基于射线跟踪模型的数据插值法场强预测

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1、万方数据第一章绪论4．2场景建模与网格化⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯254．2．1场景数据库介绍⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯254．2．2三维矢量数据库的建立⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯254．2．3场景网格化⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯．284．3射线跟踪计算⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯284．4三步分析法数据插值⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯314．5数据仿真与结果分析⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯344．5．1仿真环境及参数设置⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯344．5．2软件实现⋯⋯⋯⋯⋯．⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯

2、⋯⋯⋯⋯⋯⋯354．5．3路径损耗预测⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯364．6本章小结⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯40第五章总结与展望⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯415．1总结⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯415．2展望⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯42参考文献⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯43发表论文和参与科研情况⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯49致谢⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯．50万方数

3、据第一章绪论1．1研究背景过去三十年，可谓移动通信技术高速发展的三十年。第一代模拟通信系统诞生于20世纪80年代，到了90年代以CDMA和GSM为典型代表的第二代移动通信就走上了历史舞台，在21世纪初期，第三代移动通信技术投入使用【lJ，再到现在4G通信技术开始应用，第五代移动通信技术标准已经开始制定。伴随着无线通信技术的高速发展，带来的是移动通信用户的指数级增长，带来的是用户对于通信质量的高标准严要求，带来的是用户对于移动应用场景的多元化发展，而这些应运而生的变化已经在潜移默化中改变了人们的生活方式[3'4】。为了解决人们日益增长的通信质量需求和有限的电磁波频谱资源之间的矛盾，小区

4、的划分越来越小，微小区，微微小区这些的无线通信系统得到广泛的应用。而现代蜂窝微小区的特点主要有以下几个方面[5】：第一，无线通信系统的频段越来越高；第二，无线通信系统的覆盖范围越来越小，基站天线安装位置越来越低；第三，传输功率越来越低。而我们都知道，在移动通信系统设计中，电波传播特性的预测是尤为关键的一点，基于以上的变化，对现代蜂窝微小区环境下的电波传播特性预测的研究势在必行【6J。对于电波传播特性预测而言，针对不同的环境寻找到合适的预测模型是十分关键的问题。关于电波传播预测模型的研究，从上世纪50年代就已经出现了。根据其性质区分，可以将其分为三类[_7，8】：经验模型，半确定模型和

5、确定性模型。经验模型在传统领域，就是在不同的环境中进行大量的发射和接收测试，通过记录接收信号的各类数据，将这些海量数据进行分析之后可以推导出相应的公式，根据统计分布建立的预测模型。经验模型历史悠久，是一种较为成熟的技术。其中比较著名的模型有：宏小区(Macrocell)中的Okumura．Ham传播模型【9J，ITU传播模型[101，COST231传播模型[111、COST231．Ham传播模型[12】；微小区(Microcellular)中的ITU．R传播模型[13】、LEE传播模型【14’15】等。利用统计模型进行预测很简单，因为不需要具体场景的环境信息，但显然这样的模型无法提供

6、精准的路径损耗信息。尤其对于现代微小区环境，这样的经验模型已经无法满足研究需求。半确定性模型是确定性模型和统计模型的结合，利用确定性模型进行预万方数据第一章绪论测得到所需数据，然后利用经验模型从预测得到的数据中推导出数学关系表达式。目前为止，被广泛应用的半确定性模型主要有：Ikegami模型，Walfish&Bertoni模型。确定性模型是指从电磁理论出发而得出的电波传播模型，这一类模型考虑到了具体环境中场景信息，从而针．对具体环境进行电磁理论运算，通过这样的方式建立起来的模型非常适合室内微小区和城市室外微小区环境，随着计算机计算能力的大大提升，已然成为了现阶段电波传播预测中的研究重

7、点。在确定性模型中已经使用的技术包括了：迭代不变性测试方程法(MEI，Measuredequationofinvariance)[161、时域有限差分法(FDTD，FiniteDifferenceTimeDomain)[17】以及结合了几何光学(GO，GeometricalOpticsTheory)理论和几何绕射(GTD，GeometricalTheoryofDiffraetion，)以及一致性绕射(UTD，Urdforl'nTheoryofDiffrac