基于改進SPM的海上NB-IoT覆蓋研究

胡正，陳褒丹，任佳，樊雨沛，汪煉

（1. 海南大學信息科學技術學院，海南 海口 570228；2. 勃艮第大學LE2I實驗室，法國 第戎 21078）

1 引言

隨著通過瓊州海峽的大型船只數量逐年增多，隨之而來的船舶污染日益嚴重，因此急需一種智能化的船舶監管手段，提高對船舶的監管效率。

使用電信運營商網絡來實現船舶的聯網[1-2]是海上船聯網覆蓋最有效的方法。但長期演進（LTE,long term evolution）網絡存在基站覆蓋范圍小、設備和終端成本高、可用頻譜資源緊缺等問題，限制了海上船聯網的發展[3]。2016年6月，窄帶物聯網（NB-IoT, narrowband Internet of things）標準得到了RAN全會通過，代表著無線通信產業核心協議的完成，該標準得到了無線通信行業內的大力支持。NB-IoT網絡以上行傳輸為主，系統帶寬只有200 kHz，主要用于物聯網終端的信息檢測和上傳，很好地解決了目前頻譜資源不足的問題。利用NB-IoT部署船聯網系統將具備廣覆蓋、廣連接、時延敏感度低、設備功耗小、模塊成本低等優點[4-5]。瓊州海峽船聯網監管的要求是網絡覆蓋范圍大，主要監控船舶方位、航線、航速、污水排放、壓載水等數據，傳輸數據量小，對網絡時延、網速要求很低，非常適合建設NB-IoT網絡。

針對 NB-IoT網絡的覆蓋問題，文獻[6]對NB-IoT的技術特點和性能進行了綜述，并對NB-IoT和2G、MTC/eMTC、Wi-Fi、Lora、4G等網絡的各方面性能進行了詳細的對比分析，得出NB-IoT網絡最適合用于物聯網數據傳輸的結論。文獻[7]對 NB-IoT上行、下行的傳輸速率進行了詳細的計算分析，得出有效的傳輸帶寬和傳輸速率范圍。文獻[8]分析了 NB-IoT上行傳輸能力，得到各種參數下的最大傳輸速率，并對最大路徑損耗（覆蓋范圍）進行了定量計算。文獻[9]分析了信道估計質量和信道相干時間對上行鏈路覆蓋的影響，對2種極端信道條件下的上行覆蓋性能進行了分析和仿真，并與 NB-IoT網絡實際測量結果對比，驗證了仿真的結論。但是，目前對NB-IoT的研究還沒有針對海上覆蓋的特點做出相應的仿真分析，也沒有針對海上特征對相應的傳播模型做出優化改進。

本文針對電磁波海上傳輸存在障礙物少、反射系數大、降雨頻繁等特點，基于通用標準傳播模型（SPM, standard propagation model）提出一種改進的電磁波傳播模型，利用瓊州海峽海岸現有基站對海上 NB-IoT覆蓋進行鏈路預算和覆蓋仿真。NB-IoT海上覆蓋的研究，對于加強瓊州海峽海事監管、交通與環境監測、搜救和維護水上安全有著重要的意義。

2 NB-IoT網絡規劃

2.1 網絡規劃步驟

無線網絡規劃是實際網絡建設的前提，對于網絡的實際建設及優化有重要的意義。對于一個新系統，需要對它的覆蓋特性和容量進行規劃，經過反復覆蓋仿真和修改規劃，達到覆蓋要求后，導出符合規劃要求的基站信息及參數，形成最終的網絡規劃方案。圖 1為 NB-IoT無線網絡規劃的主要步驟。

圖1 NB-IoT無線網絡規劃的主要步驟

2.2 NB-IoT部署方式

NB-IoT網絡的系統帶寬只有200 kHz，其子幀結構與LTE相同。支持在已建成LTE網絡頻段上帶內（in-band）、保護帶（guard-band）部署，以及在已用網絡頻段外獨立（stand-alone）部署[10]，不會占用現有網絡的帶寬資源，能夠更好地保障船聯網業務與LTE業務的獨立性。

1) in-band是指在LTE的載波上傳輸，占用其一個物理資源塊（PRB, physical resource block），如圖2所示。但是，in-band模式需要減小下行功率來降低和LTE網絡的相互干擾，同時，由于NB-IoT使用LTE頻段內的資源，會減少LTE 網絡的系統容量。

圖2 in-band部署

2) guard-band是指在LTE保護帶上部署，但與LTE帶寬的間隔要在100 kHz以上，如圖3所示。該部署方式能有效地利用保護帶的資源。然而，guard-band模式仍需減小下行功率來降低和LTE網絡的相互干擾，因此其覆蓋半徑也會隨之降低。

圖3 guard-band部署

3) stand-alone是指在LTE頻段范圍外獨立部署，如圖4所示。由于與LTE網絡是相互獨立的，因此不需要考慮和 LTE系統的相互干擾，與 in-band和guard-band模式相比，stand-alone下行功率約高13 dB。

圖4 stand-alone部署

NB-IoT在LTE基礎上增加了同步信號，分別為窄帶主同步信號（NPSS, narrowband primary synchronization signal）、窄帶次同步信號（NSSS,narrowband secondary synchronization signal）和窄帶參考信號（NRS, narrowband reference signal）。表1是NB-IoT的物理信道。相比于LTE網絡，NB-IoT信道狀態信息（CSI, channel state information）的上報機制和物理混合自動重傳請求或指示信道（PHICH, physical hybrid ARQ indicator channel）、上行共享信道（PUCCH, physical uplink control channel）、物理控制格式指示信道（PCFICH, physical control format indication channel）3個信道被省略，下行沒有控制域。由于瓊州海峽NB-IoT業務以上行為主，因此本文主要關注窄帶物理上行共享信道（NPUSCH, narrowband physical uplink shared channel）的覆蓋情況。

表1 NB-IoT的物理信道

3 海面傳播模型研究

電波傳播模型是用來預測電磁波傳播損耗的模型，其模型參數受地貌、環境等因素影響很大，因此需要針對不同區域使用不同的傳播模型參數。準確的傳播模型可以用來對網絡進行鏈路預算和網絡規劃。

經典的電磁波傳播模型有 Okumura模型、Okumura-Hata模型、COST231-Hata模型等。Okumura模型是Okumura使用在日本東京收集的數據，建立的無線電傳播模型。該模型是經驗模型，其傳輸損耗參數Lm(f,d)來自統計測試的曲線，沒有精確的數值，使用起來不方便。因此，Hata基于Okumura模型，建立了數學關系來描述傳輸損耗參數曲線Lm(f,d)，提出了Okumura-Hata傳播模型，但是該模型僅適用于城市地區，且使用的頻率范圍限于 150 ～1 500 MHz[11]。COST231-Hata 模型基于Okumura-Hata模型發展而來，是Okumura- Hata模型的補充，適用于1 500 ～ 2 000 MHz頻段的傳輸損耗計算[12]。2012年，Dalela[13]在印度西部進行全球微波互聯接入（WiMAX, worldwide interoperability for microwave access）傳輸的2.3 GHz實驗，基于線性迭代調整方法，使用大量測量數據調整COST231-Hata模型的參數，與原始COST-231 Hata模型相比，調諧模型的均方根誤差減少了14.4 dB。2014年，Martine等[14]基于CAST231 Hata模型，提出了通用SPM，適用于GMS900/1800、CDMA200和LTE網絡的電磁波路徑損耗預測。但這些模型只適用于陸地電磁波的傳輸損耗計算。

在海上電磁波傳播模型的研究方面，文獻[15-18]在實測數據的基礎上比較了 Okumura-Hata模型、Longley-Rice模型和基于拋物方程的模型，得出Longley-Rice模型比較適合電磁波的海上傳播，但是在傳輸的前 6 km，傳播模型和實測數據仍有差距。2017年，張利軍等[19]將Hata、Longley-Rice等模型與海面實測數據比較，得出在L波段上，實測的傳輸損耗與Hata模型更為接近，但實測數據大部分仍要大于Hata模型。2017年，Popoola等[20]采集了某地近?；镜慕邮招盘枏姸葦祿⑴c傳播模型對比，結果表明 SPM 比 Okumura-Hata、COST 231-Hata和Longley- Rice等模型更加符合實測數據，但具有高均方根誤差（RMSE, root mean square error）。2016年，陳星[21]基于海上測試路徑損耗數據，對SPM的參數進行了手動校正，使其更加符合實際測試結果，但是傳播模型沒有針對海面傳輸特點做出對應優化，而且手動校正精確度也有待提高。

忽略SPM地貌損耗、衍射、移動臺高度增益的影響，可以把電磁波傳輸環境視為平坦地區[14]，這和海面的傳輸環境非常相似。但是，電磁波海上傳播還需考慮以下 3個問題：1) 海面大多時候比較平靜，障礙物很少，但是反射系數大，電磁波反射損耗比較嚴重；2) 針對特定海域必須對模型的參數做出相應修正；3) 海上降雨較多，雨衰對電磁波的損耗也比較嚴重。因此，需要針對瓊州海峽海面特點，提出一種基于SPM的改進傳播模型。

3.1 SPM

SPM是基于COST231-Hata模型提出的，用于CDMA和LTE網絡頻段的信道傳輸損耗預測。SPM模型的數學表達式如式(1)所示。

其中，各參數的意義如表2所示。

表2 SPM各參數的意義

海面地貌環境類型可以看作rural地區，由經典Hata模型公式可知

其中，fc為電磁波頻率。衍射、移動臺高度增益的影響可以忽略，模型參數的經驗值如表3所示。

表3 SPM參數的經驗值

初始化參數A1～A7，Hm=5 m，fc=1 800 MHz，SPM在Hb分別為30 m、100 m、200 m時的仿真結果如圖5所示。由圖5可知，當基站高度Hb不變時，傳播損耗Ls隨基站與移動臺直線傳輸距離d的增大而增大，即信號的衰減率隨著d的增大而減少；當直線傳輸距離d相同時，傳播損耗Ls隨著基站天線Hb的增加而減少。

圖5 SPM的仿真結果

3.2 SPM的改進

3.2.1 雨衰

降雨對于頻率 1 GHz以上的電磁波的傳播影響比較大，雨滴可以吸收一部分電磁波能量，并且電磁波受其影響會發生散射。雨滴對電磁波的吸收與散射造成的電波衰減叫作雨衰[22]。雨滴的直徑和信號波長的比值對電磁波的雨衰有很大影響，雨滴的直徑與電磁波的波長（1.5 mm）越接近，電磁波的衰減越大。另外，雨滴的直徑和降雨強度有著重要的關系。

本文采用 HPM（high power microwave）[23]模型來計算雨衰對電磁波的損耗，適合 1～350 GHz頻段的電磁波傳播損耗計算，具體計算方法如下。

設kH和aH為水平方向的回歸系數，kV和aV為垂直方向的回歸系數。由頻率fc擬合式[24]可得

則指數β和k的表達式為

其中，τ為極化傾角（水平極化時τ=0°，垂直極化時τ=90°，圓極化時τ=45°），θ為路徑仰角。由于海面上地貌比較平坦，本文設τ為0°（水平極化），θ為 20°。

設kRβ為傳播路線各點的降雨衰減率，傳輸距離為h，降雨衰減與路線各點降雨衰減率kRβ的關系為

其中，Lh為雨衰，R為降雨概率超過0.01%的地區的年平均降雨量，稱為降雨強度。降雨強度可以反映某個地區的描述降雨情況，用單位時間的降雨深度表示，單位為mm/h。根據文獻[25]，瓊州海峽年平均降雨強度R為74.22 mm/h。綜合式(3)～式(9)可以看出，降雨引起的總衰減Lh隨著電磁波頻率fc的升高和降雨強度R的增大而增大。

3.2.2 反射損耗

反射損耗是影響電磁波在海面傳播的一個重要因素，而 SPM 沒有考慮反射損耗。在海面電磁波傳播的前5 km，海面上的信號可以看作由直射波和反射波組成，采用反射模型[26]來計算信號的反射損耗，如圖6所示。

圖6 海面反射模型

設海面為平坦的傳播環境，基站高度為Hb，移動臺天線高度為Hm，基站和移動臺間的直線傳輸距離為d（沿水平方向），電磁波波長為λ，設Er是接收場強，Ef是自由空間場強，令可以得到

當Hb=200 m，Hm=5 m，fc=4 000 MHz時，反射衰落損耗仿真曲線如圖7所示。由圖7可以看出，反射模型和SPM（如圖5所示）差異很大，電磁波在傳播的前15 km內會出現多個損耗峰值，并立即回落，電磁波傳輸至15 km時，路徑損耗為160 dB左右，且達到損耗峰值的次數隨著信號傳輸距離的增大而減小，如傳輸前5 km內出現7個峰值，在傳輸5～15 km只出現2個峰值。這是因為隨著基站和移動臺距離d的增大，直射與反射的路徑差Δd不斷變小，反射損耗對于信號傳輸的影響也越來越小。

圖7 反射衰落損耗仿真曲線

綜上，在 SPM 的基礎上，加入降雨衰減、反射損耗模型的影響，得到基于 SPM 的改進模型，如式(12)所示。

其中，L為海面傳播損耗，Ls為SPM 傳播損耗，Lh為雨衰，Lr為反射損耗，a和b為修正參數，d為基站與移動臺的直線距離。當電磁波頻率fc=2 015 MHz，Hb=40 m，Hm=1.5 m時，SPM曲線和改進SPM仿真曲線分別如圖8和圖9所示。從圖8和圖9可以看出，SPM和改進的SPM仿真結果差別較大，圖9在傳輸的前5 km內受反射模型影響，曲線出現很大波動。當傳輸距離d為5 km時，SPM路徑損耗為120 dB左右，改進SPM為117 dB左右；當傳輸距離d為35 km時，SPM路徑損耗為152 dB左右，改進SPM路徑損耗為145 dB左右。

圖8 SPM仿真曲線

圖9 改進SPM仿真曲線

4 海面測試與模型校正

4.1 海面CW測試

電磁波傳播模型與地形關系密切，經典傳播模型的參數通常會存在誤差，連續波（CW, continuous wave）測試數據可以用來校正模型的參數[27]。CW測試是傳播模型校正的基礎，其測試數據由實際測試點的經緯度和場強組成。通過測試海上某一確定的通信載波頻段并和仿真結果進行對比分析，可保證該頻率下的傳播模型結果的準確性。

測試設備如下：發射設備包括信號發射機、功率放大器、發射機天線、連接饋線；接收設備包括信號接收機、接收機天線、后臺分析軟件等；輔助設備包括測試船舶、全向天線支架、船載電源、多孔插座、皮尺、Hub、照相機以及筆記本電腦上相應的測試軟件。海上CW測試平臺如圖10所示，測試設備參數如表4所示。

圖10 海上CW測試平臺

表4 測試設備參數

本文聯合大唐移動公司在瓊州海峽海海面進行CW測試，測試地點從海南省?？谑忻捞m區海甸島出發，深入瓊州海峽。實際測試電磁波頻率fc= 2 015 MHz，Hb=40 m，Hm=1.5 m。根據海上CW 測試的數據，得到的距離-傳輸損耗曲線如圖11所示。由實測數據可以看出，信號受到反射損耗的影響，在傳播的前5 km內波動很大，當傳輸距離d= 3 km左右時，存在路徑損耗峰值，之后回落；當傳輸距離d= 5 km時，路徑損耗約為115 dB，之后趨于穩定上升趨勢；當傳輸距離d=35 km時，路徑損耗最大，約為140 dB。

圖11 實測傳播損耗數據

4.2 改進SPM的校正

4.2.1 基于WLS的校正算法

在傳播模型的校正過程中，通常釆用 LS（least square）算法[28]進行分析校正，但是經典 LS算法需要滿足總體回歸函數中的隨機誤差項必須有相同的方差。但是在實測數據中，隨機誤差項ei的方差是不同的，因此要對每一個隨機誤差項進行加權估計。

WLS（weighted least squares）算法[29]是加權最小二乘法，其最小方差表達式如式(13)所示。

WLS算法根據測試數據的可靠性不同，給每一個數據分配不同的權重，因此該算法比經典LS算法具有更高的精度。利用 CW 測試的數據，通過WLS算法對改進SPM傳播損耗式，得到預測模型與實測數據的誤差值ei，設為權重變量，yi的測量精度越高wi越大，反之則wi越小。利用該方法可以校正傳播模型的參數，使其模型曲線和CW數據更加吻合。

根據WLS的原理，提出一個基于WLS算法的SPM校正算法，由式(1)可知，對于不同區域的地貌特性，需要對參數A1～A7進行校正，以符合本地區的傳播環境。

設

則

設K表示加權的殘差平方和，可得

要使加權的殘差平方和最小，則

利用矩陣法可得

由式(19)可求出c1和c2的值，由于 lgHb、diffraction、Hm、clutter是固定值，因此其對應的系數A3～A7保持原始值不變，故可以求出A1和A2的值。

令

故SPM可以表示為

其中，c1-T是校正后的A1，c2-T2是校正后的A2，該校正方法的計算精度要好于LS算法，且復雜度低。海面的地貌較為平坦，可以視為開闊地，因此參數clutter 對電磁波傳播影響可以忽略。

4.2.2 改進模型的校正

根據第4.2.1節的校正算法，使用Matlab 2016a軟件，其校正的圖形界面如圖12所示。將CW測試數據導入 Matlab，設置Hb、A3～A7、diffraction等參數，通過校正計算，系數A1和A2的校正值會出現在圖12對應的窗口。

圖12 傳播模型校正界面

系數校正后得到的SPM 模型曲線和改進SPM曲線分別如圖13和圖14所示。將圖13和圖14的仿真結果與系數未校正的圖8和圖9對比，可以看出路徑損耗曲線發生了明顯變化。SPM在傳輸距離為5 km時，校正前（如圖8所示）路徑損耗約為120 dB，校正后（如圖13所示）路徑損耗約為103 dB；在傳輸距離為35 km時，校正前（如圖8所示）路徑損耗約為152 dB，校正后（如圖13所示）路徑損耗約為129 dB。改進SPM在傳輸距離約為5 km時，校正前（如圖9所示）路徑損耗約為117 dB；校正后（如圖14所示）路徑損耗約為110 dB；在傳輸距離為35 km時，校正前（如圖9所示）路徑損耗約為145 dB，校正后（如圖14所示）路徑損耗約為132 dB。

5 路徑損耗仿真與覆蓋仿真

5.1 路徑損耗仿真

將校正前的 SPM 和改進模型以及校正后的SPM和改進模型與CW數據對比，分別如圖15(a)～圖15(d)所示。從圖15可以看出，校正后的改進模型與實測數據的曲線更符合，但是修正參數a和b的值設置不準確，導致其在傳輸相同距離時路徑損耗值有差異。經多次調整仿真，當修正參數a=b=5時，改進模型與 CW 數據對比如圖 15(e)所示，可以看出，該模型曲線與CW測試數據較符合，可以用于瓊州海峽電磁波路徑損耗的預測。

圖13 系數校正后的SPM仿真曲線

圖14 系數校正后的改進SPM仿真曲線

圖15 不同模型與CW數據對比

5.2 鏈路級仿真與覆蓋仿真

鏈路預算（link budget）是在滿足通信要求的前提下，通過對信號傳播過程中的各種參數和損耗計算，得出傳播過程中的最大損耗。根據校正后的傳播模型得到基站的覆蓋范圍，并對系統的覆蓋能力進行估計[30]。

NB-IoT上行鏈路預算如式(23)所示。

NB-IoT下行鏈路預算如式(24)所示。

其中，各參數的意義如表5所示，鏈路預算參數值如表6所示。

NB-IoT的部署方式采用 stand-alone，將各參數值代入上下行鏈路預算式(23)和式(24)，分別得到上行和下行最大傳輸損耗結果，如表6所示。由鏈路預算結果可知， NB-IoT網絡由于受到上行 NPUSCH信道限制，最大允許路徑損耗為133.1 dB。將最大允許路徑損耗數值代入校正后的改進SPM式(22)中，可以求得最大覆蓋半徑為26.8 km。

表5 鏈路預算參數意義

鏈路級仿真參數如表6所示，導頻和調制解調方式（OFDM）均和LTE系統一致，調制方式為BPSK。NB-IoT占用帶寬為180 kHz，設本次仿真NB-IoT終端數量最大為100，仿真結果如圖16～圖18所示。

表6 鏈路預算參數值

圖16表示在終端數為20的情況下，塊錯誤率（BLER, block error ratio）和信噪比（SNR, signal-noise ratio）之間的關系。結果表明，隨著接收SNR的增加，BLER降低（即信道傳輸條件更好）。并且隨著傳輸帶寬的增加，在相同SNR的情況下，BLER降低。圖中Tx time表示發送時間。

圖16 不同帶寬下BLER和SNR的關系

圖 17表示在具有不同數量的調制與編碼策略（MCS, modulation and coding scheme）和資源單元（RU, resource unit）的情況下，SNR與重復次數之間的關系。結果表明，當提高重復次數時，可以正確地解碼具有更差信道傳輸條件的信息（SNR更低）。此外，還可以看到，當MCS數量一定時，增加RU數量，SNR隨之降低；當RU數量一定時，增加MCS數量，SNR隨之提高。

圖18表示在不同終端數量的情況下，BLER與SNR的關系?？梢钥吹剑谙嗤琒NR情況下，隨著接入終端數量的增加，BLER升高（即信道傳輸條件更差）。但是在終端數量為100且SNR接近-2 dB時，BLER低于10-1，依然可以正常傳輸數據，滿足瓊州海峽NB-IoT覆蓋需求。

表7 規劃基站信息

圖17 不同數量RU下SNR和重復次數的關系

圖18 不同終端數量下BLER和SNR的關系

根據覆蓋區域的特點，使用目前海南?？诤蛷V東徐聞現有的 4個基站實現對瓊州海峽的NB-IoT覆蓋。利用FORSK公司的Atoll軟件對瓊州海峽進行模擬覆蓋仿真，基站經緯度、方位角等信息如表7所示，電磁波頻率設為2 015 MHz，基站天線為全向MIMO（4×4）天線，掛高50 m。圖19為瓊州海峽基站最優覆蓋。設置信號場強閾值為-95 dBm，信號場強覆蓋如圖 20所示，圖20中Legend窗口為信號場強區域圖例，場強覆蓋統計結果如表 8所示。從表 8可以看出，當基站信號覆蓋強度為-90 dBm時，覆蓋面積為總面積的96.05%；當基站信號覆蓋強度為-95 dBm時，覆蓋面積為總面積的99.91%，可以滿足海上通信需求。

圖19 瓊州海峽基站最優覆蓋

圖20 瓊州海峽信號場強覆蓋

表8 信號場強覆蓋統計結果

設置 NB-IoT終端數量為 100，移動速度為30 km/h（約為航速16節），設置最大上下行速率為250 kbit/s，最小上下行速率為2.2 kbit/s。對網絡進行MonteCarlo仿真，仿真結果如下：終端連通率為100%，終端最大上行傳輸速率為231 kbit/s，有效傳輸速率為189 kbit/s；終端最大下行傳輸速率為236 kbit/s，有效傳輸速率為200 kbit/s，終端上下行速率均滿足NB-IoT通信需求。

通過鏈路級仿真和覆蓋仿真，結果表明規劃的4個基站可以滿足對瓊州海峽的覆蓋要求，實現對來往船只的監管。

6 結束語

本文針對電磁波海上傳播的特點，在SPM的基礎上提出一種改進的海面傳播模型，同時提出一種基于WLS算法的模型校正算法，利用瓊州海峽海面 CW 測試數據對傳播模型參數進行校正。基于校正后的傳播模型，利用海南海口和廣東徐聞現有的4個基站對瓊州海峽NB-IoT覆蓋進行路徑損耗仿真、鏈路級仿真和覆蓋仿真，結果表明利用規劃的4個基站可以完成對瓊州海峽的覆蓋，并且覆蓋信號較強，可以有效地解決海事部門對來往船只的監管需求，對于NB-IoT網絡實際部署具有指導意義。