话说,最大直径是考虑三个方向,而不是精确的方向。在[8),测试卷取样通过选择位置表面的椭球体,但测试卷的大小是固定的某种价值,没有考虑如何确定测试卷的最大大小在接受相关的错误。如果测试卷的最大大小(mtv) DUT可以确定在球形多功能探针设置,不同尺寸的天线系统终端可以评估在消声室。一些作品也报道了OTA评价BSs,大规模的分布式天线扇形李大使配置提出了(12]。与问题相比,大规模的分布式天线的电尺寸BS要大得多。因此,大型的测试卷需要评估大天线设备能力。重要的是,测试卷的大小直接取决于探针天线和有限的数量由于有限数量的探测天线和无线信道模拟器的输出端口(13]。因此,它变得明显增加测试体积大小与数量有限的探测天线。mtv增加,这将是一个理想的解决方案来评估不同的探针配置在mtv的影响。然而,很少有贡献的解决这个问题。

本文提出了一种新颖的方法来获取mtv。DUT的mtv在球形多功能探针设置决定的。测试卷表面取样是一个球体。与此同时,探讨探针配置对mtv的影响获得较大的mtv。探测器的配置包括固定探针配置和柔性探头配置。固定探针配置意味着有几个探测圈在探测器的设置中,每个探测器放置均匀。柔性探头配置代表的探测器设置任意高度角和方位角分布角度。采用固定探针配置独立考虑方位角和高度角的影响。采用灵活的探针配置研究同时方位角和高度角的影响。此外,探测器数量的影响讨论的灵活配置。

本文的目的是多方面的:(1)mtv可以由空间相关性的计算结果误差直接和有效地没有复杂的系统验证和电磁计算(14]。DUT的最大大小可以实现给定探针配置。(2)不同的探针配置包括固定和灵活的mtv探针配置评估。的方位角和高度角是不同的独立的固定探针配置,而方位角和高度角的同时改变了灵活的探针配置。在柔性探头配置中,两种优化算法相结合获得最优探测配置较大的mtv比固定探针配置。(3)该方法可以确定,mtv增加提供了一个通用的框架来决定mtv任何信道模型和探针配置。同时,大可以获得任何频道mtv模型最优探测配置。

2。方法

2.1。三维球面功率谱

三维球面功率谱(SPS)可以建模为一个函数的仰角()和方位角()。它由功率海拔谱(PES)和功率方位谱(PAS) (15]: 在哪里是固体的角度。PES和保护区的功能和 ,分别。此外,SPS满足的条件 。

不是代表不同入射波的功率分布在水平方位,和PES表示功率分布不同的入射波的垂直高度。PAS特点是到达方位(AoA)和方位(AS)传播,而到来的PES的特点是海拔(地址结束)和高程传播(ES)。AoA的平均值和地址终端角度不同的入射波在水平方位垂直高度,分别作为和ES表示标准偏差的角度不同入射波在水平方位垂直高度,分别。

两个目标SPS场景(A和B)被认为是。

2.1.1。SPS场景一:SPS的拉普拉斯算子的分布对PES和不是

2.1.2。SPS场景B: SPS PES的拉普拉斯算子的分布和不均匀分布

在哪里和平均海拔高度和方位角度的入射波,分别。和分别是仰角和方位角度传播。和分别是比例常数PES和不是确保吗 满足了。在本文中,假设意味着仰角0°(= 0°)和方位角是0°(= 0°),而海拔传播(ES) 10°(= 10°),方位蔓延是35°(= 35°)。这两个被认为是SPS场景图1(一)和1 (b)。

2.2。mtv的标准来评估

采用空间相关性误差作为FoM评估3 d MIMO OTA的测试卷大小设置。DUT天线元素的空间相关性u和v可以表示如下(16]: 在哪里表示复杂的共轭操作和和DUT的复杂的辐射模式天线吗和 ,分别有一个共同的中心阶段。

考虑到OTA探针在远场测试卷和DUT天线模式是各向同性的,(4)可以写成8] 在哪里和两个采样点在相反的位置固定球形的表面测试消声室的体积,这被定义为两个位置。的长度 代表了DUT天线分离 ,也就是说,球形的直径测试卷。是一个3 d单位向量表示立体角吗 。k是波数。注意,直径d球面测试卷代表测试卷的大小。因此,目标空间相关性 的功能测试卷的尺寸吗d为米两个位置。

在三维多功能探针OTA设置有限数量的天线 ,仿真空间相关性可以计算: 在哪里 是一个功率加权向量优化。是一个3 d单元位置矢量的吗n探针。探测器被定义为的总数N。一旦权力权重向量确定,仿真空间相关性 只是测试的函数体积大小为两个位置。

空间关联错误( )是获得目标空间相关性之间的差异的绝对值 和模拟空间相关性 为米两个位置。因此,可以确定mtv的均方根(rms)空间相关性的错误 。为米位置对,均方根误差这是一个测试体积大小的函数d可以表示如下:

阈值为0.05 (10是给确定mtv。因此,mtv中可以获得最大均方根误差为0.05。应该提到的mtv推荐MIMO OTA测试了多功能探针消声室。

2.3。最优OTA天线功率重量

的权重向量在(6)可以由凸优化(17]。目标函数被描述为凸优化 在哪里和 目标空间相关性和模拟空间相关向量,分别与每个元素对应于两个各向同性天线之间的空间相关性在某个位置对在固定测试卷。

2.4。探头位置优化

结合上述凸优化,所谓探头位置优化算法(PLOA)采用探测获得最优探测位置和重量在灵活的探针配置。

凸优化和遗传算法(GA)用于获得空间相关性的最小均方根误差在一个固定的测试卷(18]。在[18),采用凸优化优化功率重量为每个调查调查地点选择在遗传算法的迭代过程。凸优化的目标函数(8)是作为遗传算法的适应度函数。因此,空间相关性的最小均方根误差并不是实现直到到达最大迭代次数。中描述的方法(18这里不详细。的基础上(18),不同的测试卷大小被认为是。不同,本文的目标是最小化的总和均方根误差在不同的测试使用凸优化和PLOA体积大小。很明显,不同的测试体积大小有不同的凸优化的目标函数值(8)。的和目标函数值采用不同的测试卷大小作为适应度函数PLOA如下: 在哪里 与 作为一个向量代表不同的测试卷的大小。l是测试的数量体积大小。此外,的步骤是 。

三个PLOAs本文采用比较,即遗传算法(19),鸡群优化(方案)20.),提高鸡群优化(ICSO) [21]。

2.4.1。遗传算法

遗传算法是模拟自然选择和遗传机制的优化方法。它是基于达尔文的生物进化理论和孟德尔的遗传学理论。基因杂交和基因突变会产生的后代具有较强的环境适应性和高适应性的遗传结构是保存适者生存的自然选择。因此,遗传算法是由模仿生物遗传、进化原则,和引用的原则随机统计数据。然而,探索新空间的能力是有限的,它很容易收敛于局部最优解。此外,搜索速度相对较慢,因此需要更多的训练时间来获得更准确的解决方案。此外,编程实现是相当复杂的,也就是说,编码问题第一次和解码问题后找到最优的解决方案。给出了遗传算法的算法描述(19),这里不详细。

2.4.2。方案

方案是一种新型的仿生算法,完全继承了群体智能优化的特点。个人分类和利用协同优化算法。因此,最优解最大限度挖掘和prematureness同时可以避免。方案模拟的等级秩序和鸡群的个体的觅食行为。根据鸡群的健康价值,它可以分成几个组,每一个都由一个公鸡和母鸡和小鸡。每个纠正其位置为了更好地喂养位置根据自己的运动定律,所以,它的健身价值尽可能小。模仿这鸡智慧可以是一个很好的解决实际的优化问题。方案的详细算法描述可以称为(20.]。

2.4.3。ICSO

考虑到原始的方案很容易陷入局部最优和过早收敛求解高维优化问题时,[ICSO算法的21]。小鸡的算法增加了部分学习公鸡在小鸡的组小鸡的位置更新方程,介绍了学习因子和惯性权重。因此,更容易找到全局最优值使用ICSO高维优化问题。能找到的算法描述ICSO (21]。

3所示。仿真结果

3.1。mtv的探测方位角的影响

mtv方位角的影响调查的评估是基于一个原始三维探头设置16个探头,如图2。OTA探测器的设置有三个elevation-separated圈,名叫圈1,圆2,分别和圆3。在设置中,圆,圆2,和圆3由4、8、和四个探针,与仰角−30°,0°,分别,+ 30°。探针放置均匀地在三个圆圈圈1和3圈是圆对称的关于2;即,有四个探针拥有相同的方位角三圈,分别。

在最初设置16探头,提出了空间相关性的均方根误差测试体积大小的函数d两个SPS场景,可以看到从图3。rms的rms区间内单调增加 。只有一个值d当解决rms = 0.05,如图3。此外,mtv中可以获得给定的为每个SPS场景最大均方根误差为0.05,也就是说,0.75λ和0.95λ分别对SPS场景A和B。与mtv SPS场景相比,可以获得更大的mtv SPS场景B。

mtv方位角的影响的调查评估水平旋转探头圆。有三个设置情况下的旋转探头圆。调查每个高程圆的方位角度设置了三例列在下表中1。的变量 , , 代表探索圆的旋转角度。

图4mtv显示不同的旋转角度三个设置情况下采用SPS mtv场景a .它可以发现随探测圈旋转从0°到22.5°,mtv而增加增加旋转角度从22.5°、45°设置情况下对安装情况下,B和C, a的曲线都是对称旋转角45°。因此,最大的mtv 0.75λ没有获得旋转(即。,the original setup) for three setup cases employing the SPS scenario A.

mtv的变量旋转角三个设置情况见图5采用SPS场景b .对于设置情况,mtv保持常数与探测圈旋转从0°到45°。的曲线对称旋转45°角设置案例B和设置案例c。然而,最大的mtv 0.95λ获得在旋转45°角除了设置0°C, B与设置情况。

对于设置情况C,圆1和圆3是圆对称的关于2在旋转45°角但探测方位角分布的改变与旋转角0°。比较两个SPS的场景设置案例C,各种对称设置(即不同方位角分布的调查。,at rotation angle 45° and 0°) have the same MTVS for PAS of uniform distribution, while different for PAS of Laplacian distribution.

3.2。效应的仰角探测圈mtv和ES

在本部分中,探针的仰角的影响圈,mtv ES在调查是基于原来的设置。探针圆的仰角(EPC)本文调查意味着圆的仰角3中提到的部分3所示。1在圆1和圆3是关于圆的2。考虑实际球面设置消声室,EPC选择从15°- 75°的间隔5°探索EPC的效果。在3 d频道的实际SPS的模型中,选择ES从15°20°的间隔5°ES的影响进行调查。图6情节的mtv的函数EPC SPS场景的不同价值观。SPS情形B, mtv不同EPC如图7。

首先,研究了EPC在mtv的效果。修复ES = 10°,多样的内皮祖细胞导致不同的mtv,如图6和7。mtv SPS场景,功能与15°EPC≤≤75°有两个相同的全球最大值为0.76λEPC = 20°和EPC = 25°。mtv SPS情形B的函数与15°EPC≤≤75°同样有三个全球最大值为0.96λEPC = 15°, EPC = 20°, EPC = 25°。因此,可以找到最大的最佳EPC mtv当方位角探针,探针的数量,和ES。

然后在mtv ES的影响研究当修复EPC = 30°。0.75的相同的mtvλ获得三个不同值的ES SPS场景从图吗6。如图7mtv, ES 10°可以实现最大的0.95λ在三个不同的值的ES SPS场景B,而20°ES可以获得最小的一个。因此,可以找到最大的最佳ES mtv当方位角探针,探针的数量,和EPC。

最后,结合EPC和ES在mtv的影响进行了研究。SPS场景,ES变得更明显的效果在EPC的间隔 。例如,当设置EPC = 15°,高亮显示在图6mtv是0.75λES = 10°, 0.72λES = 15°, 0.46λES = 20°。然而,三种不同值的ES有相同的mtv在EPC 30°35°。SPS场景B, ES的作用是明确的EPC 15°、65°时,突出显示在图7。当设置EPC 15°, mtv是0.96λES = 10°, 0.89λES = 15°, 0.42λES = 20°。当考虑EPC 65°, mtv是0.93λES = 10°, 0.91λES = 15°, 0.52λES = 20°。mtv函数与ES = 10°, mtv函数ES = 15°同时有局部最大值EPC = 65°。

由于mtv EPC和ES的影响两个SPS场景,它可以发现最大的EPC mtv增加随着ES的价值增加。SPS场景,最大的最小EPC mtv 10°比为每个ES ES。SPS场景B,最大的最小EPC mtv 5°比为每个ES ES。此外,mtv减少通常与ES不同内皮祖细胞的增加。因此,最大的最优结合EPC和ES mtv可以获得每个SPS的场景。

3.3。mtv的探测器数量的影响

不同数量的探测的影响在灵活的探针配置在mtv在这部分研究八个探针,十二个探针,分别和十六个调查被认为是。的参数向量代表变量测试体积大小不同数量的调查总结在表2。四个PLOA被认为是在表的测试用例3,总结了两个参数用于PLOA除了其他缺省参数。

首先考虑到测试用例,均方根误差提出了空间相关性的函数测试体积大小两个SPS场景使用不同数量的调查,可以从图中找到8。解决rms = 0.05, mtv的统计结果不同数量的探测和SPS场景表进行了总结4。可以看出,随着探针的数量增加,那么mtv。此外,mtv结果相比原设置16个探针,可以获得更大的mtv在SPS场景的配置灵活的探头,在mtv小SPS场景b .因此,固定探针配置更适合信道模型与均匀分布而灵活的探针配置更适合信道模型和非均匀分布的获得更大的mtv。

然后考虑SPS的场景,三个PLOAs比较不同数量的调查。图9介绍了空间相关性的均方根误差的函数测试卷大小采用不同数量的探测对于SPS场景和测试用例,B和c, mtv的相应结果总结在表5。

mtv方案可以实现更大的八个探针,mtv ICSO可以获得更大的16个探测器,因为解决方案适用于低维优化问题而ICSO适合求解高维优化问题。

考虑方案最后,比较不同的最大迭代次数和人口规模对SPS场景使用不同数量的调查。图10介绍了空间相关性的均方根误差的函数测试体积大小SPS场景使用不同数量的探测,mtv B和d .相应的测试用例结果总结在表6。它可以证明,可以获得较大的mtv通过增加迭代的最大数量和人口规模。

4所示。结论

本文提出一种方法来确定mtv, mtv调查调查配置的影响,以获得更大的mtv。从仿真结果可以推断,对称配置最佳大mtv考虑方位角的影响固定探针的探针在mtv的配置。此外,最大的最优结合EPC和ES mtv可以找到每个SPS的场景。在柔性探头配置中,可以获得较大的mtv比固定探针配置使用相同数量的探测器非均匀分布的不是。此外,较大的mtv能取得更多的探测器采用PLOA和凸优化。获得,PLOA求解高维优化问题更适合更多的调查。mtv的决心和增加有意义来确定最大DUT的大小对于一个给定的mtv探针配置和提高MIMO OTA测试。

的利益冲突

作者宣称没有利益冲突有关的出版。

确认

这项工作是由中国国家自然科学基金会(没有。61327806也没有。61701041)和中国国家重点基础研究计划(973计划)(没有。2014 cb339900)。

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