3D室内高精度仿真方法研究

2017-09-15李睿佘莎麦磊鑫

移动通信 2017年15期

李睿，佘莎，麦磊鑫

3D室内高精度仿真方法研究

李睿，佘莎，麦磊鑫

（广东省电信规划设计院有限公司，广东广州 510630）

研究3D高精度室内覆盖仿真对提高规划技术水平、提升竞争力具有重要的意义，因此结合实际工程，研究一种3D高精度室内仿真方法，并侧重关键参数取值、室内覆盖评估和指标统计方法的研究。依据这种方法，可以快速准确通过仿真的形式进行室内覆盖预测，更加充分合理地评估利用覆盖预测结果，大大提高工作效率。

室内覆盖深度覆盖高精度仿真

1 引言

1.1 研究背景和意义

在规划设计阶段需要通过仿真来评估室内的覆盖效果，定位存在弱覆盖的区域，进行室内分布系统建设，或者采取部署室外小基站、分布系统等综合覆盖手段，解决深度覆盖问题，提升用户感知。传统的无线网络规划仿真主要针对室外覆盖进行二维平面上的预测，而3D高精度仿真可以对室内覆盖进行立体的精细化的评估，3D高精度仿真是全新的仿真技术和重要的规划分析手段。研究3D高精度室内覆盖仿真对提高规划技术水平，提升竞争力具有重要的意义，因此本文接下来将对3D室内高精度仿真方法进行研究。

1.2 3D室内高精度仿真概述

3D室内高精度仿真针对的是室外站点对建筑物楼层内的仿真覆盖预测，实现预测区域范围内高层乃至超高层建筑物内部各层的网络信号情况，采用的地图精度为5 m地图，地图需包含建筑物高度信息和建筑物矢量数据。

基于仿真性能以及操作界面友好等因素考虑，Forsk公司的Atoll应用较广泛。本文的3D室内高精度仿真方法的研究即基于Atoll仿真软件。

3D室内高精度仿真流程：1）新建仿真项目：一个项目即一个工程，首先在Atoll中新建一个工程；2）导入电子地图：涉及坐标系设置，栅格地图、3D矢量地图的导入；3）设置校正传播模型；4）导入工参信息：涉及Sites表、Transmitters表、Cells表信息的导入设置；5）绘制计算区域：根据研究需要来绘制计算区域，计算区域过大会导致整个仿真计算时间过长；6）计算路损；7）多楼层覆盖预测；8）Google Earth呈现；9）数据提取和分析。

操作流程图如图1所示：

图1 3D室内高精度仿真操作流程图

2 关键参数取值研究

2.1 室内外穿透损耗实测结果

不同建筑墙体材质穿透损耗实测统计值如表1所示：

表1 不同建筑墙体材质穿透损耗实测统计值

上述测试数据针对室外信号穿透单面墙体至室内终端使用位置的穿透损耗，适用于对已知建筑墙体材质、位置和构造的重点建筑单独建模。

此外，还需要对一定区域内的建筑进行整体分析，这些区域存在大多数建筑比单面建筑墙体构造更复杂的情况。

在实际无线传播环境中，针对一定区域内无法确认详细建筑墙体构造等信息的批量建筑，可以进行建筑整体的建模。根据建筑本身的用途分类，具有相同或相似功能的建筑体也同时具有相同和相似的建筑材质、位置和构造风格，例如部分大型医院的墙体因为其设备功能的需求，建筑墙体的材质和厚度会具有通性的特点。

根据不同建筑物类型进行抽样测试，得到如表2所示的结果，高档酒店和大型医院的穿透损耗较高，都超过20 dB；普通住宅的穿透损耗在14 dB左右。

表2 不同类型建筑物穿透损耗实测统计值

上述测试数据针对室外信号穿透建筑整体至室内终端可使用位置的穿透损耗，适用于对建筑墙体材质、位置和构造未知的批量建筑区域进行整体建模。

2.2 室内外穿透损耗设置调整方法

对每一栋建筑赋予穿透损耗时，如果建筑物数量不大，可手动定义重点建筑的穿透损耗；如果建筑物数量较大，可以根据建筑物中心点所处的地图位置进行地貌类型分类，从而分类定义其穿透损耗。

从建筑类型整体分类，主要区分设置的建议值如表3所示。

此表仅对仿真定义的building类型均值配置，对于一些特别的重点建筑，比如高度、覆盖面积较大（大于一定限值）的建筑，仍需手动确认其墙体材质等详细信息。

在crosswave预测模型中，上述的配置请添加到buildings vector的tab图层中，分属两个名为Outside_ Inside和Inside_Inside的列中，在导入到模型工程中之后，在模型选项内，务必在crosswave模型属性页的Propagation选项卡中勾选Losses from 3D building vectors，这样在仿真运算的时候为每一个building vector的polygon读取损耗。

表3 仿真室内外穿透损耗设置建议值

通过材质区别或功能区别对不同建筑的穿透损耗进行建模，有助于提高3D室内高精度仿真的精度和效率。

3 室内覆盖评估和指标统计方法研究

3.1 指标数据输出结果解析

（1）数据输出原始结果

室内3D仿真输出结果的列表头（精度级别）：划定区域、划定楼宇编号、每栋楼宇一层图例（内含总和以及每一种图例信息）等。

室内3D仿真输出结果的行表头（分类）：表面积、表面积占比、每种包含在内的地物类型定义下的面积和面积占比等。

图2示例为某地市全球通大厦及其周边小范围区域内楼宇3D高精度仿真输出报表。

（2）数据输出结构解析

图2的第一级行表头为该次仿真指定分析的楼宇，第二级行表头为楼宇分层结构，分为了1.5 m、4.5 m等高度的多层覆盖信息，第三级行表头为指定的图例部分，其中每一层有对应的图例划分部分的覆盖面积（若选中百分比，将在后续中对应体现）。

图2的各个列表头在地物类型上分别划分了存在的各building类型、对应的面积（或百分比），若划分到每一栋building的每一层精度，则如下所述：

图2中Name列标识为Hot-Spot：83224（即指定的建筑ID）区域内的覆盖情况报表。此表后续的信息通常只在其中一种building类型中有数值（每一栋building通常只对应一种类型），可以看出，此表面积信息都是0.000025的整倍数，这是因为在此工程中使用的是5 m×5 m的计算精度，0.000025即为最小计算单元格。此表内含该建筑室内每一层的覆盖情况。

综上，我们获取3D高精度仿真下的基础数据，通过对该部分数据进行数学化的统计分析，即可得出需要分析的覆盖问题关键点。

3.2 数据统计评估方法

可以得到不同精度等级的数据统计结果，分别精确到整个仿真区域、仿真区域内的每一栋楼宇、每一栋楼宇内的每一层。建议小范围内使用高精度生成报表，如果polygon范围过大，不建议精度太高，否则会导致数据量巨大。

生成指定区域（building数量不宜过多）内每一栋building及其每一层精度的报表方法如下（在所需的多层图例计算出结果之后进行如下操作）：首先对指定区域内的building单独从整个仿真区域中剪切出来，构成一个新的tab图层，其范围内每个polygon对应表中存储相关信息。指定区域如图3所示：

图2 某地市全球通大厦室内3D仿真原始输出结果（部分示例）

图3 3D室内高精度仿真楼宇切割

用于切割的相关信息至少要有每栋建筑的唯一标识（此工程中为Planet_Id），如图4所示：

图4 3D室内高精度仿真楼宇切割后的图层

然后在工程的GEO窗口内的Zone目录下的Hot Spots图层中导入上面新构成的tab图层。图5（a）为未导入Hot Spots的图层，图5（b）为导入Hot Spots的图层，可见其每一栋建筑轮廓即为导入的每一个Hot Spots。

图5 导入切割后的建筑物图层前后对比

然后对所计算的prediction进行Generate Report，其中，针对仿真数据分析所需进行选择，如图6所示：

图6 预测报告数据勾选

在列中选中了每栋建筑的唯一标识（Hot Spots：Planet_Id），以便在报表中进行后续区分。生成的报表视所选建筑物数目、楼层高度、总面积情况产生输出，根据信号覆盖达标的相关要求，进行详细的数据分析。

4 工程仿真结果实例

以某大学仿真为例进行说明。

4.1 室内立体仿真输出效果

某大学附近地理信息如图7所示。校园内建筑物类型主要是教学楼和宿舍楼，楼层平均高度为5～6层，在该校园及周边共分布9个LTE室外站点。

图7 某大学地理信息及LTE室外站点分布情况

该大学室内立体仿真整体效果如图8所示。西区饭堂及教工学生宿舍区室内信号覆盖最好；北部的教学区行政办公及实验楼室内信号覆盖良好；东区饭堂及教工学生宿舍室内信号覆盖达标，局部区域可以考虑加强覆盖，优化用户感知体验；校园中部的体育馆覆盖最差，未达到室内覆盖标准。

图8 某大学室内立体仿真整体效果

4.2 仿真结果详细分析

如图9所示，西区饭堂及教工学生宿舍区域内规划建设有2个LTE室外站点，信号覆盖较好，通过详细数据进行统计分析，室内平均RSRP为-95dBm以上。

图9 西区饭堂及教工学生宿舍仿真结果

如图10所示，教学区行政办公及实验楼区域规划建设3个LTE室外站点，信号覆盖良好。局部区域可以考虑加强覆盖，以优化用户感知体验。

图10 教学区行政办公及实验楼仿真结果

如图11所示，东区饭堂及教工学生宿舍区域规划建设1个LTE室外站点，室内信号覆盖整体达标，局部区域可以考虑加强覆盖，以优化用户感知体验。

图11 东区饭堂及教工学生宿舍仿真结果

如图12所示，校园中部的体育馆覆盖效果较差，通过详细数据进行统计分析，底部起1.5 m一层、4.5 m二层直至10.5 m四层以内，平均RSRP都在-115 dBm以下，未达到室内覆盖标准。

图12 体育馆仿真结果

4.3 问题解决建议

通过某大学的3D室内高精度仿真，共发现1个弱覆盖问题、2个优化调整问题。建议对校园中部的体育馆新建室分系统解决其弱覆盖问题，对教学区和东区饭堂的局部用户体验提升区域，可考虑对周边站点进行RF调整。

综上，3D室内仿真可以在一定程度上观察室外基站对附近3D建筑室内的覆盖效果，并作出是否需建设室内覆盖系统或小基站来改良覆盖的判断。但是受限于Crosswave模型只能对所接触的第一层阻挡物（墙壁）模拟，并不能计算第二层阻挡物的效果，仿真结果仅可以作为网络建设参考的一项依据。在此仿真评估的基础上，可以再结合现场点测、用户投诉、话统、MR数据等多个维度，综合评估室内覆盖情况，提出最终的室内覆盖问题解决建议。

5 结束语

本文通过对3D室内高精度仿真关键参数的理论分析，并结合实际穿透损耗进行室内覆盖总体评估和细化覆盖评估，精细化、数据化地呈现室内覆盖效果，以此进行精准化室内覆盖问题的发掘，指导后续规划和优化工程的实施。

未来的研究方向将继续寻求结合室内外协同仿真，进行更加精细化的覆盖问题分析，通过更全面细致的理论参数和更系统的网络结构，对当前网络中复杂的构成进行分析，以期对工程建设有更加准确的指导价值。

[1] 3GPP TS 36.104 v9.3.0. Evolved Universal Terrestrial Radio Access (E-UTRA), Base Station(BS) radio transmission and reception[EB/OL]. (2014-05-10)[2017-03-22]. http://www.3gpp.org/dynareport/36104.htm.

[2] 3GPP TS 36.213 v9.3.0. E-UTRA, Physical layer procedures[EB/OL]. (2014-05-10)[2017-03-22]. http:// www.3gpp.org/dynareport/36213.htm.

[3] Stefania Sesia, Issam Toufik, Matthew Baker. LTE, The UMTS Long Term Evolution: From Theory to Practice[M]. Wiley Publishing, 2009.

[4] Jiancheng LIU. Mobile Telecommunication Technology and Network Optimization[M]. Beijing: Posts&Telecom Press, 2009.

[5] William C Y Lee. 移动通信工程理论和应用[M]. 宋维模,译. 2版. 北京: 电子工业出版社, 2002.

[6] 肖清华,林栋. TD-LTE室内分布业务模型分析[J]. 移动通信, 2013,37(17): 44-48.

[7] 吴志忠. 移动通信无线电波传播[M]. 北京: 人民邮电出版社, 2002.

[8] 彭豪. 射线跟踪模型在LTE无线网络规划中的应用[J].信息通信, 2013(9): 225-228.

[9] 谢云涛. 基于SPM传播模型的校正[J]. 数字技术与应用, 2014(12): 48-49.

[10] 程鸿雁,朱晨鸣,王太峰,等. LTE FDD 网络规划与设计[M]. 北京: 人民邮电出版社, 2013.

[11] 周力,柴舜连,毛钧杰. 小区覆盖预测中一种有效的射线跟踪技术[J]. 电子与信息学报, 2002,24(10): 1433-1436.

[12] 张戈. LTE链路预算与覆盖规划[J]. 江西通信科技, 2013(12): 9-14.

[13] 王曙光,杨蕾,刘满仓. 自适应半径调整的无线传感器网络覆盖算法[J]. 传感器与微系统, 2016(12): 1-3. ★

Research on Method of 3D High-Precision Simulation

LI Rui, SHE Sha, MAI Leixin
(Guangdong Planning and Designing Institute of Telecommunications Co., Ltd., Guangzhou 510630, China)

The 3D high-precision indoor coverage simulation is of great significance to the enhancement of planning technology level and competiveness. Therefore, a method of 3D high-precision indoor simulation, whose focus is the key parameter selection, indoor coverage evaluation and indicator statistical method, was investigated based on the engineering practice. By means of this method, the indoor coverage can be fast and accurately predicted by simulations. The predicted coverage results can be fully and reasonably utilized to highly enhance working efficacy.

indoor coverage deep coverage high-precision simulation