1.2研究现状分析近年来，常用的信道建模方法可以分为两类:第一类是统计模型，它总结了建筑地形的统计特性(包括建筑物本身)，这种无线传播的统计描述包括地形和多次反射、散射、衍射的次数等；第二类是确定性射线跟踪模型，它利用了从地形中各个障碍点到达接收机的多条射线进行直接计算，在接收点统计多条射线，以得到接收信号的统计特性，包括幅度、相位等，这样得到的结果十分精确。第二种方法在未对环境进行功率测量的情况下就可以进行建模，因此比较省时方便。使用统计模型来对无线信道建模的研究分析比较早。最早出现的是瑞利模型、莱斯模型和对数正态模型，其中前面两个模型都是针对小尺度衰落而建立的，而对数正态模型则是针对大尺度衰落而建立的。后来随着人们对无线信道建模精确性要求的提高，越来越多的统计混合模型出现了，但都是以这三个模型为基础。1960年Nakagami.M提出了以其名字命名的模型，这种衰落信道模型适用性十分广泛，比瑞利、莱斯和对数正态模型更适应复杂的环境，Suzuki提出瑞利对数正态模型，该模型同时反映了大尺度衰落和小尺度衰落的特性，描述了这样一种传播场景，在发射端发射的信号主波经过几次反射和衍射后，达到了一个建筑物密集的地方，主波由于当地物体的散射、衍射等的结果将会分为许多子路径。模型令发射端到小区的路径服从对数正态分布，因为路径经历了乘法效应；而当地路径由于是加性散射效应导致的，服从瑞利分布；这时接收信号的包括服从瑞利一对数正态模型。第一个移动信道多径统计模型是由Ossana在1964年提出，它基于入射波和建筑物表面随机分布的反射波相互干涉的原理。但该模型假设在收发之间存在一条直射路径，且反射的角度局限于一个严格的范围之内，所以该模型对于市区传播环境来说，既不方便也不准确。后来Clarke建立了移动台接收信号场强的统计特性是基于散射的统计模型，他认为接收端的电磁波由N个平面波组成，这些平面波具有任意载频相位、入射方位角及相等的平均幅度，Clarke模型已经被广泛使用。以上都是针对小尺度衰落的统计模型，在大尺度衰落的统计建模方面的研究也很多，著名的有Okumura模型、Hata模型和Lee模型等，1968年，Okumura[6]等人根据在日本的大量测试数据统计出了以曲线图表示的Okumura模型，该模型以准平坦地形大城市的中值场强或路径损耗作为参考，对其他传播环境和地形条件等因素分别以校正的形式进行修正。而1980年，Hata[7]提出了适用于宏蜂窝系统的路径损耗预测的经验模型。随后Lee[8]于1982年提出了宏蜂窝和微蜂窝两种模型，该模型的参数很容易在实测中得到，因此受到广泛欢迎。1988年，由Walfish,Bertoni合作开发的Walfish-Bertoni模型及其扩展模型〔9][10]主要用于预测街道的平均信号场强，该模型考虑了自由空间损耗、路径传播的绕射损耗以及屋顶和建筑物高度的影响。而1993年提出的Maciel-Bertoni-Xia模型[10]及其改进模型[11]将路径的预测推广到允许基站天线高度低于屋顶平均高度一致甚至低于屋顶高度的情况。随着MIMO系统的提出，统计模型被广泛应用到该系统中，包括基于参数的模型以、基于相关性的模型和基于几何分布的模型。其中，比较完善的是基于相关性的模型研究[49],3G标准中已经有该类模型的研究。而且，近些年3GPP-GPP2,COST273,IEEE802.xx等多个标准化机构己经完成了MIMO信道统计模型的讨论[33][34]，除此以外，很多公司如Lucent,Nokia,Motorola等以及国外及国内的大学也都在进行MIMO信道模型的研究。而确定性模型由于其精确性也被研究学者们广泛研究，其中最常用的就是射线跟踪方法。射线跟踪方法是将电磁波简化为射线来研究的技术，它最初是基于几何光学(GO)的原理，后来在上个世纪50年代由J.B.Keller[12]在几何光学的基础上建立了绕射一致性(UTD)，引入了附加的绕射射线以描述绕射现象，通过绕射的精确分析，我们就能够准确地考虑到电磁波的各种传播途径，包括直射、反身寸、绕射和透射等。通过对射线分析维数的区分，射线跟踪可以分为2D射线跟踪和3D射线跟踪方法。在研究射线跟踪方法的早期人们大都使用了二维(2D)方法，因为在微蜂窝传播环境中，收发天线一般比周围的建筑物低，从建筑物顶端绕射至接收天线的射线很少，在这种情况下射线跟踪就没有必要在三维空间中进行，可以直接在城市的二维平面图内进行射线跟踪。当在二维平面内找到一条到达接收机的射线时，在三维空间就有两条射线与其对应，其中一条是多次墙面反射路径，另外一条是多次墙面反射和一次地面反射路径。2D射线跟踪方法的优点是处理简单，可操作性强，但同时带来了精度的下降。近年来，根据精度需要，3D射线跟