TD-SCDMA系统无线传播模型校正的工程应用研究

2011-05-24尚海波何国良中讯邮电咨询设计院有限公司四川成都610042

邮电设计技术 2011年6期

尚海波，何国良（中讯邮电咨询设计院有限公司，四川成都 610042）

0 前言

随着我国无线通信的快速发展，传播模型和本地环境的匹配程度引起了通信运营商的普遍关注，因此，有必要获得与实际环境极其相似的无线传播模型。由于移动通信是通过无线空间这一介质作为传播路径的，决定了传播路径的开放性，也使得无线电波传播环境更加恶劣，导致了无线电波传播的复杂性。因此，无线传播模型的研究对整个移动系统的发展极其重要，它的准确程度直接关系无线网络规划规模估算的准确度、基站的布局情况以及运营商的成本问题。

无线传播模型很大程度上取决于相应的传播环境，传播模型的研究可分为3类，即理论分析、现场电波实测和计算机模拟。由于无线信道的复杂性，严格的理论分析很难实现，因此在实际移动通信网络中，采用现场电波实测方法建模的较多，如Okumura模型。但由于实际无线环境的差异性，使得根据经验模型得出的场强预测与实际环境之间存在或大或小的误差。因此通用的工程方法是基于实际的无线环境，针对不同的地形、地物、地貌进行详细分类，利用专用连续波（CW）测试设备辅以专用模型修正软件，来建立适合实际的无线传播模型。

1 典型传播模型介绍

传播模型表示某种特定环境或传播路径下电磁波的传输损耗情况。基于统计分析的模型，适用于宏蜂窝信号预测，它的研究历史悠久，是一种较成熟的技术。目前，应用较广泛的模型大多是统计模型。

在传播模型校正中一般采用的是标准传播模型（SPM）。由于目前普遍采用的 Cost231-Okumura、Cost231-Hata模型不适用于TD-SCDMA系统，故相对原始标准的SPM模型在TD-SCDMA无线网络规划中应用广泛，是众多规划工具软件所支持的一种标准宏蜂窝模型。这种模型同时增加配合当地的数字地图信息，给出针对当地地物信息的地物损耗因子。从而能更加准确地预测出规划网络在当地地物下的传播特性。具体的SPM模型参见文献［3］。

2 传播模型校正

TD-SCDMA传播模型校正方法与传统模型校正方法相似，但是由于TD-SCDMA信号频段的不同，需要在传播模型校正时特别注意路测信号强度的界定、路测移动速度、路测有效长度等诸多问题，保证通过路测能搜集到足够多的有效信号点信息完成校正。传播模型校正的目的就是减小经验传播模型在该环境使用的误差。通常采用CW测试，从而获得最准确的无线信号路径损耗值，并与规划工具的场强预测结果进行比较修正，使两者之间误差的均值和方差达到最小，最终得出最能反映当地无线传播环境的参数，从而得到适用于该环境并具有理论可靠性的经验传播模型。

2.1 传播模型校正原理

移动环境中实际接收信号电平是快衰落叠加在慢衰落信号之上形成的，为了分析方便，接收信号电平函数可以表示为

式中：

x——距离

r（x）——接收信号

r0（x）——瑞利衰落

m（x）——本地均值，也即长期衰落和空间传播损耗的合成，可以表示为

式中：

2L——平均采样区间长度，也即本征长度

根据著名的李氏定理，在移动通信中，当2L取40个波长，采样点为30～50个时，能有效地达到“消除快衰落、保留慢衰落”的目的。若2L不足40个波长，平均结果将保持有微弱的瑞利衰落；若多于40个波长，则会平滑掉本地均值数据。这种方法可使测试数据与实际本地均值的偏差小于1 dB。

2.2 传播模型测试具体步骤

2.2.1 环境分类

在前期准备工作中，通常将需要进行模型校正的环境分为4类，即密集市区、市区、郊区和乡村，且基于环境的复杂性，环境的分类可能有所差异。不同环境下电波的传播行为是各不相同的，因此需要针对不同的环境进行模型校正。对于某一具体的环境分类，由于市区、商业区的建筑物分布和居住区的建筑物分布有很大的差异，甚至同样是商业区，建筑物的特征也会有很大的差异。基于这样的差异，在环境分类中，有必要将同一类环境再细分为不同的典型区域，如城市的商业区、市区的住宅区、市区的工业区等。在模型校正中，需要对这些不同的典型区域分别选点测试，取得适合这类环境的传播模型。

测试站点的选择对于测试结果有着直接的影响，需要根据测试站点选择原则进行详细筛选，尽量避免由于测试站点选择不合理造成的传播模型校正结果有误。

测试路线的先期规划可以尽量避免车辆重复行驶，减少测试时间。测试路线只是预估，还需测试时根据实际情况调整。

2.2.2 测试站点选择

对于测试站点的选择，一般性城市应遵循以下原则。

a）站点周围不能有明显的遮挡。天线周围50 m内无较大阻挡物，天线的第一菲涅尔区应确保近距离无障碍。

b）站点的天线挂高应和适用该区域模型大致需要的天线挂高接近。

c）站点应高于周围建筑物的平均高度，但不能高出太多。密集城区测试站点天线挂高应比周围平均高度高10 m左右；一般城区测试站点天线挂高应比周围平均高度高15 m左右；郊区或农村测试站点天线挂高应比周围平均高度高15～25 m。

d）各测试站点周围的地形地貌应与需要校正的模型代表的环境地形地貌一致。测试点周围环境应包含足够多的地物类型，尽量包含所代表类型区域内的各种地物类型。

e）测试站点周围应有足够大的区域进行测试，保证测试数据量的要求。密集城区、一般城区要求测试范围以测试点为半径不少于3 km；郊区、农村要求测试范围以测试点为半径不少于5 km。对于面积在2 km2内的特殊区域，不予单独列为一种类型区进行测试，例如城中村、小规模坡地。区域过小无法进行路测的，在网规、仿真中对于特殊区域可单独考虑。

f）测试站点所在楼面不能太大。如果楼面比较大，天线需要增高，否则楼面（尤其是女儿墙）对测试信号传播影响较大。

g）测试站点周围避免较大的河流、山体、坡地、矿区。

h）测试点能提供市电，并保障测试期间（一整天）不断电。

i）测试点不宜选择在2种规划区域交界处。密集城区、一般城区选取2～5个测试点，郊区、农村选取1～3个测试点。

j）对于一些小城市，由于各种类型区域较小，建议使用推荐传播模型。如客户要求进行传播模型测试，传播模型可以用一种模型表征，不需要划分为密集、一般、郊区。可以直接在市中心处选择一个典型的站点，然后围绕该站点进行测试。

对于地域比较特殊的中小城市，在实际的传播模型测试中，很难选到一个理想的测试站点。一方面由于这些城市面积比较小，可规划的测试路线较少；另一方面由于中小城市的地物环境分类不是很明显（大部分中小城市没有典型的郊区环境，通常是出了城区就是类似农村的地物环境）。

在这样的城市中选择传播模型测试站点时，尽量不要把城区类型划分为密集城区、一般城区和郊区，大部分中小城市完全可以划分为城区和郊区2种地物类型。

在城区中选择站点时，一般可选取1～2个测试站点（选取太多的站点没有太大意义，因为城区面积比较小，站点多的话大部分站点的测试路线都是重复的）；对于郊区，可选取1～2个最能代表郊区地物环境的站点。

2.2.3 测试路线选择规划

a）规划的测试路线应包括测试点周围所有方向。如某一小方向内有山体、河流阻隔，可在满足测试数据量的前提下，不对该方向进行测试。

b）规划测试路线应尽量包括该测试点所代表的类型区域内的所有地物类型。

c）规划测试路线尽量避免重复道路，避免反复测试。

d）规划测试路线以2～4车道道路为主。尽量规避大路或过小的道路。

e）规划测试路线尽量避免坡地、高架桥、海/湖/河滨路、较大较长的桥梁。

f）规划测试路线尽量避免在沿天线发射方向上延伸的道路，此类道路易出现波导效应。

g）规划测试路线要保障有足够的测试数据。在后期数据处理中，平均每6 m生成一个有效采样点。密集城区由于该类型区域较小，校模数据可以略少，有效采样点至少为6 000个；其他区域为保障校模的准确性，有效采样点需在8 000个以上。测试路线一般在60 km以上，密集城区规划测试路线至少需在36 km以上，其他类型城区规划测试路线至少需在48 km以上。

h）测试路线必须保证区域类型相同。一般来说，密集城区、一般城区测试路线范围的半径为1～3 km，郊区、农村的为1～6 km。可以牺牲少量测试数据，但必须保证测试区域的区域类型相同。

i）建议采用选择道路的方法。先跑东西向道路，再跑南北向道路，最终测试的道路形成网状结构，图1是2种理想的路线图。

图1 测试理想路线图

2.3 CW工程测试

做好以上各步骤后即可以开始测试。不同人在同一点进行测试的结果都会有一定的偏差，传播模型测试时的人为因素很重要。在传播模型测试中要着重注意以下几个方面。

a）车速控制。对于行驶的速度，基于李氏定理，在进行传播模型测试时，要保证在40个波长间隔内，采集36或最多50个数据点。这一方面要考虑测试设备的性能，也要考虑车速，车速不能太快，也不能太慢。设车速为v，在2 000 MHz的频段，40λ的长度是6 m，测试设备每秒采样n个点，则合理的车速为

扫频仪采样频率为10 ms（即n=100），得到的车速为 43.2～60 km/h；扫频仪采样频率为 13 ms（即 n=77），得到的车速为33.2～46.2 km/h；扫频仪采样频率为15 ms（即 n=67），得到的车速为 28.8～40 km/h。根据上述分析，在实际的传播模型测试中，可以根据具体情况（如所测城市的交通情况）设置合适的采样频率，以保证满足李氏定理，去除快衰落的影响。

b）测试点的采集。测试时随时控制采集软件的暂停、开始功能。重复路段、车辆停止时不采集数据。但要保证足够的采样点。

c）测试区域的控制。测试时要随时观察周围环境，避免测试路线超出测试类型。如测试密集城区时，当发现已驶出密集城区，则及时停止该方向的测试。

d）测试场强的把握。场强设置的目的是保障测试区域内能采集足够的数据。受到接收机灵敏度的限制，实际采集信号达到-110 dBm，即为信号下限。

2.4 数据处理

在实测中会出现测试点过密集、过稀疏，存在快衰落影响，取得测试数据以后，不能直接进行模型校正，还需要经过数据处理，才能保证数据的可用性。一般的数据处理步骤分为3步，即矢量平滑抽样、栅格抽样、地理平均。

2.4.1 矢量平滑抽样（保证采样点独立性）

通过李氏定理可知，当本征长度取40λ时，可使测试数据与实际本地均值之差小于1 dB。本征长度就是进行地理平均的长度。在TD主要采用的是2 000 MHz频段，发射波长为0.15 m，40λ就是6 m，即每6 m需做一次平均。

但是，GPS定位速度太慢（1 s只能定位一个点），若车速为50 km/h，则每14 m才能定位一个经纬度点。显然不能直接将测试数据做地理平均，需要在地理平均之前做离散处理。

由于扫频仪的采样速度远大于GPS的定位速度，因而在每个定位点（相同的经纬度）按时间顺序排列着很多条测量记录。可以假定每2个定位点之间（通常时间间隔为1 s）车速是匀速的，且每2条测量记录之间的时间间隔相等（在误差允许范围内这都是可以满足的），则可以将这些测量记录按时间顺序均匀分布到2点之间的路段，这样就可以满足在测试路线上每40λ长度内都有足够的点数。

若扫频仪采样频率为10 ms，而GPS采样频率为1 s，每个GPS采样点有100个测试数据，矢量平滑将按照时间连续的2个采样点间的距离以1个波长（12 cm）为单位进行离散。可按照离散后的份数进行抽样，例如2个GPS采样点间距离为1.2 m，矢量平滑后生成10个（120 cm/12 cm）个离散点。将第1个GPS采样点上的100个数据分为10组，第1个离散点的场强数据在第1组中的10个原始数据中随机抽取1个（一般抽取第1个），被抽取点的场强值为该离散点的场强值。其余离散点的场强值同理。

但如果按时间连续的2个GPS采样点间的距离过大，而首个GPS采样点的采集点过少，则此2个GPS采样点间没有矢量平滑抽样数据。例如2个GPS采样点间距离为20 m，矢量平滑分为167（2 000 cm/12 cm）个离散点，首个GPS点的RNT采集点为90个，无法给每个离散点分配场强数据。则该2个GPS采样点间没有矢量平滑抽样数据。在实际路测中经常会由于种种原因（天气、建筑物阻挡等）造成GPS短时间接收不到数据，或车速过快，产生以上这种无法生成矢量平滑抽样数据的情况。

2.4.2 栅格抽样（去除重复路线）

栅格抽样可减少近距离重复的采样点，是在矢量平滑抽样的基础上进行的。

栅格是以每个矢量平滑抽样后的数据点为中心，半径为一个波长（12 cm）的圆为一个栅格，按照文件排列顺序进行筛选。如第二个数据点，计算前一个数据点和它的距离；第三个数据点，计算第一、第二个数据点和它的距离；后面依次类推。

栅格抽样的目的是为了减少近距离（12 cm以内）重复的数据点，避免由于测试路线重复，测试车辆停止造成的数据重复。路线重复、车辆停止时未暂停测试，会造成重复、停止路段测试数据过多，影响校模结果。

2.4.3 地理平均（消除快衰落）

以上矢量平滑抽样、栅格抽样是为了保证合理的数据进行地理平均，而地理平均是真正消除快衰落影响的方法。

地理平均的目的就是消除快衰落，保留慢衰落的影响，其做平均的范围就是本征长度。做地理平均有2种方法。

一是将整个区域做栅格，栅格的边长为40λ，将落到每个栅格内的数据做算术平均，并以栅格的中心作为新的位置点。

二是由于数据基本上都是在道路上测得的，因而其位置基本成线状排列，可以沿路径等间距分段，每段40λ，将每段内的数据进行算术平均，并统一选某点为平均值的位置点。

第一种方法的好处是简单易行，运算速度快，缺点是不能保证本征长度为40λ，而是在40λ~57λ之间变动。第二种方法的好处是能保证本征长度为40λ，但比较复杂，运算速度较慢。

目前通常使用第二种方法做地理平均。按照地理平均输入文件排列顺序数点。例如从文件第1个点开始，数50个点为一组。第25个点的经纬度作为该组地理平均后生成点的经纬度，1～50个点场强数据的平均值作为该组地理平均后生成点的场强值。

2.5 模型校正

在进行模型校正时，首先设置各参数值，通常可选择该频率上的缺省值进行设置。也可以是其他地方类似地形的校正参数。然后以该模型进行无线传播预测，并将预测值与路测值作比较，得到一个差值，再根据所得差值的统计结果反过来修改模型参数。经过不断的迭代处理，直到预测值与路测值的均方差及标准差达到最小，此时得到的模型的各参数值就是所需的校正值。