基于 GIS的无线网络覆盖模拟建模

朱 立, 夏 洪, 钱 敏

(东华理工大学,江西抚州 344000)

基于 GIS的无线网络覆盖模拟建模

朱 立, 夏 洪, 钱 敏

(东华理工大学,江西抚州 344000)

覆盖优化作为网络优化的一个重要分支,其前提是建立一个有效的无线电传播模式以模拟当前的网络覆盖情况。基于实测数据对 COST231-Hata经典模型实施本地化校准,并融入 GIS开发技术,搭建了一个界面化的无线网络覆盖模拟平台,实现了将信号场强值与信号传播环境结合,使得小区的信号强度分布情况得以直观呈现,并为其他优化工作提供了全程的界面支持。

覆盖模拟;地理信息系统;无线网络

随着无线通信事业的发展,用户群逐渐庞大、网络业务不断推陈出新。同时,城市建设的快速更新和扩建使网络的无线电传播环境日趋复杂化 (宋俊德等,2000)。

覆盖模拟的研究目的在于建立一个经本地化校验的吻合当地信号传播环境的小区覆盖模拟模型,使优化人员对当前网络的覆盖状况有直观的了解,可为建网之前的网络规划设计、后续基站布局的优化调整、日常的网络工程参数维护等工作提供信息平台支持。

1 对信号传播模型研究现状的分析

覆盖优化是建立在传播模型对电波衰减的预测结果上的。对于传播模型,有两个研究方向:一种是基于电磁学原理及精确数学运算的确定性建模 (Wu et al.,2006),但由于其研究极具复杂性,应用范围却十分局限;另一种为基于数理统计的经验性建模 (Buvaneswari et al.,2005),根据实地勘测数据,量化描述某一类地物环境因素参量和路径损耗之间数学关系。其中,认可度较高的有 Okumura-Hata,CCIR,COST231-Hata等。但对模型的研究或应用,大多局限在数值估算阶段,网络信号相关信息以衰减曲线,或仅是数据报表的形式提交,对网络运行状况的分析与地物环境信息结合度不高,数据表现能力不强。笔者结合 GIS开发技术,建立一个符合当地地理环境的覆盖模拟模式,并使信号数据得以图元、图层的方式与地理环境匹配显示,进而解决图形化分析网络覆盖的难题。

2 信号传播模型本地化校正

对于经典模型的校准,将对实测数据进行统计分析,再按误差最小原则通过曲线拟合得到校正公式。

2.1 路测数据的预处理

路测工作所获取的数据综合了地理信息和接收点信号强度。为保证模型校准的可靠程度,并合理地减少计算量以提高工作效率,对路测数据做如下预处理 (朱立,2009):

(1)数据取样。因信号强度将随基站辐射源—信号接收点 (T-R)距离的增加,而呈对数规律衰减(Wu et al.,2006),则样本点的取样工作按 T-R距离倍数递增的原则进行。若希望达到进一步精度可在某些重要地形处做补充采样。

(2)数据滤除。为了确保数据的准确性,首先要将不合理的数据剔除,包括在基站辐射源附近的数据:信号强度 >-30 dBm,强度过于敏感,不具代表性;与辐射源相距太远的数据:信号强度 <-130 dBm,失真大,也不适合作训练样本。

(3)数据转换。小区范围内各处的接收信号场强与信号衰减数据呈如下关系(Buvaneswari et al.,2005;郭俊强等,2008):

式中L为传播过程中的路径损耗,PR为接收功率,PT为基站辐射功率,G为各类附加增益和损耗的代数和,其取值都可通过天线参数以及业界经验标准值获取。这样,便把接收台的信号强度转换成了传播路径衰减,为信号损耗模型提供了可直接参与运算的数据。

2.2 最小二乘用于模型本地化校准

图 1为所研究小区的定位图片,经纬度标注点(22°31′30.9″N,114°2′20.652″E)为该小区基站辐射源中心所在地。基站的有关参数如下:

基站信号辐射频率为 1800 MHz;基站有效高度 (包括天线高度)为 40 m;接收台测试天线高度为 1 m;小区区域类型为城区;T-R距离为 1.5 km范围内。

参比若干经验模型的适用环境参数 (郭俊强等,2008;Masaharu,1980),选取 COST231-Hata为校准基础模型。

经典 COST231-Hata模型公式为 (郭俊强等,2008):

式中 hm为路测天线高度,f为基站辐射频率,hb为基站高度,cm为综合修正因子,d为 T-R距离。

模型校准的实质为针对不同地形环境,使上述公式系数更具本地化特征。由于笔者是基于单站点的校准,所以 hm,f,hb和 Cm参数均为确定的。对某个既定的基站覆盖区域来说,COST231-Hata公式即可表示为一个只跟 T-R距离 d有关的计算路径损耗 L的函数,其形式为:

笔者做的建模工作即要提出一组校准系数。

记采样数据有 N组,实际路径损耗记为 Li,由校准式 (2.3)预测路径损耗为。根据最小二乘数值拟合原理,希望Li与间误差在平方和程度上趋近于零,即:

即可获取修正后的参数[K0,K1],进而得到经本地化校准的信号传播模型。

3 基于 GIS的小区信号覆盖模拟

基于本地化校准的网络覆盖模型,其本地性直接体现在当地地物特征等地理信息上。电子地图是网络优化的基础,能够使网络优化工程的实施更因“地”制宜。笔者引入 GIS开发技术,将表征小区信号信息的相关数据经过地理编码匹配存储为具备地物属性的空间数据,并应客户端需求将这样的综合型数据形象地反映在以数字地图为背景的界面平台上。

有关 GIS开发,可选用了具备完善可视化图形分析功能的地图信息系统软件 Map Info(Larry et al.,2008),用于对数字地图的格式化处理;以及由Map Info公司提供的 ActivX控件——MapX(齐锐等,2003),用于 GIS的二次开发。

3.1 数字地图的获取

经定位下载该基站小区约 5 km2的卫星图片,其 jpg格式不具备任何地理空间属性。但将栅格图像做经纬度配准后,其成为具备地理坐标的 tab格式的地图文件,与地理位置相关数据建立准确的关联。

3.2 格网图的创建

格网图层的创建,是为将大范围网络划分为细小的格网区域,用以无缝地分析小区范围内的信号分布情况。如此将点图元转换成区域图元,对邻近数据做精简整合,并为信号预测提供可填充的空白网格,为覆盖模拟专题图的制作准备可渲染的图元素材。

图 2为 (5.0×10-4)0分度的格网图层叠加在小区的数字地图上,可见每个网格约为一条道路的宽度,大致符合研究精度。

这样便基本完成了项目所需的 GIS准备工作,实现了数字地图、区域划分格网图、路测数据点三个图层的有序叠加,之后的模型建立、模拟覆盖、优化调整等工作均在此 GIS平台上得以开展。

3.3 对 COST231-Hata模型的本地化校准

根据 2.2节的分析,本地化的信号损耗模型建立可转化为对式 (2.5)的求解。基于 Matlab的矩阵运算思想,模型的建立即求解如下矩阵方程:

图 1 优化区域的电子地图Fig.1 D igitalm ap of opt im ized region

以经数据预处理的 347个路测数据作为训练样本,提取它们的路径距离字段和信号衰减字段分别累加,得到系数矩阵:

单站点本地化校准的信号损耗模型简化为仅含两项修正因子、只与辐射源中心和采样点间的T-R距离 d有关的函数:

图 2 经格网划分的小区数字地图Fig.2 D igitalm ap after grid partition

3.4 模型参数的验证

以校准前的 COST231-Hata和校准后的COST231-Hata模型分别对小区范围做信号传播损耗的估测 (图 3)。通过损耗曲线的对比,明显发现校准前的损耗模型与现网路测数据存在较大程度上的偏差,其高估了环境中的信号衰减程度,而校准后的模型与当地路测值有较好的吻合。

图 3 模型校准前后的路径损耗曲线Fig.3 The curves of path-loss of pre and post Calibrat ion

将预测值与 9 308个采样点的实际路测值做误差比较 (表 1)。

表 1 模型校准前后的误差对比Tab.1 Error comparision of p re and post Calibrat ion

所以,无论在定量的误差分析上,还是预测曲线的直观比对结果,都验证了经过修正校准,所得到的模型可以更好地拟合当地的路测采样数据,能更精确地表征此类地形地貌中的电波衰减情况。

3.5 图形化模拟小区信号覆盖

校准模型的应用之一体现在对网络覆盖情况的直观模拟。为增强数据表现能力,需要把信号场强分布的数值描述做一个图形化的显示。本文考虑创建范围专题地图,用以模拟优化区域内的信号覆盖情况。覆盖模拟结果如图 4所示 (朱立,2009)。

图 4 模拟网络信号覆盖专题图Fig.4 Coverage them atic map of network signal

各信号强度值分布情况如表 2所示。

表 2 基站小区的信号覆盖专题图图解Tab.2 Illustration of coverage them atic map

对于信号覆盖盲区,要斟酌整个网络区域进行处理:若无其他基站负责该区域的服务,则可通过放置 PHS直放站、射频拉远技术等增强信号功率的方案 (Masaharu H,1980)提高盲区的信号强度,填补盲区;若整个地区基站分布已经比较密集,邻频干扰已经演化成较为严重的问题,则需通过调整基站配置,甚至采用一些先进的软硬件设备进一步降低该区域的信号强度,缩小该基站的覆盖范围以避免盲区,提高网络运行质量。

4 结语

笔者得到了一个在较高程度上吻合当地环境的损耗模型,并通过对一系列误差指标的分析比对,验证了校准模型的正确性和和相比于通用模型的优势性。最后,将修正后的模型用于对路测采样工作无法触及的区域做信息填充,并以专题图形式给出了当地网络覆盖模拟情况的图形化显示。使得网络的现存问题及各项优化结果能直观地体现在优化区域中,为无线网络厂商的运营决策解答了“在哪里”的关键性问题。

郭俊强,李成.2008.移动通信[M].北京:北京大学出版社:25-42.

齐锐,屈韶琳,阳琳赟.2003.用MapX开发地理信息系统[M].北京:清华大学出版社:52-78.

宋俊德,雷红艳,潘阳发.2000.我国无线网络规划、优化和管理的现状与发展[J].通信世界,(5):18-204.

朱立.2009.无线网络覆盖模拟与应用研究.硕士学位论文.武汉:华中科技大学图书馆.

BuvaneswariA,Graybeal J M,Hane M,et al.2005.New Optimization and Management Services for 3G W ireless Networks Using CELNET Xplorer[J].BellLabs Technical Journal,9(4):101-105.

LarryD,Paula L,Angela W.2008.Inside Map Info Professional[M].N.Y.:Thomson Learning,15-56.

Masaharu H.1980.Empirical For mula for Propagation Loss in LandMobile Radio Services[J]IEEE Transactions on Vehicular Technology,8(3):317-325.

Wu,Huang Y.2006.A NovelModel of Drive Test Data Processing in W irelessNetwork Optimization[A]. In:Yang Dacheng.The 17th Annual IEEE International Symposium on Personal,Indoor and Mobile Radio Communications[C].Helsinki:Wei Zaixue:1-4.

The Research of Coverage Simulation Model ing of Wireless Network Based on GIS

ZHU Li, X IA Hong, Q IAN Min
(East China University of Technology,Fuzhou,JX 344000,China)

As an important branch of network opt imization,the precondition of it is to establish an effective propagation model to simulate the local network coverage.This thesis actualized the localization tuning on COST231-Hata model according to Drive Test data,got new breakthrough in introducing GIS into the model application,established a graphical interface platfor m of ne twork coverage simulation,and finally realized the combination with signal data and geographic infor mation,making the displaying of the signal distribution performs visually.Also,it provides full-period interface support in the whole wireless-network optimization.

tuning coverage s imulation;GIS;wireless network

TN91

:A

1674-3504(2010)04-384-05

10.3969/j.issn.1674-3504.2010.04.014

2010-09-15

朱 立 (1984—),工学硕士,助教,主要研究方向:无线网络优化。