TD-SCDMA系統無線傳播模型校正的工程應用研究

尚海波，何國良（中訊郵電咨詢設計院有限公司，四川 成都 610042）

0 前言

隨著我國無線通信的快速發展，傳播模型和本地環境的匹配程度引起了通信運營商的普遍關注，因此，有必要獲得與實際環境極其相似的無線傳播模型。由于移動通信是通過無線空間這一介質作為傳播路徑的，決定了傳播路徑的開放性，也使得無線電波傳播環境更加惡劣，導致了無線電波傳播的復雜性。因此，無線傳播模型的研究對整個移動系統的發展極其重要，它的準確程度直接關系無線網絡規劃規模估算的準確度、基站的布局情況以及運營商的成本問題。

無線傳播模型很大程度上取決于相應的傳播環境，傳播模型的研究可分為3類，即理論分析、現場電波實測和計算機模擬。由于無線信道的復雜性，嚴格的理論分析很難實現，因此在實際移動通信網絡中，采用現場電波實測方法建模的較多，如Okumura模型。但由于實際無線環境的差異性，使得根據經驗模型得出的場強預測與實際環境之間存在或大或小的誤差。因此通用的工程方法是基于實際的無線環境，針對不同的地形、地物、地貌進行詳細分類，利用專用連續波（CW）測試設備輔以專用模型修正軟件，來建立適合實際的無線傳播模型。

1 典型傳播模型介紹

傳播模型表示某種特定環境或傳播路徑下電磁波的傳輸損耗情況。基于統計分析的模型，適用于宏蜂窩信號預測，它的研究歷史悠久，是一種較成熟的技術。目前，應用較廣泛的模型大多是統計模型。

在傳播模型校正中一般采用的是標準傳播模型（SPM）。 由于目前普遍采用的 Cost231-Okumura、Cost231-Hata模型不適用于TD-SCDMA系統，故相對原始標準的SPM模型在TD-SCDMA無線網絡規劃中應用廣泛，是眾多規劃工具軟件所支持的一種標準宏蜂窩模型。這種模型同時增加配合當地的數字地圖信息，給出針對當地地物信息的地物損耗因子。從而能更加準確地預測出規劃網絡在當地地物下的傳播特性。具體的SPM模型參見文獻［3］。

2 傳播模型校正

TD-SCDMA傳播模型校正方法與傳統模型校正方法相似，但是由于TD-SCDMA信號頻段的不同，需要在傳播模型校正時特別注意路測信號強度的界定、路測移動速度、路測有效長度等諸多問題，保證通過路測能搜集到足夠多的有效信號點信息完成校正。傳播模型校正的目的就是減小經驗傳播模型在該環境使用的誤差。通常采用CW測試，從而獲得最準確的無線信號路徑損耗值，并與規劃工具的場強預測結果進行比較修正，使兩者之間誤差的均值和方差達到最小，最終得出最能反映當地無線傳播環境的參數，從而得到適用于該環境并具有理論可靠性的經驗傳播模型。

2.1 傳播模型校正原理

移動環境中實際接收信號電平是快衰落疊加在慢衰落信號之上形成的，為了分析方便，接收信號電平函數可以表示為

式中：

x——距離

r（x）——接收信號

r0（x）——瑞利衰落

m（x）——本地均值，也即長期衰落和空間傳播損耗的合成，可以表示為

式中：

2L——平均采樣區間長度，也即本征長度

根據著名的李氏定理，在移動通信中，當2L取40個波長，采樣點為30～50個時，能有效地達到“消除快衰落、保留慢衰落”的目的。若2L不足40個波長，平均結果將保持有微弱的瑞利衰落；若多于40個波長，則會平滑掉本地均值數據。這種方法可使測試數據與實際本地均值的偏差小于1 dB。

2.2 傳播模型測試具體步驟

2.2.1 環境分類

在前期準備工作中，通常將需要進行模型校正的環境分為4類，即密集市區、市區、郊區和鄉村，且基于環境的復雜性，環境的分類可能有所差異。不同環境下電波的傳播行為是各不相同的，因此需要針對不同的環境進行模型校正。對于某一具體的環境分類，由于市區、商業區的建筑物分布和居住區的建筑物分布有很大的差異，甚至同樣是商業區，建筑物的特征也會有很大的差異。基于這樣的差異，在環境分類中，有必要將同一類環境再細分為不同的典型區域，如城市的商業區、市區的住宅區、市區的工業區等。在模型校正中，需要對這些不同的典型區域分別選點測試，取得適合這類環境的傳播模型。

測試站點的選擇對于測試結果有著直接的影響，需要根據測試站點選擇原則進行詳細篩選，盡量避免由于測試站點選擇不合理造成的傳播模型校正結果有誤。

測試路線的先期規劃可以盡量避免車輛重復行駛，減少測試時間。測試路線只是預估，還需測試時根據實際情況調整。

2.2.2 測試站點選擇

對于測試站點的選擇，一般性城市應遵循以下原則。

a）站點周圍不能有明顯的遮擋。天線周圍50 m內無較大阻擋物，天線的第一菲涅爾區應確保近距離無障礙。

b）站點的天線掛高應和適用該區域模型大致需要的天線掛高接近。

c）站點應高于周圍建筑物的平均高度，但不能高出太多。密集城區測試站點天線掛高應比周圍平均高度高10 m左右；一般城區測試站點天線掛高應比周圍平均高度高15 m左右；郊區或農村測試站點天線掛高應比周圍平均高度高15～25 m。

d）各測試站點周圍的地形地貌應與需要校正的模型代表的環境地形地貌一致。測試點周圍環境應包含足夠多的地物類型，盡量包含所代表類型區域內的各種地物類型。

e）測試站點周圍應有足夠大的區域進行測試，保證測試數據量的要求。密集城區、一般城區要求測試范圍以測試點為半徑不少于3 km；郊區、農村要求測試范圍以測試點為半徑不少于5 km。對于面積在2 km2內的特殊區域，不予單獨列為一種類型區進行測試，例如城中村、小規模坡地。區域過小無法進行路測的，在網規、仿真中對于特殊區域可單獨考慮。

f）測試站點所在樓面不能太大。如果樓面比較大，天線需要增高，否則樓面（尤其是女兒墻）對測試信號傳播影響較大。

g）測試站點周圍避免較大的河流、山體、坡地、礦區。

h）測試點能提供市電，并保障測試期間（一整天）不斷電。

i）測試點不宜選擇在2種規劃區域交界處。密集城區、一般城區選取2～5個測試點，郊區、農村選取1～3個測試點。

j）對于一些小城市，由于各種類型區域較小，建議使用推薦傳播模型。如客戶要求進行傳播模型測試，傳播模型可以用一種模型表征，不需要劃分為密集、一般、郊區。可以直接在市中心處選擇一個典型的站點，然后圍繞該站點進行測試。

對于地域比較特殊的中小城市，在實際的傳播模型測試中，很難選到一個理想的測試站點。一方面由于這些城市面積比較小，可規劃的測試路線較少；另一方面由于中小城市的地物環境分類不是很明顯 （大部分中小城市沒有典型的郊區環境，通常是出了城區就是類似農村的地物環境）。

在這樣的城市中選擇傳播模型測試站點時，盡量不要把城區類型劃分為密集城區、一般城區和郊區，大部分中小城市完全可以劃分為城區和郊區2種地物類型。

在城區中選擇站點時，一般可選取1～2個測試站點（選取太多的站點沒有太大意義，因為城區面積比較小，站點多的話大部分站點的測試路線都是重復的）；對于郊區，可選取1～2個最能代表郊區地物環境的站點。

2.2.3 測試路線選擇規劃

a）規劃的測試路線應包括測試點周圍所有方向。如某一小方向內有山體、河流阻隔，可在滿足測試數據量的前提下，不對該方向進行測試。

b）規劃測試路線應盡量包括該測試點所代表的類型區域內的所有地物類型。

c）規劃測試路線盡量避免重復道路，避免反復測試。

d）規劃測試路線以2～4車道道路為主。盡量規避大路或過小的道路。

e）規劃測試路線盡量避免坡地、高架橋、海/湖/河濱路、較大較長的橋梁。

f）規劃測試路線盡量避免在沿天線發射方向上延伸的道路，此類道路易出現波導效應。

g）規劃測試路線要保障有足夠的測試數據。在后期數據處理中，平均每6 m生成一個有效采樣點。密集城區由于該類型區域較小，校模數據可以略少，有效采樣點至少為6 000個；其他區域為保障校模的準確性，有效采樣點需在8 000個以上。測試路線一般在60 km以上，密集城區規劃測試路線至少需在36 km以上，其他類型城區規劃測試路線至少需在48 km以上。

h）測試路線必須保證區域類型相同。一般來說，密集城區、一般城區測試路線范圍的半徑為1～3 km，郊區、農村的為1～6 km。可以犧牲少量測試數據，但必須保證測試區域的區域類型相同。

i）建議采用選擇道路的方法。先跑東西向道路，再跑南北向道路，最終測試的道路形成網狀結構，圖1是2種理想的路線圖。

圖1 測試理想路線圖

2.3 CW工程測試

做好以上各步驟后即可以開始測試。不同人在同一點進行測試的結果都會有一定的偏差，傳播模型測試時的人為因素很重要。在傳播模型測試中要著重注意以下幾個方面。

a）車速控制。對于行駛的速度，基于李氏定理，在進行傳播模型測試時，要保證在40個波長間隔內，采集36或最多50個數據點。這一方面要考慮測試設備的性能，也要考慮車速，車速不能太快，也不能太慢。設車速為v，在2 000 MHz的頻段，40λ的長度是6 m，測試設備每秒采樣n個點，則合理的車速為

掃頻儀采樣頻率為10 ms（即n=100），得到的車速為 43.2～60 km/h；掃頻儀采樣頻率為 13 ms（即 n=77），得到的車速為33.2～46.2 km/h；掃頻儀采樣頻率為15 ms（即 n=67），得到的車速為 28.8～40 km/h。 根據上述分析，在實際的傳播模型測試中，可以根據具體情況（如所測城市的交通情況）設置合適的采樣頻率，以保證滿足李氏定理，去除快衰落的影響。

b）測試點的采集。測試時隨時控制采集軟件的暫停、開始功能。重復路段、車輛停止時不采集數據。但要保證足夠的采樣點。

c）測試區域的控制。測試時要隨時觀察周圍環境，避免測試路線超出測試類型。如測試密集城區時，當發現已駛出密集城區，則及時停止該方向的測試。

d）測試場強的把握。場強設置的目的是保障測試區域內能采集足夠的數據。受到接收機靈敏度的限制，實際采集信號達到-110 dBm，即為信號下限。

2.4 數據處理

在實測中會出現測試點過密集、過稀疏，存在快衰落影響，取得測試數據以后，不能直接進行模型校正，還需要經過數據處理，才能保證數據的可用性。一般的數據處理步驟分為3步，即矢量平滑抽樣、柵格抽樣、地理平均。

2.4.1 矢量平滑抽樣（保證采樣點獨立性）

通過李氏定理可知，當本征長度取40λ時，可使測試數據與實際本地均值之差小于1 dB。本征長度就是進行地理平均的長度。在TD主要采用的是2 000 MHz頻段，發射波長為0.15 m，40λ就是6 m，即每6 m需做一次平均。

但是，GPS定位速度太慢 （1 s只能定位一個點），若車速為50 km/h，則每14 m才能定位一個經緯度點。顯然不能直接將測試數據做地理平均，需要在地理平均之前做離散處理。

由于掃頻儀的采樣速度遠大于GPS的定位速度，因而在每個定位點（相同的經緯度）按時間順序排列著很多條測量記錄。可以假定每2個定位點之間（通常時間間隔為1 s）車速是勻速的，且每2條測量記錄之間的時間間隔相等 （在誤差允許范圍內這都是可以滿足的），則可以將這些測量記錄按時間順序均勻分布到2點之間的路段，這樣就可以滿足在測試路線上每40λ長度內都有足夠的點數。

若掃頻儀采樣頻率為10 ms，而GPS采樣頻率為1 s，每個GPS采樣點有100個測試數據，矢量平滑將按照時間連續的2個采樣點間的距離以1個波長（12 cm）為單位進行離散。可按照離散后的份數進行抽樣，例如2個GPS采樣點間距離為1.2 m，矢量平滑后生成10個（120 cm/12 cm）個離散點。將第1個GPS采樣點上的100個數據分為10組，第1個離散點的場強數據在第1組中的10個原始數據中隨機抽取1個（一般抽取第1個），被抽取點的場強值為該離散點的場強值。其余離散點的場強值同理。

但如果按時間連續的2個GPS采樣點間的距離過大，而首個GPS采樣點的采集點過少，則此2個GPS采樣點間沒有矢量平滑抽樣數據。例如2個GPS采樣點間距離為20 m，矢量平滑分為167（2 000 cm/12 cm）個離散點，首個GPS點的RNT采集點為90個，無法給每個離散點分配場強數據。則該2個GPS采樣點間沒有矢量平滑抽樣數據。在實際路測中經常會由于種種原因（天氣、建筑物阻擋等）造成GPS短時間接收不到數據，或車速過快，產生以上這種無法生成矢量平滑抽樣數據的情況。

2.4.2 柵格抽樣（去除重復路線）

柵格抽樣可減少近距離重復的采樣點，是在矢量平滑抽樣的基礎上進行的。

柵格是以每個矢量平滑抽樣后的數據點為中心，半徑為一個波長（12 cm）的圓為一個柵格，按照文件排列順序進行篩選。如第二個數據點，計算前一個數據點和它的距離；第三個數據點，計算第一、第二個數據點和它的距離；后面依次類推。

柵格抽樣的目的是為了減少近距離（12 cm以內）重復的數據點，避免由于測試路線重復，測試車輛停止造成的數據重復。路線重復、車輛停止時未暫停測試，會造成重復、停止路段測試數據過多，影響校模結果。

2.4.3 地理平均（消除快衰落）

以上矢量平滑抽樣、柵格抽樣是為了保證合理的數據進行地理平均，而地理平均是真正消除快衰落影響的方法。

地理平均的目的就是消除快衰落，保留慢衰落的影響，其做平均的范圍就是本征長度。做地理平均有2種方法。

一是將整個區域做柵格，柵格的邊長為40λ，將落到每個柵格內的數據做算術平均，并以柵格的中心作為新的位置點。

二是由于數據基本上都是在道路上測得的，因而其位置基本成線狀排列，可以沿路徑等間距分段，每段40λ，將每段內的數據進行算術平均，并統一選某點為平均值的位置點。

第一種方法的好處是簡單易行，運算速度快，缺點是不能保證本征長度為40λ，而是在40λ~57λ之間變動。第二種方法的好處是能保證本征長度為40λ，但比較復雜，運算速度較慢。

目前通常使用第二種方法做地理平均。按照地理平均輸入文件排列順序數點。例如從文件第1個點開始，數50個點為一組。第25個點的經緯度作為該組地理平均后生成點的經緯度，1～50個點場強數據的平均值作為該組地理平均后生成點的場強值。

2.5 模型校正

在進行模型校正時，首先設置各參數值，通常可選擇該頻率上的缺省值進行設置。也可以是其他地方類似地形的校正參數。然后以該模型進行無線傳播預測，并將預測值與路測值作比較，得到一個差值，再根據所得差值的統計結果反過來修改模型參數。經過不斷的迭代處理，直到預測值與路測值的均方差及標準差達到最小，此時得到的模型的各參數值就是所需的校正值。

3 傳播模型校正準則及結果評估

在分析所設模型與實測數據的擬合程度時，需用到預測值和實際路測值的統計平均差、預測值和路測數據的均方差以及預測值和路測數據的標準差。

大量的工程實踐表明，在準地形的條件下，只要實測數據對于預測數據的標準偏差不大于8 dB，丘陵地形不大于11 dB，實測數據的均值相對于預測數據偏差不大于3 dB，互相關系數為0.6～1，則該模型可以使用。

參照以上原則經過本次實測完成的傳播模型校正均值趨于0，標準方差為7.175 2，充分說明了上述方法在TD-SCDMA工程應用中的可行性。

4 結束語

無線傳播模型的準確性對TD-SCDMA無線網絡規劃起著重要作用，它是進行網絡覆蓋規劃的基礎，準確的傳播模型可以得到好的網絡覆蓋，減少通信運營商的成本。隨著TD技術的不斷發展，有關TD-SCDMA無線傳播模型校正的方法及流程將更加完善。

［1］WCY Lee.Estimation of Local Average Power of a Mobile Radio Signal［J］.IEEE Transactions on Vehicular Technology，1985，VT-34（1）.

［2］David Parsons，John Wiley Sons.The Mobile Radio Propagation Channel.ISBN 0471 964158,1992.

［3］Aricom Interantional,Asset Standard Marcocell Model Calibration,UK;Aircom International Ltd,1999.

［4］郭保文.3G移動通信無線傳播模型校正 ［J］.山西通信科技，2006（2）.

［5］陳禹平，鐘志剛，尚海波，等.導頻測量法-CDMA網絡中傳播模型校正的有效方法［J］.郵電設計技術，2004（4）.