北邮—电磁场实验之校园场强.doc

北邮—电磁场实验之校园场强.doc

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时间:2020-01-26

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1、.电磁场实验校园内无线信号场强特性的研究学院:信息与通信工程学院班级:姓名:学号:班内序号:..一、实验目的1、掌握在移动环境下阴影衰落的概念以及正确测试方法;2、研究校园内不同环境下阴影衰落的分布规律;3、熟练使用DS1131场强仪实地测试信号场强的方法;4、学会对大量数据进行统计分析和处理,进而得出实验结论。二、实验原理1、三种基本电波传播机制影响电波在空间传播的三种最基本的机制为反射﹑绕射﹑散射。当电磁波传播遇到比其波长大得多的物体时,发生反射。当接收机和发射机之间无线路径被尖利的边缘阻挡时会发生绕射。散射波产生于粗糙表面、小物体或其它不规则物体,比如树叶﹑街道标志和灯柱等都会引发

2、散射。2、阴影衰落在无线信道里,造成慢衰落的最主要原因是建筑物或其它物体对电波的遮挡。在测量过程中,不同位置遇到的建筑物遮挡情况不同,因此接收功率也不同,这样就会观察到衰落现象,这就叫“阴影效应”或“阴影衰落”。在阴影衰落的情况下收到的信号是各种绕射,反射,散射波的合成。所以,在距基站距离相同的地方,由于阴影效应的不同,它们收到的信号功率有可能相差很大,理论和测试表明,对任意的d值,特定位置的接受功率为随机对数正态分布。对数正态分布描述了在传播路径上,具有相同T-R距离时,不同的随机阴影效应。这样利用高斯分布可以方便地分析阴影的随机效应。正态分布,也叫高斯分布,它的概率密度函数是:应用于

3、阴影衰落时,上式中的D_Dd__________áðϨdB表示的接收功率的均值或中值,表示接收功率的标准差,单位是dB..。阴影衰落的标准差同地形,建筑物类型,建筑物密度等有关,在市区的150MHz频段其典型值是5dB。除了阴影效应外,大气变化也会导致阴影衰落。比如一天中的白天,夜晚,一年中的春夏秋冬,天晴时,下雨时,即使在同一个地点上,也会观察到路径损耗的变化。但在测量的无线信道中,大气变化造成的影响要比阴影效应小的多。下表是阴影衰落分布的标准差,其中σs(dB)是阴影效应的标准差。σs(dB)频率(MHz)准平坦地形不规则地形△h(m)城市郊区501503001503.5-5.54-

4、79111345067.51115189006.58141821表1阴影衰落分布的标准差σs(dB)三、实验步骤1、实验对象的选取我们组选择的测量地点为南北主干道,测量频点为174.75MHz,是模拟电视频道CH6的伴音频道,属于低频信号。为了进行校园内不同地点同一频点信号功率的比较,我们与另一组同时进行测量,他们选择的地点为篮球场旁与主干道平行的南北大道,频点与我们相同。2、测量(数据采集)我们在4月17日下午进行了测量,从学十东门开始,每隔半个波长(86cm)记录一个数据,一直走到校园中门,总数据为522个。将数据按路段分为5组,每个分路段数据大于50个。..3、数据录入将测量数据填

5、入excel表格,标注地点、状态等以便筛选分类数据,电平值单位为dBm。原始数据见附录。4、数据处理用MATLAB对数据进行处理,计算其最大值、最小值、均值、中值与标准差;画出概率分布柱状图;画出概率的累积分布曲线,与标准正态分布的累积曲线比较,得出室外阴影衰落的分布规律;画出信号场强空间分布图,直观地观察校园场强分布。注:由于概率分布柱状图和频数分布直方图只是纵坐标差一个倍数,不影响实验结果的得出,所以此处用频数分布直方图来代替概率分布柱状图。以下为处理结果:(1)全路段:主干道图1主干道-概率分布图下面为信号场强空间分布图:(整体做成一个图不太清晰,所以分段显示)....注:色彩条的

6、刻度单位为(-dBm)(2)分路段:①路段一:学十东门到新食堂路口..图2学十东门到新食堂路口-概率分布图②路段二:新食堂路口到学二路口图3新食堂路口到学二路口-概率分布图③路段三:学二路口到主楼前广场开始处图4学二路口到主楼前广场开始处-概率分布图..④路段四:主楼前广场到教三前的路口图5主楼前广场到教三前的路口-概率分布图⑤路段五:教三路口到中门图6教三路口到中门-概率分布图(3)总样本和分路段样本的数字特征值..地点样本数最小值(dBm)最大值(dBm)均值(dBm)中值(dBm)标准差(dB)总路段522-73.0-47.3-57.91-57.354.829路段一73-73.0-

7、54.9-62.86-62.404.133路段二170-70.4-50.0-59.30-59.204.190路段三86-70.1-47.3-55.86-55.604.066路段四180-68.5-48.4-55.43-54.504.168路段五98-65.9-48.1-56.04-56.053.963表2样本的数字特征(4)MATLAB代码:clearall;closeall;road=xlsread('data','sheet1'

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