CW测试及模型校正.pdf

模型校正模型校正模型指为模拟无线电波在真实环境中传播而建立的数学模型。该数学模型考虑了主要的地理因素对电波传播的影响，较为真实地反映电波的实际传播情况。网络规划和优化软件场强预测的准确与否主要取决于数字地图精度和规划优化软件中所使用的传播模型的准确度。虽然规划和优化软件提供商提供了各种模型并且提供了所用参数的缺省值，但是由于移动通信传播环境的复杂性，任何模型都不可能是一成不变的。一个模型在某一个环境中表现很好，换一个环境就有可能不再适用。任意两个传播环境都不会完全相同，对于一些比较特殊的环境，必须通过测试对传播模型进行修改，以提高预测精度。而场强预测是规划和优化软件进行其它工作的基础，所以准确的场强预测、准确的模型显得尤为重要。针对不同的地理环境有不同的模型的情况及为了提高规划优化软件预测的准确性，对规划和优化软件厂家提供的传播模型中所用的参数在不同的地理环境下就要进行相应的调整。模型的校正一般分为两部分：?CW测试?根据测试所得的数据以及电子地图进行模型参数的校正。CW 测试测试 CW 测试原理 CW测试即连续波测试，是进行模型校正的必经步骤。通过CW测试和数字地图可以获得进行模型校正的数据。测试数据的经纬度信息和接收电平可以形成模型校正的数据源。+=LxLxdyyrLxm)(21)(其中，x为距离；r(y)为接收信号场强；m(x)为本地均值，也就是长期衰落和空间传播损耗的合成；2L为平均采样区间长度，也叫本征长度。因为地形地物在一段时间内基本固定，所以对于某一确定的基站，在某一确定地点的本地均值是确定的。该本地均值就是CW测试期望测得的数据，它也是与传播模型预测值最逼近的值。CW测试就是尽可能获取在某一地区各点地理位置的本地均值，即r(y)与m(x)之差尽可能小，因此要获取本地均值必须去除瑞利衰落的影响。对于一组测量信号数据r(y)平均时，若本征长度2L太短，则仍有瑞利衰落影响存在；若2L太长，则会把正态衰落也平均掉。因此在CW测试中2L的长度的确定将影响到所测数据与实际本地均值的逼近程度、以及根据该CW测试数据校正的传播模型预测的准确程度。经理论分析、计算可得到在本征长度2L取40范围内，采用数据点数36时，测试信号场强标准偏差差小于1dB的可信度为90%。按照上面的结论，在对GSM所在的900M频段进行校正时，2L长度为13.33m。所以各种速度下采样速率至少为：表表 错误！文档中没有指定样式的文字。-1 CW 测试车速同采样间隔的关系测试车速同采样间隔的关系 车速 车速 5.00 km/h 10.00 km/h20.00 km/h30.00 km/h40.00 km/h 50.00 km/h最低采样间隔 最低采样间隔 267ms 134ms 67ms 44ms 33ms 27ms CW 测试站址选择 在测试之前首先需要确定测试站址。站址选择的原则有两个：1.要能代表该地物类型；2.作为测试站址，它的第一菲涅尔区必须无障碍物。菲涅尔区表示从发射机到接收机次级波路径长度比总的视距路径长度大2/n的连续区域。菲涅尔区是一个以发射机和接收机为焦点的椭球体。当n1时，即为第一菲涅尔区。通常先察看数字地图的各种地貌信息，初步定下测试站点，然后实地察看，确定CW测试站点。除了上述两个标准外，要特别注意测试站点的周围是否有太多新建的建筑物。若测试站点周围的新建筑物太多，则这样的站点是不适宜用来做测试基站的。CW 测试设备 CW测试首先需要有一个模拟基站来发射RF信号，可以FM调制，也可以不调制，然后用CW测试设备进行驱车测试。模拟基站系统包括发射天线、馈线、高功放、高频信号源。测试系统包括测试接收机、GPS接收机、测试软件以及便携式计算机等。测试接收机的采样速度要尽可能高。模拟基站设备安装在选定的测试站址后，应先用功率计测量功放口的发射功率，计算出测试基站的有效辐射功率(EiRP)。计算公式如下：LossFeederRxGainAntennaRxGainAntennaTxLossFeederTxPEiRPTX_log10+=其 中，Ptx 发 射 功 率；Tx_Feeder_Loss 为 模 拟 基 站 馈 线 及 接 头 损 耗；Tx_Antenna_Gain为测试基站发射天线增益(dBi)；Rx_Antenna_Gain 为测试接收机天线增益(dBi)；Rx_Feeder_Loss为测试接收机的馈线损耗。模拟基站设备安装调试正常后，记录下该基站的EiRP。用GPS测量站址的经纬度；用三角测量法测量建筑物的高度或者直接使用皮卷尺(50m或100m)进行测量。天线高度为建筑物高度加上天线桅杆高度以及天线本身长度的一半。用便携式测试设备扫频，以确认模拟基站设备工作正常，并且周围无干扰信号。CW 测试数据 为了校正模型,就必须把CW测试的数据和原模型预测数据加以比较。因此，CW测试数据对模型校正过程而言是至关重要的。模型的有效性与CW测试数据的有效性是一致的。如上所述，基站的选取要具有典型性，尽量覆盖多种地形地貌，还要考虑到天线的高度等。选用精度高的GPS精确定位，使测试数据和地点紧密吻合。同时，要注意得到的数据要具有统计意义，有效数据越多，模型的校正就越准确。数据最终以距离的对数(d)的形式表示。最后，每种地形地貌的数据不能少于300点，以保证有足够的数据。数量少于300点的数据视为不具有统计意义，应予以删除，相对应的该种地貌类型不能进行校正。模型的校正模型的校正 目前模型参数校正的工作通过使用Aircom Enterprise来进行。Aircom 中采用的模型介绍 Aircom规划软件使用的模型为通用模型，该模型是在Okummura-Hata模型基础上引入绕射及地貌修正引子而形成的。其表达式如下：RxLev=EiRP Path Loss Path Loss(dB)=1k+2k(d)+3kmeffH+4k(meffH)+5k(effH)+6k(effH)(d)+7k(Diffraction Loss)+K(Clutter Loss)其中，RxLev为接收信号功率电平(dBm)；EiRP为基站有效辐射功率(dBm)；Path Loss为传播路径损耗(dB)；1k为衰减常数；2k为距离衰减系数；3k、4k为移动台天线高度修正系数；5k、6k为基站天线高度修正系数；7k为绕射修正系数；K(Clutter Loss)为地物衰减修正值；d为基站与移动台之间的距离(km)；meffH移动台天线有效高度(m)；effH为基站天线有效高度(m)。上述模型1k7k参数具体的传播环境决定，K(Clutter Loss)由具体地物决定的修正系数。这些参数是通过CW测试数据逐步拟合出来的。获得CW数据后，可以通过K参数试验法和最小方差法两种途径得到。在标准模型的众多K参数中，每个K参数对模型的影响程度是不一样的，从对模型的分析可知，1k、K(clutter)是常量，与传播距离、天线高度等因素无关；3k、4k为移动台的高度修正因子，由于移动台的高度变化不大（可定为1.5米左右），因此，3k、4k最终可以归结为最后阶段的微量调整，2k、5k、6k、7k的调整要视具体的测试数据和测试路径而定。通过实测场强值与模型预测场强值的比较可以校正1k7k及K(clutter)参数，得到误差比原始模型更适合校正城市的预测模型。校正后模型的准确程度与原始模型的比较可以通过网络规划软件输出的统计表格、误差分布图及校正后的参数得到完全的反应。详细内容见模型校正基本流程与预期输出结果两部分。通常校正的参数主要有1k、2k、6k及K(clutter)参数，绕射因子7k需要知道各种地貌类型的高度才可以校正。3k、4k、5k为与移动台和基站天线高度有关的修正因子，在天线高度没有变化的情况下可以直接采用理论值，不必校正。校正的流程 Aircom中，传播模型的校正流程如下：图图 错误！文档中没有指定样式的文字。-1 Aircom 模型校正流程模型校正流程 Aircom中标准宏蜂窝模型粗校正：1.载入一个或多个CW测量文件，过滤不必要的数据，得到一个无偏差数据集。例如，过滤信号强度低于噪声强度或对每一种地物的类型而言，数据量太少的数据。2.初始预估斜率值(K2)。3.调整参数K1的值，让平均误差接近到零。当分析报告显示正的平均误差，代表预估模型与CW数据有差距，必须调低K1的值，当平均误差为负时，须调高K1的值。4.衍射作用(K7)只发生在基站到手机非直视上，因此处理K7参数，需过滤直视的数据，保留非直视的数据。通常平均误差大于零，调低K7的值，否则必须调高K7的值。5.调回原来的设置（包含直视的数据）6.变动K7之后，平均误差升高或降低，需重新调整K1值。7.调整K6的值，利用图表和CW信号误差图，鉴别连续的参数变换的趋势。8.需重新调整K1值。9.调整每一个地物的偏差，使得平均误差接近到零。10.调整K3,K4和K5的参数，使得平均误差降到最低。标准宏蜂窝的细调整：1.有效高度演算法-选择不同有效高度演算法则，重新计算K5与K6参数。2.衍射-选择不同衍射演算法重新调整衍射参数K7。同样结合边缘的研究。高度剖面视窗与CW信号和信号误差图可以帮助分析。3.双斜率模型-在天线固定的距离内，定义另一个截距K1与斜率K2值。高斜率 是用于靠近天线，平缓的斜率是用于距离天线较远的地方。4.地物高度，分离度和手机高度-加入不同地物高度和选择地物分离度（地物分离度必须大于零）如此有助于模拟城市环境。地物分离度可以模拟城市峡谷的效果，适合模拟手机在大楼林立街道的状况。最后，手机高度可以模拟手机在特殊地物高度的状况。在作模型校正时，注意点如下：?每次只校准一个模型参数；?在进行完一个参数的调整后，可能会影响其他的参数；?整个过程是非常的耗时，但是有两捷径可走-K1可以由整体平均偏差校准-地物偏移可以由每个地物类型的平均偏差校准?模型校正的目标就是调整k参数，是偏差缩小。一般好的模型的标准偏差为68dB。