基于SPM傳播模型的校正

謝云濤

摘要：傳播模型是網絡規劃和優化的基礎，一個精確的傳播模型能夠最大限度匹配當地的無線環境。不同的城市有著不同的地形地貌，因此需要建立符合當地傳播環境的模型來指導網絡規劃和優化，工程上廣泛采用的傳播模型校正方法是通過網絡規劃軟件進行自動校正，此外還有一元校正法和最小二乘法，本文結合現有校正算法提出一種改進的算法并最后驗證。

關鍵詞：通信機房 現狀 需求 發展策略

中圖分類號：TN929.05 文獻標識碼：A 文章編號：1007-9416（2014）12-0048-02

隨著中國移動通信系統的快速發展，三大運營商都越來越關注傳播模型是否匹配當地的無線傳播環境。傳播模型是移動網絡規劃和優化的基礎，通過傳播模型校正，技能獲得與當地傳播環境相匹配的模型，又能為運營商節省時間、人力和費用。因此傳播模型校正是網絡規劃中一項很重要的工作。

1 SPM傳播模型

本文以SPM傳播模型為例進行校正，SPM傳播模型經驗公式如下[1]：

ploss：路徑損耗（dBm）；K1：偏移常量；K2：距離相關的lg（d）的修正因子；

K3：基站有效高度的修正因子；K4：衍射計算的修正因子；K5：lg（h）lg（d）的修正因子；

K6：移動臺有效高度的修正因子；Kclutter：地貌平均加權損耗的修正因子；

d：發射機與接收機的直線距離，單位為m；Heff：基站天線的有效高度，單位為m；

Hmeff：表示移動臺天線的有效高度，單位為m；f（clutter）：地貌類型損耗，單位為dB；

由于通常使用的電子地圖為20m的精度，各種地物精細程度不足，衍射因子K4和與Heff相關的因子K3、K5、K6等系數難以準確校正。考慮到校正的效率和和參數的影響，只對K1、K2、Kclutter進行校正。K3、K4、K5、K6通常取典型值，即默認K3=5.83、K5=-6.55、K6=0，對于K4而言，市區去0.2，郊區取0.4，丘陵區0.5。

2 改進的傳播模型校正算法

在之前的2G、3G的傳播模型校正中，通常采用最小二乘法來進行線性回歸分析[2]，但是經典的線性回歸模型有一個假設：總體回歸函數中的隨機誤差項滿足同方差性，即滿足它們有相同的方差。但是對于實際路測數據樣本數據而言，其回歸方程的隨機誤差具有異方差性，如果用傳統的最小二乘法法估算傳播模型，可能得不到準確有效的的結果。鑒于路測數據的異方差性，本文采用加權最小二乘法（WLS）用于傳播模型的校正，既能消除數據的異方差性，又能保證校正后的傳播模型與實測數據誤差值達到最小。WLS算法是根據基礎數據可靠性的不同在擬合的時候對每個數據賦以不同的權值。加權的最小方差表達式如下：

當的測量精度越高時越大，反之越小，這樣就可以使擬合曲線越接近于測量精度高的點，使得擬合曲線的準確性越高。

由于考慮到地形地貌的影響，因此需要校正的系數有3個，即K1、K2和Kclutter。根據上述原理，可得如下公式：

3 改進算法的驗證

根據無線網絡規劃的要求，我們選擇某市的密集城區作為CW測試的場景[3]，根據上一章的校正方法進行校正，測試站點的試驗環境設置如表1：

結合上一章的校正方法，經過兩次校正得出校正后的傳播模型參數如表2所示：

在獲得傳播模型之后，我們可以通過比較誤差值來分析獲得的傳播模型的優劣，校正前后的誤差分布圖分別如圖1，2所示：

對于校正結果的誤差來說，一般認為如果校正后的平均誤差小于1dB，標準差小于10dB，那么這個校正后的傳播模型就是與當地無線傳播環境相匹配的，因此根據誤差分析，該傳播模型的校正是可行的，校正前后的平均誤差和標準差如表3所示：

4 結語

通過對以上誤差分布，平均誤差和標準差，表明改進的算法更加精確，通過改進算法校正后的傳播模型更能反映當地的無線環境。最后通過誤差分析表明該算法能夠用于該市區的傳播模型校正，并且具有較高的精度。

參考文獻

[1]李毅.WCDMA無線傳播模型校正與分析[J].電信工程技術與標準化，2006（9）：45-49.

[2]Wei Zaixue，Zhang Tao，Yang Dacheng.One kind of wireless network planning double bevel rate dissemination model adjustment algorithm[A].Journal of Electronics and Information Technology， 2007（10）：13-17.

[3]段玉宏，夏國忠，胡劍，黃萍.TD-SCDMA無線網絡設計與規劃[M].人民郵電出版社，2007.