面向密集城區網絡的覆蓋預測模型的應用研究

黃輝，楊秀平，楊秀敏，卿曉春

（中國電信股份有限公司貴州分公司 貴陽 550001）

面向密集城區網絡的覆蓋預測模型的應用研究

黃輝，楊秀平，楊秀敏，卿曉春

（中國電信股份有限公司貴州分公司 貴陽 550001）

在目前密集城區CDMA無線網絡日趨復雜的情況下，如何使覆蓋預測與網絡實際充分擬合，發揮射頻仿真工具在網絡優化中的作用，是一個十分值得探討的課題。本文從密集城區的CDMA無線網絡入手，分別選取了統計型模型的Okumura-Hata模型和確定性模型的3D射線跟蹤模型進行研究，分析了兩種模型在密集城區場景下的差異，最終在實踐的基礎上提出了面向密集城區的覆蓋預測模型的選取方案。

傳播模型；統計型模型；確定性模型；覆蓋預測；3D射線跟蹤模型；Okumura-Hata模型

1 引言

隨著中國電信CDMA無線網絡的不斷發展壯大，密集城區的無線網絡日趨復雜，如果能夠從射頻仿真的角度準確地對網絡覆蓋做出預測，則可以為后期的射頻優化、參數調整、站址規劃等工作提供有力的支撐，提高網絡優化的精度和效率。同時，準確的覆蓋預測分析也能夠為后續的系統仿真平臺和自動扇區優化平臺提供更為精確的數據源，提高系統仿真和自動扇區優化的準確性，使仿真結果和優化方案更切合于網絡實際。

基于射頻仿真的覆蓋預測是利用三維電子地圖信息、小區配置信息、天線波束形狀等參數結合適合的傳播模型對每個小區進行路徑損耗計算，根據路徑損耗結果對小區的覆蓋區域進行柵格分析。在覆蓋預測的過程中，影響其準確性的因素主要有以下幾點：

·三維電子地圖的精度和準確性；

·小區配置信息和天線波束的準確性；

·傳播模型和無線環境的擬合程度；

·射頻仿真參數的設置是否合理。

其中，三維電子地圖的精度和小區配置信息的準確性分別取決于地圖的選擇和基礎數據的管理，而射頻仿真參數的設置是否合理取決于與實際網絡參數的吻合度。本文以傳播模型和無線環境的擬合程度為切入點，重點分析和闡述了傳播模型的選取對密集城區網絡覆蓋預測準確性的影響。

2 無線電波傳播模型

與其他信道相比，無線信道是穩定性最差的一種，與固定傳輸鏈路中的電波傳輸具有可控性和可預測性不同。由于電波在移動信道傳輸的時域和空域上都有較大的波動和起伏，且這種波動和起伏具有極大的隨機性，因此移動通信網絡的規劃和優化都必須依靠對電波傳播特性的研究、了解和據此進行的場強預測。

從理論上講，自由空間中無線電波的傳播損耗大小與傳播距離的平方及使用頻率的平方成正比，但在實際環境下還要考慮多徑傳播和地形、地貌對無線電波的影響。在實際的覆蓋預測中，一般不會一一分析各條多徑的傳播情況。這就需要通過理論研究和實際測試的方法歸納出無線傳播損耗與頻率、距離、環境、天線高度等變量的數學關系式，通常將這一數學關系式統稱為傳播模型。

傳播模型通常將運行環境分為宏蜂窩、微蜂窩、微微蜂窩3種類型，它們在電波的傳播路徑和傳播損耗上均有自己的特點，其主要差異見表1。

從推導和計算方式上，可將傳播模型分為統計型模型、確定性模型和半確定性模型，具體介紹如下。

· 統計型模型：即經驗型模型，是根據大量的測試結果統計分析后導出的公式，常見模型有Okumura-Hata模型、Lee模型等，多應用在宏蜂窩場景。

· 確定性模型：是對具體的現場環境直接應用電磁理論計算得到的公式，常用方法有3D射線跟蹤、幾何繞射理論等，大多數情況下應用在微蜂窩和微微蜂窩場景。

· 半確定性模型：是基于把確定性方法應用于一般的

市區或室內環境中導出的公式。

3 統計型模型和確定性模型

本文重點對統計型模型和確定性模型在密集城區覆蓋預測中的應用進行了研究，這兩種模型的主要差異見表2。

為了能夠更加深入地分析這兩種傳播模型之間的差異，選取了Okumura-Hata模型與3D射線跟蹤模型進行對比。

3.1 Okumura-Hata模型

Okumura-Hata模型是一種被廣泛應用的經典的統計型模型，是基于大量統計測試數據得出的以曲線圖表示的傳播模型。該模型以準平坦地形大城市市區的中值場強或路徑損耗作為參考，以校正因子的形式分別對其他傳播環境和地形等因素進行修正，其計算式為：

Okumura-Hata模型的應用頻率為150～1500 MHz，是一種均勻的宏蜂窩模型，適用于小區半徑大于1 km的宏蜂窩系統，基站的有效天線高度為30～200 m，移動臺的有效天線高度為1～10 m。

為了便于校正傳播模型、提高傳播模型與實際網絡的擬合程度，Okumura-Hata模型一般采用下列通用模型表述方式：

其中，Kdiff為衍射或繞射損耗因子，Clutter_Offset為地貌衰減系數，用于修正不同地物、地貌對于傳播損耗的影響。

在進行射頻仿真前，往往采用路測數據和基站相關信息對傳播模型的K系數進行校正，并結合電子地圖的Clutter分類生成各類地物、地貌的衰減系數。在實際的校正過程中，一般要求預測損耗和路測損耗差的平均值為 0，均方差小于8。

3.2 3D射線跟蹤模型

3D射線跟蹤模型是確定性模型中應用最為廣泛的一種，是一種典型的確定性模型，其基本原理是幾何繞射理論和標準衍射理論。根據標準衍射理論，高頻電磁波遠場傳播特性可簡化為射線模型。因此3D射線跟蹤模型實際上是采用光學方法，考慮電波的反射、衍射和散射，結合高精度的三維電子地圖對傳播損耗進行準確預測。

表1 傳播模型按運行環境的分類

表2 統計型模型與確定性模型的區別

圖1 密集城區中無線電波的傳播示意

在密集城區環境下，從發射機到接收機的主要傳播路徑包括直射波、在建筑物垂直面的反射波、在建筑物垂直棱上的繞射波、在建筑物水平棱上的繞射波以及高階的反射波/繞射波，具體示意如圖1所示。

圖1中，線路(1)為直射波，線路(2)為反射波，線路(3)為繞射波，線路(4)為高階反射波。3D射線跟蹤模型就是按照上述傳播特點，跟蹤發射源在整個立體角射線空間中的直射線，并考慮反射、折射、繞射等現象，找出所有從發射點到接收點的有效傳播路徑，然后遍歷跟蹤構造出的射線管徑，并記錄下其在接收點的場強或功率。遍歷完全后，累計疊加計算穿過接收點的射線管徑在該點的場強，最后預測出傳播環境中任何位置的接收場強。

在使用3D射線跟蹤模型進行仿真時，首先需要對仿真區域進行路測或CW測試生成該區域的射線模型，然后將模型運用到小區路徑損耗的計算中，最終預測出仿真區域內的覆蓋情況。

4 統計型模型和確定性模型的應用

隨著城市和網絡的發展，密集城區的無線環境日趨復雜，基站密度也越來越高，一個基站的覆蓋半徑往往只有幾百米甚至更小。對于這樣的傳播環境，建筑物的特征和分布對信號傳播起著關鍵作用，對接收信號強度有著十分重要的影響，因此選擇合適的傳播模型對于提高密集城區覆蓋預測的精度有著重要的意義。

目前，傳統的射頻仿真和覆蓋預測多采用Okumura-Hata模型等統計型模型，該類模型在密集城區環境下，特別是非視距傳輸路徑下接收信號強度的預測精度較差，不能有效滿足精細化網絡規劃與優化的需求。

為了進一步對比統計型模型和確定性模型在密集城區覆蓋預測中的差異，對現網同一區域分別采用統計型模型Okumura-Hata模型和確定性模型3D射線跟蹤模型進行了覆蓋預測，并將結果與現網數據進行比較分析，驗證了不同傳播模型與密集城區現實網絡的擬合性能。

結合區域地物分布、站點密度等因素，選取了貴陽云巖區部分密集城區作為應用評估區域，該區域相關信息見表3。

在選定區域后，選用了Okumura-Hata模型和Volcano 3D射線跟蹤模型結合5 m精度三維電子地圖對評估區域進行了射頻仿真和覆蓋預測，如圖2、圖3所示。

表3 應用評估區域信息

圖3 應用評估區域三維示意

表4 Okumura-Hata模型系數及誤差

Okumura-Hata模型采用現網的DT測試數據進行校正，校正后的模型系數、誤差及地物地貌偏移（Clutter_Offset）見表 4、表 5。

3D射線跟蹤模型采用CW測試數據進行生成和校正。選取了評估區域的兩個典型站點架設CW發射機，進行CW測試。校正后的模型系數及誤差見表6。

3D射線跟蹤模型中各系數含義和取值范圍見表7。

為了比較兩種模型的覆蓋預測結果和現網的擬合程度，將兩種模型的Ec覆蓋預測圖、Ec/Io覆蓋預測圖與路測數據在同一個圖層進行疊加對比，如圖4所示。

從圖4可以看出，3D射線跟蹤模型的覆蓋預測結果較Okumura-Hata模型更貼近于現網測試值，特別是建筑物分布密集和無線環境復雜的區域（圖4中圓圈標注處），更能反映網絡的實際情況。同時，兩種模型在建筑物分布密集的非路測區域的預測結果有較大差異。

表5 地物地貌偏移

表6 3D射線跟蹤模型系數及誤差

表7 3D射線跟蹤模型系數解釋

圖4 兩種模型的覆蓋預測結果和現網的擬合程度對比

為了量化兩種覆蓋預測模型與實際網絡的擬合程度，計算覆蓋預測結果與現網DT測試數據的誤差，具體偏差見表8。

表8 模型預測值與路測數據的偏差

從與路測數據的對比中發現，3D射線模型的覆蓋預測精度較Okumura-Hata模型提高了約4 dB。

由于路測數據往往只能反映測試道路上的覆蓋情況，為了更加充分地評估兩種覆蓋預測模型與整體網絡和用戶感知的擬合程度，計算覆蓋預測結果與現網用戶呼叫記錄（CDT）中的相關指標，具體誤差見表9。

表9 模型預測值與CDT的偏差

從表9可知，3D射線跟蹤模型覆蓋預測的Ec/Io各門限占比更貼近于現網用戶的CDT話單，其預測結果與現網最大偏差僅為5%。

通過對兩種典型模型的對比和分析，發現確定性模型在密集城區的覆蓋預測中能提供更高的精度，其預測結果更貼近于實際網絡和用戶感知。造成這種差異的主要原因如下。

·統計型模型只能從統計意義上對建筑物的影響進行粗略估計，并通過一定的地物偏移（Clutter_Offset）考慮不同地物的影響，與確定性模型的射線跟蹤技術相比顯得不夠精細。

·在密集城區環境中，可以說每個站點周圍的傳播環境都是獨特的，統計型模型模式化的傳播鏈路預算方法在這種復雜環境中無法體現其對無線傳播影響的細節。

·統計型模型多為宏蜂窩模型，在目前站點密度較高的密集城區環境下，大多數小區覆蓋范圍較小，宜采用微蜂窩模型進行覆蓋預測。

由此可見，在面向密集城區的射頻仿真中采用諸如3D射線跟蹤等的確定性模型能夠有效提高密集城市復雜環境中的覆蓋預測精度。

5 結束語

隨著城市和網絡的發展，密集城區的網絡規劃與優化將對網絡質量提高和用戶感知提升有著重要的影響。目前，密集城區的無線環境日趨復雜，站點密度日益增大，傳統射頻仿真中采用統計型模型對密集城區進行覆蓋預測的方法已不能滿足精細化網絡規劃與優化的要求。因此，在實際的網絡規劃與優化工作中，建議采用以下思路進行覆蓋預測模型的選擇。

·在建筑物分布密集且非視距傳播路徑較多的密集城區，宜選用確定性模型提高覆蓋預測的精度。

· 由于確定性模型對地圖精度和校模測試等資源和投入的要求較高，對于無條件大規模采用確定性模型的區域，可采用統計型模型和確定性模型相結合的方案，即中心城區采用確定性模型提高覆蓋預測精度，周邊城區采用統計型模型提高覆蓋預測效率。

· 在郊縣、農村等開闊區域，采用統計型模型進行覆蓋預測。

1 啜鋼,高偉東,彭濤.cdma20001x無線網絡規劃優化及無線資源管理.北京:人民郵電出版社,2007

2 Jhong Sam Lee,Leonard E Miller著.許希斌,周世東,趙明等譯.CDMA系統工程手冊.北京:人民郵電出版社,2001

3 黃海藝,呂春霞.射線跟蹤模型及應用實例.現代電信科技,2010(11)

4 宋斌,張斌.射線追蹤模型在無線城市網絡規劃中的應用.移動通信,2009(9)

Study of Coverage Prediction Model for Dense Urban

Huang Hui,Yang Xiuping,Yang Xiumin,Qing Xiaochun
(Guizhou Branch of China Telecom Co.,Ltd.,Guiyang 550001,China)

This article selects statistical model(such as Okumura-Hata model)and deterministic model(such as 3D ray-tracing model)to study the differences of two models in the dense urban area.Then it briefly proposes the application of coverage prediction model for dense urban based practice.

propagation model,statistical model,deterministic model,coverage prediction,3D ray-tracing model,Okumura-Hata model

2012-05-20）

黃輝，碩士，中國電信股份有限公司貴州分公司無線網絡優化中心主任；楊秀平，學士，現就職于中國電信股份有限公司貴州分公司無線網絡優化中心，主要從事CDMA網絡規劃與優化及網絡仿真等工作；楊秀敏，高級工程師，碩士，現就職于中國電信股份有限公司貴州分公司無線網絡優化中心，從事技術攻堅帶頭及網絡優化管理工作；卿曉春，工程師，碩士，現就職于中國電信股份有限公司貴州分公司無線網絡優化中心，從事網絡優化管理工作。