射线跟踪模型及其在3G网络规划中的应用（二）

韩国舞族

二、射线跟踪模型和传统经验模型的差异

    传播模型可以分为经验模型和确定性模型以及介于两者之间的半经验或半确定性模型。经验模型是根据大量的测量结果统计分析后导出公式，如Okumura-Hata模型是根据日本东京近郊广泛测试的结果得到的。而确定性模型通过理论分析方法进行研究，目前可商用的射线跟踪模型如Volcano模型、WaveSight模型以及WinProp模型等是其代表。

    对移动通信，无论是农村还是城市环境都已推荐了许多经验模型，这些模式根据统计意义上的环境数据，并假设发射天线处于小区中较高的地方，而接收机则被相对大量的障碍物所阻挡，也就是在典型的宏蜂窝下，可给出令人满意的预测结果。

    但是，随着日益增长的话务要求，开始出现微蜂窝或微微蜂窝移动通信系统，发射天线不像宏蜂窝一样架设在周围建筑物的上方，而是处在较低位置的情况下，这时用统计方法得到的经验模型就不再适用。在这种情况下，小区规划所需的传播参数（如路径损耗）只能通过现场测试，或者通过实际几何和物理模型的确定性算法来得到。如果基于确定性模型的计算机预测工具效率高和可靠的话，则他们比测量方法更可取。

    大多数以统计方式得到的传播模型的目标仅仅是预测发射机到接收机之间的路径损耗中值。对于窄带信号传输，只要知道空间各处的平均功率电平（覆盖）和衰落统计就足够了，传播环境所产生的多径现象可以作为接收信号包络的变化或衰落来处理。然而，对于高速数字或其他宽带信号来说，多径效应会导致频率选择性衰落，在接收机处产生离散的信号脉冲。当接收检测器试图对这种离散的传输数据脉冲解码时，延迟的信号脉冲就引起码间干扰（ISI），所以希望有能精确预测实际传播环境中多径信号的幅度和延迟的传播模式。射线跟踪技术是目前最适宜这项任务的技术，它除了可以预测信号电平外，还能提供作为射线路径总长度函数的脉冲延迟信息。通过得到每条射线多径分量的幅度、时间迟延和到达角，来预测城市环境中无线信道的信号电平和时间色散或者获得信道的冲激响应。一旦知道冲激响应，一系列相应的参数（如所要求的发射脉冲形状的功率延迟分布、平均差分延迟、均方根延迟扩展、相关带宽等等）都能被确定。

    射线跟踪算法还有一个优点，就是它能够结合天线的辐射方向图，分别考虑辐射方向图对每条射线的影响，这一点超过了其他传播模型。由于射线跟踪算法是在3D空间中跟踪每条射线，所以到达天线的射线方位角和仰角是可得到的，因此可以利用3D辐射方向图。

    3G网络对高速数据业务的支持使得3G网络小区的覆盖范围较小，半径仅为几百米甚至更小，微蜂窝或微微蜂窝移动通信系统在市区尤其是密集市区将发挥越来越重要的作用。密集市区环境下，从发射机到接收机的主要电波传播路径包括直射波、在建筑物垂直面上的反射波、在建筑物垂直棱上的衍射波、在建筑物水平棱上的衍射波以及高阶的反射/衍射波，如图4所示，可见建筑物的特征和分布对信号传播起着关键作用，对接收信号强度有着十分重要的影响。

    由于系统的自干扰特性，相对于2G网络规划，3G网络规划需要更加精确的传播模型。而经验模型以及2D数字地图由于无法充分考虑建筑物的影响，精确性相对较低，不再能够满足3G网络规划的需要。而射线跟踪模型基于3D数字地图，充分考虑建筑物的特征和分布对信号传播的影响，可以精确地进行网络规划，很好地满足3G网络规划的需要。

    三、实测结果

    如前所述，射线跟踪模型可以精确模拟信号传播，帮助我们进行精确的网络规划。为了验证射线跟踪模型在网络规划中的应用效果，我们进行了一些测试。本文采用的是WinProp模型。

    带建筑物数据库信息的3D数字地图是射线跟踪模型应用的一个先决条件。本文中采用的电子地图是广州市天河区和东山区的部分区域，这个区域包含丰富的地形地物，有天河北大型高档商住密集区，天河南的普通市区以及石牌的城中村环境；有中山一立交、天河立交、区庄立交等多种高架立交桥，有黄埔隧道、金穗隧道等交通隧道；还包括了天河体育中心、珠江新城等较为开阔的区域。

    我们在电子地图范围内选取测试点，进行了多项专题测试。本文将选取其中微蜂窝专题的测试予以介绍。测试点位于天河东的密集市区，如图5所示。测试频率，2125MHz；带宽，5MHz；发射功率，33dBm；天线挂高，26.8m；天线类型，全向天线738454。天线位于所在建筑物的屋顶平台上，东边150～300m范围内20～30层的高楼林立，西边楼层略高于测试天线高度，基站所在位置如高楼中的盆地，我们采用微蜂窝全向站进行覆盖，采用宽频测试方式。

    采用传统SPM模型和射线跟踪模型预测的覆盖效果如图6所示。从图中可以看到，采用传统SPM模型进行预测，建筑物的分布和特征对覆盖预测结果基本上没有产生影响，覆盖预测结果主要只是考虑了天线方向图以及天线高度等的影响，因此依据这样的覆盖预测结果就很难提出站点和天馈的精确调整建议。而采用射线跟踪模型进行预测，可以看到明显的街道效应，而且可以看到建筑物的分布和特征对覆盖预测结果的影响。

    通过统计测试点上射线跟踪模型的预测结果和实测结果的差可以得到：采用SPM模型预测，误差均值3.08dB，方差5.85dB；采用射线跟踪模型预测，误差均值0.21dB，方差6.67dB。图7给出了预测RSSI和实测RSSI的累计概率密度曲线，可以看到采用射线跟踪模型时总体吻合得较好。

    图8中给出了采用射线跟踪模型时，测试点上预测结果和实测结果差的分布情况，从中也可以看出射线跟踪模型的预测结果和实测结果在大多数区域能够比较好地吻合。

    误差较大的区域经过分析和实地查勘，大部分是由于数字地图得不到及时更新，与实际的建筑物有了区别导致的。有的是因为建筑物结构比较复杂，而数字地图为了简化只用简单的平面代替所致。同时可以看到发射点远区的预测强度偏低一些，此时信号强度已经很弱，达到接收点的射线很多，且能量均较小。由于射线跟踪算法有一定的深度限制，只能跟踪少数几种事先定义好的射线类型（本文采用8种），当接收点距离发射点需要经过的作用次数超过射线跟踪算法的限制时，只有少数的射线能够被追踪到而大量能量相当的射线则追踪不到，因此预测强度偏低。而通过增加计算的作用次数，改善效果有限。

    四、在网络规划中的应用考虑

    传统模型只能从统计意义上对建筑物的影响进行粗略的估计，如通过一定的地物偏移(clutteroffset)来考虑不同地物的影响，显得不够精细。射线跟踪模型充分考虑建筑物的特征和分布对信号传播的影响，可以很好地模拟无线电波传播，帮助我们进行精确的网络规划，很好地满足越来越精细的网络规划需要。

    密集市区环境下中高层建筑较多，建筑物平均高度或平均密度明显高于城市内周围建筑物，建筑物对接收信号强度有着十分重要的影响，射线跟踪模型的优势非常显著。普通市区环境具有城市内建筑物的平均高度和平均密度，建筑物对信号传播的影响较为明显，射线跟踪模型的优势也显而易见。而在郊区乡镇和农村开阔地，由于建筑物较稀疏，以低层建筑为主，建筑物对信号传播的影响比较小，传统的经验模型基本可以满足需求，一般不需要采用射线跟踪模型。

    但是射线跟踪模型需要高精度（至少5m精度）含3D建筑物信息的数字地图，预测的准确性和数字地图的精确性以及站点工程参数(天线位置、天线高度、方向角、下倾角等)设置的准确性密切相关。由于3D数字地图的成本很高，况且目前城市发展日新月异，数字地图的更新往往要滞后一些，使射线跟踪算法的实际应用受到了很大的限制。

    另外，确定性模型的计算量远远大于经验模型，虽然随着算法的不断改进，射线跟踪模型所需的运算时间大为缩短，但还是比传统的经验模型所需的计算量要大得多，如果所有区域均使用射线跟踪模型，运算量将不可接受。

    综上分析，为进行精确的网络规划，有效地控制干扰，并综合考虑成本和可实施性，建议在密集市区使用射线跟踪模型，而在其它区域使用传统的经验模型