【5G通信】5G毫米波UDN中带有定位感知波束成形的系统级干涉评估模型附Matlab代码
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🔥 内容介绍
随着5G毫米波通信技术的商用化进程加速，超密集网络（Ultra-Dense Network, UDN）因其高频段大带宽特性成为提升网络容量的关键技术。然而，毫米波信号的高路径损耗和稀疏多径特性导致传统全向传输模式难以满足覆盖需求，而密集部署的小基站（gNodeB）会引发严重的同频干扰问题。定位感知波束成形（Location-Aware Beamforming, LAB）技术通过融合用户设备（UE）的实时位置信息优化波束方向，成为解决毫米波UDN中干扰抑制与覆盖增强的核心手段。本文系统梳理了2024-2026年间关于5G毫米波UDN中LAB系统级干涉评估模型的研究进展，重点分析其研究方法、关键发现及未来方向。
研究重点与理论框架
1. 毫米波信道建模与定位信息融合
毫米波信道的高路径损耗和稀疏多径特性要求信道模型需准确反映空间传播特性。现有研究普遍采用几何信道模型（Geometric Channel Model），其信道矩阵表示为：
2. 定位感知波束成形优化目标
LAB的核心目标是通过最小化目标函数实现信号质量提升与干扰抑制的平衡。典型优化模型为：
⛳️ 运行结果
📣 部分代码
model generates beams in the direction of given locations,
% in which UEs are served; beamforming is performed based on a known UE
% location with a specified positioning error then, after the deployment
% of base stations and UEs, the simulation model performs SINR estimation
% on all UEs in the service cell, surrounded by six other interfering cells
close all; clear all; clc;
% dense-Urban-eMBB scenario according to ITU-R M.2412-0
udn.plot_enable=0;
udn.cell_num=7; % number of cells
udn.sector_num=3; % number of sectors
udn.radius=10; % exclusion region radius, m
udn.UE_h = 1.5; % UE antenna height, m
udn.gNB_h = 15; % gNB antenna height, m
udn.eff_h=udn.gNB_h-udn.UE_h; % effective height, m
udn.txPowerDBm = 40; % total transmit power (80 MHz), dBm
udn.txPower=(10.^((udn.txPowerDBm-30)/10)); % conversion dBm to W
udn.Am = 25; % back lobe suppression coefficient, dB
udn.SLAv = 20; % side lobe suppression coefficient, dB
udn.GdB = 15; % antenna array gain, dBi
udn.G = 10^(udn.GdB/10); % antenna array gain
udn.Gtx=3; % antenna array element gain, dBi
udn.fc=30 ; % carrier frequency, GHz
udn.angle_min=3; % hpbw minimum value, degrees
udn.bw = 80e6; % 80 MHz bandwidth
udn.rxNoiseFigure = 5; % UE receiver noise figure, dB
udn.rxNoisePowerdB = ...
-174 + 10*log10(udn.bw) + udn.rxNoiseFigure - 30; % noise power, dB
udn.rxNoisePower = 10^(udn.rxNoisePowerdB/10); % noise power, W
udn.nrow = 32; % number of elements in a row of rectangular array
udn.ncol = 32; % number of elements in a column of rectangular array
% transmission power of one antenna array element, W
udn.txPowerSE = udn.txPower/(udn.nrow*udn.ncol);
udn.Gbf=10*log10(udn.nrow*udn.ncol); % max. antenna array gain with BF, dBi
% SINR vs accuracy
udn.UE_num=64; % number of UEs in a sector
udn.rcell=100; % cell radius, m
acc=[1:1:10]; % UE location uncertainty diameter, m
for i=1:length(acc)
acc(i)
udn.accuracy=acc(i);
% hexagonal scenario of territorial distribution of gNB
[gNB, gNB_cell, gNB_sector]=lab_grid(udn.rcell);
% terrestrial distribution scenario UE_loc_est and UE_loc_true
[UE_est, UE_tru]=lab_deploy(udn, gNB, gNB_sector);
% directional radio links gNB_UE_est and gNB_UE_tru
[az_est, el_est, az_tru, el_tru] = lab_link(udn, gNB, UE_est, UE_tru);
% adjust HPBW beamwidth by location in radio links gNB_UE_est
[az_3dB, el_3dB]=lab_hpbw(udn, gNB, UE_est);
% estimate SINR in radio links gNB_UE_est and gNB_UE_tru
[SINR_S_est, SINR_S_tru, SINR_SC_est, SINR_SC_tru, ...
SINR_SCN_est, SINR_SCN_tru, SINR_SCNN_est, SINR_SCNN_tru] = ...
lab_sinr(udn, gNB, UE_est, UE_tru, ...
az_est, el_est, az_tru, el_tru, az_3dB, el_3dB);
% averaging beamwidth in radio links gNB_UE_est
az_3dB_mean(i) = mean(mean(cell2mat(az_3dB)));
el_3dB_mean(i) = mean(mean(cell2mat(el_3dB)));
% averaging SINR in radio links gNB_UE_est и gNB_UE_tru
SINR_S_est_mean(i) = 10*log10(mean(cell2mat(SINR_S_est)));
SINR_S_tru_mean(i) = 10*log10(mean(cell2mat(SINR_S_tru)));
SINR_SC_est_mean(i) = 10*log10(mean(cell2mat(SINR_SC_est)));
SINR_SC_tru_mean(i) = 10*log10(mean(cell2mat(SINR_SC_tru)));
SINR_SCN_est_mean(i) = 10*log10(mean(cell2mat(SINR_SCN_est)));
SINR_SCN_tru_mean(i) = 10*log10(mean(cell2mat(SINR_SCN_tru)));
SINR_SCNN_est_mean(i) = 10*log10(mean(cell2mat(SINR_SCNN_est)));
SINR_SCNN_tru_mean(i) = 10*log10(mean(cell2mat(SINR_SCNN_tru)));
end
figure(11);
plot(acc,SINR_S_est_mean,'r-','linewidth',1); hold on;
plot(acc,SINR_S_tru_mean,'r--','linewidth',1); hold on;
plot(acc,SINR_SC_est_mean,'b-','linewidth',1); hold on;
plot(acc,SINR_SC_tru_mean,'b--','linewidth',1); hold on;
plot(acc,SINR_SCN_est_mean,'g-','linewidth',1); hold on;
plot(acc,SINR_SCN_tru_mean,'g--','linewidth',1); hold on;
grid on; axis('tight'); ylabel('SINR, dB'); xlabel('\sigma, m');
legend('UE_{est} S','UE_{tru} S','UE_{est} S+C','UE_{tru} S+C','UE_{est} S+C+N','UE_{tru} S+C+N');
figure(12);
plot(acc,az_3dB_mean,'m-','linewidth',2); hold on;
plot(acc,el_3dB_mean,'g--','linewidth',2); grid on;
axis('tight'); ylabel('HPBW, \circ'); xlabel('\sigma, m');
legend('\phi_{3dB}','\theta_{3dB}');
% SINR vs accuracy
🔗 参考文献
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🌈 各类智能优化算法改进及应用
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🌈 机器学习和深度学习时序、回归、分类、聚类和降维
2.1 bp时序、回归预测和分类
2.2 ENS声神经网络时序、回归预测和分类
2.3 SVM/CNN-SVM/LSSVM/RVM支持向量机系列时序、回归预测和分类
2.4 CNN|TCN|GCN卷积神经网络系列时序、回归预测和分类
2.5 ELM/KELM/RELM/DELM极限学习机系列时序、回归预测和分类
2.6 GRU/Bi-GRU/CNN-GRU/CNN-BiGRU门控神经网络时序、回归预测和分类
2.7 ELMAN递归神经网络时序、回归\预测和分类
2.8 LSTM/BiLSTM/CNN-LSTM/CNN-BiLSTM/长短记忆神经网络系列时序、回归预测和分类
2.9 RBF径向基神经网络时序、回归预测和分类