張蕊 林樂科 趙振維 吳振森
(1. 西安電子科技大學物理與光電學院,西安 710071;2. 中國電波傳播研究所 電波環境特性及模化技術重點實驗室,青島 266107)
International Mobile Telecommunications for 2020 and beyond,簡稱IMT-2020,也就是第五代(the 5th Generation, 5G)移動通信系統.5G需要具備比4G更高的性能[1],主要體現在6個性能指標和2個效率指標.性能指標包括0.1~1 Gbps的用戶體驗速率,每平方公里一百萬的連接數密度,毫秒級的端到端時延,每平方公里數十Tbps的流量密度,每小時500 km以上的移動性和數十Gbps的峰值速率.同時, 5G還需要大幅提高網絡部署和運營的效率,相比4G,頻譜效率提升5~15倍,能效提升百倍以上.為了推動5G的發展,2015年世界無線電大會(WRC-15)的1.13議題[2]規劃了IMT-2020地面部分的頻率,頻段范圍為24.25~86 GHz,具體包括:24.25~27.5 GHz, 31.8~33.4 GHz, 37~40.5 GHz, 40.5~42.5 GHz 42.5~43.5 GHz, 45.5~47 GHz, 47~47.2 GHz, 47.2~50.2 GHz, 50.4~52.6 GHz, 66~76 GHz以及81~86 GHz.在這些頻段,不僅規劃了IMT業務,還有一些其他的地面和空間業務[3].例如在26 GHz頻段,目前實際在軌運行的有多顆靜止軌道衛星,31.8~33.4 GHz范圍部署有無線電導航和定位系統,37~38 GHz頻段內有空間研究探測系統等.IMT業務的運行可能會對其他地面和空間業務產生干擾,為了實現不同業務之間的共存,需要開展系統間的共存研究,而傳播模型就是其中重要的一部分.
在2017年3月SG3會議之前,地物附加損耗模型主要參考ITU-R P.452建議[4].452建議中的地物附加損耗模型應用于5G高頻段的時候存在一些問題,如該建議中的模型在頻率大于0.9 GHz或地物高度大于8倍天線高度的時候,地物附加損耗幾乎是不變的,這與實際的毫米波傳播情況不符.在2017年3月的SG3會議上,根據各國提交提案和會議討論結果,對地物附加損耗模型進行了更新,并形成了ITU-R P.2108建議[5].新的地物附加損耗模型為統計模型,分為地面路徑和斜路徑兩種情況,其中地面路徑模型是對實測數據擬合得到的,斜路徑模型是利用解析方法得到的.
在地物附加損耗的預測中,ITU只給出了統計模型預測結果,沒有給出確定性的預測結果.當已知IMT站點周圍具體環境信息的時候,可以采用確定性模型進行地物附加損耗的預測.本文提出了一種地物附加損耗的確定性預測方法,該方法基于具體的IMT站點信息和建筑物信息,考慮過屋頂繞射和建筑物側向繞射,綜合得到建筑物引起的附加損耗.通過調整路徑仰角信息,這種確定性方法既可應用于地面路徑,也可應用于斜路徑情況.
2017年3月之前,地物附加損耗的預測主要參考ITU-R P.452中的模型,該模型預測的損耗隨頻率的變化如圖1所示,隨地物高度的變化如圖2所示.2017年3月之后,ITU中給出的地物附加損耗的統計模型主要分為兩種,一種是地面路徑預測模型,另一種是斜路徑預測模型.其中,地面路徑預測模型主要解決地-地路徑地物附加損耗的預測問題,斜路徑預測模型主要解決空-地路徑、天-地路徑地物附加損耗的預測問題.

圖1 地物附加損耗隨頻率變化

圖2 地物附加損耗隨地物高度變化
該模型是對實測數據擬合得到的[6-7].實際測試的時候,無線鏈路一端架設比較高,位于屋頂之上,一端較低,位于屋頂之下.基于實測數據得到的p%地點不超過的地物附加損耗Lctt為
Lctt(p)= -5lg(10-0.2Ls+10-0.2Ll)-

(1)

Ls=32.98+23.9lg(d)+3lg(f);
(2)
Ll=23.5+9.6lg(f).
(3)
式中:d為距離,km;f為頻率,GHz.由于Ls隨距離增加而增加,在距離比較大的時候,預測結果不合理.因此,用Ll的預測結果進行修正.此外,該模型建立所采用的測試數據比較有限,并且沒有考慮基站天線的影響.
斜路徑預測模型是一種解析模型[8],它基于蒙特卡洛方法得到.該模型主要考慮了建筑物的繞射和二次反射對傳播的影響,基于典型城區環境得到統計預測結果,并利用公式進行擬合,最終得到了簡化的斜路徑地物附加損耗預測模式.下面為p%地點不超過的斜路徑地物附加損耗Lces的預測公式:

(4)
式中:K1=93(f0.175);A1=0.05;θ為路徑仰角,度.圖3為30 GHz斜路徑模型的擬合曲線,其中實線為蒙特卡洛仿真結果,虛線為公式擬合結果,不同顏色代表了不同的路徑仰角,擬合公式主要保證了小損耗的擬合精度.斜路徑模型目前存在的問題是缺乏實測數據的檢驗,模型檢驗只在地-地路徑開展,而且沒有做地點概率分布結果的檢驗.

圖3 不同路徑仰角下斜路徑模型擬合曲線
當已知發射站及其周圍環境主要是建筑物的信息時,可以采用確定性地物附加損耗模型.相對于統計模型而言,確定性模型可以提供更高的預測精度.對于城區和郊區環境,當站點低于平均屋頂高度時,引起地物附加損耗的傳播機制包括建筑物引起的繞射、鏡反射、漫散射以及阻塞等.雖然收發站點之間的障礙物都可能對傳播產生影響,但一般情況下,在收發路徑上距離站點最近的建筑物應該是最主要的影響因素,因此,簡單起見,地物附加損耗的建模主要考慮該建筑物的繞射作用.通過理論分析和試驗測試,我們發現,最強的接收信號方向通常不是正對發射方向,而是沿著建筑物的間隙.因此,在損耗建模時,不僅需要考慮過屋頂的繞射,還應考慮建筑物的側向繞射.
地物附加損耗確定性模型的輸入參數如表1所示.本文中損耗模型的推導是針對發射站,但其預測過程同樣適用于接收站.

表1 輸入參數
表1中的輸入參數如圖4所示,圖中(a)、(b)、(c)分別給出了側視、正視、俯視情況下的參數表示.對于空-地、星-地傳播場景,傳播路徑仰角應是視在仰角.圖中hr表示接收天線高度,m;d為發射和接收天線之間的距離,m,這兩個參數僅在推導過程中使用,實際預測中不再需要.

(a) 側視圖

(b) 正視圖

(c) 俯視圖圖4 輸入參數示意圖
建筑物引起的地物附加損耗由三部分組成,即通過建筑物頂部的繞射損耗和通過建筑物兩側的側向繞射損耗,總損耗是這三個繞射損耗的合成.
建筑物的繞射損耗可以用單刃峰繞射損耗模式近似預測[10-11],其預測模式為
(5)
式中,ν為繞射參數.刃峰繞射模型的應用需滿足遠場條件.電波傳播中遠場近似的條件為障礙物距離發射天線的距離遠大于波長[12],即r?λ/(2π),一般認為r>10λ即滿足遠場條件.對于5G高頻段,波長一般在毫米量級,因此遠場近似條件很容易滿足.刃峰繞射,也稱為半無限吸收屏繞射,這種物理模型做了很多極端的假設.根據無線電波的費涅爾區理論,對波起影響的主要是射線周圍的頭幾個費涅爾區,而且費涅爾區的半徑收斂得非常快,所以這個空間區域在橫向和縱向的空間尺度都是很有限的.因此,在實際應用中條件并沒有這么嚴格,許多障礙物都可以當做刃峰處理[13].在工程計算中,還提供了雙刃峰、多刃峰、光滑球面、圓柱形障礙物等多種不規則地形繞射損耗預測方法[10,14].對于建筑物引起的附加損耗,下面給出具體的推導過程.
2.2.1 過建筑物頂部的繞射損耗

圖5 建筑物頂部繞射預測的幾何參數
建筑物相對于發射天線的高度hb1為
hb1=hb-ht,
(6)
建筑物的參考高度hbs為
hbs=d1tanθ.
(7)
繞射參數ν0的計算公式為

(8)
式中:
如果

(9)
則繞射參數ν0可以近似為

(10)
將ν0帶入單刃峰繞射預測模式即可得到過建筑物頂部的繞射損耗J0:
J0=J(ν0).
(11)
2.2.2 建筑物的側向損耗
建筑的側向繞射損耗包括兩部分:從發射站方向看,銳角側的繞射損耗Ja和鈍角側的繞射損耗Jb,如圖4所示.對于Ja,其預測公式為:
Ja=J(νa),
(12)

(13)

(14)
Ha=lasinα.
(15)
對于Jb,其預測公式為:
Jb=J(νb),
(16)

(17)

(18)
Hb=lbsinα.
(19)
2.2.3 損耗合成
由前面的分析,得到了過建筑物頂部的損耗J0以及建筑物的側向損耗Ja和Jb,建筑物引起的地物附加損耗Lclut是這三個損耗的合成[10],即
Lclut=-10lg(10-0.1J0+10-0.1Ja+10-0.1Jb).
(20)
2.2.4 仿真結果
下面仿真不同條件下確定性地物附加損耗模型的預測效果.確定性模型預測的地物附加損耗隨頻率的變化如圖6所示,除頻率以外的其他參數參照表2;預測的地物附加損耗隨建筑物高度的變化如圖7所示,除建筑物高度以外的其他參數參照表2;兩圖中同時給出了P.452模型的預測結果.從圖中可以看出:P.452模型在頻率較高時隨頻率沒有變化,隨建筑物高度的變化也比較平緩,最大值不超過20 dB;隨著頻率和建筑物高度的增加,本文模型預測的地物附加損耗也在增加,這種變化趨勢更符合地物附加損耗的傳播特點.本文只給出了模型的仿真結果,模型預測結果與實測數據之間的吻合性還需要進一步檢驗.

圖6 確定性模型預測結果隨頻率變化

參數取值f/GHz30ht/m6hb/m18d1/m15θ/(°)5α/(°)50la/m20lb/m40

圖7 確定性模型預測結果隨建筑物高度的變化
本文提出了一種確定性的地物附加損耗預測模型,當已知發射站、接收站周圍的具體環境信息時,可以采用確定性模型進行傳播損耗預測.該模型可應用于地-地、地-空、地-天等傳播場景的共存分析.確定性模型是現有統計模型的補充,實際應用時可以根據評估需求和環境信息進行模型選擇.在確定性地物附加損耗模型的檢驗方面,本文給出了仿真結果,該模型與實測數據之間的一致性還需進一步檢驗.
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