空対地チャネル

無線通信の分野では、空対地チャネル(A2G) は、ドローンや航空機などの空中デバイスを地上通信機器にリンクするために使用されます。これらのチャネルは、商用電気通信を超えて、5Gおよび今後の6Gネットワークで重要な役割を担うなど、幅広いアプリケーションで重要な役割を果たしており、空中基地局は非地上ネットワークに不可欠です。また、緊急対応、環境モニタリング、軍事通信、拡大するモノのインターネット(IoT) の領域での重要な用途も網羅しています。A2G チャネル、その動作メカニズム、および固有の属性を包括的に理解することは、ワイヤレス ネットワークのパフォーマンス (信号カバレッジの範囲、データ転送速度、および全体的な接続の信頼性) を向上させるために不可欠です。

無線通信ネットワークでは、伝搬チャネルは送信機と受信機の間の媒体として機能します。このチャネルの特性は、範囲、スループット、および遅延の点で無線ネットワークの動作限界を大きく左右し、技術設計の決定に大きな影響を与えます。したがって、これらのチャネルの特性評価とモデル化は極めて重要です。

A2Gチャネルは、見通し内（LOS）伝搬の確率が高いという特徴があり、これはミリ波やTHzなどの高周波伝送にとって重要な要素です。この特徴により、リンクの信頼性が向上し、必要なリンク予算を満たすために必要な送信電力が削減されます。^{[1] [2]}さらに、非見通し内（NLOS）リンクの場合、特に低周波数では、地上通信ネットワークと比較して電力の変動がそれほど顕著ではありません。これは、リンクの地上ベースの要素のみが伝搬に影響を与える障害物に遭遇するという事実に起因します。^[2]

送信機から放射された電磁波は、複数の方向に伝播します。これらの波は、受信機に到達する前に、さまざまな伝播現象を介して環境と相互作用します。下の図は、鏡面反射、回折、散乱、浸透などのプロセス、またはそれらの組み合わせが波の伝播にどのように影響するかを示しています。^[3]信号の経路にある潜在的な障害物を考慮することも重要です。

受信される信号は、基本的にマルチパスコンポーネント (MPC) と呼ばれる元の信号の複数のバージョンの組み合わせであり、それぞれ異なる振幅、遅延 (位相)、方向で到着します。これにより、これらすべての信号コピーの一貫した集合体が生成され、これらのコンポーネントのランダムな位相に応じて、信号全体が強化されたり弱まったりする可能性があります。

無線チャネルは、通常、さまざまなフェージング現象 の重ね合わせとして特徴付けられます。

${\displaystyle H=\Lambda +X_{sh}+X_{SS},}$

ここで、は距離依存のパスロス(PL) を指し、は環境要因による大規模な電力変動を考慮したシャドウ フェーディングを表し、 は小規模または高速フェーディングを表します。次のセクションでは、これらのコンポーネントのモデリングについて詳しく説明します。 ${\displaystyle \Lambda}$${\displaystyle X_{sh}}$${\displaystyle X_{SS}}$

LOS チャネルと NLOS チャネルを明確に区別しないチャネル モデルもいくつか存在します。ただし、最も一般的なチャネル モデリング アプローチは、次の 4 つのステップで構成されます。

• リンク状態（LOS/NLOS）を定義します。
• それに応じてパスロスを生成します。
• 影のフェードを生成します。
• SSフェーディングを生成します。

LOS (Line-of-Sight) リンクと NLOS (Non-Line-of-Sight) リンクを区別する場合、LOS 確率のモデル化が重要になります。これらの統計を導き出す最も一般的な方法は、伝播環境の 幾何学的モデル (例:マンハッタン グリッド) を作成することに基づいています。${\displaystyle P_{\text{LOS}}}$

簡略化された2Dモデル：国際電気通信連合（ITU）が提案した一般的なアプローチ。ITU ^[4]によると 、LOS確率は次のように表されます。

${\displaystyle P_{\text{LOS}}=\prod _{n=0}^{m}\left[1-\exp \left(-{\frac {\left[h_{\text{UAV}}-{\frac {(n+{\frac {1}{2}})(h_{\text{UAV}}-h_{\text{G}})}{m+1}}\right]^{2}}{2\Omega ^{2}}}\right)\right],}$

ここで、はUAVと地上ノード間の水平距離、は端末の高さ、は建物で覆われた土地面積を総面積と比較した比率、は1 km ²あたりの建物の平均数、は建物の高さ分布のスケールパラメータです（レイリー分布に従うと仮定）。場合によっては、LOS確率を入射角または仰角の関数として表す方が便利な場合があります。^[2]${\displaystyle m={\text{floor}}\left(d_{h}{\sqrt {\varsigma \xi }}-1\right)}$${\displaystyle d_{h}}$${\displaystyle h_{\text{無人航空機}}}$${\displaystyle h_{\text{G}}}$${\displaystyle \varsigma }$${\displaystyle \xi}$${\displaystyle \オメガ}$

この式は方位角に依存しないことに注意してください。したがって、ターミナルの高さが使用されているにもかかわらず、都市レイアウト上の方向は考慮されず、2D モデルが生成されます。

NLOS 確率は、次の式によって LOS 確率から計算されます。

${\displaystyle P_{\text{NLOS}}=1-P_{\text{LOS}}.}$

パス損失は、電磁波が空間を伝播する際の電力密度の減少を表します。この減衰は、A2Gチャネルを含む無線通信において重要な要素です。基本的なパス損失モデルは、送信機と受信機の間で信号が障害物なしで自由に移動する見通し線（LOS）シナリオを考慮します。これらの条件下での受信信号電力を計算する式は次のとおりです。^[5]

${\displaystyle P_{\text{R}}=P_{\text{T}}\times G_{\text{T}}\times G_{\text{R}}\times \left({\frac {\lambda }{4\pi d}}\right)^{\eta },}$

ここで、は送信信号の電力、はそれぞれ送信アンテナと受信アンテナの利得、は搬送信号の波長、は送信機と受信機間の距離を表します。パス損失指数 (PLE) は、通常、自由空間環境では 2 の値を持ち、自由空間伝播を示します。ただし、PLE は伝播環境に応じて他の値を取ることもあります。したがって、パス損失の一般的な式は次のように表すことができます。 ${\displaystyle P_{\text{T}}}$${\displaystyle G_{\text{T}}}$${\displaystyle G_{\text{R}}}$${\displaystyle \lambda}$${\displaystyle d}$${\displaystyle \eta}$

${\displaystyle \Lambda =\left({\frac {4\pi d}{\lambda }}\right)^{\eta }.}$

ただし、現実世界の A2G 通信シナリオは、理想的な自由空間条件とは異なることがよくあります。自由空間伝播の基準点を考慮した対数距離パス損失モデルは、より複雑な環境でのパス損失 (デシベルで表されます) を推定するために頻繁に使用されます。

${\displaystyle \Lambda (d)=\Lambda _{0}+10\eta \log \left({\frac {d}{d_{0}}}\right),}$

ここで、は基準距離における経路損失であり、自由空間経路損失（）に基づいて計算または事前に決定することができます。 ${\displaystyle \Lambda_{0}}$${\displaystyle d_{0}}$${\displaystyle \Lambda _{0}=20\log \left[{\frac {4\pi d_{0}}{\lambda }}\right]}$

LOSと非視線（NLOS）の両方の条件を組み込むと、これら2つのシナリオのパス損失値を組み合わせることで平均パス損失を推定できます^[6]

^[7]

${\displaystyle \Lambda =P_{\text{LOS}}\times \Lambda _{\text{LOS}}+(1-P_{\text{LOS}})\times \Lambda _{\text{NLOS}},}$

この式では、およびはそれぞれLOSおよびNLOS条件での経路損失値を指し、はUAVと地上局間のLOSリンクの可能性を示します。およびのそれぞれのPLE値は、さまざまな研究で詳しく説明されています。^[2]${\displaystyle \Lambda _{\text{LOS}}}$${\displaystyle \Lambda _{\text{NLOS}}}$${\displaystyle P_{\text{LOS}}}$${\displaystyle \Lambda _{\text{LOS}}}$${\displaystyle \Lambda _{\text{NLOS}}}$

さらに、大気による吸収や雨による減衰も、mmWaves および THz 周波数帯域で大きな電力損失につながる可能性があります。

経路損失以外にも、建物、樹木、車両などの大きな構造物が存在すると、受信信号の電力に特定のランダムな変動が生じます。シャドウフェーディングと呼ばれるこれらの変化は、通常、数十から数百の波長にわたってゆっくりと進行します。特定の距離でのシャドウフェーディングは、分散を持つデシベル (dB) 単位の正規ランダム変数として表されます。この分散は、平均経路損失周辺の受信電力の偏差を反映しています。^[2]${\displaystyle d}$${\displaystyle X_{sh}}$${\displaystyle \sigma}$

より小規模なフェージングでは、通常、数波長の範囲内で、より短い距離での受信信号強度の急激な変化が起こります。これらの変動は、受信機で収束するマルチパス コンポーネント (MPC) の干渉によって生じます。この動作を定量化するために、レイリー分布やライス分布などの統計モデルがよく使用されます。どちらも複素ガウス統計に基づいています。それぞれが異なる振幅とランダム位相を持つ多くの MPC がある環境では、小規模フェージングは​​レイリー分布に従うことがよくあります。^[5]特に、見通し内 (LOS) 伝搬が優勢な空対空 (A2A) および空対地 (A2G) チャネルでは、ライス分布の方が適切なモデルです。^{[5]さらに、}仲上分布、カイ 2 乗分布( )、非中心分布などの他のモデルも、特定のシナリオでは関連性があると見なされます。^[2]注目すべきことに、分布のファミリーにはこれらのモデルの多くが含まれています。 ${\displaystyle \chi^{2}}$${\displaystyle \chi^{2}}$${\displaystyle \chi^{2}}$

小規模フェージングのモデリングでは、ジオメトリベースの確率的チャネルモデル (GBSCM) が最も広く使用されている手法の 1 つです。これらのモデルは、信号変動の本質的に確率的な性質を考慮し、経験的測定または幾何学的分析とシミュレーションを通じて開発されます。GBSCM は、狭帯域チャネルや、タップ遅延線アプローチを採用した広帯域モデルのタップをモデリングするのに特に効果的です。^[3]