移动通信课程设计—链路预算模型(含源程序).docx

3链路预算模型3.1概述移动通信系统的性能主要受到无线信道特性的制约。发射机与接收机之间的传播路径一般分布有复杂的地形地物，而电磁波在无线信道中传播受到反射、绕射、散射、多经传播等多种因素的影响，其信道往往是非固定的和不可预见的。具有复杂时变的电波传播特性，因而造成了信道分析和传播预测的困难。影响无线信道最主要的因素就是信号衰减。在无线通信系统中，电波传播经常在不规则地区。在估计预测路径损耗时，要考虑特定地区的地形地貌，同时还要考虑树木、建筑物和其他遮挡物等因素的影响。在无线通信系统工程设计中，常采用电波传播损耗模型来计算无线链路的传播损耗，这些模型的目标是为了预测特定点的或特定区域的信号场强。常用的电波传播模型损耗分为宏蜂窝模型和室内模型两大类。其中宏蜂窝模型中使用最广泛的是Okumura模型，还有建立在Okumura模型基础上的其他模型，如Okumura-Hata模型，COST-231-Hata模型，COST-231 Wslfisch-Ikegami模型等；室内模型有衰减因子模型，Motley模型，对数距离路径损耗模型等。下面就着重来讨论这些模型并对部分模型进行仿真分析。3.2宏蜂窝模型3.2.1 Okumura模型（1）概述Okumura模型为预测城区信号时使用最广泛的模型。应用频率在150MHz到1920MHz之间（可扩展到300MHz），收发距离为1km到100km，天线高度在30m到1000m之间。Okumura模型开发了一套在准平滑城区，基站有效天线高度h_b为200m，移动台天线高度h_m为3m的空间中值损耗（Amu）曲线。基站和移动台均使用自由垂直全方向天线，从测量结果得到这些曲线，并画成频率从100MHz到1920MHz的曲线和距离从1km到100km的曲线。使用Okumura模型确定路径损耗，首先确定自由空间路径损耗，然后从曲线中读出Amu(f,d)值，并加入代表地物类型的修正因子。模型可表示为: （3.1）Okumura发现， 其中，L50(dB)为传播路径损耗值的50%（即中值），LF为自由空间传播损耗，Amu为自由空间中值损耗，G(hb)为基站天线高度增益因子，G(hm)为移动天线高度增益因子，GAREA为环境类型的增益。（注： 天线高度增益为严格的高度函数，与天线形式无关）。Okumura模型完全基于测试数据，不提供任何分析解释。对许多情况，通过外推曲线来获得测试范围以外的值，但这中外推法的正确性依赖于环境和曲线的平滑性。 Okumura模型为成熟的蜂窝和陆地移动无线系统路径预测提供最简单和最精确的解决方案。但这种模型的主要缺点是对城区和郊区快速变化的反应较慢。预测和测试的路径损耗偏差为10dB到14dB。（2）中等起伏地上市区传播损耗的中值在计算各种地形。地物上的传播损耗是时，均以中等起伏地上市区传播损耗的中值或场强中值作为基准，因而将其称作基准中值或基本中值。如果Amu(f,d)曲线在基准天线高度下测的，即基站天线高度hb=200m，移动台天线高度hm=3m。中等起伏地上市区实际传播损耗（LT）应为自由空间的传播损耗(LF)加上基本中值Amu(f,d)（可查得）。即： （3.2）如果基站天线高度h_b不是200m则损耗中值的差异用基站天线高度增益因子G(hb)表示，当移动台高度不是3m时，需用为移动天线高度增益因子G(hm)加以修正。中等起伏地上市区实际传播损耗（LT）为： （3.3）（3）郊区和开阔地传播损耗的中值 郊区的建筑物一般是分散的、低矮的，故电波传播条件优于市区。郊区的传播损耗中值比市区传播损耗中值要小。郊区场强中值与基准场强中值之差定义为郊区修正因子，记作Kmr 。 开阔地的传播条件优于市区、郊区及准开阔地，相同条件下，开阔地上的场强中值比市区高近20dB。Q0表示开阔地修正因子，Qr表示准开阔地修正因子。（4）不规则地形上传播损耗的中值 实际的传播环境中，如下一些地形需要考虑，用来修正传播损耗预测模型，其分析方法与前面类似。丘陵地的修正因子Kh孤立山丘修正因子Kjs斜坡地形修正因子Ksp水陆混合路径修正因子Ks（5）任意地形地区的传播损耗的中值任意地形地区的传播损耗修正因子KT一般可写成 （3.4）根据实际的地形地物情况，KT修正因子可以为其中的某几项，其余为零。任意地形地区的传播损耗的中值 （3.5）式中， 3.2.2 Okumura-Hata模型（1）概述Okumura-Hata模型在900MHz GSM中得到广泛应用，适用于宏蜂窝的路径损耗预测。该模型的主要缺点是对城市和郊区快速变化的反应快慢。预测和测试的路径损耗偏差为10到14dB。Okumura-Hata模型是根据测试数据统计分析得出的经验公式，应用频率在150MHz到1500MHz之间，并可扩展3000MHz;适用于小区半径大于1km的宏蜂窝系统，作用距离从1km 到20km 经扩展可延伸至100km;基站有效天线高度在30m到200m之间，移动台有效天线高度在1m到10m之间。Okumura-Hata模型路径损耗计算的经验公式为： （3.6）式中，fc（MHz）为工作频率； hte（m）为基站天线有效高度，定义为基站天线实际海拔高度与天线传播范围内的平均地面海拔高度之差；hre（m）为终端有效天线高度，定义为终端天线高出地表的高度； d（km）：基站天线和终端天线之间的水平距离；(hre) 为有效天线修正因子，是覆盖区大小的函数，其数字与所处的无线环境相关，参见以下公式。 （3.7）Ccell：小区类型校正因子，即 （3.8）Cterrain：地形校正因子，地形校正因子反映一些重要的地形环境因素对路径损耗的影响，如水域、树木、建筑等。合理的地形校正因子可以通过传播模型的测试和校正得到，也可以由用户指定。（2）Okumura-Hata模型仿真Okumura-Hata模型是预测城市及周边地区路径损耗时使用最为广泛的模型。它基于测试数据所作的图表, 不提供任何的分析解释。工作频率在150MHz到1500MHz之间, 并可扩展3000MHz; 作用距离从1km 到20km 经扩展可延伸至100km; 基站天线高度在30m 到200m 之间, 经扩展可延伸至1000m;移动台天线高度从1m 到10m。Hata模型则根据Okumura图表数据, 经曲线拟合得出一组经验公式。它以市区路径传播损耗为基准, 在此基础上对其他地区进行修正。实测中在基本确定了设备的功率、天线的高度后，可利用Okumura-Hata模型对信号覆盖范围做一个初步的测算。损耗单位为dB。 以下就是仿真过程，仿真所用程序见附录，仿真得图形如图3-1和3-2所示：图3-1 Okumura-Hata模型（d=0:100km; f=450MHz; h_m=5m;c_t=0;）图3-2 Okumura-Hata模型（d=0:100km; f=900MHz; h_m=5m;c_t=0;）从仿真结果中可以看出，中小城市和大城市地形地物基本上差别不大，而移动台高度、频率、基站高度一定的情况下，损耗曲线基本上是重合的;从仿真结果得知，在010km范围中损耗急剧上升，10km之后信道的衰减虽然也是随着距离的增加也有增大的趋势但相比之下，衰减更为平缓，从图中不难看出，在相同的频率下中小城市和大城市的衰减最为严重，郊区次之，农村的衰减最少，这是因为在城市当中造成衰减的因素更多。此外，在其他条件不变的情况下，频率越大，衰减也就越大。Okumura-Hata模型适用于大区制移动系统，但是不适合覆盖距离不到1km的个人通信系统，Okumura-Hata模型基站天线高度高于其周围屋顶的宏蜂窝系统，因为在宏蜂窝中，基站天线都安装在高于屋顶的位置，传播路径损耗主要由移动台附近的屋顶绕射和散射决定。Okumura-Hata模型的建模不仅为蜂窝移动和陆地无线信道传播损耗的预测提供了方便实用的可视化解决方案, 而且解决了在无线信道建模中存在的人机交互性差, 对模型进行参数分析、综合计算及全过程演示困难的问题。3.2.3 COST-231 Walfisch-Ikegami模型（1） COST-231 Walfisch-Ikegami模型的基本原理COST-231 Walfisch-Ikegami模型广泛地用于建筑物高度近似一致的郊区和城区环境，它可用于宏蜂窝及微蜂窝作传播路径损耗预测，经常在移动通信的系统（GSM/PCS/DECT/DCS）的设计中使用。COST-231 Walfisch-Ikegami模型是基于Walfisch模型和Ikegami模型得到的，该模型也考虑了自由空间的路径损耗、散射损耗以及由建筑物边缘引起的附加损耗，其使用范围为频率f在8002000MHz之间，基站天线高度h为450米，移动台天线高度hm为13米，距离d为0.025km。图3-3为COST-231 Walfisch-Ikegami模型的示意图。图3-3 COST-231 Walfisch-Ikegami模型的示意图COST-231 Walfisch-Ikegami模型分视距传播（LOS）和非视距传播（NLOS）两种情况计算路径损耗。视距（LOS）传播路径损耗为 （3.9）式中，Lf的单位为dB，的单位为MHz，的单位为km。在非视距传播中，总的路径损耗包括自由空间传播损耗（Lfs），屋顶至街道的绕舌及散射损耗（Lrts），多重屏障的绕射损耗（Lmsd）。其路径损耗 （3.10）式中：Lfs为自由空间的路径损耗，其依赖于载波频率和距离，具体表达式为 （3.11）从式（3.9）中可以得出：Lfs虽频率增加而增大，随距离的增加也增大。Lrts为屋顶到街道的绕射和散射损耗，其取决于频率、街道宽度、移动台的高度以及街道相对于基站、移动台连线的方位，具体表达式为： （3.12）这里， 式中，Lori是考虑到街道方向的实验修正值，且各项参数为 （3.13）从式（3.12）中可以得出：Lrts虽街道宽度增加而减少，虽建筑物增加而增大。Lmsd多重屏障的绕射损耗依赖于建筑建的距离、基站和移动台的高度以及载波频率、基站高度和屋顶高度。具体表达式为： （3.14）式中，Lbsh和Ka表示由于基站天线高度降低而增加的路径损耗；Kd和Kf为Lmsd与距离d和频率f相关的修正因子，与传播环境有关，各项参数的值为 （3.15） （3.16） （3.17） （3.18）从式（3.15）中得出：Lbsh虽建筑物间隔增大而减少；当基站天线高于屋顶（）时，将导致54dB的损耗，当天线低于屋顶时将导致多余54dB的损耗，此时当链路距离相当小（1 （3.27）其中，i表示多径传播中的一根射线在传播过程中经历的反射次数，（对于非视距传播情况下，则i0）；l表示经历了i 次反射的第l条多径分量；k表示第il条射线的第k次反射。，是载波的波长。是由于对散射体的反射而造成的路径损耗，用来表征第il条多径分量经过k次反射之后的能量损失，单位为dB。是由于天线方向性等因素造成的能量损耗，单位也为dB 。（i）为Dirac-函数； 是第il条射线的路径长度，1是远场辐射条件的要求。由于实际传播环境中反射的复杂性，可以被建模为一个呈正态分布的随机变量，即。考虑了多径分量在传播过程中与散射体碰撞产生的反射损耗之后，利用电磁波传播的概率模型，在NLOS情况下，制定位置r处的接受功率可以计算如下： （3.28）式中是发射功率，分别是发射增益和接收增益，是在连续情形下从原点出发，经过i次反射，最后到达位置（x，y）的随机射线的概率密度函数。在二维平明中，我们主要研究Euclid距离度量下的连续情形随机射线的概率密度函数为： （3.29）式中为一个约束参数，一般可以令，k表示反射的次数。是二维渗流网格中一个非常重要的几个参数，定义为网格中非空格子之间的平均距离，写为，其中，a是网格的间隔，p是网格为空的概率。不失一般性，我们可以将参数先设置为：，经过严格的数学推导，可以得到Euclid距离度量下的随即网络信道中（x, y）处的接受功率为： （3.30）其中C为常数，是初始损耗量，3.3.3对数距离路径损耗模型室内无线信道与传统的无线信道相比，具有两个显著的特点：其一，室内覆盖面积小得多；其二；收发机间的传播环境变化更大。研究表明，影响室内传播的因素主要是建筑物的布局，建筑材料和建筑类型等。室内通道分为两种，一种是视线可及的信道，另一种是受到不同程度阻隔的通道。建筑物有许多不同的间隔方式，它们的实体和电气特性也差异很大，很难靠着通用模型来分析室内信道。下列方程式是利用对数距离路径损耗模型所得到的室内信道实际路径损耗模型： (3.31)其中X是以分贝为单位的零平均值高斯随机变量， 则是标准差。如果为固定装置，则可的影响忽略不计。利用式(3.32)计算式（3.31）中距离的路径损耗值，再将结果代入式（3.31）即可得到： (3.32) (3.33)n的值不会随频率改变太多，但会受周围环境和建筑物类型影响。 建筑物内的传播模型包含建筑物类型和障碍物的影响。此模型不但有弹性，还能将路径损耗测量值与预测值间的标准差减到4dB左右，胜过仅使用对数距离模型是的13dB，式(3.34)衰减因子模型； (3.34)其中nSF代表同楼层测量时的路径损耗指数，FAF则是 很多研究表明，无论室内与室外，平均接收信号功率距离的对数衰减。而室内路径损耗遵从公式： (3.35)其中，n为路径损耗指数，表明路径损耗随距离增长的速率，它依赖于周围坏境和建筑物类型。d0为近地参考距离，pl（d0）为参考路径损耗，由测试决定，d为收发天线之间的距离。标识标准偏差为的正态随机变量，考虑环境杂乱因子。该模型可用于无线系统设计和分析过程中，对任意位置接收功率进行计算机仿真。3.4小结移动通信系统与固定通信系统基本区别在于信号的传播特征不同，信号传输过程很难确定，尤其是在室内环境和室外环境中，移动通信信道在这些条件下的复杂性使得无法推导出能估计任一点给定点上的信号场强值的模型。移动通信系统的设计人员利用的模型，要么就是统计的和近似地反映真实环境的，要么就是需要功能强大地计算机来进行计算，已获得更确切的结果。如果要采用更为精确的方法，则需要知道传输环境的详细、精确的数据（如建筑物的位置和尺寸、类型等）。因此，在系统设计阶段运用这些模型进行传播预测是非常重要的，对蜂窝系统尤其是这样。附录 Okumura-Hata模型源程序clc;clear all;disp(please input d= ?(0:100)d=input(d= );disp(please input f = ?(150:1500)f=input(f= );disp(please input h_m= ?(1:10)h_m=input(h_m= );disp(please input c_t=?)c_t=input( c_t= ) %地形校正因子，本程序中取为零l_p1=okumura_hata_mode(f,h_m,d,1,1,c_t); %中小城市okumura_hata_model_p2=okumura_hata_mode(f,h_m,d,2,1,c_t); %大城市（f=300MHz)okumura_hata_model_p4=okumura_hata_mode(f,h_m,d,2,2,c_t); %郊区okumura_hata_model_p5=okumura_hata_mode(f,h_m,d,3,3,c_t); %乡村okumura_hata_modeplot(d,l_p1,-r,d,l_p2,-r,d,l_p3,-r,d,l_p4,.,d,l_p5,.m);xlabel(距离 /km);ylabel(路径损耗 /dB);title(Okumura-Hata模型路径损耗);legend(中小城市,大城市f=300MHz,郊区,乡村,location,best) ;function l_p=okumura_hata_mode(f,h_m,d,q,p,c_t)if q=1&p=1 a=(1.1*log10(f)-0.7).*h_m-(1.56*log10(f)-0.8); %中小城市，移动台天线高度修正因子 h_b=50; c=0; elseif q=2&p=1 a=8.29*(log10(1.54*h_m).2-1.1; %大城市（f300MHz)，移动台天线高度修正因子 h_b=50; c=0; end% if q=1&p=1% c=0; %城市，小区类型修正因子c% end if q=2&p=2 c=-2*(log10(f/28).2-5.4; %郊区，小区类型修正因子c a=(1.1*log10(f)-0.7).*h_m-(1.56*log10(f)-0.8); h_b=100;elseif q=3&p=3 c=-4.78*(log10(f).2-18.33*log10(f)-40.98; %乡村，小区类型修正因子c a=(1.1*log10(f)-0.7).*h_m-(1.56*log10(f)-0.8); h_b=100;endl_p=69.55+26.16*log10(f)-13.82*log10(h_b)-a+(44.9-6.55*log10(h_b)*log10(d)+c+c_t;附录COST-231 Walfisch-Ikegami模型源程序：clc;clear all;f=900;d=0.02:0.01:5;y=Walfish_Ikegami_LOS(900,d);d1=0.02:0.01:5;Model=1;Hm=1.5;Hb=30;w=20;b=40;Phi=90;Hroof=15;f1=900;f2=1800;y1=Walfish_Ikegami_NLOS(Model,f1,d1,Hm,Hb,Hroof,w,b,Phi);y2=Walfish_Ikegami_NLOS(Model,f2,d1,Hm,Hb,Hroof,w,b,Phi);plot(d,y,-b,d1,y1,-r,d1,y2,:k);xlabel(距离 /km);ylabel(路径损耗 /dB);title(COST-231-Walfish-Ikegami模型路径损耗);legend(视距路径损耗f=900MHz,视距路径损耗f=900MHz,视距路径损耗f=1800MHz,location,best) ;grid;%COST-231-Walfish-Ikegami视距模型function y=Walfish_Ikegami_LOS(f,d) y=42.6+26*log(d)+20*log(f);%COST-231-Walfish-Ikegami非视距模型function y=Walfish_Ikegami_NLOS(Model,f,d,Hm,Hb,Hroof,w,b,Phi)Lfs=32.45+20*log(d)+20*log(f);%自由空间的损耗%-从屋顶到街道的绕射和散射损耗if (Phi=0)&Phi=35&Phi=55&PhiHm Lrts=Lrts;else LrtsHroof Lbsh=-18*log(1+Hb-Hroof);else Lbsh=0;endif HbHroof ka=54;elseif Hb=0.5 ka=54-0.8*(Hb-Hroof); elseif Hb=Hroof&dHroof kd=18;else kd=18-15*(Hb-Hroof)/Hroof;endif Model=1 %-Model=1;中等规模城市和植被密度适中的郊区中心 kf=-4+0.7*(f/925-1);elseif Model=2 %-Model=2;大城市的中心 kf=-4+1.5*(f/925-1);endLmsd=Lbsh+ka+kf*log(f)+kd*log(d)-9*log(b);%多屏绕射损耗y=Lfs+Lrts+Lmsd;%非视距传播路径损耗附录COST-231 Hata 模型源程序：（不同区域相同工作条件）clear;f=1800;Hm=3;Hb=150;d=1:20;C_terrian=0;Cm=3; %大城市a_Hm=3.2*(log10(11.75*Hm)2-4.97;C_cell=0;Lp1=46.3+33.9*log10(f)-13.82*log10(Hb)-a_Hm+(44.9-6.55*log10(Hb)*log10(d)+C_cell+C_terrian+Cm; %大城市损耗；Cm=0; %中小城市a_Hm=(1.1*log10(f)-0.7)*Hm-(1.56*log10(f)-0.8);C_cell=0;Lp2=46.3+33.9*log10(f)-13.82*log10(Hb)-a_Hm+(44.9-6.55*log10(Hb)*log10(d)+C_cell+C_terrian+Cm; %中小城市损耗；Cm=0; %郊区a_Hm=3.2*(log10(11.75*Hm)2-4.97;C_cell=-2*(log10(f/28)2-5.4;Lp3=46.3+33.9*log10(f)-13.82*log10(Hb)-a_Hm+(44.9-6.55*log10(Hb)*log10(d)+C_cell+C_terrian+Cm; %郊区损耗；plot(d,Lp1,m,d,Lp2,b-,d,Lp3,k);title(COST-231 Hata模型);xlabel(收发天线间的水平距离/km);ylabel(路径损耗/dB);legend(大城市损耗,f=1800MHz,Hb=150m,Hm=3m,中小城市损耗,f=1800MHz,Hb=150m,Hm=3m,郊区损耗,f=1800MHz,Hb=150m,Hm=3m,4)（同一区域不同工作条件）clear;f=1800; %大城市 Hm=3Hm=3;Hb=150;d=1:20;C_terrian=0;Cm=3; a_Hm=3.2*(log10(11.75*Hm)2-4.97;C_cell=0;Lp1=46.3+33.9*log10(f)-13.82*log10(Hb)-a_Hm+(44.9-6.55*log10(Hb)*log10(d)+C_cell+C_terrian+Cm; %大城市损耗；Hm=3;f=1800; %大城市 Hm=10Hm=10;Hb=150;d=1:20;C_terrian=0;Cm=3; a_Hm=3.2*(log10(11.75*Hm)2-4.97;C_cell=0;Lp2=46.3+33.9*log10(f)-13.82*log10(Hb)-a_Hm+(44.9-6.55*log10(Hb)*log10(d)+C_cell+C_terrian+Cm; %大城市损耗；Hm=10;f=1800; %中小城市 Hb=150Hm=3;Hb=150;d=1:20;C_terrian=0;Cm=0; a_Hm=(1.1*log10(f)-0.7)*Hm-(1.56*log10(f)-0.8);C_cell=0;Lp3=46.3+33.9*log