移動車聯網場景下的無線通信信道數據集
北京大學電子學院程翔老師團隊應用Wireless InSite建立了包含道路,建築物,植被以及車輛的經典市區環境場景。同時,利用模擬軟體的射線跟蹤模型進行了類比,構建了複雜高速移動車聯網場景下的大規模無線通訊通道資料集,並聯合考慮了大規模多天線陣列和毫米波通信。目前,本團隊已匯出27000組通道衝激響應,可以支撐車聯網通道相關的研究。
研究成果榮獲
IEEE合作期刊中國通訊2023年11月號做為
封面論文刊載!!
論文全文下載 : M3SC A Generic Dataset for Mixed Multi Modal MMM Sensing and Communication Integration
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描述
複雜高速移動車聯網場景下的大規模無線通信信道數據集,併聯合考慮了大規模天線陣列和毫米波通信。具體而言,基站配備具有128天線單元的陣列,車載配備具有32天線元件的陣列,載波頻率為28 GHz以及頻寬為2 GHz。同時,該數據集包含了1500個快照(snapshots)的車聯網無線通信信道信息,涵蓋車與車(vehicle-to-vehicle, V2V)以及車與基礎設施(vehicle-to-infrastructure, V2I)通信鏈路。目前,本團隊已導出27000組信道脈衝響應,可以支撐車聯網信道相關的研究。
亮點與特色
- 完備和精確的模擬數據集:聯合了大規模多天線陣列和毫米波通信的復雜高速移動車聯網場景下的無線通信信道數據集。在實際測量中,聯合應用大規模多天線和毫米波通信技術時極難開展復雜高速移動車聯網信道測量活動。因此,極需構建基於大規模多天線陣列和毫米波通信的高動態車聯網場景下的無線通信信道數據集,以有效地支撐車聯網通信信道的相關研究。
- 支援車輛多軌跡和多速度仿真:在生成的動態場景中,該數據集考慮了環境中運動車輛的多種軌跡。進一步地,通過合理地設定不同的快照(snapshot)值,該數據集有能力代表不同車速下的車聯網通信信道的資訊。
- 通過碰撞檢測機制,保證數據集的真實性和有效性:為保證生成的大規模復雜高速移動車聯網動態場景的合理性,基於動態物體的運動軌跡,實現了對動態物體的碰撞檢測。若動態物體發生碰撞,即可精確地提示發生碰撞的動態物體的名稱和對應發生碰撞的快照(snapshot)。
場景的批量生成、排隊模擬和數據的自動化導出,使生成大規模無線通信信道數據集成為可能:將物體和天線的三維坐標進行批量修改,實現具有1500個快照(snapshots)的基於大規模多天線和毫米波通信的復雜高速移動車聯網動態場景的批量生成,並完成了將生成的動態場景排隊仿真和仿真結束後數據的自動化導出的功能。
場景的介紹與基本參數的設定
- 場景:復雜高動態城鎮十字路口下的車聯網通信場景
- 構成:包含1500個快照(snapshots)的車聯網無線通信信道信息,已導出27000組信道脈衝響應
- 元素:11個基站,9輛小轎車,3輛公車,6個行人,樹木,建築;所有的基站、小轎車和公車既是發射端也是接收端
- 天線:基站配備具有128天線元件的陣列,天線單元為半波偶極子天線;車載配備具有32天線元件的陣列,天線單元為半波偶極子天線
- 頻段:載波頻率為28 GHz,頻寬為2 GHz
- 鏈路:V2V和V2I通信鏈路
- 材料:地面為混凝土,建築物表面為混凝土;小轎車和車輛的表面為金屬,樹木的材料為“Dense Deciduous Forest, In Leaf”
- 功率:發射端的發射功率均為0 dBm;噪聲功率為-6.99 dBm
- 反射/衍射/透射的設定:4階反射,1階衍射,0階透射
- 氣象:溫度為22.2攝氏度;氣壓為1013 mbar;濕度為50%
圖1:快照(snapshot)1下的場景示意圖
圖2:快照(snapshot)450下的場景示意圖
動態車輛軌跡的設定(車輛與車載天線一起運動)
圖3:各車輛的軌跡示意圖
已導出鏈路的匯總
每一個快照(snapshot)均導出了如下鏈路的信道脈衝響應,併用.mat文件格
模擬結果與分析
示例1:快照(snapshot)1
圖4:在快照(snapshot)1下的Bus3為發射端的場景熱力圖和傳播路徑
示例2:快照(snapshot)450
圖5:在快照(snapshot)450下的以Bus3為發射端的場景熱力圖和傳播路徑
分析
快照(snapshot)1和快照(snapshot)450下,以Bus3為發射端為例,可看出兩個快照(snapshots)下的場景熱力圖和傳播路徑有明顯不同,充分證明了批量移動物體的正確性。
獲取該數據集的申請
- 請郵件聯繫:黃子蔚,ziweihuang@pku.edu.cn,郵件格式如下:
- 郵件主題:獲取復雜高速移動車聯網場景下的大規模無線通信信道數據集
- 郵件正文:請給出以下信息
- 團隊所屬單位
- 獲取數據集的詳細用途,即需要利用該數據集支撐哪些研究
- 在使用數據集時,請引用以下文獻
- X. Cheng, Z. Huang, and L. Bai, “Channel non-stationarity and consistency for beyond 5G and 6G: A survey,” IEEE Communications Surveys & Tutorials, vol. 24, no. 3, pp. 1634-1669, third-quarter 2022.
- X. Cheng, D. Duan, S. Gao, and L. Yang, “Integrated sensing and communications (ISAC) for vehicular communication networks (VCN),” IEEE Internet of Things Journal, Early access, 2022. Doi: 10.1109/JIOT.2022.3191386.
- Z. Huang and X. Cheng, “A 3D non-stationary model for beyond 5G and 6G vehicle-to-vehicle mmWave massive MIMO channels,” IEEE Transactions on Intelligent Transportation Systems, vol. 23, no. 7, pp. 8260-8276, Jul. 2022.
- Z. Huang, L. Bai, X. Cheng, X. Yin, P. E. Mogensen, and X. Cai, “A non-stationary 6G V2V channel model with continuously arbitrary trajectory,” IEEE Transactions on Vehicular Technology, Early access, 2022. Doi: 10.1109/TVT.2022.3203229.
- 關於版權
關於該數據集的一切知識版權和解釋權歸
北京大學電子學院程翔教授團隊所有
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