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编程问答

毫米波信道学习记录

發(fā)布時(shí)間：2023/12/20 编程问答 25 豆豆

生活随笔收集整理的這篇文章主要介紹了毫米波信道学习记录小編覺得挺不錯(cuò)的,現(xiàn)在分享給大家,幫大家做個(gè)參考.

毫米波信道學(xué)習(xí)記錄

寫在前

在初次接觸毫米波信道的學(xué)習(xí)過(guò)程中，看到了知乎作者 “@張馬也” 以及CSDN作者 “B417科研筆記” 的學(xué)習(xí)筆記，獲益匪淺。為了便于個(gè)人學(xué)習(xí)，遂整理如下筆記，僅搬運(yùn)和分享他們的學(xué)習(xí)成果，也會(huì)添加一些個(gè)人理解，僅做記錄和分享，再次感謝你們作為科研工作者的分享與交流。
原鏈接：
https://www.cnblogs.com/MayeZhang/p/12374196.html
https://blog.csdn.net/weixin_39274659/article/details/104434934

MIMO信道回顧

MIMO無(wú)線信道的數(shù)學(xué)模型中， $h_{i,j}$ 是發(fā)射端第 $i$ 根天線和接收端第 $j$ 根天線的復(fù)信道增益，該增益來(lái)源于多條射線的疊加，每條射線是經(jīng)過(guò)多條不同的路徑到達(dá)接收機(jī)的 $hi,j=∑iaiejθth_{i,j} = \sum_i a^i e^{j \theta_t}$ 信道增益的模 $h_{i,j}|$ 服從瑞利分布，如果除了大量的散射體還有一個(gè)很強(qiáng)的直射LoS路徑，則信道增益的模 |hi,j| 服從萊斯分布。

注意： $h_{i,j}$ 是發(fā)射端第 $i$ 根天線和接收端第 $j$ 根天線之間的子信道，也是由一堆不同的路徑疊加而成的，而不是僅指一條路徑！
對(duì)于低頻情況下，可以直接假設(shè)每一個(gè)子信道 $h_{i,j}$ 服從瑞利或萊斯分布。

毫米波信道

毫米波信道中一般有2-4個(gè)多徑，時(shí)延擴(kuò)展很小，k因子很大，從而可以簡(jiǎn)化為單徑信道模型。時(shí)延擴(kuò)展很小說(shuō)明傳輸距離較近（也可以解釋徑的數(shù)量較少）、K因子很大說(shuō)明是LOS場(chǎng)景，LOS場(chǎng)景下通信以LOS徑進(jìn)行通信，LOS徑占了90%甚至95%~98%的功率。雖然有其他一些徑的存在，但是功率太小不可能進(jìn)行通信。不過(guò)如果是論文中嚴(yán)謹(jǐn)一些，建議采用TR 38.901中的信道模型，目前全球通信公司預(yù)研基本都用的該模型，具有代表性。from this link

其他毫米波信道建議采用：3GPP TR 38.901

毫米波相關(guān)論文最常使用的毫米波信道模型都是基于Saleh-Valenzuela模型，包含一堆方位角、俯仰角之類。毫米波繞射能力差，路徑稀疏，信道模型具有豐富的幾何特征。
以下引用作者原話：

毫米波信道與低頻信道不同，由于毫米波基本沿直線傳播，繞射能力差，其信道的散射路徑較少，往往遠(yuǎn)少于發(fā)射和接收天線的數(shù)量，因此其信道模型具有豐富的幾何特征。而低頻信道由于散射路徑豐富，往往建模成隨機(jī)信道比如瑞利分布，因此并不包含通信環(huán)境的信息。

均勻線性陣列（Uniform Linear Array, ULA）

2D MIMO 通信系統(tǒng)發(fā)射天線是線性天線，它形成的波束較寬，只有水平維度的方向，沒有垂直維度的方向。這樣每條子徑包含發(fā)射端的出發(fā)角 AoD（Angle of Departure），接收端的到達(dá)角 AoA（Angle of Arrival）以及時(shí)延三個(gè)特征變量。

均勻平面陣列（Uniform Planar Array, UPA）

3D MIMO 通信系統(tǒng)一般在基站端配備大規(guī)模的均勻平面天線陣列。3D MIMO 通信系統(tǒng)基站端配備的天線元件多，且相對(duì)于 2D MIMO 通信系統(tǒng)新增加了垂直方向的天線自由度，即系統(tǒng)可以同時(shí)在水平維和垂直維上靈活精確調(diào)整波束方向，這樣發(fā)射端可以形成更窄、更精確的波束，具有很高的指向性。此時(shí)描述子徑的應(yīng)該是離開和到達(dá)的方位角 (azimuth angle)，仰角 (elevation angle)。

毫米波信道模型

發(fā)射端和接收端均為 ULA

考慮簡(jiǎn)單模型，沒有 cluster，假設(shè)只有 $L$ 條散射路徑。
經(jīng)典的 Saleh-Valenzuela (S-V) 信道模型，假設(shè)發(fā)射天線有 $N_t$ 根，接收天線有 $N_r$ 根，則 $L$ 條散射路徑的歸一化窄帶毫米波信道可以表示為：
$\sqrt{\frac{N_tN_r}{L}} \sum_{\ell =1}^L \alpha_{\ell} \mathbf{a}_{r}(v_{\ell}) \mathbf{a}_{t}^H(\phi_{\ell})$

$α?\alpha_{\ell}$ 代表第 $?\ell$ 條路徑的衰落系數(shù)，一般建模為高斯分布。
$v?v_{\ell}$ 和 $??\phi_{\ell}$ 分別是第 $?\ell$ 條路徑的到達(dá)角 AoA 和出發(fā)角 AoD，一般簡(jiǎn)化假設(shè)在 $\frac{\pi}{2}, \frac{\pi}{2}]$ 內(nèi)均勻分布, 可以根據(jù)參考文獻(xiàn)決定范圍。
$a(θ)\mathbf{a}(\theta)$ 是天線陣列的方向矢量(steering vector)，又稱為 array response，當(dāng)天線為 N 維 ULA 時(shí)，歸一化的方向矢量表達(dá)式為
$aULA(θ)=1N[1,ej2πλdsin?(θ),?,ej2πλd(N?1)sin?(θ)]T\mathbf{a}_{ULA}(\theta) = \frac{1}{\sqrt{N}}[1, e^{j\frac{2\pi}{\lambda}d\sin(\theta)},\cdots, e^{j\frac{2\pi}{\lambda}d(N-1)\sin(\theta)}]^T$ $ar(v?)\mathbf{a}_{r}(v_{\ell})$ 表示的是第 $?\ell$ 徑接收端的方向矢量，是 $Nr×1N_r \times 1$ 維的向量; $atH(??)\mathbf{a}_{t}^H(\phi_{\ell})$ 表示第 $?\ell$ 徑的發(fā)射端的方向矢量，是 $Nt×1N_t \times 1$ 維的向量; $ar(v?)atH(??)\mathbf{a}_{r}(v_{\ell}) \mathbf{a}_{t}^H(\phi_{\ell})$ 是 $Nr×NtN_r \times N_t$ 維的矩陣; 把這些所有 $L$ 條路徑相加，也就是我們的信道矩陣。

MIMO信道收發(fā)端都是 ULA天線陣列的時(shí)候，steering vector如上所示，但對(duì)于 MISO (SIMO) 模型，接收端（發(fā)射端）只有一個(gè)天線的話應(yīng)該就不用考慮接收端（發(fā)射端）的方向矢量了。

發(fā)射端和接收端均為 UPA

假設(shè)有 $N_{cl}$ 個(gè)散射簇，每個(gè)散射簇中包含 $N_{ray}$ 條傳播路徑。窄帶毫米波信道表示為： $\sqrt{\frac{N_tN_r}{N_{cl}N_{ray}}} \sum_{i=1}^{N_{cl}} \sum_{\ell =1}^{N_{ray}} \alpha_{i\ell} \mathbf{a}_{r}(\phi^r_{i\ell}, \theta^r_{i\ell}) \mathbf{a}_{t}^H(\phi^t_{i\ell}, \theta^t_{i\ell})$

$αi?\alpha_{i\ell}$ 代表第 $i $個(gè)散射簇中第 $?\ell$ 條路徑的衰落系數(shù)。
$?i?r,θi?r\phi^r_{i\ell}, \theta^r_{i\ell}$ 代表接收端的方向角和俯仰角。 $ar(?i?r,θi?r)\mathbf{a}_{r}(\phi^r_{i\ell}, \theta^r_{i\ell})$ 表示方向角和俯仰角在接收端的歸一化天線陣列響應(yīng)向量。
$atH(?i?t,θi?t)\mathbf{a}_{t}^H(\phi^t_{i\ell}, \theta^t_{i\ell})$ 代表發(fā)射端的方向角和俯仰角， $atH(?i?t,θi?t)\mathbf{a}_{t}^H(\phi^t_{i\ell}, \theta^t_{i\ell})$ 表示方向角和俯仰角在發(fā)射端的歸一化天線陣列響應(yīng)向量。
針對(duì)該圖 UPA放置在 X-Z 平面上的情形，發(fā)射端 UPA天線陣列的歸一化響應(yīng)向量可以表示為：
$aULA(?,θ)=1N[1,?,ej2πλd[msin?(?)sin?(θ)+ncos?(θ)],?,ej2πλd[(Nx?1)sin?(?)sin?(θ)+(Nz?1)cos?(θ)]]T\mathbf{a}_{ULA}(\phi, \theta) = \sqrt{\frac{1}{N}}[1 ,\cdots, e^{j\frac{2\pi}{\lambda}d[m\sin(\phi)\sin(\theta)+n\cos(\theta)]},\cdots, \\ e^{j\frac{2\pi}{\lambda}d[(N_x-1)\sin(\phi)\sin(\theta)+(N_z-1)\cos(\theta)]}]^T$
$N$ 為均勻平面陣列的天線元素個(gè)數(shù)，x 軸和 z 軸上分別有 $N_x$ 和 $N_z$ 個(gè)天線元素， $d$ 是天線間隔。該表達(dá)式還可以寫為克羅內(nèi)克積的形式，更簡(jiǎn)潔。
注意，該公式的 $?\phi$ 表示的即為圖中表示的 TX 端的俯仰角。針對(duì)UPA來(lái)說(shuō)，steering vector 和俯仰角的關(guān)系取決于UPA的在三維坐標(biāo)中的放置，下面給出 UPA 放置在Y-Z平面和 X-Y平面的兩種情形。
Y-Z平面放置IRS的情形
X-Y平面放置IRS的情形
UAV 端的 UPA 天線陣列的歸一化響應(yīng)向量 [5] 可以表示為：
$aULA(?k,?n,θk,?n)=1MENA[1,?,ej2πλ[mdxsin?(θk,?n)cos?(?k,?n)+ndysin?(θk,?n)sin?(?k,?n)],?,ej2πλ[(NA?1)dxsin?(θk,?n)cos?(?k,?n)+(ME?1)dysin?(θk,?n)sin?(?k,?n)]]T\mathbf{a}_{ULA}(\phi_{k,\ell}^n, \theta_{k,\ell}^n) = \sqrt{\frac{1}{M_EN_A}}[1 ,\cdots, e^{j\frac{2\pi}{\lambda}[m d_x \sin(\theta_{k,\ell}^n)\cos(\phi_{k,\ell}^n)+n d_y \sin(\theta_{k,\ell}^n)\sin(\phi_{k,\ell}^n)]},\cdots, \\ e^{j\frac{2\pi}{\lambda}[(N_A-1)d_x\sin(\theta_{k,\ell}^n)\cos(\phi_{k,\ell}^n)+(M_E-1)d_y\sin(\theta_{k,\ell}^n)\sin(\phi_{k,\ell}^n)]} ]^T$
$d_x$ 和 $d_y$ 分別表示X和Y軸上的天線之間的間距，一般取 $\frac{\lambda}{2}$ 。
$?k,?n\phi_{k,\ell}^n$ 和 $θk,?n\theta_{k,\ell}^n$ 分別表示方向角和方位角, 定義如圖 Fig.2 所示。我們定義第 $n$ 個(gè) UAV 的位置為 $x_n,y_x,z_n)$ ，面向第 $k$ 個(gè) UE 的第 $?\ell$ 條徑的散射體的位置為 $(xk?,yk?,0)(x_k^{\ell},y_k^{\ell},0)$ ，那么 $?k,?n\phi_{k,\ell}^n$ 和 $θk,?n\theta_{k,\ell}^n$ 表達(dá)式如下：
$θk,?n=arctan?((xk??xn)2+yk??yn)2zn)?k,?n=arctan?(yk??ynxk??xn)?πmin?(sign(xk??xn),0)\theta_{k,\ell}^n = \arctan \left(\frac{\sqrt{(x_k^{\ell}-x_n)^2+y_k^{\ell}-y_n)^2}}{z_n}\right) \\ \phi_{k,\ell}^n = \arctan \left(\frac{y_k^{\ell}-y_n}{x_k^{\ell}-x_n}\right) -\pi\min(\mathrm{sign} (x_k^{\ell}-x_n),0)$
其中， $sign\mathrm{sign}$ 為符號(hào)函數(shù): $x > 0$ , $sign(x)=1\mathrm{sign}(x)=1$ ; $x = 0$ , $sign(x)=0\mathrm{sign}(x)=0$ ; $x < 0$ , $sign(x)=?1\mathrm{sign}(x)=-1$ 。
注意，這里的 $N_{ray}$ 條傳播路徑包含 1條 LoS 路徑，以及 $N_{ray}-1)$ 條 NLoS 路徑。在 UAV-UE 之間不存在遮擋的情形，只有一條 LoS 徑，沒有簇和散射徑，將 $N_r=1, N_{cl}=1, N_{ray}=1$ 帶入 $H$ 得到：
$hkn=Ntαknat(θkn,?kn)h_k^n = \sqrt{N_t} \alpha_k^n \mathbf{a}_{t}(\theta^n_k, \phi^n_k)$
$αkn\alpha_k^n$ 為第 $n$ 個(gè) UAV 和第 $k$ 個(gè) UE 之間的LoS徑的信道增益系數(shù)。非遮擋情況（即 LoS 徑）的概率是關(guān)于仰角 $ξkn=arctan?(znDk)\xi_k^n = \arctan(\frac{z_n}{D_k})$ 的一個(gè)函數(shù)， $D_k$ 為第 $n$ 個(gè) UAV 和第 $k$ 個(gè) UE 之間的距離；該概率會(huì)隨著仰角的增大而增大，當(dāng) $z_n$ 足夠大時(shí)，LoS 徑的概率趨于1。該概率表達(dá)式為：
$PNo?blockage=11+ae(?b(ξkn?a))P_{No-blockage}=\frac{1}{1+ae^{(-b(\xi_k^n-a))}}$
$ξkn=arctan?(znDk)\xi_k^n = \arctan(\frac{z_n}{D_k})$ 是仰角； $a, b$ 是取決于信道環(huán)境（e.g., rural, urban, or dense urban）的正的模型參數(shù)。遮擋概率為 $P_{Blockage}=1-P_{No-blockage}$ .

存在 IRS 的情況

當(dāng)在發(fā)射端和接收端存在 IRS 時(shí)，就看假設(shè) IRS 搭載的是 ULA 還是 UPA，然后帶入相應(yīng)的 steering vector 計(jì)算窄帶毫米波信道增益即可。

S-V 毫米波信道仿真

仿真參數(shù)

在論文仿真中一般假設(shè) $αi?\alpha_{i\ell}$ 信道增益系數(shù)服從0均值的復(fù)高斯隨機(jī)分布，對(duì)于存在blockage和不存在blockage的場(chǎng)景，方差的設(shè)定不同，可以參考文獻(xiàn)仿真部分的參數(shù)設(shè)定，比如：

$αi?～CN(0,10?0.1PL)\alpha_{i\ell}\sim \mathcal{CN}(0,10^{-0.1\mathrm {P_L}})$ , where the distance-dependent path loss is modeled as $PL(d?)=α+10βlog?10(d?)+ξ?\mathrm {P_L(d_{\ell})}=\alpha+10\beta\log_{10}(d_{\ell})+ \xi_{\ell}$
$d?d_{\ell}$ 為第 $?\ell$ 條徑的收發(fā)端距離， $α,β\alpha, \beta$ 為常數(shù)， $ξ?～N(0,σ2)\xi_{\ell} \sim \mathcal{N}(0,\sigma^2)$ 。
對(duì) $H?H_{\ell}$ 的 LoS 徑 (non-blockage)， $α=61.4,β=2,σ=5.8\alpha=61.4, \beta=2, \sigma=5.8$ dB；
對(duì) $H?H_{\ell}$ 的 NLoS 徑 (blockage)， $α=72.0,β=2.92,σ=8.7\alpha=72.0, \beta=2.92, \sigma=8.7$ dB [5, 6] 。
毫米波載波頻率設(shè)為 28 GHz [5-ref 36/37]，帶寬 251.1886 MHz [4]。
信道環(huán)境參數(shù) (計(jì)算 LoS 概率) $a = 11.95, b = 0.14$ 。 [5-ref36]
天線間距 $d=λ2d=\frac{\lambda}{2}$ 。
噪聲功率 $σ2=?91\sigma^2=-91$ dBm [6] 或 $σ2=?174+10log?10B=?90\sigma^2=-174+10\log_{10}B=-90$ dBm [4]。

仿真實(shí)例

System Model

IRS系統(tǒng)可以分為三個(gè)信道：

基站直接到達(dá)用戶的信道： BS-UE 信道

基站到智能反射面的信道： BS-IRS 信道

智能反射面到用戶的信道：IRS-UE 信道

steering vector

Matlab Codes

實(shí)現(xiàn)單側(cè)UPA的天線響應(yīng)向量的仿真函數(shù)

function y = array_response(phi,theta, N) for m= 0:sqrt(N)-1 % IRS is square array (N elements)for n= 0:sqrt(N)-1y(m*(sqrt(N))+n+1) = exp( 1i* pi* ( m*sin(phi)*sin(theta) + n*cos(theta) ) ); % i represents complex end end y = y.'/sqrt(N); % normalized end

BS-IRS 信道生成函數(shù) （IRS - UE的信道生成同理）

function H = generate_channel(Nt, Nr, L)AoD = pi*rand(L, 2) - pi/2; % -2/pi~2/pi (generating the angles of departure for L paths)AOA = pi*rand(L, 2) - pi/2; % -2/pi~2/pi (generating the angles of arrival for L paths)alpha(1) = 1; % gain of the LoSalpha(2:L) = 10^(-0.5)*(randn(1,L-1)+1i*randn(1,L-1))/sqrt(2); % gains of the NLoSH = zeros(Nr, Nt); for l=1:1:Lar = array_response(AOA(L,1),AOA(L,2), Nr);at = array_response(AOD(L,1),AOD(L,2), Nt);H = H + sqrt(Nr * Nt)*alpha(l)*ar*at'; end

Note: 需要指出實(shí)際中方位角和仰角的變化范圍應(yīng)該不同，仰角的變化范圍會(huì)偏小，因此更合理的仿真應(yīng)該進(jìn)一步限制其生成范圍。但就像上面所說(shuō)，如果只是為了隨機(jī)生成智能反射面信道用于仿真，不用糾結(jié)的那么細(xì)。
alpha 代表的是信道的衰落系數(shù)，為了區(qū)別LOS徑和NLOS徑，我們默認(rèn)第一徑是LOS徑，給了歸一化的能量為1。而NLOS徑的能量則是高斯變量，并且為了體現(xiàn)出與LOS徑的能量差，給了一個(gè)衰減系數(shù)。
關(guān)于該場(chǎng)景 BS-UE 的信道，有幾種不同的建模：

直接假設(shè)BS-UE間被阻隔，即不存在LoS徑，但是有NLOS徑，那么就可以用上面的代碼去仿真，只需要把 LOS 徑去掉即可。

假設(shè)為瑞利衰落信道（許多論文采用這個(gè)建模），瑞利的仿真代碼非常容易，網(wǎng)上查找，不再贅述。

來(lái)自作者的 Remark

在仿真中衰落系數(shù)設(shè)定時(shí)，只要衰落取值有據(jù)可循，能體現(xiàn)距離導(dǎo)致的衰落即可。

路徑較少，稀疏信道用SV，路徑太多又不想逐一建模，簡(jiǎn)單起見用瑞麗建模。

建模信道的時(shí)候已經(jīng)體現(xiàn)了，毫米波的稀疏性等。至于具體頻率這些與LTE的不同，在仿真中其實(shí)沒有體現(xiàn)。因?yàn)榭紤]是等效基帶的場(chǎng)景，不論是什么射頻都等效到基帶完成。（待考究）

部分資料里：當(dāng)天線為全向天線時(shí)，方位角范圍?π_{π，俯仰角?0.5π}0.5π，當(dāng)天線是定向天線時(shí)，會(huì)有定向天線增益。這里只是隨機(jī)舉個(gè)例子。比如有時(shí)候基站會(huì)選擇30-150度是水平角范圍，30-60是仰角范圍。不同場(chǎng)景不一樣。你寫程序的時(shí)候把這個(gè)作為變量，甚至可以多跑幾種參數(shù)。文獻(xiàn)的話可以去搜IRS相關(guān)的paper，然后看他們選取的信道參數(shù)。據(jù)我所知都是大同小異，因?yàn)檫@個(gè)不是文章的重點(diǎn)。

在這個(gè)模型里面的路徑總數(shù)L設(shè)一個(gè)3-20的隨機(jī)整數(shù)即可。

α 代表的是信道的衰落系數(shù)，為了區(qū)別LOS徑和NLOS徑，我們默認(rèn)第一徑是LOS徑，給了歸一化的能量為1。而NLOS徑的能量則是高斯變量，并且為了體現(xiàn)出與LOS徑的能量差，給了一個(gè)衰減系數(shù)。那么當(dāng) IRS 和 UE 之間的距離改變時(shí)，是衰落系數(shù)α改變還是衰減系數(shù)發(fā)生改變呢？
alpha在改變。一般認(rèn)為衰減系數(shù)決定于NLOS所經(jīng)過(guò)的反射體的衰減，這個(gè)應(yīng)該不會(huì)隨距離變化。如果認(rèn)為是開闊空間的話，直接按衰落與距離平方成反比，來(lái)模擬就行。

實(shí)際中衰落因子就是由距離計(jì)算而來(lái)，但是我們仿真時(shí)考慮普遍情況，即不知道用戶的具體位置。那么，將衰落因子設(shè)置為高斯變量，進(jìn)行幾千次蒙特卡洛仿真，可以視作仿真了用戶在各種不同距離位置的情況。現(xiàn)在一般的仿真都可以這樣設(shè)置。當(dāng)然，你也可以設(shè)置一個(gè)具體的用戶位置，計(jì)算衰落因子，但這樣有失一般性，因?yàn)槟銘?yīng)當(dāng)希望估計(jì)的算法能適用于所有的信道（對(duì)應(yīng)不同的用戶位置）

為什么沒有考慮多路徑的時(shí)延，而是直接將各路徑的信道相加呢？
相比于信號(hào)周期，各徑延時(shí)可以忽略不計(jì)，等效看作時(shí)同時(shí)到達(dá)，這就是窄帶模型。寬帶模型因?yàn)樾盘?hào)周期短，因此要考慮時(shí)延，但UPA的響應(yīng)及智能反射面的響應(yīng)等公式依舊是通用的。考慮的是窄帶情形，寬帶情形的話是需要考慮時(shí)延的，一般按ofdm進(jìn)行仿真。

Userful code links

https://blog.csdn.net/weixin_39274659/article/details/104434934
code reproduction of an paper
total IRS related code transfer

IRS 綜述

reference link

參考文獻(xiàn)

[1] Ayach O E , Rajagopal S , Abu-Surra S , et al. Spatially Sparse Precoding in Millimeter Wave MIMO Systems[J]. IEEE Transactions on Wireless Communications, 2013, 13(3):1499-1513.
[2] Akdeniz M R , Liu Y , Samimi M K , et al. Millimeter Wave Channel Modeling and Cellular Capacity Evaluation[J]. IEEE Journal on Selected Areas in Communications, 2014, 32(6):1164-1179.
[3] Yu X , Shen J C , Zhang J , et al. Alternating Minimization Algorithms for Hybrid Precoding in Millimeter Wave MIMO Systems[J]. IEEE Journal of Selected Topics in Signal Processing, 2016, 10(3):485-500.
[4] Wang P , Fang J , Dai L , et al. Joint Transceiver and Large Intelligent Surface Design for Massive MIMO MmWave Systems[J]. IEEE Transactions on Wireless Communications, 2020, PP(99):1-1.
[5] Jiang L , H Jafarkhani. Reconfigurable Intelligent Surface-Assisted mmWave multi-UAV Wireless Cellular Networks[J]. 2021.
[6] Hong S H , Park J , Kim S J , et al. Hybrid Beamforming for Intelligent Reflecting Surface Aided Millimeter Wave MIMO Systems[J]. 2021.

總結(jié)

以上是生活随笔為你收集整理的毫米波信道学习记录的全部?jī)?nèi)容，希望文章能夠幫你解決所遇到的問(wèn)題。

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