无线传播模型及其校正原理.doc

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1、无线传播模型及其校正原理【摘要】在无线网络规划工作中,对信号传播损耗的预测是依据无线传播模型来进行的,因此确定准确的传播模型是无线网络规划的重要基础。本文首先对了无线传播模型的原理进行分析,并以此为基础对校正过程中需要关注的问题给出自己的建议。【关键词】无线传播模型;校正;CW测试一、概述在移动通信领域中,我们对无线电波的传播损耗预测一般是采用传播模型来进行的。准确的无线传播模型对于保证无线网络规划方案的合理性具有十分重要的意义,它是无线网络规划工作的重要基础和主要依据。宏蜂窝无线环境的传播模型校正的输入条件是大量路测数据,校正的过程就是利用

2、这些数据来拟合出符合某种误差要求的曲线,从而完成对模型参数的校正。二、无线电波的传播方式与传播损耗在宏蜂窝无线环境中,由于存在非常多的楼宇以及其他遮挡物,使得无线电波的传播变得非常复杂,接收机接收到的信号通常是以下几种波的叠加:1.直射波:是指无线电波直接沿自由空间传播,不受任何阻挡;2.反射波:是指无线电波在传播的过程中遇到了物理尺寸远大于其波长的物体,电波在物体表面发生了反射,反射波可能增强也可能减弱信号的强度;3.衍射(绕射)波:是指无线电波在传播的过程中遇到了物理尺寸与其波长可比的或小于其波长的障碍物或缝隙时,电波仍然可以继续传播,只

3、是它的能量和传播方向将发生改变。移动通信系统所在的无线环境是非常复杂的,无线电波从发射机到接收机之间通常包含了所有的传播方式,也就是说它是一种综合了所有传播方式的复杂环境,因此对于这种综合无线环境的传播特性的研究也就变得十分地困难和复杂。随着接收机与发射机之间距离的不断增大,无线电波的传播损耗也将发生变化,这种变化通常包含三种:1.中值损耗:与无线电波传播距离相关,损耗值与传播距离的某次幂成正比。2.慢衰落:由障碍物的阻挡所造成阴影效应,使得无线电波的传播损耗出现衰落,该衰落的变化比较缓慢,故称慢衰落,又称为阴影衰落或对数正态衰落。慢衰落服从

4、对数正态分布。3.快衰落:由于无线电波的多径传播使得接受电波呈现快速的衰落,这种衰落称为快衰落。快衰落服从瑞利分布,又称为瑞利衰落。通常我们使用中值损耗、慢衰落、快衰落三个部分来描述一个无线信号所经历的路径损耗,即:其中::中值损耗,该损耗与距离d的-n次幂成正比,一般情况下,n在3~4之间;:慢衰落。其中S符合正态分布,均值为0,方差为;R:快衰落,服从瑞利分布或莱斯分布;考虑到上述三种损耗和衰落的特点,目前,我们对于路径损耗的预测,只考虑中值损耗。也就是由于慢衰落和快衰落是随时间和地物等因素变化而变化的,不具有普遍实用的特点,所以在无线电

5、波损耗的预测中我们通常不考虑他们。目前,传播预测主要采用下面有两种做法:(1)直接运用电磁理论进行计算,来得到确定性模型。射线跟踪技术就是运用的这种方式。这种方法的计算结果准确性高,但由于计算量过大,操作复杂,这种方法目前仅应用于少数的室内预测,室外宏蜂窝情况较少使用。(2)通过测量得到大量的测量数据,从中得出统计性的传播模型公式。这种方法的可操作性强,同时误差也可以控制在可以接受的范围内,因此被广泛采用。三、传播模型理论分析传播模型就是将影响电波传播损耗的一些主要因素(如传播距离、天线高度和地物类型,信号频率等)以变量函数的形式反映在一个传

6、播损耗函数当中,该函数式就是我们所说的传播模型。在具体的无线传播环境中,传播模型的各个变量函数所对应的系数是不同的,找到这些系数的过程就传播模型校正的过程。常用的传播模型包括Okumura模型、Hata模型、Cost-231Hata模型、SPM模型等。1.Okumura模型(奥村模型)Okumura模型是最早提出来的无线传播模型。它是由Okumura等人在对东京进行大量的路测的基础上得到的一系列适用于东京的传播损耗曲线和图表,由于它并没有具体的数学表达式,因而适用范围很小。2.Hata模型德国数学家Hata对Okumura模型的曲线进行了有条

7、件地拟合,如下得到了具有数学表达式的模型,这就是Hata模型。其中:为中值损耗(dB)为频率(Hz),取值范围150MHz~1500MHz为基站天线高度,取值范围30m~200m为移动台天线高度,取值范围1m~10m为传播距离,取值范围1km~20km为移动台天线修正因子3.Cost-231-Hata模型COST-231-Hata模型是EURO-COST组成的COST工作委员会在Hata模型的基础上开发的扩展版本,应用频率在1500MHz到2000MHz之间,适用于小区半径大于1km的宏蜂窝系统,发射有效天线高度在30m到200m之间,接收有

8、效天线高度在1m到10m之间。COST-231Hata模型公式为:其中:为平坦市区的中值传播损耗(dB)为频率(MHz),取值范围1500MHz~2000MHz为基

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