1.一种工业物联网信道的几何随机建模方法，其特征在于，包括以下步骤：S1、建立表征工业物联网信道的CIR系统模型，其中，所述CIR系统模型采用双跳传播机制，而CIR系统模型对应的发射机和接收机之间的散射环境被建模为有效簇；

S2、基于毫米波工业信道的富散射特征，对S1中的有效簇的参数进行3D建模，获得有效簇的3D模型，其中，所述3D建模包括有效簇及有效簇内射线的几何分布、角度、延时和功率；

S3、基于工业信道空间非平稳特性，分别获取有效簇在发射机Tx侧和接收机Rx侧不同天线间的幸存概率，根据所述幸存概率生成Tx侧和Rx侧天线的可见簇的平均数量，根据所述可见簇的平均数量对Tx和Rx侧天线能够观测到的有效簇进行更新，获得更新后的有效簇，其中，所述Tx和Rx侧天线能够观测到的有效簇包括幸存的簇和新生簇；

S4、依据S2中的有效簇的3D模型对所述更新后的有效簇进行角度、功率、时延的建模。

2.根据权利要求1所述的工业物联网信道的几何随机建模方法，其特征在于，所述S1中的有效簇的链路表示如下：

第n条路径ln由一对有效簇Clustern表示，即由发射机Tx到第一次反射簇 的第一次反弹和由最后一次反射簇 到接收机Rx的最后一次反弹以及第一次反弹和最后一次反弹之间的多次反弹组成的抽象的虚拟链路组成。

3.根据权利要求2所述的工业物联网信道的几何随机建模方法，其特征在于，所述S1中，工业物联网的信道冲激响应由MR×MT矩阵 表示；其中，hqp(τ)是与 之间的冲激响应， 为接收机的天线q， 为发射机的天线p，则所提系统模型的冲激响应可以计算为：

LOS

其中，τn、 τ 分别是有效簇Clustern的延迟，第mn条射线的延迟，LOS分量的延迟，K是莱斯因子，N、Mn分别为集群和及有效簇Clustern内射线的数量， 是信道冲激响应的LOS和NLOS分量，分别如下式所示：其中，上标V和H分别表示垂直极化和水平极化； 分别表示接收天线阵列的方位角和仰角， 分别表示发射天线阵列的方位角和仰角， 分别代表有效簇Clustern和接收天线阵列中心之间的方位角和仰角， 分别代表有效簇Clustern和T R

发射天线阵列中心之间的方位角和仰角；F(·)和F(·)是在全局坐标系中发射机Tx和接收机Rx的天线方向图；LOS和NLOS的相位 均匀分布在(0,2π]内，κ为交叉极化比； 表T

示中有效簇内射线的归一化平均功率；(·) 表示矩阵转置运算，||·||表示Frobenius范数运算，rrx,LOS表示与方位角 和仰角 相关的球面单位向量，rtx,LOS表示与方位角 和仰角 相关的球面单位向量， 表示与方位角 和仰角 相关的球面单位向量，表示与方位角 和仰角 相关的球面单位向量。

4.根据权利要求1所述的工业物联网信道的几何随机建模方法，其特征在于，所述S2包括：

S21、基于有效簇的数量服从广义极值分布，对有效簇的几何分布进行建模；基于有效簇内射线的数量服从广义帕累托分布，对有效簇内射线的几何分布进行建模；

S22、基于有效簇的角度服从包裹高斯分布，对有效簇的角度进行建模；

S23、根据有效簇的角度参数，获得有效簇在发射机Tx和接收机Rx侧的距离矢量，基于所述距离矢量对有效簇的延时建模；

S24、根据S23得出的时延对有效簇的功率建模。

5.根据权利要求1所述的工业物联网信道的几何随机建模方法，其特征在于，所述S21具体包括：

令能够观察到得有效簇的数量N服从广义极值分布N～GEV(ke,σe,μe)，有效簇的几何分布：

其中，ke,σe,μe分别是广义极值分布的形状参数、与标准差相关的尺度参数和与期望有关的位置参数；

对于有效簇内射线的数量Mn，令其服从广义帕累托分布Mn～GP(kp,σp,μp)，其定义为其中，kp,σp,μp分别是广义帕累托分布的形状参数、尺度参数和位置参数。

6.根据权利要求4所述的工业物联网信道的几何随机建模方法，其特征在于，所述S22具体包括：

有效簇Clustern的角度 服从包裹高斯分布，其中， 为有效簇Clustern和接收天线阵列中心之间的方位角和仰角， 为有效Clustern和发射天线阵列中心之间的方位角和仰角；

第mn条射线的角度参数通过有效簇Clustern的角度加上角度偏差即可获得：A E

其中，Δφ ,Δφ , 分别是射线的角度偏差，服从均值为零和标准差为1°的th

Laplace分布， 分别为有效簇Clustern内m 射线与接收天线阵列中心之间的方th

位角和仰角， 分别为有效簇Clustern内m 射线与发射天线阵列中心之间的方位角和仰角。

7.根据权利要求6所述的工业物联网信道的几何随机建模方法，其特征在于，所述S23具体包括：

根据角度参数，分别获得有效簇Clustern到发射机Tx和接收机Rx阵列中心的距离矢量其中，D是接收机Rx的初始位置矢量， 分别是服从指数分布的 的Frobenius范数；

LOS分量的延迟 其中， 是 与 之间的LOS距离矢量， 为接收机的天线q， 为发射机的天线p， 分别是 和 的3D位置矢量；

NLOS分量的延迟：

其中， 代表虚拟延迟，其中，rτ是延迟比例，στ是延迟扩展因子，μn是服从均匀分布的随机变量μn～U(0,1)，第mn条射线的延迟 遵循均值为 的指数分布，的取值由参数估计确定。

8.根据权利要求7所述的工业物联网信道的几何随机建模方法，其特征在于，所述S24具体包括：

有效簇Clustern的平均功率为：其中，Zn服从高斯分布Zn～N(0,σn)，σn是每个有效簇的阴影标准差；

第mn条射线的平均功率可计算为：对射线mn的平均功率在Clustern的平均功率下进行比例缩放，得到：归一化得到

9.根据权利要求1所述的工业物联网信道的几何随机建模方法，其特征在于，所述S3包括：

令有效簇的重组率为λR，在接收机Rx侧，有效簇在接收天线q'的幸存概率为其中， 是接收机的参考天线q和接收机Rx中与q不同的天线q'之间的间距， 分别是接收天线q和接收天线q'的3D位置矢量， 是描述空间相关性的场景相关系数；

基于有效簇在阵列轴上的生‑灭过程，天线q'的可见簇的平均数量为E[Nnew]＝N0(1‑Psurvival(ΔR))，其中，E[·]表示期望，N0表示初始簇的数量；天线q'的可见簇的随机数量根据均值为E[Nnew]的泊松分布随机生成。

10.一种工业物联网信道的几何随机建模系统，其特征在于，包括：CIR构建模块，所述CIR构建模块用于建立表征工业物联网信道的CIR系统模型，其中，所述CIR系统模型采用双跳传播机制，而CIR系统模型对应的发射机和接收机之间的散射环境被建模为有效簇；

有效簇建模模块，所述有效簇建模模块基于毫米波工业信道的富散射特征，对S1中的有效簇的参数进行3D建模，获得有效簇的3D模型；

有效簇更新模块，基于工业信道空间非平稳特性，分别获取有效簇在发射机Tx侧和接收机Rx侧不同天线间的幸存概率，根据所述幸存概率生成Tx侧和Rx侧天线的可见簇的平均数量，根据所述可见簇的平均数量对Tx和Rx侧天线能够观测到的有效簇进行更新，获得更新后的有效簇，其中，所述Tx和Rx侧天线能够观测到的有效簇包括幸存的簇和新生簇；

簇模型更新模块，所述簇模型更新模块依据有效簇的3D模型对所述更新后的有效簇进行角度、功率、时延的建模。