（通信与信息系统专业论文）gsmr网络场强测试方法的改进及仿真.pdf

中文摘要 摘要：无线网络覆盖是衡量g s m r 铁路综合无线通信系统性能的关键指标，一般 来说，考察网络的覆盖情况通过以下三个指标：覆盖概率、小区覆盖半径和重叠 区，而这些指标都需要通过场强测试来验证。因此，场强测试作为检验网络覆盖 情况的主要手段，是g s m - r 网络建设中的一项重要内容，贯穿于网络建设的各个 阶段。目前，国内外在无线通信网络建设工程实践中尚无统一的场强测试方法， 因此研究适用于不同条件且精确度较高的场强测试算法，有很重要的理论意义和 实用价值。 本文围绕着场强测试方法的制定，重点针对统计区间的选取及采样点数的确 定，以估值准确性和提高列车运行速度上限为研究重点，对现有场强测试方法提 出了多种改进。 本文对l e e 氏算法中的各种假设条件进行了分析，定性的给出了多径径数对 统计区间的影响，同时对样本相关系数对采样点数的影响进行了定量分析。针对 统计区间不可能无限增大的问题，本文结合多径分布特性，给出了不同地形环境 下统计区间的上限。针对铁路环境信号多为莱斯分布的情况，本文通过仿真得出 不同莱斯因子条件下，采样点数的变化。 同时本文将数据处理算法与采样点数的推导过程相结合，针对不同的算法， 得到一系列采样点数n 的下限值。利用最大似然参数估计对接收信号处理算法进 行了改进，得到相对较小的采样点数。另外通过对数据进行对数处理，得出了不 同分布参数条件下，对应的n 值。同时，针对接收信号多为功率值的特点，对信 号功率进行估计，在与l e e 氏算法使用同样标准时，得到了满足精度的较小的n 值。最后，对于上述改进，本文定量分析了采样点数变化后，对列车运行速度上 限的影响。 关键词：场强测试数据处理统计区间采样点数 分类号：t n 9 2 9 5 a b s t r a c t a b s t r a c t ：w i r e l e s sn e t w o r kc o v e r a g ei so n eo ft h ek e yj u d g m e n ts t a n d a r d so ft h e w i r e l e s sn e t w o r kp e r f o r m a n c e g e n e r a l l y , t h ei n v e s t i g a t i o no ft h en e t w o r kc o v e r a g ei s m a i n l ya b o u tt h ef o l l o w i n gt h r e es t a n d a r d s ：c o v e r a g ep r o b a b i l i t y , r a d i u so ft h es e r v i n g c e l l ，a r e ao fo v e r l a p h o w e v e r , t h e s es t a n d a r d sa l ln e e dt h ef i e l ds t r e n g t ht e s tt ov 舐f y a sak e ym e t h o do fn e t w o r kc o v e r a g ei n s p e c t i o n , t h ef i e l ds t r e n g t ht e s ti so n eo ft h e m o s ti m p o r t a n tc o n t e n ti nt h ec o n s t r u c t i o no ft h ec o m m u n i c a t i o nn e t w o r k ，a n di tl a s t si n t h ew h o l el i f eo ft h en e t w o r k u n t i ln o w , t h e r ei sn ou n i f o r mm e t h o di nt h ef i e l dt e s t w o r kh o m ea n da b r o a d s ot h er e s e a r c ho ff i e l dt e s ta l g o r i t h mw h i c hc a nb ea p p l i e dt o d i f f e r e n ts i t u a t i o ni so f g r e a tt h e o r e t i c a ls i g n i f i c a n c ea n dp r a c t i c a lv a l u e t h i sd i s s e r t a t i o nc e n t e r so nt h ee s t a b l i s h m e n to ft h ef i e l dt e s tm e t h o d ，e m p h a s i z i n g o nt h ec h o o s i n go fa v e r a g i n gl e n g t ha n dt h en u m b e ro fs a m p l i n gp o i n t s i no r d e rt o p e r f e c te x i s tt e s tm e t h o d ；t h er e s e a r c hp o i n ti sm a i n l yo nt h ee s t i m a t i n ga c c u r a c ya n d t h em e t h o do fd e c r e a s i n gt h es a m p l i n gp o i n t t h i sd i s s e r t a t i o na n a l y s i st h ev a r i o u sa s s u m p t i o nc o n d i t i o n so ft h el e e sa l g o r i t h m ， q u a l i t a t i v e l yg i v e st h ee f f e c to f t h en u m b e r so ft h em u l t i - p a t ho nt h ea v e r a g i n gl e n g t h t h ep a p e ra l s oa n a l y s i se f f e c to ft h ec o e l a t i o ne f f i c i e n to fs a m p l e so nt h en u m b e ro f s a m p l i n gp o i n t sq u a n t i t a t i v e l y a i m sa tt h ep r o b l e mt h a tt h ea v e r a g i n gl e n g t hc a nn o tb e i n c r e a s e db o u n d l e s s l y , t h i sd i s s e r t a t i o nc o m b i n e st h ed i s t r i b u t i o nc h a r a c t e r i s t i co f m u l t i - p a t h p r o v i d e st h eu p p e rb o u n do ft h ea v e r a g i n gl e n g t hi nt h ed i f f e r e n tt e r r a i n e n v i r o n m e n t n o t i c i n gt h a t i n t h er a i l w a ye n v i r o n m e n t , t h es i g n a lo b e y sr i c i a n d i s t r i b u t i o n ，t h i sd i s s e r t a t i o ns i m u l a t e st h en u m b e ro fs a m p l i n gp o i n t sw h e nt h er i c i a n f a c t o rv a l u ec h a n g e s m e a n w h i l e ，t h ep a p e rc o m b i n e st h ed a t ap r o c e s sa l g o r i t h ma n dt h ed e d u c t i o no f n u m b e ro fs a m p l i n gp o i n t s ，d e d u c e sas e r i e so fl o w e s tb o u n dv a l u e so fs a m p l i n gp o i n t s o fd i f f e r e n ta l g o r i t h m s t h i sp a p e ra l s oi m p r o v e st h ea l g o r i t h mo fd a t ap r o c e s sb y m a x i m u ml i k e l i h o o dp a r a m e t e re s t i m a t em e t h o d ，a n do b t a i n sr e l a t i v e l ys m a l ls a m p l i n g p o i n t s b yp r o c e s s i n gt h ed a t a ，t h ed i s s e r t a t i o ng e t sd i f f e r e n tn v a l u ew i t hd i f f e r e n t d i s t r i b u t i o nv a l u e s t h e n ，t h ep a p e re s t i m a t e st h ep o w e ro fs i g n a l ，g e t sal e s snw h e n u s i n gt h es a m es t a n d a r dw i t hl e e s a tl a s t ，t h ed i s s e r t a t i o na n a l y z e st h ee f f e c to nt r a i n v e l o c i t ya f t e rt h ec h a n g eo fs a m p l i n gn u m b e r k e y w o r d s - f i e l d s t r e n g t ht e s t ；d a t ap r o c e s s i n g ；a v e r a g i n gl e n g t h ；s a m p l i n gn u m b e r ； c l a s s n 0 ：t n 9 2 9 5 v 学位论文版权使用授权书 本学位论文作者完全了解北京交通大学有关保留、使用学位论文的规定。特 授权北京交通大学可以将学位论文的全部或部分内容编入有关数据库进行检索， 并采用影印、缩印或扫描等复制手段保存、汇编以供查阅和借阅。同意学校向国 家有关部门或机构送交论文的复印件和磁盘。 ( 保密的学位论文在解密后适用本授权说明) 学位论文作者签名：伺6 f f 伯 导师签名： 签字日期：沙d g 6 、t o 未刚 签字日期：少鸪年月二日 独创性声明 本人声明所呈交的学位论文是本人在导师指导下进行的研究工作和取得的研 究成果，除了文中特别加以标注和致谢之处外，论文中不包含其他人已经发表或 撰写过的研究成果，也不包含为获得北京交通大学或其他教育机构的学位或证书 而使用过的材料。与我一同工作的同志对本研究所做的任何贡献均已在论文中作 了明确的说明并表示了谢意。 学位论文作者签名：村斫与 签字日期：) 印器年7 月l o 日 致谢 本论文的工作是在我的导师朱刚教授的悉心指导下完成的，朱刚教授严谨的 治学态度、精深渊博的学识、兢兢业业的工作作风、谦虚的为人以及随和的性格， 都使我获益颇深。在此衷心感谢两年来朱老师对我的关心和指导，感谢朱老师给 予我的悉心的关怀。导师不仅在学术和科研方面给予了我不断的帮助和谆谆教诲， 而且在做人和道德情操的培养方面为我树立了光辉的榜样，使我更加充满信心地 为我的理想奋斗。在论文的选题，资料收集和整理，论文的写作定稿等过程中， 导师更是付出了极大的心血，在此，在此向我的导师表示衷心的感谢和崇高的敬 意。 感谢钟章队教授在我学习期间给予我的热心帮助，对我在实验室的学习和科 研给予了极大的支持，钟老师悉心指导我们完成了实验室的科研工作，带领我们 参加多个实际项目，在此向钟章队老师表示衷心的谢意。 在实验室工作及撰写论文期间，杨杉、侯碧狲、陈志阳等同学对我论文中的 研究工作给予了热情帮助，在此向他们表达我的感激之情。 还有陪伴在我身边，关心、支持我的朋友们，感谢你们对我的帮助和鼓舞，。 我会永远记住你们对我所做的点点滴滴。 同时对丁建文老师，武贵军老师在实验室工作时给予我的帮助，对我提问的 耐心解答表示衷心的感谢。 另外也感谢我的父母，感谢你们为我的无私奉献，感谢你们的理解和毫无保 留的支持，是你们的鼓励让我走到了今天，让我能够在学校专心完成我的学业。 最后祝所有给予我帮助的亲人、老师、朋友和同学一切顺利，幸福健康! 1 引言 1 1研究的背景和意义 1 1 1场强测试及测试方法选取的重要性 g s m - r 无线通信系统的三个关键性设计目标是：网络覆盖、系统容量和通信质 量。因此无线网络覆盖评估对合理建设网络就有着很重要的作用，一般从三个方 面来考查网络的覆盖情况：覆盖概率、小区覆盖半径和重叠区，这三方面指标都 需要通过场强测试来验证。因此，场强测试作为检验网络覆盖状况的主要手段， 是通信网建设中的一项重要内容，贯穿于网络建设的各个阶段，而对于场强测试 方法的研究也变得非常必要。 由于无线信道不像有线信道那样固定可以预见，无线信道有着极强的随机性。 移动台处在运动状态时，从发射天线到接收天线的无线电波传播路径受到复杂的 地形、地物( 如建筑物、树木、汽车、行人等) 的影响，形成多径传播，造成阴影 衰落( 大尺度衰落) 和快衰落( 也称多径衰落，小尺度衰落) ，而快衰落的变化十分 迅速，这就给对接收信号的分析带来很大的难度。因此难以运用已有的无线信道 模型来对某一地点的接收电平做准确的预测。只有通过对实际传播过程中接收信 号的测量，来验证某一路线是否满足覆盖的要求。 在g s m - r 网络建设的不同阶段，由于场强测试的目的不同，所以数据采集和 处理方法也会有所不同。 在网络规划初期，场强测试用于校正传播模型，进而对建网区域进行有效的 预测和规划。主要手段是在要建网的区域选取合适的点，测量各个接收点处的信 号强度，将实测数据带入传播模型中，以计算出合适本区域的模型校正参数。传 播模型的校正工作已经有大量的研究，并形成了比较成熟的数据采集和处理方法。 典型方法是按照李氏定律的要求进行。 在网络优化阶段，场强测试旨在优化小区覆盖，发现问题区域，并对网络参 数做出及时调整。在这个阶段，场强测试不仅是为了发现覆盖弱场区，还要通过 场强测试发现过区覆盖、干扰等常见问题。主要做法是让g s m - r 通信网处在正常 的信号发射状态，用场强测试仪器或测试手机沿线采集场强数据。采用合适的统 计处理方法得出结果，对有问题的区域通过调整天线参数或发射机功率对覆盖情 况进行优化。在此过程中，有的遵循李氏定律要求的采样和处理的方法进行测试， 有的按照经验值和经验方法进行采集和处理。 在网络验收阶段，场强测试的目的是检验信号覆盖概率是否满足相关规范的 要求。这就要求采用合适的测试方法，以达到正确评估网络覆盖的目的。例如， 国内g s m r 系统采用了4 c m 采样间隔，每1 0 0 米统计9 5 电平的方法进行网络覆 盖的验证。 正是由于场强测试是整个无线网络从规划到最终使用过程中一直不可或缺的 一种手段，所以才迫切的需要一个规范的标准来约定场强测试所遵循的规则，尽 可能的在有效利用现有采集设备，处理手段等的前提下，得到最能反映真实网络 状况的场强数据。 对于测试方法的选取，由于g s m r 网络对安全性的要求很高，场强数据必须 能够真实的反映某点的实际情况，因此采集的数据必须包含全部慢衰落和部分快 衰落信息，目的是将地形、地物对信号的作用反映出来，同时又考虑到快衰落对 信号产生的影响。 在一定区间内，信号采样的点数必须足够多，以保证既采到处在波峰的信号， 又采到处于波谷的信号。如果采样速率过低，可能导致测得的数据都在波峰上或 者都在波谷上，这就会造成对网络覆盖的错误估计。如果采样点都在波峰上，测 得的信号强度比实际信号强度大，这会误导我们，认为网络覆盖良好，而实际上 网络存在问题，如基站数量不够，造成网络中出现覆盖盲区。反之，如果采样点 都在波谷上，贝, s j n 得的信号比实际信号小，使我们认为覆盖不理想，这可能会导 致网络中设计的基站过多，从而提高建设成本并有可能造成干扰。但是采样点数 又不宜过多，这样不同样本之前可能存在一定的相关性，所得到的局部均值不能 够完全消除快衰落的变化，同时采样点数过多对于数据采集设备来说也增加了更 大的负担，不利于在高速情况下对数据进行采集。因此，为了获得有效的测试数 据，需要有一个合适的场强测试标准，目前大多数运营商广泛采用的是李氏采样 定律，它对实际场强测试有着指导性的意义，但也不是一个固定的标准。因此对 于场强处理算法更加全面及深入的研究是十分必要的。 1 1 2场强测试研究现状 无线移动通信以其高度灵活的通信方式受到人们的重视，通信方式的特殊性 导致其信号传播规律的复杂性，最突出的问题是信号接收电平的随机性衰落。场 强测试是研究电波传播特性必不可少的手段，目前，国内外在无线通信网络建设 工程实践中尚无统一的场强测试方法。 以往国内外移动通信场强测试中采用的测点分布、统计区间长度、样本间隔、 2 重复测量次数等均存在相当大的差别。这对于实测数据的长期积累、综合分析以 及不同地区测试结果的对比是十分不利的。更为不容忽视的问题是，以往的测试 方法大多是由工程人员根据经验确定的，缺乏严格的数学依据和定量的误差分析。 毫无疑问，测试方法的正确与否直接影响到研究结果的正确性。各种不同的测试 方法，其理论上的合理性，实施上的便利程度以及它们在结果上的差异是人们非 常关心的问题。 1 9 8 5 年，美国移动通信专家w i l l i a m l e e 博士以信号电平衰落分布的理论模 型为基础，对测试区间长度和采样间隔等问题进行了理论推导n 1 ，为测试方法的标 准化迈出了第一步。该论文通过对采样值在一定长度范围内积分，得到了本地均 值估值满足一定准确度时对应的统计区间长度，并通过对采样点进行算术平均推 导出使估值满足一定精度的采样点数，最终得出结论：统计区间为4 0 入时，快衰 落对信号均值的影响小于l d b ，同时，当采样点数大于3 6 时，样点的算数平均值 与本地均值的真值之差小于l d b 的概率为9 0 。至此，l e e 从理论上求得了消除快 衰落影响而得到本地均值的测试标准。在欧洲g s m - r 网络建设和维护中，场强测 试的采样速率就是依据l e e 氏定律所设。 l e e 氏定律一经提出，便有人对于这个理论上的结论用于实践加以验证，通过 实际的场强测试，取不同的统计区间和采样点数，人们发现，本地均值估值的标 准差比理论值要大乜一一。由此反映出，l e e 氏定律对于实际指导测试是有一定的 缺陷的，实际的传播环境不能完全符合l e e 推导时的各种假定。 为了对l e e 算法中的估值方差进行改进，w o n g c o x 1 利用最小充分统计量和 修正序列，提出了一种估值方差较小的数据处理方法，在瑞利分布的情况下，得 到了较好的结果，但是对于平坦环境，存在直射波路径信号服从莱斯分布时，其 效果将低于l e e 氏算法。 针对不同的地形，赵庆安博士在论文中提到了用平均地形起伏长度来近似统 计区间的做法盯，但是此种方法缺乏理论依据，只能作为一种工程应用。 对于统计区间选取的研究，不仅仅局限于距离平均，还可将思想扩展到覆盖 区域面积或频谱中的一部分带宽，针对不同的范畴进行统计平均，从而得到合适 的统计区间长度。 8 中提出区域平均法，理论推得均值方差，并与实际街道测试 对比，得出了与l e e 氏定律基本一致的结论。但是对于g s m - r 网络的铁路环境， 场强覆盖通常是现状的，在实际的测量过程中，通常得到的是铁路沿线不同距离 处的场强测试数据，因此，在铁路环境下，距离平均的方法仍是最简单有效的。 当考虑了接收机的线性特性时1 ，d a v i dp a r s o n s 得到结果：对于使用线性接 收机的情况，需要在3 3 个波长的长度内，取样8 5 个样本，才能得到9 0 置信度， 误差l d b 的结果；对于对数接收机，需要的样本数更多。 场强测试不止用在网络覆盖方面，当考虑切换过程时，场强测试往往由于切 换速率等因素的限制，需要降低计算复杂度从而由网络覆盖中常用的抽样平均算 法转变为滤波法阻1 及线性预测法n 们，对于切换中的场强测试本论文不做研究。 目前在很多工程应用中，都采用了各种基于实测经验的测试算法，如合格率 法及青藏线g s m - r 网络采用的9 5 9 6 电平统计法n ，但这些方法通常都缺乏理论依据。 1 2本论文的主要工作 本论文在分析无线电波传播特性的基础上，主要对场强测试方法进行了研究， 包括数据采集时统计区间的选取和采样点数的确定，并对数据处理算法进行了进 一步的研究，将数据处理的方法应用到测试标准的推导过程中。针对现有测试方 法的不足之处，进行了改进。论文主要研究内容如下： 首先对电波传播的主要机制进行分析，由于场强测试的最终目的是为了去除 叠加在接收信号上的快衰落信号而得到本地均值( 即阴影衰落信号) ，所以对这两 种衰落进行了详细的介绍。同时由于场强测试针对不同信号分布有不同的处理标 准，因此这里重点分析了铁路环境中两种最常见的信号分布形式：瑞利分布和莱 斯分布。 接着对于场强测试的基本理论，从两个方面进行了阐述：首先是原始数据的 采集，其次是原始数据的处理。通过理论推导和工程实践给出了场强测试的一般 方法。这里重点讨论了基于l e e 氏定律的统计区间选取和采样点数n 的确定过程， 分析了样本相关系数对n 的影响。 最后，针对现有算法中的不足之处，进行了一系列改进。首先，对于统计区 间的选取，由于受阴影衰落波动范围的限制，统计区间不能无限增大，本文在结 合铁路环境多径径数变化特点的前提下，提出了统计区间的上限。接着，对于铁 路平坦环境电波多服从莱斯分布的情况，讨论了不同的莱斯因子k 下，采样点数 的变化规律。另外利用最大似然参数估计对接收信号样点的处理算法进行了改进， 在相同精度前提下，得到了相对较少的采样点数。同时，通过对接收信号进行对 数转变，推导得出分布参数取不同值条件下的采样点数n 的变化，并结合文中定 义的算法性能参数p g ，对比了改进方法和l e e 氏算法。此后，针对接收信号多为 功率值的特点，对信号功率进行估计，得到满足l d b 精度时的采样点数n ，并与 l e e 氏算法进行了对比。最后，针对上述改进算法，本文定量的分析了n 的变化对 列车运行速度的影响。 4 2 无线电波传播特性 本章重点介绍了无线电波传播的主要机制，从阴影衰落及多径衰落两方面介 绍了无线电波传播过程中遇到的损耗问题。作为场强测试方法的研究基础，只有 清楚的掌握了电波传播过程中的各种衰落状况，才能有效的通过对接收场强数据 的处理来得到电波传播中的本地均值，以反映某一点处的场强特性。最后，本章 还介绍了在不同传播环境下，接收场强信号的分布形式，以便于在接下来的章节 中，对不同的分布，做出相应的处理。 移动通信的无线电波传播特性除了和工作频率有关，还和移动无线环境( 包括 地形起伏与周围建筑物等) 、天线高度以及传播情况( 例如视距( l o s ) 无线链路还是 非视距( n l o s ) 无线链路、反射、绕射、散射) 有极大的关系。对这样复杂环境中传 播的信号的变化进行精确特征描述是一项非常艰巨的任务。 由实际移动台接收到的信号如图1 所示。图1 反应了列车从接近基站到远离 基站的整个过程中场强的变化( 图l 为青藏线6 s m r 网络某基站附近的信号变化) 。 可以看到信号强度随着列车与基站的距离增加而减小的趋势，而在很小的距离变 化时局部信号幅度却有剧烈变化，这是快衰落( 小尺度衰落) 所引起的。 图2 - 1移动台接收信号的变化 f i g2 - 1r e c e i v es i g n a lo ft h em o b i l es t a t i o n 对图2 - 1 所示的测量信号包络在4 0 个波长的空问距离上取平均2 【，就可以得 到包络均值。这个量有时被称为本地均值，它表示特定地点的平均值，对应阴影 衰落( 大尺度衰落) 信号。通常，本地均值也将会在几十个波长的距离上经历慢的 随机变化。实验观察己证实阴影衰落的统计规律服从对数f 念分布。 这里要重点指出，由传播模型得到的平均信号强度是在足够大的空问距离上 所取的平均值，通常称为区域平均( a r e am e a n ) ，区域平均与上述本地均值不同， 它对应路径损耗，路径损耗描述平均接收信号电平随基站和移动台之问距离变化 而衰减的情况“2 i 。 通常，由于基站和移动台问不存在视距无线传播路径，电波多通过反射，绕 射及散射等途径传播，这样，当空间波以不同的角度不同的时延到达移动台时， 就形成了多径传播，多径传播的结果是在接收天线出形成一个矢量叠加的合成信 号，它的幅度和相位在短时和短距内均会有剧烈的波动，这种波动所带来的影响 就是多径衰落，通常，多径衰落的随机变化在统计特性上服从瑞利和莱斯分布。 下图为阴影衰落和多径衰落相叠加的结果。 2 0 4 0 - 6 0 图2 2 两种信号随机波动的叠加 f i g2 - 2 s t o c h a s t i cv o l a t i l i t yo ft w ok i n d so fs i g n a l 可见，由于移动无线信号的随机特性，对这种变化复杂的信号使用某一种确 定性处理不能准确地描述问题的实质。因此，应该在统计基础上更精确地处理移 动无线信号。根据前面的讨论可以把无线接收信号用三种传播机制来表征，这三 种传播机制是根据距离尺度大小来区分的：首先路径损耗传播机制是用来描述区 域均值的，它具有幂定律的传播特征，即中值信号电平与距离长度增加的某次幂 成反比变化：大尺度传播机制描述的是阴影衰落，它是重叠在路径损耗传播特性的 中值电平上的平均功率变化，当用分贝表示时，这种变化趋向于正态分布，通常 称为对数正态阴影：最后，小尺度上信号包络的变化是描述多径衰落的，它通常服 从瑞利分布n 3 h 1 ，但对于铁路环境，有时地面遮挡物较少，此时服从莱斯分布。 小尺度衰落可以理解成叠加在大尺度信号上的随机波动。 下面将分别对阴影衰落和多径衰落的统计特性进行更详细的介绍。 2 1阴影衰落 2 1 1阴影衰落的统计特性 由于阴影遮挡、地形变化引起的信号大尺度衰落又称阴影衰落。阴影衰落使 所预测的路径损耗会产生很大的变化。这些变化是由基站移动台之间传播路径上 6 的山坡，丘陵，湖泊以及建筑物等造成的，障碍物的有效变化尺度一般为几百个 波长，所以阴影的影响在几十个波长内基本上保持不变。由于造成这种信号随机 衰减的因素，如障碍物的位置，大小，介电特性及反射面和散射体变化情况一般 是未知的，因此只能用统计模型来表征这种随机衰减。实验观察己证实阴影衰落 的统计规律服从对数正态分布n 副，这个结论对于铁路g s m - r 网络来说，同样是适 用的。 对数正态阴影的均方差( 或标准差) 通常和地形有关。一般可以取l o d b 左右， 典型值为5 - 1 2 d b n 引。在计算传播损耗考虑阴影衰落影响时，通常会留一个安全余 量称为衰落储备，一般情况下，这个值设为1 0 3 d b ，这是依据大量的测试结果得 到的阴影衰落的方差确定的n 刀。 由上面的分析知，在不考虑小尺度衰落的情况下，场强可以表达成如下形式： r ( t ) = l ( t ) + m ( t ) ( 2 - 1 ) l ( t ) 表示接收信号在路径损耗曲线条件下含有普遍修正因子的一般预期值； m ( t ) 表示地貌因素影响的长期衰落，表现为局部平均变化，并服从对数正态分布n 羽： 其概率密度表达式为： f ( x ) = 忐e x p ( 一骘) ( 2 - 2 ) 其中，是均值的自然对数值：o r 2 是方差的自然对数值。o r 2 随地形变化而不 同：在丘陵区，仃2 大；在平坦区，o r 2 小。 下面来介绍铁路环境下，阴影衰落标准偏差仃，均值与地形起伏因子g 和 地形起伏高度h 的关系( 此参数将在2 2 2 节中介绍) 。 在铁路环境下，通常有丘陵和山峰等遮挡物，一般不会存在直射波路径，由 于丘陵占据很大范围，电波只能通过山顶绕射到移动设备，由于山丘的范围比波 长大，所以可以采用刀型绕射理论n 町，如图2 - 3 所示。这种绕射损耗，也叫做阴 影损耗，主要由四个参数决定：基站到刀刃的水平距离d ，移动台到刀刃的水平 距离d ：，刀刃高度h 。和波长五。由此定义的菲涅尔绕射系数为n 引： 6 丁1 一 v - h ，盖击+ 毒) ( 2 - 3 ) h 。可以是正值也可以是负值，其符号取决于阴影区。由上式计算出v 值，当v 值较小时，可以通过下式计算出绕射损耗l ： l ：2 0 l o g ( 一弋0 2 _ 2 5 ) ，v ( ；一； 6 ) 一 - i = l 1 a 剖面的特性面积；1 1 ：一第i 层水平线与剖面曲线的交点数： l r 喑0 面高度的划分层数：h ；一第i 层的层高度( m ) ，该层高度水平线与剖面 曲线的交点数为n ；( 卜一线路长度( m ) ；i 一第i 层； 一般，当g 2 ，表示地形起伏比较大。 ( 2 ) 平均起伏长度e l u 根据g 的特点，进而提出了平均起伏长度的定义e l u ，即单位相交次数所占据 的距离。 elu ：鲁：d 杰( n ；一1 ) ( 2 - 7 ) n乞、1 这里做个简单推导，由于h ；是第i 层的高度( m ) ，当地形起伏范围较小时， 即h 较小，按照g 定义所划分的层面，在平均的意义上，a h i 取值基本相等，可令 a h i ：缸，利用地形高度h 的意义和取值，近似有h 窆h i k 五，所以 百 e l u h g ( 2 - 8 ) 从上式可以分析参数g 和h 对平均起伏长度e l u 的作用。例如，在g 一定 的条件下，当h 增大时，表示地形相对高度差增大，特殊地形所占据的区域也增 加了，则地形起伏的区间也相应的变大了：在h 一定的条件下，当g 增大时，表示 地形相对起伏程度增加，特殊地形所占据的区域相对的变小了。 ( 3 ) 地形地物参数c 作用区地形地物参数c 定义为单位面积平均地形地物占据的地域大小的比值 系数，如图2 5 所示： 9 图2 5 作用区内的地形地物参数c f i g2 - 5t e r r a i np a r a m e t e ri na c t i o na 嗽 c = 告= 芝可乃( 2 - 9 ) o i = i b _ 水平面内的有效反散射体的占地特性面积；k 一观察区水平面内的有效反 散射体数目；一第i 个有效反散射体的平均占地面积( m 2 ) ；s 一观测作用区面积 ( m 2 ) ； 为便于理论分析，式( 2 9 ) 简化为： c s = b ( 2 1 0 ) 可以看出参数c 的意义和作用：例如，在s 一定的条件下，当c 增大时，表 示地形粗糙程度增加，特殊地形所占据的区域也增加了，则地形地物的有效数目 也相应的变大了：在c 一定的条件下，当s 增大时，表示在一定的粗糙程度地形中， 所研究对象的作用区扩大，特殊地形群所占据的区域相对的增加了，则参与反散 射作用的地形地物的有效数目也相应的变大了，则地形起伏的区间也相应的变小 了。 以上是针对大尺度衰落相关特性进行的介绍，由于电波传播环境的复杂性， 通常很难得到对场强确定性的描述，因此对于大尺度衰落的研究，通常是建立在 各种实测得出的传播模型的基础上的，最常见的是用来预测城区信号时使用的 0 k u m u r a 模型啪_ ，同时还有预测不规则地面中值传输衰落的l o n g l e y - r i c e 模型 哑1 ，预测大尺度衰落和不规则地型的d u r k i n 模型以及预测宏蜂窝系统路径损耗的 o k u m u r a - h a t a 模型啦3 1 等适用于多种情况下的场强预测模型。通过这些模型的建立， 利用多种修正因子，可以大致得到大尺度衰落的中值电平( 对应于路径损耗) ，由 于模型是对较大范围内场强的预测，所以没有考虑快衰落的影响，因此对于某一 点处精确的场强值( 小尺度衰落的中值电平) ，这些模型的精度往往是远远不够的， 需要通过场强测试的方法，利用对实际传播路线进行场强测试来获得某点处精确 的场强值。 1 0 j 匕塞交通太堂亟堂焦论塞玉绔鱼波佳搔挂性 2 2多径衰落 多径衰落又称小尺度衰落，是指无线信号经过短时间或短距离传播后其幅度 快速衰落，以致阴影衰落损耗的影响可以忽略不计。这种衰落是由于同一传输信 号沿两个或多个路径传播，以微小的时间差到达接收机时相互干涉所引起的。 通常基站天线高度高于基站附近的散射体( 如建筑物、树等) ，但是移动台的 位置较低，低于周围的散射体，因此在基站和移动台之间通常是一条非视距无线 传播路径。其结果是无线电波只能通过反射、绕射和散射等传播途径建立基站和 移动台之间的无线链路。特别是在移动台处，平面波将从各个不同方向并以不同 的延迟时间到达，即通过多条传播路径到来的平面波在接收天线处进行矢量叠加 产生一个合成接收信号。如果移动台正在运动或者散射环境有变化，那么空间变 化的合成接收信号的幅度和相位将随时闻发生变化。由于多径传播引起的衰落一 般称为多径衰落，多径衰落的随机变化在统计特性上服从瑞利分布或莱斯分布。 2 2 1多径径数分布的统计特性 由于无线场强的快速波动就是由多径效应产生的，所以对于多径效应的认识， 有利于掌握场强的快速波动规律，在进行一些研究时，通常假设径数是无限多的， 但实际上多径的径数通常是有限的，并且是一个随机过程。多径信道模型对于场 强分布形式起着关键性作用，因此它对在此基础上进行的场强测量方法的研究也 起着重要的作用。由于g s m r 通信环境、地域的复杂性，至今仍未能很好地建立多 径传播的理论模式，其中多径径数分布正是主要问题之一。 通过已有的文献资料，可以知道t u r i n ，s u z u k i 等人根据实验提出多径径数分 布服从泊松分布和修正泊松分布假设啪瑚1 ：赵庆安博士提出在高速铁路环境下窄带 信道模型，以移动台为观测点，定义时延观测窗，由随机理论得出时延观测窗内 径数分布为泊松过程盯1 。e 2 4 做了许多有意义的工作，但在考虑径数变化时，假定 它在一个无限大的区间变化，且假定随着径数的无限增加，其继续增加的概率为常 数。显然这两个假定并不符合实际情况。通常认为在铁路环境中列车在任意位移 点上的径数时延分布服从泊松过程，而对于运动过程中径数变化应为马尔可夫生 灭过程。 下面来看一下多径径数分布的统计特性。 首先以机车台为观测点，若此时机车台离基站距离为d ，此时电波传播时间为 t = d c ，其中，c 为电波传播在自由空间的速度。电波从基站到小区覆盖边缘所需 时间为咄，则眦- t 为机车台所能观测到的最大传播时延，这里将其定义为观测 时延窗。这种相对时延径数分布有如下特点： 径数的变化仅与其初始状态有关，其变化量有限且在互不重叠的时间间隔内 相互独立：以移动台为观察点，时间间隔越大，径数发生改变的可能性越大，但 在充分小的时间间隔内，径数改变两个以上的概率很小：在同一类型地区，沿任 意方向运动的机车移动台在某一时亥b 接收到的电波径数，只与他前一时刻接收到 的电波径数有关：经过不同类型地区时，径数在任一时间间隔内的变化量与该类 型地区的地理参数有关。 可将t 一一t 观察到的电波径数用一个随机过程n ( t ) 描述。以 n ( t ) ，t o 表示在时延间隔 0 ，t 内出现的质点数。 n ( t ) ，t 0 ) 是一个状态区非负整数、时 间连续的随机过程，是典型的一个计数过程。 令n ( t ) 一n ( t 。) = n ( t 。，t ) ，t 0 它表示时延间隔 0 ，t 内出现的径数。则在 0 ，t 内出现k 条路径的概率为： p k ( t o ，t ) = p n ( t o ，t ) = k ) ，k = 0 , 1 ，2 ( 2 1 1 ) 上述分布特点满足： p t ( t ，t + a t ) = p n ( t ，t + a t ) = l = 2 a t + o ( a t ) ( 2 1 2 ) p j ( t ，t + t ) = p n ( t ，t + t ) = 2 ) = o ( t ) ( 2 1 3 ) j = 2j = 2 根据概率理论，把满足上述特点的计数过程 n ( t ) ，t 0 ) ，称作强度为五的泊 松过程，其中旯与铁路地理环境有关恤】。由上面条件经过一系列推倒可以得到： 当n ( t 。，t ) = k 时的概率口1 ： p k ( t o , t ) ；掣e x p 一a ( t - t o ) ，t t o , k = o ，1 0 2 ( 2 - 1 4 ) 由于增- m _ n ( t 。，t ) = n ( t ) - n ( t 。) 的概率分布只与时延差t - t o 有关，所以强度为 名的泊松过程是一个齐次的独立增量过程，且其增量是服从参数为名的泊松分布。 根据随机变量的数字特征可以知道： e n ( t o ，t ) 】= v a r n ( t o ，t ) 】- 2 ( t - t o ) ( 2 1 5 ) 也就是说，时间t t 。内，径数增j 妻n ( t 。，t ) 的平均数量为a ( t - t 。) 。 考虑到小区覆盖半径，电波所能走过的最长路程近似为小区半径，故取t 为 基站到达小区边沿处所需要的传播时间。所以有t t o = l ) - - o ，假设n ( t 。) = o ，则 多径径数泊松分布的均值为： e n ( t ) 】_ ) t ( t - t o ) = 斋孚= 面c ( d - d ) ( 2 - 1 6 ) 假设c = 0 3 ，e l u = i o o m ，d = 6 k m ，d = 2 k m ，则径数的均值e n ( t ) 】= 1 2 ；若d = 4 k m ， 则e 【n ( t ) = 6 。由此可以看出，当移动台远离基站时，多径径数的均值会逐渐减小， 1 2 这一点也是符合实际情况的，因为当距离基站越远，多径波到达移动台时信号越 微弱，只有当满足一定强度的多径信号才会被接收机识别，所以有效的多径径数 会减少。 以上就是多径径数的泊松分布模型，它相当于用一个时间的范畴代替了空间 上移动台的运动，站在一点，假设周围环境不变，根据径数到达的时间前后来统 计，而并非是针对不同的地点d ，因此没有考虑每一点周围传播环境的变化。当考 虑列车运行的整个路线时，相当于考虑多个点的泊松分布。 2 2 2 多径径数变化时间间隔的分布 在实际的多径传播问题中，通常对径数的观察，不仅仅是对相对于一定的时 间间隔中出现的径数数目计数，还要充分考虑到由于运动影响，时延径数变化的 速率是不同的。因此对记录到的一定取值的径数所需要的时间进行计时。例如， 在研究分析多径径数变化的时候，对于某一径数取值其变化的频率和持续时间( 或 路程距离) 需要做一个统计分析。 以x n ( n 1 ) 表示第n 条多径到达的等待时间，下面求出x n 的分布函数。 根据x n 的定义可知： x 。 t ) = n ( t ) = 1 一p x 。 t ) = l p n ( t ) n ) ：兰e - 2 t 譬，t 0 ( 2 - 1 7 ) 对上式对t 求导，得到x n 的概率密度为： 删= 筹e 柏，t o ( 2 - 1 8 ) 也就是说泊松过程的等待时间服从x n 分布。对于第一条多径到达的等待时间 x 。，它服从下面分布： f x 。( t ) = 加础，t o ( 2 1 9 ) 假设王= x ；一x i _ 1 ，2 表示出现n 一1 径时延波与出现n 径时延波的时 间间隔，则称 王，i l 为到达时间间隔序列。王= x ，所以王服从指数分布。对 于i 2 ，通过求t = t 。条件下，t i 的条件分布函数，得到相应的条件概率密度为 f t i h ( t k 。) = 2 e - a tt 0 ，通过对h 积分，最后得到t i 的概率分布为： k ( t ) = ；r e - a t ，t 0( 2 2 0 ) 这个密度与i 无关，因此，径数时间间隔序列 t i ) 服从同一个指数分布。还 可证明t i 间是相互独立的随机变量。对比与标准的指数分布，可以得到9 = 1 2 ， 表示径数变化时间间隔的大小。 下面来看，参数五与哪些因素相关：当机车台以很低的速度在反散射体之间运 动时，径数出现变化的时间间隔平均要长一些：而当机车台以很高的速度在反散射 体之间运动时，径数出现变化的时间间隔平均应该要短一些。由于高速下电波径 数变化的频率和持续时间加快，应对2 进行修正以体现速度对到达时间间隔分布 的影响，通过上述分析，可以确定p 与速度v 成反比，按照李博士的假定阱1 ，并通 过简单的推导m 3 可将时延间隔的动态参数表示为： 护：e l u 2 ：即名：二蔓( 2 2 1 ) ve l u 由于多径衰落就是由电