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在汽车发动机舱中进行微波
传播信道建模
摘要 - 为了提供车辆发动机舱中传播通道的概述，分析了2 GHz至7.75 GHz频率范围内的窄带（1-2 MHz）和宽带（500 MHz）信道。为了尽可能确保分析的通用性，对超过500个传播信道的七种类型的汽车进行测量了。根据距离和频率分析路径损耗和传播延迟。使用考虑距离和频率的相互依赖性的模型，考虑到发动机舱中的物体尺寸与测量波长相当。距离的路径损耗指数在450mm以约下一个断点和以上约三个断点。频率的指数约为1。随着距离的增加，均方根（RMS）延迟扩展增加。基于所获得的延迟扩展模型，最终提供了传播信道模型，其是频率和距离的函数。然后，通过比较从生成的信道计算的延迟扩展和测量的信道来验证信道模型。还要注意，对车辆类型的信道依赖性不显着。
指数术语 - 信道模型，微波传播，传播损耗，车辆，无线传感器网络。
一、引言
现代车辆配备有越来越多的电子控制单元（ECU），其能够精确控制车辆中的各种单元以辅助驾驶员，如防抱死制动系统，电动助力转向，主动悬架和发动机[1]。为了实现复杂和可靠的控制，需要许多传感器是必要的。
用于监测需要在ECU处处理以随后向相应的单元发出适当的控制信号的各种量。目前，大多数传感器连接到ECU。 ECU的数量的增加导致传感器和相关电缆的数量的增加，这增加了复杂性，生产和维护成本以及车辆的重量，这对燃料效率和行驶性能具有显着影响。
因此，已经研究了用无线链路替换电缆的想法[2] - [7]。与这些想法相关，车辆中的无线电传播信道也已经被研究[2]，[8] - [14]。了解传播信道是开发可靠的无线链路系统的必要条件。在[2]中，测量了915-MHz频带中的四个传播信道，假设使用射频识别读取器和标签用于无线链路。此外，在[8]中，使用BPSK调制信号的915-MHz频带中的四个传播信道被测量，并且讨论了随时间的统计特性。在2.4 GHz频段传播信道的研究中主要研究了ZigBee [9]，车辆中的七个通道用窄带信号测量，并讨论了相干时间。
在[11]中，假设对无线链路使用超宽带脉冲无线电（UWB-IR），不管有没有乘客的存在，在两种类型车辆乘客车厢中的四个传播信道被测出在3到10 GHz的频率范围内。同时，在车辆底盘下进行了UWB通道的密集测量，并且产生了通道模型，表现出小规模和大规模的衰落[12]。类似地，测量发动机舱中的多个UWB-IR通道（3.1-10.6GHz），并创建通道模型[13]。在[14]，UWB传播信道（3-11 GHz）在乘客公司的特点。测量的复合脉冲响应通过两部分指数衰减包络延迟分布来建模。在5.8GHz频带中的通道的类似表征在[15]中进行。此外，引入了混响室理论来模拟车辆中的传播环境[16]，其中功率延迟分布被示为通过具有10ns的平均延迟扩展的指数模型良好地建模。
二、情景测试
假设的情况是连接或附接到ECU的无线接入点（AP）位于发动机舱顶部周围并且更靠近乘坐区，如图1所示。
图1
许多传感器节点分布在发动机舱中的各个位置，包括其内部核心处。 因此，需要测量AP和传感器节点之间的传播信道。 这种情况比[13]中设置的情况更为现实，其中没有定义AP，并且测量发动机舱中19个分布式节点中的任意两个节点之间的传播信道。 选择测量的车辆以涵盖各种类型，并列在表I中。
表I
注意，即使当车辆移动时，根据[9]，在2.4GHz的频率处，传播信道的50％相干时间大于2s，甚至90％的相干时间大于2ms。在[10]中，在2.45-15 GHz处发现最大多普勒频移为50 Hz，其中测量在车辆样腔中进行。因此，即使当发动机开启并且车辆正在移动时，该信道很可能被认为在用于1MHz窄带信号的大于2000个调制符号上是静态的。
用于发射机和接收机的天线是宽带全向单极天线，如图1所示。连接到天线的同轴电缆在外部导体上涂有铁氧体，以阻止高频电流，从而降低天线性能。所使用的矢量网络分析仪是ZVT8（Rohde＆Schwarz）。分辨率带宽为2kHz，发射功率为5dBm。矢量网络分析仪的端口1连接到假定传感器节点的发射机天线。端口2和3连接到假定为AP的接收机天线。
改变发射机天线在发动机舱内的位置时，重复测量范围为1.75至8 GHz，步长为1 MHz的频率响应。位置数为40或更多。即，对于单个车辆测量40times;2 = 80个通道或更多。 （我们为叶（＃5）只设置了一个AP（接收机天线）;对于车辆只测量了40个信道。）因此，我们获得了总共七个车辆的520个传播信道。选择传感器节点（天线）位置，使得传感器节点和AP之间的直线距离尽可能均匀地分布，考虑后面描述的回归分析。天线连接到发动机舱中的附近部件/单元。我们假设使用这种选择方法可以无偏差地选择位置。注意，在距离域中的40个以上的位置和频域中的许多点允许评估小偏差的位置或小规模衰落以及大规模阴影的影响。在具有其起点在测量的对流地点的3-D笛卡尔坐标系中测量传感器节点位置。然后，通过毕达哥拉斯定理计算AP和传感器节点之间的直线距离，其随后在分析和信道建模中使用。
1 MHz的频率步长对应于时域中的1mu;s，这是可以测量以捕获多径分量的最大持续时间。该持续时间是足够的，因为功率延迟分布示出随时间的指数衰减，并且多径分量的电平相对于峰值电平在200ns之后小于-50dB。
注意，天线的最大增益在2GHz为0dBi，在5GHz为2dBi，在9GHz为3dBi。该天线增益包括在传播信道中;因此，应当考虑在观察下文呈现的路径损耗时使用的实际天线的天线增益的影响。我们没有使用与频率相关的天线增益来校准测量的信道以获得固有路径损耗的原因是，随着频率变化，不仅天线增益而且辐射图也改变。这意味着我们必须识别所有发射/接收传播路径的离开/到达的方向，以通过依赖于角度的辐射图正确地校准每个发射/接收功率。在这种小的传播环境中确定这些角度是不可能的。因此，即使在仅通过减去最大/平均天线增益执行校准之后，仍将存在不确定性。
三、分析方法
A.路径损耗
路径损耗可以描述为频率和发射机与接收机之间的距离的函数，如在自由空间中的情况。它也可能受到发动机舱内物体的反射的影响。因此，对于频率和距离的路径损耗指数将不同于在自由空间中的路径损耗指数，如在室内环境的情况下已知的[19]，[20]。发动机舱的一个特定方面是传播空间由金属体限制并且填充有许多金属物体，其尺寸和间隙可以与测量波长（17-3.9cm）相当。因此，应该考虑频率相关性的可能性，即，距离的指数可以是频率的函数，和/或频率的指数可以是距离的函数。
在[21]中，在信息和通信技术设备（如打印机和自动柜员机）中表征路径损耗的过程中已经讨论了这一方面。我们对路径使用相同的回归函数
损失，因为它是更一般的并且能够掌握频率依赖性。其中，路径损耗PL的回归函数可以表示为
（1）其中f是以千兆赫为单位的频率，d是以毫米为单位的直线距离。 是通过对所测量的路径损耗的回归分析确定的系数。项eta;plog10 f kappa;p表示距离的指数，其可以是频率相关的。可以重新排列（1）如下：
（2）现在，表示频率的指数，其可以是距离相关的。获得系数的详细过程在[21]中给出。
B. RMS传播延迟
在获得均方根（RMS）延迟扩展之前，必须计算功率延迟分布。通过测量的频率响应的逆傅立叶变换来计算功率延迟分布。计算的带宽设置为500MHz，并且中心频率从2到7.75GHz扫描以查看频率依赖性。为了抑制时域中的旁瓣，在执行逆傅里叶变换之前应用汉明窗。我们在分析功率延迟分布之前首先观察延迟扩展，这将在后面描述。
我们假设延迟扩展与发射机和接收机之间的直线距离成正比。它也可以是频率相关的，因为如前所述，金属物体的尺寸可以类似于测量的波长。因此，我们以与（1）相同的方式为延迟扩展引入以下回归函数，但不采用d和f的对数，
其中是通过对所测量的延迟扩展的反演分析确定的系数，是距离[ns / mm]的系数，其可以是频率相关的。等式（3）可以重新排列如下：
其中是频率的系数[ns / GHz]，其可以是距离相关的。
四、分析结果
A.路径损耗
作为距离的函数的路径损耗绘制在图2中。 2为Insight（＃4）的发动机舱。圆圈表示在各种距离处测量的路径损耗。实线是回归分析的结果，即，回归函数（1）通过线性最小二乘法拟合到测量点。
为了简洁，仅提供2和7 GHz的结果。如图所示，路径损耗随着距离的增加而增加。然而，在450mm左右似乎有一个断点;因此，我们分别在断点以下和以上执行线性最小二乘法。增加率（路径损耗指数）在断点以下更小，在断点之上更大。这应归因于距离AP超过450mm的节点倾向于在发动机舱内部深处或被金属物体遮蔽;因此，无线电波通过许多反射和/或衍射到达AP。同时，更靠近AP的节点倾向于在视线情况下或者阴影不严重的情况下。
所获得的回归函数作为距离和频率的函数如图1所示。图3（a） - （d）。为了简洁，省略了用于其他汽车的那些，但是获得了类似的结果。这些数字表明，无论车辆的尺寸或类型如何，路径损耗特性都没有显着变化，尽管可以观察到微小的差异。在高达1500mm的距离和高达7.75GHz的频率处，路径损耗小于70dB。
对于距离和频率的路径损耗指数绘制了图，用于所有车辆的比较。距离的指数[见图。图4（a）]对于小于450mm的距离为大约1，而对于大于450mm的距离为大约1，
尽管车辆之间存在微小差异。频率越低，变化越大。这可能是因为与较短波长相比，较长波长容易受到发动机舱中物体的特定布置的影响。 。在图4（b）中，示出了频率的指数，其为单位或小于单位1。因此，路径损耗不会随着频率增加而快速增加。即，较高频率也可以是车辆发动机舱中的有用候选。然而，应当注意，由于天线增益从2到9GHz增加了3dB，所以考虑到发射机和接收机天线，本征路径损耗在最高频率可能增加大约6dB。因此，频率的指数可以比图1所示的高0.9。 4（b），这将使指数约为2。应该注意，实际天线的选择是确定实际实现中的路径损耗的重要因素之一。
接下来，我们检查了从所获得的回归函数的实际路径损耗的变化。我们假设在发动机舱中存在大规模的阴影和小尺度衰落成分，并且在城市地区的移动通信中存在大规模阴影和小尺度衰落成分。
为了获得大规模的影子分量，我们在频率域中的500-MHz带宽上采用了测量值。 500-MHz带宽对应于空间域中的60cm，并且将足以平均发动机舱中的小尺度衰落分量。然后，对于所有节点位置和频率计算来自所获得的回归函数（1）的中值的变化，并且在图5中绘制它们的累积分布。 5为例
的Insight（＃4）低于和高于450 mm的断点。它们很好地符合正态分布，平均值为0.0和0.2 dB，标准偏差分别为3.9和3.7 dB，表明发动机舱中有阴影类型的衰落。其他车辆也表现出具有相似参数的正态分布。
接下来，研究小规模褪色组分。计算了相对于大规模阴影组分的实际路径损耗变化，并且它们的累积分布绘制在图2中。 6为Insight（＃4）的情况。它们非常适合Rician分布，K因子分别为lt;450和ge;450mm时为3.2和1.6 dB。因此，在距离小于450mm的情况下存在相对较强的第一多径分量。其他车辆也展示具有相似K因子的Rician分布，揭示车辆的尺寸或类型在路径损耗特性上不产生显着差异。
从回归分析和变化分析，窄带信号的路径损耗模型可以最终表示如下：
其中是遵循正态分布的随机变量，平均值为ms，标准偏差为。 R也是具有K因子和主要路径分量的振幅v的Rician分布的随机变量。 （5）的这些模型参数总结在表II中。 表示当没有频率依赖性时用于距离的路径损耗指数。 表示当没有距离依赖性时的频率的指数。 是指示每个路径损耗指数中的频率 - 距离相互依赖性的因子。如表II所示，在车辆之间具有相似性，而表现出相当大的变化。这是因为取0.3至0.9（2-8GHz）之间的值，而取1.7至3.2（50-1500mm）之间的较大值;因此，当eta;p（相互依赖因子）大时，可以更强烈地受影响。组合和，频率的路径损耗指数，即具有与图1所示的值相似的值。 xi;p也很大地变化，但它是在f = 1GHz，d = 1mm的截距，其调节在测量范围内的绝对路径损耗值。
接下来，为了获得宽带信号的路径损耗模型，测量的频率响应在带宽上平均（用500MHz的跨度平滑），并且计算回归结果的变化。结果，对于Insight（＃4），变化具有平均为-0.99和-1.28dB的正态分布，以及分别低于和高于450mm的距离的标准偏差为3.51和3.37dB。现在，500-MHz宽带信号的路径损耗模型可以表示为
其中是遵循具有平均值mBB和标准偏差sigma;BB的正态分布的随机变量。这些参数也列在表II中，表明其他车辆具有相似的值。
由于小规模衰落带宽不存在500MHz，MB-OFDM仍然可以减轻多径效应。另一方面，窄带信号经历Rician衰落，在大规模阴影之上增加至少-8到20dB的路径损耗变化。这可能对无线链路质量具有不利影响;因此，需要采取对抗这种小规模衰落的一些措施，例如实现可以避免每个节点的多径深衰落的灵活频率信道选择算法。此外，由于用于不同类型的车辆的路径损耗模型彼此相似，通过将来自七个车辆的所有测量数据相结合并执行回归和变化分析而创建的综合模型被添加在表II中。这将能够作为参考路径损耗模型。
带宽介于1和500 MHz之间的信号将具有介于两个分布之间的统计分布，其细节已在[22]和
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