ブックタイトルマツダ技報　2016 No.33

概要

マツダ技報　2016 No.33

No.33(2016)マツダ技報環境Aでのシミュレーション結果とモデル式の結果との比較をFig. 8に,環境Bでの比較をFig. 9に示す。Fig. 8,9より,フェージング特性をレイリー分布と仮定したモデル(式(1),(3))での結果は,シミュレーション結果に対して傾きが異なっていることが分かる。一方,仲上m分布と仮定したモデル(式(2),(4))では,傾きがシミュレーション結果と良く一致している。これらのフェージングモデルによる差はLCRの方がAFDよりも顕著に表れている。以上から,V2Vでは,フェージング特性を仲上m分布で表現する方が有用であるといえる。(a) LCR(b) AFDFig. 11 Experimental Result of Environment B5.到来波角度プロファイルを考慮したLCR・AFDモデル任意の到来波角度プロファイルを考慮できるモデル開発にあたっては,式(6)に示すLCRモデル(11)を参照した。(a) LCR(b) AFDFig. 8 Simulation Result of Environment A?????? ??????? ?|? ? ?? ???|√???ここで,r(t)は自己共分散,???(ρ)はρの確率密度関数を表す。式(6)は受信信号強度の時間変動特性R(t)と,R(t)の時間微分R’(t)が独立の場合に成立することが証明されている(11)。また,到来波の自己共分散は式(7)で表される(12)。(6)???? ? ???????? exp??2?? ???cos???? ??(7)(a) LCR(b) AFDFig. 9 Simulation Result of Environment Bまた,従来モデル式(1)~(4)から求まる全ての結果において,シミュレーション結果に対するオフセットがあり,その量は環境A,Bで異なっている。この原因は,従来モデルでは到来波角度プロファイルを一様分布と仮定しているが,V2V環境では一様分布に従っていないことにあると考えられる。また,環境によりオフセット量が異なるのは,到来波角度プロファイルが環境により変化するためと考える。また,従来モデルから求まる結果とフィールド実験結果を比較しても,Fig. 10,11に示すようにシミュレーション結果と同様の傾向となることが分かった。ここで,S(φ)は到来波角度プロファイル,tは時間を表す。式(6),(7)の2つの式を展開することでLCRを到来波角度プロファイルで表現できる。しかし,式(6)が成立するにはR(t)とR’(t)が独立であることが前提となるため,V2VにおいてR(t)とR’(t)の独立性につき,以下のように検証した。LCRの定義式は式(8)で示される。?????? ? ????? ? ?????, ?′???′ここで,???(R,R’)はR(t)とR’(t)の結合確率密度関数を表す。R(t)とR’(t)が独立であれば,式(8)は式(9)に変形できる。(8)?????? ??????? ????? ? ?????′???′(9)(a) LCR(b) AFDFig. 10 Experimental Result of Environment A式(9)よりR(t)とR’(t)が独立なら,LCR(R)と???(R)は比例関係にあることが分かる。つまりLCR(R),およびR(t)の正規化累積確率分布cdfが一致することを意味する。そこで,シミュレーションおよびフィールド実験結果のLCR(R)とR(t)のcdfについて検証-115-