面向6G的信道测量与建模研究报告（第二版）

北京稻壳科技有限公司 BeijingRiceHullTechnologyCo.,Ltd.地址：北京市朝阳区九住路188号 IMT-2030(6G)推进组 IMT-2030(6G)PromotionGroup 2023年12月 版权声明CopyrightNotification 未经书面许可禁止打印、复制及通过任何媒体传播 ©2023IMT-2030（6G）推进组版权所有 IMT-2030(6G)推进组 IMT-2030(6G)PromotionGroup 目录 前言1 第一章6G信道研究背景与现状2 1.16G愿景与需求2 1.26G信道需求与挑战2 1.36G信道研究现状4 第二章太赫兹通信信道研究10 2.1太赫兹信道测量平台与场景10 2.2太赫兹信道特性分析15 2.3小结25 第三章通信感知一体化信道研究26 3.1通信感知一体化信道建模场景及需求26 3.2通信感知一体化信道测量及仿真研究27 3.3通信感知一体化信道建模方法研究40 3.4小结53 第四章大规模多输入多输出信道研究56 4.1概述56 4.2大规模MIMO信道特性分析与建模56 4.3智能超表面信道特性分析与建模64 4.4小结71 第五章可见光通信信道研究73 5.1可见光信道建模研究现状73 5.2考虑人体遮挡的可见光通信中断概率分析与建模74 5.3可见光信道建模挑战与展望79 5.4小结79 第六章多样通信场景信道研究80 6.1车联网无线信道测量和建模80 6.2空-地无线信道测量和建模83 6.3海洋无线信道测量和建模88 6.4小结97 第七章新型信道建模方法探索101 7.1基于多任务深度学习的信道特征超分辨率模型101 IMT-2030(6G)推进组 IMT-2030(6G)PromotionGroup 7.2小结106 第八章面向6G的信道数据集和信道仿真器107 8.1面向6G的信道仿真器107 8.2面向6G的AI空口信道数据集108 第九章总结109 贡献单位110 IMT-2030(6G)推进组 IMT-2030(6G)PromotionGroup 图目录 图2-1105GHz太赫兹信道测量平台11 图2-2105GHz办公室测量场景及测量点位建模方法原理11 图2-3132GHz城市微蜂窝测量场景及测量点位部署12 图2-4140GHz&220GHz室外街道峡谷的信道测量环境和部署13 图2-5306-321GHz太赫兹信道测量系统13 图2-6中庭天台场景和测量部署13 图2-7室外L型街道场景和测量部署14 图2-8LOS与NLOS场景路径损耗模型16 图2-9130-135GHz与219-224GHz室外街道峡谷路径损耗17 图2-10306-321GHz室外场景最佳方向路径损耗和CI模型17 图2-11太赫兹室外场景下路径损耗因子的测量值17 图2-12LOS与NLOS场景时延扩展模型18 图2-13LOS与NLOS场景角度扩展模型19 图2-14K因子模型20 图2-15多频段测量、传统3GPP模型以及改进后的3GPP信道模型的稀疏性曲线21 图2-16（a）EFeko(θs,φs)与（b）EDS(θs,φs)的比较23 图2-17三维表面上的散射电场比较（a）Feko，（b）散射模型24 图2-18不同入射角度下的散射电场比较（a）Feko，（b）散射模型24 图2-19（a）不同粗糙表面形状下的散射电场比较（b）Feko，（c）散射模型25 图3-1信道测量场景布局28 图3-2ISAC信道实际测量场景29 图3-3ISAC信道的PADP29 图3-4ISAC信道MPC联合分簇结果30 图3-5测量实景图31 图3-6测量布局图31 图3-7不同情况下的功率时延角度谱32 图3-8不同点位下目标朝向角度与环境相同角度的PDP对比33 图3-9多径数目对比33 图3-10时延与角度的统计性参数对比33 图3-11USRP硬件测量系统示意图34 图3-12InHLOS场景通信信道路径损耗34 图3-13mono-static感知模式USRP硬件测量系统35 图3-14角反射器示意图35 图3-15InHLOS场景感知信道路径损耗36 图3-16UMiLOS场景路径损耗测量示意图36 IMT-2030(6G)推进组 IMT-2030(6G)PromotionGroup 图3-1710GHz汽车RCS[8]36 图3-18UmiLOS场景感知信道路径损耗36 图3-19RT仿真结果37 图3-20生成的散射簇38 图3-21通信信道中使用全向天线的功率时延谱38 图3-22通信信道中使用定向天线的功率时延谱38 图3-23感知信道中使用全向天线的功率时延谱39 图3-24感知信道中使用定向天线的功率时延谱39 图3-25考虑气象因素的功率时延谱40 图3-26GBSM通感一体化信道模型示意图40 图3-27GBSM通感信道参数生成流程41 图3-28ISAC信道模型示意41 图3-29ISAC信道模型实现框架43 图3-30分段式建模示意图43 图3-31不分段式建模示意图44 图3-32分段建模示意图45 图3-33感知链路与通信链路45 图3-34通感一体化系统模型46 图3-35ISAC信道模型包括LOS径、前向散射径和后向散射径[20]47 图3-36通感信道模型架构50 图3-37车辆散射中心提取51 图3-38车辆散射场-角度函数仿真和5个多散射中心重构结果51 图3-39目标相关分量的系统模型52 图3-40目标相关分量的生成流程52 图3-41背景分量的系统模型53 图3-42单站感知背景分量的生成流程53 图4-1无线通信中近场和远场示意图56 图4-2NF-SnS框架的流程图59 图4-3平稳区间示意图，以8阵元为例59 图4-43GPP模型仿真结果的PDP热度图60 图4-5NF-SnS框架仿真结果的PDP热度图61 图4-6时延PSD(a)LoS环境(b)NLoS环境61 图4-7LoS环境和NLoS环境下(a)SCCF和(b)ACCF的绝对值62 图4-8沿天线阵列RMSDS的变化62 图4-9沿天线阵列(a)RMSDS和(b)RMSAS的变化62 图4-10随着Rx天线数量的增加用户信道矢量SP的变化(Duser=0.2m)63 IMT-2030(6G)推进组 IMT-2030(6G)PromotionGroup 图4-11LoS(a)阵列域(b)角度域及NLoS(c)阵列域(d)角度域归一化信道矩阵63 图4-12RIS单元独立调控极化所对应的入射波磁场分量及相关的分解示意图66 图4-13RIS阵子第一极化及第二极化方向图69 图4-14RIS在复杂场景部署仿真69 图4-15BS-UE、级联BS-RIS-UE、综合BS-UE+级联BS-RIS-UE信道覆盖69 图4-16RIS部署时覆盖目标位置的功率时延谱（PDP)70 图4-17RIS室内场景测试环境及部署架构图70 图4-18RIS单元S11参数随频率变化曲线70 图4-19RIS面板码本对应的各单元相位状态71 图4-20各频点终端轨迹位置接收电平仿真结果71 图5-1可见光信道测量平台74 图5-2圆形人体阴影示意图76 图5-3扇形人体阴影示意图76 图5-4中断概率v.s.人体高度77 图5-5中断概率v.s.人体宽度77 图5-6中断概率v.s.收发端距离77 图5-7中断概率建模结果78 图6-1车联网中包含多样化的通信链路80 图6-2测试场景示意图80 图6-3实测路径损耗的距离拟合81 图6-4一种简化的断点距离划分方法82 图6-5测试场景中的密集多径成分（DMC）能量占比83 图6-6基于无人机平台的空-地信道测量系统83 图6-7实时测量系统收发端的实现方案85 图6-8多通道相位校正85 图6-9信道测量系统验证86 图6-10路径损耗测量结果86 图6-11测量场景及飞行轨迹87 图6-12多径数目分布测量结果88 图6-13海洋无线信道测量平台示意图88 图6-14发射信号通过无线信道示意图88 图6-15信道测量仪结构图89 图6-16整个信道测量仪在时域上的工作流程图89 图6-17基于双射线模型的影响90 图6-18REL的几何模型91 图6-19粗糙海面的有效反射和阴影效应91 IMT-2030(6G)推进组 IMT-2030(6G)PromotionGroup 图6-20不同均方根表面坡度的阴影系数与距离的函数关系92 图6-21红色为发散效应92 图6-22发散因子与距离的函数关系92 图6-23在光滑的地面上超越LOS的无线电链路93 图6-24h1=14.1m、h2=9.5m的LOS衍射增益与距离的函数关系94 图6-25REL模型、PEL模型、ITU-R模型和远距离测量RSL之间的比较94 图6-26整体估计的最佳拟合分布96 图6-27TWDP分布的估计参数97 图6-28TWDP分布的发生率97 图7-1信道特征超分辨率模型研究流程102 图7-2多任务学习超分辨率模型网络架构103 图7-3用于损失函数计算的掩码示意图104 图8-1BUPTCMCCCMG-IMT2030的架构107 图8-2BUPTCMCCCMG-IMT2030的界面107 图8-3BUPTCMCCCMG-IMT2030的操作界面108 图8-4BUPTCMCC-DataAI-6G的构建方式108 IMT-2030(6G)推进组 IMT-2030(6G)PromotionGroup 表目录 表2-1太赫兹信道测量系统配置14 表2-2太赫兹K因子参数表20 表2-3太赫兹簇特性参数表21 表2-4多频段下20%，50%以及80%CDF的Gini系数值22 表3-1不同应用的信道建模需求与候选建模方法27 表3-2信道测量参数28 表3-3信道测量参数30 表3-4USRP硬件测量系统路径损耗测量参数配置34 表3-5三角板角反射器RCS计算公式35 表3-6仿真参数37 表4-1中间参数参考取值60 表6-1测量结果汇总和提出的参考路径损耗模型81 表6-2系统性能指标84 表6-3CI模型拟合参数87 表6-4图6-25中使用的相关模型参数值95 表6-5路径损耗模型与测量结果之间的RMSE结果95 表6-6最佳拟合分布的百分比96 表6-7不同地区的主要分布97 表7-1射线追踪仿真中使用的材料电磁参数102 表7-2RT仿真配置103 表7-3信道特征数据的正常范围与NaN值104 IMT-2030(6G)推进组 IMT-2030(6G)PromotionGroup 前言 在下一代移动通信技术（6G）研究初期，基础性和前提性的信道测量与建模研究为移动通信系统技术评估、设备研发、系统设计和网络部署奠定基础。本研究报告重点关注6G信道在频率、技术、场景等多个维度上扩展后的新特性、未知规律以及新型的信道建模方法。频率方面，搭建了太赫兹时频域以及可见光高精度大尺度信道测量平台，研究了太赫兹、可见光通信信道的大、小尺度衰落特性。技术方面，针对6G使能技术通信感知一体化、智能超表面等开展相应的信道研究，阐述新技术信道建模场景及需求，论述新技术信道测量及仿真的研究进展，并提出改进的新技术信道模型。建模方法论方面，提出了基于人工智能、射线跟踪、几何随机等新型信道建模方法。 目前来看，6G信道测量与建模所面临三大挑战。第一是频率跨度大：由于6G可应用的频率更高、带宽更宽，考虑到搭建宽带和高频信道探测仪（CS）的元器件和平台能力，利用CS从更高频率和更宽频带的信道中获得可靠和频率跨度如此巨大的精确信道特性是具有挑战性的；第二是通信场景复杂：考虑到超高速移动、空-天-地的多域空间等场景，物理环境更加复杂，各场景下的散射体分布、地形特征、天气等因素都会呈现较大差异，支持上述复杂通信场景的基础上建立准确、可信的模型理论是具有挑战性的；第三是技术多样：未来6G系统