The majority of stochastic channel models rely on the electromagnetic far-field assumption, which allows to decompose the channel in terms of plane waves. The far-field assumption breaks down in future applications that push towards the electromagnetic near-field region, such as those where the use of electromagnetically large antenna arrays is envisioned. Motivated by this consideration, we show how physical principles can be used to derive a plane-wave scalar channel model that is also valid in the reactive near-field region. Precisely, we show that narrowband wave propagation through a three-dimensional scattered medium can be generally modeled as a linear and space-variant system. We first review the physics principles that lead to a closed-form deterministic plane-wave representation of the channel impulse response. This serves as a basis for deriving a stochastic representation of the channel in terms of statistically independent Gaussian random coefficients for spatially stationary random propagation environments. The very desirable property of spatial stationarity can always be retained in the radiative near-field region by excluding reactive propagation mechanisms confined in close proximity to the source. Remarkably, the provided stochastic representation is directly connected to the Fourier spectral representation of a general stationary spatial random field.


翻译:大部分随机信道模型都依赖于远场电磁假设,这种假设可以使该频道分解成平流波波。远场假设打破了今后推进近场电磁区域的应用,例如设想使用大型电磁天线阵列的应用。受这一考虑的驱动,我们展示了如何利用物理原理来得出在近场反应中也适用于近场反应环境的平流波热电波频道模型。准确地说,我们显示,通过三维分散的媒体的窄波波波传播通常可以模拟成直线和空间变化系统。我们首先审查导致频道脉冲反应的封闭式确定式平流波代表的物理原理。这可以作为根据统计上独立的高斯随机随机传播环境来推断该频道的随机光学代表性的基础。空间静止性非常理想的特性总是可以保留在近场辐射区,排除与源相近的被动传播机制。随机的地面代表提供了直接连接的地面空间空间空间代表。

0
下载
关闭预览

相关内容

专知会员服务
42+阅读 · 2020年12月18日
[综述]深度学习下的场景文本检测与识别
专知会员服务
77+阅读 · 2019年10月10日
机器学习入门的经验与建议
专知会员服务
92+阅读 · 2019年10月10日
【哈佛大学商学院课程Fall 2019】机器学习可解释性
专知会员服务
103+阅读 · 2019年10月9日
【SIGGRAPH2019】TensorFlow 2.0深度学习计算机图形学应用
专知会员服务
39+阅读 · 2019年10月9日
IEEE TII Call For Papers
CCF多媒体专委会
3+阅读 · 2022年3月24日
AIART 2022 Call for Papers
CCF多媒体专委会
1+阅读 · 2022年2月13日
【ICIG2021】Check out the hot new trailer of ICIG2021 Symposium7
中国图象图形学学会CSIG
0+阅读 · 2021年11月15日
【ICIG2021】Check out the hot new trailer of ICIG2021 Symposium6
中国图象图形学学会CSIG
2+阅读 · 2021年11月12日
【ICIG2021】Check out the hot new trailer of ICIG2021 Symposium5
中国图象图形学学会CSIG
1+阅读 · 2021年11月11日
【ICIG2021】Check out the hot new trailer of ICIG2021 Symposium2
中国图象图形学学会CSIG
0+阅读 · 2021年11月8日
【ICIG2021】Latest News & Announcements of the Plenary Talk2
中国图象图形学学会CSIG
0+阅读 · 2021年11月2日
【ICIG2021】Latest News & Announcements of the Plenary Talk1
中国图象图形学学会CSIG
0+阅读 · 2021年11月1日
Hierarchically Structured Meta-learning
CreateAMind
26+阅读 · 2019年5月22日
A Technical Overview of AI & ML in 2018 & Trends for 2019
待字闺中
17+阅读 · 2018年12月24日
国家自然科学基金
0+阅读 · 2017年12月31日
国家自然科学基金
0+阅读 · 2014年12月31日
国家自然科学基金
0+阅读 · 2011年12月31日
国家自然科学基金
0+阅读 · 2008年12月31日
Arxiv
0+阅读 · 2022年6月15日
Arxiv
0+阅读 · 2022年6月10日
Arxiv
92+阅读 · 2020年2月28日
VIP会员
相关VIP内容
专知会员服务
42+阅读 · 2020年12月18日
[综述]深度学习下的场景文本检测与识别
专知会员服务
77+阅读 · 2019年10月10日
机器学习入门的经验与建议
专知会员服务
92+阅读 · 2019年10月10日
【哈佛大学商学院课程Fall 2019】机器学习可解释性
专知会员服务
103+阅读 · 2019年10月9日
【SIGGRAPH2019】TensorFlow 2.0深度学习计算机图形学应用
专知会员服务
39+阅读 · 2019年10月9日
相关资讯
IEEE TII Call For Papers
CCF多媒体专委会
3+阅读 · 2022年3月24日
AIART 2022 Call for Papers
CCF多媒体专委会
1+阅读 · 2022年2月13日
【ICIG2021】Check out the hot new trailer of ICIG2021 Symposium7
中国图象图形学学会CSIG
0+阅读 · 2021年11月15日
【ICIG2021】Check out the hot new trailer of ICIG2021 Symposium6
中国图象图形学学会CSIG
2+阅读 · 2021年11月12日
【ICIG2021】Check out the hot new trailer of ICIG2021 Symposium5
中国图象图形学学会CSIG
1+阅读 · 2021年11月11日
【ICIG2021】Check out the hot new trailer of ICIG2021 Symposium2
中国图象图形学学会CSIG
0+阅读 · 2021年11月8日
【ICIG2021】Latest News & Announcements of the Plenary Talk2
中国图象图形学学会CSIG
0+阅读 · 2021年11月2日
【ICIG2021】Latest News & Announcements of the Plenary Talk1
中国图象图形学学会CSIG
0+阅读 · 2021年11月1日
Hierarchically Structured Meta-learning
CreateAMind
26+阅读 · 2019年5月22日
A Technical Overview of AI & ML in 2018 & Trends for 2019
待字闺中
17+阅读 · 2018年12月24日
相关基金
国家自然科学基金
0+阅读 · 2017年12月31日
国家自然科学基金
0+阅读 · 2014年12月31日
国家自然科学基金
0+阅读 · 2011年12月31日
国家自然科学基金
0+阅读 · 2008年12月31日
Top
微信扫码咨询专知VIP会员