劉希嘉, 楊 凱, 馬云霞, 陳 帆, 馬妍瑞

(吉林大學 通信工程學院, 長春 130012)

0 引 言

無線信道就是無線信號從被發(fā)射端發(fā)出到被接收端接收過程所通過的物理媒介[1]。目前研究無線信道的模型很多, 但都存在著一些缺點, 諸如, 可讀性不好, 人機交互效果差, 缺乏硬軟交互等。因而, 如何對無線信道進行建模和優(yōu)化, 成為一個具有廣泛實用價值和應(yīng)用前景的研究課題。

在早期的移動通信系統(tǒng)中, 信道建模方法大多是先進行大量信道測量, 再根據(jù)測量結(jié)果分析相應(yīng)的經(jīng)驗信道模型。這些經(jīng)典模型包括Longley-Rice模型、 Okumura-Hata模型、 COST-231WI模型等[2]。隨著移動數(shù)據(jù)通信系統(tǒng)不斷發(fā)展, 無線信道的多徑效應(yīng)對數(shù)字通信系統(tǒng)產(chǎn)生的影響越來越顯著, 它可以導(dǎo)致頻率選擇性衰落, 嚴重限制了數(shù)據(jù)傳輸速率, 抽頭時延線(TDL： Tap Delay Coefficient)模型[3]應(yīng)運而生。隨著人們對無線數(shù)據(jù)速率的要求不斷提高, 能大幅度提升數(shù)據(jù)速率的MIMO(Multiple Input Multiple Output)技術(shù)[4]受到了越來越多的關(guān)注, 隨后出現(xiàn)了智能天線技術(shù)[5]、 基于幾何的統(tǒng)計信道模型(GBSM: Generic Bayesian Student Model)[6]。隨著移動數(shù)據(jù)量的持續(xù)增長, 可以進一步提升系統(tǒng)容量的3D MIMO技術(shù)和Massive MIMO技術(shù)成為了研究焦點[7]。

目前信道建模的主要思路有兩種, 一是統(tǒng)計性信道建模, 即根據(jù)信道測量結(jié)果分析出信道的統(tǒng)計特性, 再通過仿真重建信道沖擊響應(yīng)； 另一種是確定性建模, 需要從完備的環(huán)境地圖數(shù)據(jù)庫中獲取無線環(huán)境中散射體的幾何形狀和材質(zhì)屬性, 并根據(jù)基站和用戶的位置天線配置等計算信道響應(yīng)[8]。筆者將研究0.1～50 GHz頻率上的地球各站之間的干擾[9], 并根據(jù)信道特征, 分別計算無線信道模型的大尺度衰落和小尺度衰落, 得到信道的有效數(shù)據(jù), 通過搭建DSP(Digital Signal Processing)+FPGA(Field Programmable Gata Array)硬件系統(tǒng)的方式仿真無線通信信道的衰落特性, 并通過可視化界面實現(xiàn)人機交互以及對仿真結(jié)果的分析和保存。

1 無線通信信道模型

移動信道根據(jù)不同距離內(nèi)信號強度變化的快慢可分為大尺度衰落和小尺度衰落, 其中大尺度衰落是由信道路徑上固定障礙物的陰影而造成的長距離上信號強度的緩慢變化, 主要影響業(yè)務(wù)的覆蓋區(qū)域； 而小尺度衰落是由移動臺運動和地點的變化而引起的短距離上信號強度的快速波動, 其主要特征是多徑, 主要影響信號的傳輸質(zhì)量[10]。

圖1描繪了大尺度和小尺度衰落信號, 其中不斷起伏的波線表示信號的小尺度衰落, 而中心線標志其平均值, 該平均值的衰減模型稱為大尺度模型。

圖1 無線通信信號衰減 圖2 無線通信主要特征

建立信道模型時, 在大小尺度的基礎(chǔ)上, 可將無線信道的主要特征做如下劃分, 如圖2所示。

下面分別從大尺度和小尺度方面討論了相應(yīng)的模型。

1.1 晴空傳播預(yù)測模型

1.1.1 晴空傳播干擾機理

微波干擾可能通過許多傳播機理引起, 其傳播機理主要取決于氣候、 無線電頻率、 關(guān)心的時間百分比、 距離和傳播路徑的地形。隨時都可能存在單個傳播機理或多個傳播機理。主要干擾傳播機理如圖3所示。

圖3 晴空干擾傳播機理

1) 視距傳播。在正常大氣條件下存在視距傳播路徑, 是最直接的干擾傳播狀態(tài), 如圖1所示。然而, 在除最短的路徑以外的所有路徑上, 由于大氣分層引起的多徑效應(yīng)和聚焦效應(yīng), 信號電平常常會在短時間內(nèi)顯著增強, 即產(chǎn)生異常傳播機理。

2) 繞射。超過視距以外并且在正常條件下, 只要找到有用信號電平通常是以繞射效應(yīng)為主的, 如圖1所示。但對于那些異常的短時間內(nèi)的問題并不太重要的業(yè)務(wù), 可以建立的繞射模型的精度一般決定了系統(tǒng)可以達到的密度。繞射預(yù)測的性能一定要很好地適用于光滑地球、 離散障礙物和不規(guī)則地形的情況。

3) 對流層散射。這一機理決定了較長路徑上的干擾電平。在這種情況下, 繞射場很弱。但是, 除了幾個特殊情況, 如很靈敏的地球站或很高功率的干擾源(如雷達系統(tǒng))等情況以外, 通過對流層散射的干擾電平的值太低, 以至于不必要考慮。

4) 表面大氣波導(dǎo)。在水面上和在平坦的沿海陸地區(qū)域, 這是最重要的短時間干擾機理, 它可能在很遠距離(海面上長于500 km)上產(chǎn)生高信號電平。在某些條件下, 這樣的信號可能超過等效“自由空間”電平。

1.1.2 晴空傳播模型損耗計算

根據(jù)晴空干擾的傳播機理, 可以得出晴空模型的損耗計算流程如圖4所示。

圖4 晴空模型損耗計算流程圖

其具體計算方法如下。

1) 輸入?yún)?shù)。用于計相關(guān)參數(shù)和傳播損耗的數(shù)據(jù)。

2) 計算相關(guān)參數(shù)。

① 項目中分別計算平均年份和最差月份的傳播損耗, 對于平均年的預(yù)測, 時間百分比p將直接用于預(yù)測過程。對平均最差月份的預(yù)測, 需要計算路徑中心緯度φ對應(yīng)的與最差月份時間百分比pw的年等效時間百分比

(1)

② 無線電氣象數(shù)據(jù)。

a) 確定路徑中心位置的異常傳播的點發(fā)生率β0(%), 即在低層大氣的第1個100 m內(nèi)可預(yù)計出折射率指數(shù)下降率超過100 N-units/km的時間百分比。用于估計在所研究的緯度上, 充分顯現(xiàn)出異常傳播的相對發(fā)生率, 適合于路徑中心的緯度。

(2)

b) 計算有效地球半徑ae, 其中μ1為0.99,μ4為1。

3) 路徑剖面分析。根據(jù)干擾站(φt,Ψt)和被干擾站(φr,Ψr)的地理坐標, 從地形數(shù)據(jù)庫或從適當?shù)拇蟊壤雀呔€地圖得到大圓路徑上的地形高度(平均海拔高度)。剖面圖包含分別作為起點和終點的干擾站和被干擾站位置處的地面高度。

筆者將干擾源處的路徑剖面點視為零點, 而將被干擾站處的路徑剖面點視為點n。圖5為高于地形平均海平面高度的路徑剖面圖。

圖5 路徑剖面圖

4) 計算傳輸損耗。筆者需要計算的傳輸損耗分別為： 由于自由空間傳播和大氣氣體的衰減而導(dǎo)致的基本傳輸損耗、 由于衍射激勵而造成的額外損耗、 由對流層散射引入的基本傳輸損耗、 在異常傳播(大氣波導(dǎo)和對流層反射)期間出現(xiàn)的基本傳輸損耗、 由于地面物體引起的附加散射損耗。并最終經(jīng)過整體預(yù)測處理、 加入兩站點之間的傳輸損耗, 得到完整的傳輸損耗。

① 視距傳播。首先計算由自由空間傳播和大氣氣體衰減引起的基本傳輸損耗

Lbfsg=92.5+20logf+20logd+Ag

(3)

加上矯正項后得到在不超過p時間內(nèi)由視距傳播引起的基本傳輸損耗

Lb0p=Lbfsg+Esp

(4)

② 衍射損耗。衍射損耗的計算采用基于Bullington結(jié)構(gòu)和球面地球衍射相結(jié)合的方法。

a) 計算衍射損耗的布林頓部分

(5)

b) 通過插值計算球面-地球衍射損耗

(6)

c) 得到一般路徑的衍射損耗

Ld=Lbulla+max{Ldsph-Lbulls,0}

(7)

其中Lbulla=Lbull, 為實際路徑的最終布林頓衍射損耗。

d) 計算與衍射相關(guān)的在p%時間內(nèi)的基本傳輸損耗

Lbd=Lb0p+Ldp

(8)

其中Lb0p在視距傳播中計算得出。

③ 對流層散射損耗。對于低于50%的任何時間百分比p, 可由

(9)

求出由對流層散射引入的基本傳輸損耗。

④ 大氣波導(dǎo)/對流層反射損耗。在異常傳播(大氣波導(dǎo)和對流層反射)期間, 預(yù)測出現(xiàn)的基本傳輸損耗

Lba=Af+Ad(p)+Ag

(10)

⑤ 附加散射損耗。算法中根據(jù)已知的地面物體的情況考慮在路徑的任何一端或兩端附加該散射損耗。它預(yù)測了路徑任一端的最大附加損耗, 并通過一個S形內(nèi)插函數(shù)施用, 以避免對屏蔽損耗估計過高。

通過地面物體的保護引入的附加損耗由

(11)

給出。

⑥ 整體預(yù)測。對以上計算出的5種損耗進行處理。

a) 計算與視距傳播和海底子路徑衍射相關(guān)的假想最小基本傳輸損耗

(12)

b) 計算與視距和超視距信號增強相關(guān)的理論最小基本傳輸損耗

(13)

c) 計算與衍射和視距或大氣波導(dǎo)層/對流層反射模型增強相關(guān)的理論基本傳輸損耗

(14)

d) 計算修正的基本傳輸損耗

Lbam=Lbda+(Lminb0p-Lbda)Fj

(15)

e) 計算在p%時間內(nèi)的最終基本傳輸損耗

Lb=-5log(10-0.2Lbs+10-0.2Lbam)+Aht+Ahr

(16)

⑦ 在基本傳輸損耗的基礎(chǔ)上, 為計算一個站點由于另一站點的干擾而引起的信號電平, 需要加入兩個地面站之間的傳輸損耗

L=Lb(p)-Gt-Gr

(17)

其中Gt和Gr為收發(fā)站點的天線增益。

1.2 多徑仿真信道模型

1.2.1 多徑仿真信道模型理論

多徑信道對無線信號的影響表現(xiàn)為多徑衰落特性, 所以可以將信道看成是一個濾波器, 通過分析濾波器的沖激響應(yīng)和傳遞函數(shù), 可得到多徑信道的特征。多徑衰落的基本特性包括幅度衰落和時延拓展, 其中幅度衰落主要由本地反射物、 地形變化和空間擴散損耗引起, 而時延拓展是由于信號傳播的路徑不同, 到達接收端的時間也就不同, 導(dǎo)致接收信號包含發(fā)送脈沖及各個時延信號[11]。

只考慮多徑效應(yīng)時, 假設(shè)傳輸信號為

x(t)=Re{s(t)ej2πfct}

(18)

假設(shè)第i徑的路徑長度為xi, 衰落系數(shù)為ai, 則接收信號為

y(t)=Re{r(t)ej2πfct}

(19)

其中r(t)為接收信號的復(fù)包絡(luò)模型

(20)

再考慮移動臺移動時, 導(dǎo)致各徑產(chǎn)生多普勒效應(yīng), 設(shè)路徑到達方向和移動臺運動方向之間的夾角為θi, 得到輸出復(fù)包絡(luò)為

(21)

結(jié)合多徑和多普勒效應(yīng)對傳輸信號的影響, 得到信道的沖擊響應(yīng)

(22)

其中ψi(t)=ωcτi-ωD,it, 前一項為多徑效應(yīng)影響, 后一項為多普勒效應(yīng)影響。

1.2.2 多徑信道模型選擇

瑞利衰落信道是一種無線電信號傳播環(huán)境的統(tǒng)計模型, 屬于小尺度衰落效應(yīng)[12]。這種模型假設(shè)信號通過無線信道后, 其信號幅度是隨機的, 即“衰落”, 并且其包絡(luò)服從瑞利分布。這種信道模型可以描述電離層和對流層反射的短波信道, 更為重要的是適用于城市建筑物密集環(huán)境, 這種情況下認為接收機接收到多個散射路徑信號, 但不存在發(fā)射機到接收機的直射路徑[13]。結(jié)合多徑信號的不可辨路徑與可辨路徑這兩種多徑效應(yīng), 瑞利衰落模型將其分類為平坦性衰落、 頻率選擇性衰落兩種。針對這兩類衰落所建模的的信道模型也不同, 使用Clarke信道模型描述平坦性衰落類型、 使用廣義平穩(wěn)非相干散射(WSSUS: Wide-Sense Stationary Uncorrelated Scattering)信道模型描述頻率選擇性衰落類型[14]。這兩種信道模型具有密切的關(guān)系, 可以認為多徑信道模型包括多條可辨路徑, 每條可辨路徑都是Clarke信道模型[15]。

2 信道仿真系統(tǒng)搭建

該部分與上文對應(yīng), 仍然是分別對晴空模型和多徑仿真模型進行闡述。

2.1 晴空傳播預(yù)測模型搭建

對大尺度仿真模型即晴空預(yù)測模型, PC機將用戶輸入的參數(shù)通過UART串口傳遞給FPGA, 在FPGA里完成對計算所需參數(shù)的賦值、 對2.1.2內(nèi)容中各類損耗的計算以及結(jié)果整合此處不再贅述, 最后將測試后得到總的基本損耗值通過UART上傳給PC機。圖6為FPGA與電腦串口通信示意圖。

圖6 串口通信

以上流程通過Verilog語言在FPGA中實現(xiàn)計算, 得到最終的傳輸損耗, 并通過UART上傳給PC機。

2.2 多徑仿真信道模型搭建

對于小尺度仿真模型即多徑仿真信道模型, PC機將信號抽樣數(shù)據(jù)、 多徑及對應(yīng)時延、 控制信息等通過UART串口傳遞給FPGA, FPGA將信道抽頭系數(shù)生成參數(shù)通過SPI(Serial Peripheral interface)傳遞給DSP, DSP根據(jù)抽頭生成算法將插值反向傳遞給FPGA, 在FPGA中完成信號時延、 并與抽頭同步卷積, 最終將測試后的數(shù)據(jù)通過UART上傳給PC機。圖7為硬件連接圖。

圖7 系統(tǒng)硬件連接圖

2.2.1 信道的抽頭與插值

由于多普勒效應(yīng)的影響, 信道是時變衰落的, 所以每條徑的離散數(shù)字信號在卷積過程中的乘的衰落因子(抽頭系數(shù))也是時變的[16]。但由于計算得出原信道抽頭系數(shù)遠小于信號采樣率, 而卷積過程要求信號速率和抽頭系數(shù)速率相同且同步, 所以需要對原抽頭系數(shù)進行插值處理。

采用基于線性多項式的插值, 其概念是在需要插值的兩點之間采用曲線擬合方法, 其中特例為零階插值是將所有插值設(shè)定為兩點的平均值, 一階線性插值則是使用折線擬合[17]。筆者采用了一種在相鄰點之間進行幅度線性增量、 相位線性增量的插值方法, 這種方法可以采用DSP+FPGA的協(xié)作工作模式, 將DSP用作插值增量的計算, DSP將增量和其他參數(shù)進行幀封裝, FPGA將接收到的幀信息進行展開, 完成插值過程。

FPGA將信道抽頭系數(shù)生成參數(shù), 由SPI通信傳遞給DSP。

信道抽頭是計算乘性調(diào)制中的復(fù)系數(shù)ej(φ+2πfmtcos θi), 在計算抽頭系數(shù)時, 采用DSP模塊分別計算該復(fù)系數(shù)的實部和虛部。采用查表法計算正余弦值, 將多個離散點模擬正余弦函數(shù)的連續(xù)變化。這種方法以一定量存儲空間為代價, 可以化簡浮點數(shù)的復(fù)雜計算過程。對角度值第i條徑計算多普勒頻移引起的隨時間變化的角度φ+2πfmtcosθi, 只需將角度值映射到查詢標數(shù), 再根據(jù)標數(shù)查表就可以得出其對應(yīng)的正余弦值, 并結(jié)合前面的固定系數(shù)就得到了虛部、 實部的乘性抽頭值。

FPGA接收到DSP的數(shù)據(jù), 并根據(jù)數(shù)據(jù)更新每條徑的抽頭基數(shù)和增量, 并利用抽頭系數(shù)=抽頭基數(shù)+抽頭增量*插值步數(shù), 計算出具體的抽頭系數(shù)。

2.2.2 信道時延功能的實現(xiàn)

采用TDL(Tap Delay Coefficient)(抽頭時延線)的信道模型搭建方法, 這種方法是基于單輸入單輸出的形式[18]。即是在基帶處理部分, 需要輸入單條線的基帶信號, 將這條基帶信號線經(jīng)過不同的時延, 分別與對應(yīng)的抽頭系數(shù)進行乘法運算, 得出各個徑的信號, 最后將各個徑的信號加和得出單條輸出的結(jié)果。

其中在實現(xiàn)單條輸入信號的不同時延結(jié)果時, 分為兩種情況： 第1, 多條可辨路徑的時延滿足是基帶信號碼片時長的整數(shù)倍, 往往發(fā)生在基帶信號速率較高的情況下, 可以采用移位寄存器的方法實現(xiàn)基帶信號的不同時延結(jié)果。第2, 當各條徑的時延不滿足是整數(shù)倍的基帶信號碼片時長情況下, 需要采用FIR(Finite Impulse Response)濾波器實現(xiàn)分數(shù)階時延, 不局限于被時鐘量化的離散時延, 時延的大小在理論上可以是時延區(qū)間中的任何一點[19]。

2.2.3 計算基帶復(fù)信號

FPGA完成時延后與抽頭系數(shù)做乘和運算得出結(jié)果, 一般TDL(Tap Delay Coefficient)信道模型的信道沖激響應(yīng)表達式如下

(23)

其中ai(t)為第i條子徑的信道抽頭系數(shù),δ(τ-τi)為第i條子徑所對應(yīng)的相對時延,L為無線信道總子徑數(shù)。

2.3 硬件仿真系統(tǒng)整體搭建

軟件部分將依托QT+MinGW的win64平臺運行整個工程, PC端通過USB-TTL連接到FPGA。FPGA與DSP開發(fā)板及其外設(shè)被整合固定到一塊木板上, FPGA使用10 cm杜邦線分別連接到USB轉(zhuǎn)TTL和DSP的SPI接口上。FPGA使用USB-TTL電源上的5 V接口供電, DSP使用單獨的USB線連接電腦供電。圖8為硬件系統(tǒng)整體連線圖。

圖8 系統(tǒng)硬件連接圖

使用SPI通信作為FPGA與DSP的板間通信方式, 如圖9所示。

圖9 SPI通信

SPI通信需要主機方提供與信號同步的時鐘, 從機按照時鐘對信號進行采樣。設(shè)定為SPI-0的通信方式, 即時鐘空閑位為低電平, 相位為0。這時SPI從機需要在時鐘信號的上升沿采集信號。

3 系統(tǒng)軟件顯示可視化

使用QT軟件和C++語言制作了上位機的可視化界面, 并分別對函數(shù)封裝, 給每個函數(shù)設(shè)置了用戶輸入和輸出窗口, 同時對于輸入?yún)?shù), 通過控件讀取到相應(yīng)的數(shù)值, 再賦值給程序內(nèi)部的變量, 用于后續(xù)的計算。而對于不同參數(shù)及損耗的計算, 在程序中將其封裝為相應(yīng)的方法, 使程序更加易懂。

同時創(chuàng)建的最終用戶界面包含4個部分, 分別是輸入?yún)?shù), 輸出結(jié)果, 幫助文檔和仿真, 且分別使用QT美化并與內(nèi)部的算法進行了完整聯(lián)通, 更方便用戶操作。4個界面功能如下。

1) 輸入?yún)?shù)。用戶將計算晴空傳播損耗所需的相關(guān)參數(shù)以及模型的調(diào)整參數(shù)在次輸入并導(dǎo)入算法。

2) 輸出結(jié)果。在輸入?yún)?shù)經(jīng)過內(nèi)部封裝好的計算函數(shù)后得出計算結(jié)果并顯示。

3) 幫助文檔。模型的相關(guān)介紹和使用方法, 以及對模型的各種相關(guān)參數(shù)的解釋。

4) 信道仿真。在使用硬件仿真時對FPGA和DSP的相關(guān)參數(shù)配置, 并可現(xiàn)實結(jié)果和生成日志。

此外為避免用戶界面凍結(jié)問題, 使用多線程完成具體參數(shù)和傳輸損耗的計算： 點擊開始運行模型后, 將輸入?yún)?shù)賦值, 通過WorkThread類創(chuàng)建一個新的線程, 并啟動線程, 在線程中完成計算后, 發(fā)送停止信號, 釋放并等待線程的回收, 最后將輸出結(jié)果在界面中顯示。

4 系統(tǒng)的整體測試

4.1 軟硬件系統(tǒng)聯(lián)調(diào)測試

主要聯(lián)調(diào)部分包括軟件仿真測試及硬件中PC機與FPGA的串口通信、 FPGA與DSP之間的SPI通信、 綜合仿真結(jié)果的輸出等。

在使用系統(tǒng)仿真時, 配置相應(yīng)的輸入?yún)?shù), 即可進行測試, 最終輸出仿真結(jié)果及生成仿真日志。軟件測試過程需要按照以下的操作流程進行：

1) 運行QT工程軟件程序, 顯示用戶控制界面；

2) 在輸入界面(見圖10)輸入仿真所需基本參數(shù)；

圖10 輸入?yún)?shù)界面

有關(guān)晴空模型基本輸入?yún)?shù)指標如表1所示, 在仿真運行期間, 所有信息均來自這些基本數(shù)據(jù)。

表1 模型輸入?yún)?shù)

3) 輸入完成后點擊開始按鈕, 啟動線程, 用內(nèi)部封裝好的模型函數(shù)計算傳輸損耗。

4) 完成仿真, 將結(jié)果數(shù)據(jù)返回至用戶界面, 圖11為軟件仿真測試完成后的結(jié)果及生成日志。

圖11 軟件仿真結(jié)果

5) 在點擊幫助文檔按鈕可進入幫助文檔對模型說明和參數(shù)進行查看, 如圖12所示。

圖12 幫助文檔

4.2 計算結(jié)果與真實數(shù)據(jù)比對

筆者使用內(nèi)蒙古黑山頭和烏魯木齊水塔山地點對系統(tǒng)的計算結(jié)果進行測試, 將環(huán)境參量輸入系統(tǒng)后, 對比真實數(shù)據(jù)和系統(tǒng)計算數(shù)據(jù)之間差異。表2為黑山頭和水塔山的真實環(huán)境數(shù)據(jù)。

表2 黑山頭和水塔山環(huán)境參數(shù)

將環(huán)境中的參數(shù)輸入程序中, 將得到的數(shù)據(jù)和真實的數(shù)據(jù)進行對比, 并將比較結(jié)果列于表3中。

表3 實際數(shù)據(jù)和計算數(shù)據(jù)

根據(jù)表3可知, 與實際值對比, 對于不同地點的損耗計算值的誤差不大, 由此可知本系統(tǒng)和在不同環(huán)境下的測試穩(wěn)定性和準確性都較好。

5 結(jié) 語

通過對各種環(huán)境下的電波傳播特性以及晴空模型相關(guān)內(nèi)容(傳播機理、 傳播模型及干擾模型簡介等)的學習, 最終搭建了適用于0.1 GHz至50 GHz頻段優(yōu)化信道仿真系統(tǒng), 并創(chuàng)新性地以上位機UI界面+FPGA+DSP的軟硬件結(jié)合形式所呈現(xiàn)。

目前國內(nèi)外針對信道仿真系統(tǒng)的設(shè)計局限于純軟件或純硬件, 這些系統(tǒng)的適用群體較小, 針對性較強。本研究采用軟硬結(jié)合的辦法, 提升了傳統(tǒng)仿真系統(tǒng)的可讀性, 使人機交互更為便捷。在信道模型方面包含了應(yīng)考慮的全部損耗, 代碼可重用性較高。經(jīng)實驗測試, 本研究對0.1～50 GHz頻率上的地球各站之間干擾功率電平的計算較為準確, 在信道的仿真與優(yōu)化方面, 較傳統(tǒng)的信道仿真系統(tǒng)實現(xiàn)了較大的性能提升。

一套完整的無線信道仿真優(yōu)化系統(tǒng)是十分復(fù)雜、 精準的, 目前開發(fā)的信道仿真器還有需要完善和補充, 例如： 該系統(tǒng)只在0.1～50 GHz頻率上計算較為準確, 不適用于實現(xiàn)更大范圍內(nèi)的仿真進行優(yōu)化； 對地球地理數(shù)據(jù)庫, 雖具有短期內(nèi)的時間穩(wěn)定性, 但大氣與地殼環(huán)境的局部變化也會使離線階段的數(shù)據(jù)庫失去時間穩(wěn)定性, 從而使計算出現(xiàn)偏差, 而本實驗的數(shù)據(jù)庫不具有自適應(yīng)的特點, 所以為了保證準確性, 應(yīng)該頻繁的更新地理數(shù)據(jù)庫信息。