【无人机空地链路损耗模型的仿真建模与分析案例4000字】

无人机空地链路损耗模型的仿真建模与分析案例目录 1 1 2 4 71.1城市传播场景模型应的不同城市场景条件，本文通过SketchUp软件自带的公园、水域及其他现实城市中的物体也可表述。PIRANESI等设计软件结合使用，进一步深图3-1为三种城市区域场景模型，三种模型均属于大城市场景下的不同城市区域。根据规范[29中给出的建议，街道宽度推荐取值为双向四车道15m,双向六车道22.5m,筑物平均高度hr取值30m;(b)是高层建筑群，B取值60m,hr取值90m;(c)是一般城区，B取值40m,hr取值45m。图3-1三种城市区域场景模型1.2路径概率仿真分析为了分析UAV高度和无人机与地面移动端之间的水平距离对LoS概率的影响，使用matlab基于式(2-6)和式(2-7)做出了无人机在不同高度和不同距离下的LoS概率曲线如图3-2所示。仿真选取一般城区、密集建筑群和高层建筑群作为传播场景。图3-2LoS概率与距离和高度关系图由图3-2可以看出：(1)当无人机位于地面移动端中央上方时，LoS概率为1,此时端距离内LoS概率越低，并且建筑物高度影响效果较显著,更阻碍信号的直接传播。进一步，分析使用改进后的分类算法计算NLoS路径的性能，在matlab中分别基于式(2-6)一式(2-9)进行仿真，得出图3-3和图3-4。图3-3为UAV高度50m,无人十—REF高层建筑群从图3-3可以看出：(1)在收发端通信距离小于100m时，非视距LoS传播的概率极小，可近似等于零。(2)在100-600m范围内，随着距离的增大，REF反射路径的概率逐渐变大，但随后便下降至1000m时近乎为零。(3)DIFF绕射的变化规律与REF反射相同，但在相同条件情况下其路径发生概率高于REF。(4)在距离大时，概率REF与DIFF的和约等于NLoS,但超出这一范围后反射和绕射急剧下降导致图3-4为无人机与地面移动端距离500m,UAV高度20-200m时视距、非视距、反0图3-4通信距离一定条件下概率随无人机高度变化的关系从图3-4可以看出：(1)随着UAV高度的增加，REF和DIFF的概率逐渐减少，且200m时趋向于零。(2)当使用概率REF与DIFF的和近似NLoS这种方法时，随着建1.3路径损耗仿真分析图3-5是基于式(2-10)一式(2-35)在同一城市场景条件下所作图对四种统计性模huAv=65m,地面移动端高度hGT=1.5m,发送的频率f=1500MHz,建筑物平均高度a视距LoS视距LoS路径损耗/dB00.511.522.533.544.555.566.577.588.599.5b非视距NLoS非视距NLoS路径损耗/dB00.511.522.533.544.555.566.577.588.599.5由图3-5可以看出：(1)自由空间损耗模型在视距情况下损耗最低，这是因为该模型将发射端和接收端都看作理想点源，且传播介质是各向同性的均匀媒质不考虑其他的干扰因素。(2)由于COST231-Hata模型是在Okumura-Hata模型的基础上推广到高频段而得来的，所以两者在视距和非视距情况下的损耗估计近乎相同。(3)COST-231-Walfisch-Ikegami模型的损耗计算值小于两种Hata模型，并且因为其在LoS和NLoS场景下的计算方法不同，所以使得最终计算出的总损耗也会偏小。图3-6是基于式(2-36)一式(2-42)和表2-5在同一城市场景条件下所作图对三种半确定性模型的比较，其中a是视距路径损耗，b是非视距路径损耗。环境参数设置为无人机高度huAv=65m,地面移动端高度hGr=1.5m,发送的频率f=1500MHz,建筑物平均高度hAv=45m,建筑物间距B=40m,街道宽度w=20m,无人机到街道拐角的距离di=20m,大城市场景。b由图3-6可以看出：(1)由于三种模型应用的最大无人机到地面移动端水平距离在d=0.5-1km的视距路径上损耗值存在大的跳变，故该模型不合模型则与之相反。所以WINNERⅡ模型更利于拟合LoS路径损耗，SCME模型更利用拟合NLoS路径损耗。进一步，可将NLoS路径改进分为反射REF(reflection)和绕射DIFF(diffraction)情况，利用CI模型参数稳定性较好且适合室外场景的特点用于测量建模，计算对应的路径的损耗[7,具体如下。是一个均值为0,方差为1的标一般城区反射REF,A=2.999,B=-0.06958。(2)一般城区绕射DIFF,A=4.146,B=-0.0173。图3-7是基于式(2-10)一式(2-42),式(3-1)和表2-5在同一城市场景条件下所作图，将使用REF+DIFF计算得到的损耗与此前半耗进行比较。环境参数设置与图3-5和图3-6一致。非非由图3-7可以很明显的看出，改进后估计的损耗值远远大于改进前，再结合1.2节中图3-3和3-4的改进概率曲线，不难理解道改进后的算法通过降低概率值并提升损耗值，1.4链路总损耗仿真分析本节对2.2节路径概率和2.3节路径损耗两部分仿真进行合并，使用2.1节的链路总损耗计算方法，在1.1节中所描述的三种城市区域场景参数条件下分别计算总的链路损耗值(单位均为分贝dB)。图3-8为一般城区场景下路径概率和各模型计算得出的总路径损耗。其中a是视距总路径损耗值，d为改进后50m-1km间隔50m的总路径损耗值。环境参数设置为无人机高度huAV=65m,地面移动端高度hGT=1.5m,发送的频率f=1500MHz,建筑物平均高度hAv=45m,建筑物间距B=40m,街道宽度w=20m,街区轴线与无人机和地面移动端连线的夹角φ=90°,大城市场景。b△—IMT-Advanced模型—WINNER模型一自由空何路径衔耗模要由图3-8可以看出：(1)使用改进方法计算时，仅在小范围约500-1000m时获得REF在改进前的链路总损耗计算值非常接近，在改进后近乎趋于一致。图3-9为密集建筑群场景下路径概率和各模型计算得出的总链路损耗。其中a是视距和非视距概率，c是非视距细分的反射和绕射概率，b为改进前0.5-10k的总路径损耗值，d为改进后50m-1km间隔50m的总路径损耗值。环境参数设置为无人机高度huAv=65m,地面移动端高度hGr=1.5m,发送的频率f=1500MHz,建筑物平均高度hAv=30m,建筑物间距B=20m,街道宽度w=10m,街区轴线与无人机和地面移动端连线的夹角φ=90°,大城市场景。200040006000bb00.511.522.533.544.555.566.577.588.599.5(—WINNER模型图3-9密集建筑群场景路径概率及链路总损耗并且REF概率有明显的提高，其他仿真结果趋势基本与一般城市场景一致。图3-10为高层建筑群场景下路径概率和各模型计算得出的总路径损耗。其中a是视距总路径损耗值，d为改进后50m-1km间隔50m的总路径损耗值。环境参数设置为无人机高度huAv=65m,地面移动端高度hGT=1.5m,发送的频率f=1500MHz,建筑物平均高度hAv=90m,建筑物间距B=60m,街道宽度w=30m,街区轴线与无人机和地面移动端连线的夹角φ=90°,大城市场景。—WINNER模型一自由空间路径描耗型对比于图3-8和3-9的另外两种城市区域场景，由图3-10可以看出：(1)当环境中建筑物高度增高时，非视距路径开始占传播路径的主导，尤其是于约600-700m,且沿着两端逐渐减小。②改进的链路总损耗在约0.7-0.8km处开始下降综上所述，所得出的结论可以总结概况成为以下算(1)当无人机与地面移动端为短距离0-1km范围内时，可以选用统计性和半确定性模型。在选用统计性模型时，环境场景参数数量充足时可选用最好的COST231WalfischIkegami模型，若缺少一部分如建筑物平均高度等细微数据时可使用COST231-Hata模型和Okumura-Hata模型，而最坏情况下在只知道通信频率f和通信距离d时只能使用粗糙的自由空间路径损耗模型。特别的，当通信频率f小于150MHz或大于2000MHz时只能使用自由空间路径损耗模型和COST231WalfischIkegami模型；在选用半确定性模型时，同样的，在环境场景参数数量充足时可选用WINNERⅡ模型，反之可选用IMT-Advanced模型或SCME模型。但这里要注意的是半确定信频率(如2GHz以上时)时才会表现出较好的拟合效果