实验调查的陆地移动无线电规划工具参数的预测方法和建模在印度农村地区铁路

文摘

移动通信网络在农村地区没有给予足够的重视,强调与城市计数器部分由于没有吸引力的手机运营商的收入和经济因素。为了确定合适的预测方法对印度农村地区铁路,train-based测量在北部和西部农村地区进行铁路。这些都是由记录作为输入,基站发出的运营商在移动的火车。观察到的信号转换成路径损失水平相比最初与各种传统的预测方法。观察到的结果也与广播的预测结果计划工具利用数字地形数据。模型的常数合并在收音机规划工具分别调整为北印度和西印度基站基于观察的结果。在评估模型的适用性的标准统计参数。

1。介绍

未来移动通信系统的部署需要准确的计划工具高效性能。合适的预测方法的知识有助于优化信号水平和减少干扰邻近用户。单个预测可能不适合在印度,因为它是一个幅员辽阔的国家与不同的地形和环境特性。一些城市地区都有不均匀的建筑结构和一些农村地区的困难地形。确定预测方法适用于一个给定的地区,很多实验活动是必要的各种预测方法对这些观察结果和评价提供了一个洞察这些方法的适用性和运输的可能性,这些方法相似的地区。在农村环境中有不同的树密度和地形不规则,很难有长途联系,良好的数据速率,视线模式(1]。最好的帮助下调查实验观测的程度视距(los)和non-los区和相关的问题。像普遍服务义务基金管理组织融资项目在印度农村共享基础设施建立蜂窝移动电话服务。在这种背景下,识别方法相关的农村地区和修改现有的预测方法的调整系数是小时的需要。

Medeisis和Kajackas2]提出的看似完美的比较模型与测量在城市和农村地区在Lituania 160, 450, 900, 1800 MHz。在城市地区,Okumara-Hata方法的标准偏差在5 - 7 dB的范围。实现最佳精度Okumara-Hata模型在城市地区在900 MHz范围。在农村地区,测量结果明显偏离模型。这里的标准差增加15分贝。只有在160 MHz频带模型和实验同意很好。Blaunstein和Ben-Shimol3)从理论和实验上研究路径损耗的频率依赖各种陆地宏单元和微细胞环境。他们已经推导出各种算法链路预算设计建议修改像额外的衍射系数,有效高度参数。Miyashita et al。4)在日本11个地区进行了实地测量包括城市、农村、山区、水域和调查衍射,Okumura-Hata和两个射线模型。模型的选择取决于发射机和接收机之间的地形。他们已经推导出校正因素基于每个路径损耗模型的特点和作者声称,该方法给出了一个水平的精度比传统的模型。

2。实验的细节

保持上述目标来看,在目前研究比较不同预测方法用于陆地移动无线电在农村或郊区进行了利用超高频列车移动无线电测量进行国家的北部和西部地区。跟踪端基站利用的研究(1)密鲁特,(2)Muzzafarnagar,(3)位于印度北部(1)Vangani撒拉兰普下车,橙花醛(2),(3)Karjat, (4) Pangoli Talegaon(5),(6)和浦那位于印度西部。印度北部的基站位于离地面40米高和那些在印度西部位于26岁,25岁,60岁,46岁,离地面115,45米。的有效辐射力量基站密鲁特,Muzzafarnagar,撒拉兰普下车,Vangani, Pangoli,和浦那+ 37 dBm,而橙花醛,位于和Talegaon Karjat + 39.5 dBm。检查发射机功率,频率、电压驻波比和供应电压做了定期监测偏差,和的值参数在报纸上报道是正确的我们所知。

测量的时候,印度铁路分配频率范围从314到322.6 MHz。列车广播网络占用的带宽kHz,范围从314到314.85兆赫和321.0到321.85 MHz。基站位于轨道不断传播载体在320 MHz。在这个载体乐队,带宽是850千赫。测试教练配备校准接收机和计算机数据记录器。还一个图表记录仪用于记录载体的水平。与路径损耗值和位置,车轮旋转的计数器是必要的驱动论文图表在一个固定的线性关系火车速度以及存储在可选择的样本区间的选择。接收机灵敏度会比0.5更好v (93−dBm) 20 dB信噪比测量在1000 Hz的射频信号调制灵敏度为60%的双工器天线输入。动态相邻信道选择性将70分贝或更好。低调全向天线用于接待屋顶的教练。轻微的指导天线辐射模式已被用于减少不必要的辐射方向,获得5 dB的温和的天线增益。略定向天线曾当跟踪最低匝数。跟踪是一种宽轨宽度为1.676米。高度定向天线跟踪时曾直接和全向天线跟踪时采用锯齿形和大量的。然而,在目前的情况下略定向天线,波束宽度与88^°在水平方向和30^°在垂直方向。

天线是垂直偏振,50欧姆阻抗。电压驻波比小于1.5:1在整个频段的天线增益5 dB,分支和馈线损耗的发射机电缆3 dB,接收天线增益是0 dB和全方位,分支和馈线接收机电缆是1 dB的损失。

2.1。数据处理

信号测量的距离每米,平均距离几百米。这里90%的覆盖率意味着发现了10米的轨道。这个平均信号转换成路径损耗及其标准偏差值,最大值,最小值推导出。覆盖率计算部门的样品的数量总数超过阈值的样本。这个实验主要是由印度铁路主要用于估算基站的覆盖范围位于设计未来的铁路轨道列车移动通信系统。我们与他们相关的科学目的好数据评估模型。他们采用的方法测量信号电平每米,平均超过一百米为自己规划的目的。

覆盖目标移动无线电系统利用铁路技术规范规定的国际铁路联盟(UIC代码传单no.751-3) (5]。根据这个,满意的覆盖整个线实现如果最小接收信号可以达到超过95%的轨道距离和95%的时间。估计这报道(这不是本文的一部分)100被选为统计确定路径的一部分。火车的速度60公里/小时将这种差距在6秒。这将保持通信联系。在目前的研究中,兴趣是调查平均路径损耗而不是快衰落。

该地区从密鲁特撒拉兰普下车可以分为开放地区间歇树木和小村庄和城镇。从Vangani该地区扩展,橙花醛等等在印度西部也开放农业用地和周边地区的基站郊区。整体北部和西部地区代表典型的印度农村的场景。微波塔坐落在追踪方面是利用基站。在北方地区,地形平坦和开放而在西部地区的测量进行了地形主要由一些丘陵(山路)之间的部分。杂乱环境的照片,在哪里进行了测量数据所示1- - - - - -4和描述无线规划工具部分。这些是给环境的感受。

3所示。结果

目前使用的预测方法研究(1)哈塔(6),(2)Blomquist和Ladell7艾格力),(3)(8),(4)不规则地形模型(ITM) (9]。这里不包括预测方法的细节,可以获得相应的引用。在这项研究中,观察到的信号水平转换成路径损失并与理论上计算路径损失。而不是描述单个基站的比较结果与上述预测方法,统计指标,如标准差和平均误差为每个预测方法推导并给出了表1。这些指标有助于评估预测方法的适用性。

3.1。预测方法的标准偏差

意味着误差和预测误差的标准差的所有方法推导和表所示1。

无线电波传播模型的常规做法是,当一个给定的模型表现出最高的标准偏差,被认为是不合适的,当它有一个较低的标准偏差,它被认为是合适的。从表1,下面的观察。在印度北部,看似完美的方法表现出更少的标准差为所有三个路径。看似完美的方法也表现出更少的平均误差与艾格力相比,Blomquist Ladell, ITM方法。之前的负号平均误差表明,给定模型估算路径损耗。在西印度的情况下路径,看似完美的方法其次是ITM方法给更少的标准差。看似完美的方法表现出高于平均误差和标准差为西印度的路径。这可能是由于地形的差异之间的印度北部和西部地区。在北部地区,地形平坦,开放而在西印度,粗糙的在自然的情况下Pangoli Talegaon基站。浦那的基站郊区条件盛行的地方,所有方法预测标准偏差在5 - 7 dB。同样,在橙花醛基站的情况下哪里有光滑的地形变化所有的预测方法取得了4 - 5分贝之间的偏差。 In the case of Pangoli and Talegaon high standard deviations were observed due to the varying and rough nature of terrain.

3.2。衍射的调查机制

rec - 526 ITU-R [10)是用于调查由衍射和刀口衍射传播。因为没有沿途有山和丘陵刀口衍射没有被利用。只有球形衍射已经使用。不用于植被修正。地形平坦,起伏的平原沿轨道和不多的植被。我们试图计算衍射造成的损失使用上述rec - 526对各种路径视线之外的距离。损失获得和测量损失的比较表2。在表中,距离在公里和损失在dB。

这里的衍射损失计算距离超视距区域。为每个路径广播地平线距离计算,超出这个距离衍射损失已经推导出。阅读上面的表表明,印度北部的路径,密鲁特基站表现出偏差的10 - 15分贝,Muzzafarnagar展示10 - 18分贝,撒拉兰普下车基站显示12 - 15分贝的偏差。这些大偏差显示信号传播距离不支持衍射机制。在西印度的情况下路径Pangoli Talegaon基站表现出大偏差的20分贝以上。只有浦那基站,只有两个实验测量值超出了洛带,可用一些衍射计算和测量路径之间的协议是损失。可能只有在这种情况下超出30公里通过衍射传播发生机制。

3.3。调查与无线规划工具

使用数字地形数据分辨率为50 m Aircom国际电信咨询和资产工具(11]杂乱、地形和环境照片,为不同的基站信号覆盖图生成。杂乱的地图,地形地图整个北部和西部基站数据所示1- - - - - -4。图1显示了印度北部基站的杂波图密鲁特,Muzaffarnagar,撒拉兰普下车沿着轨道基站。密拉特基站周围是低密度的城市环境。作为一个沿着轨道从密鲁特Muzaffarnagar基站,农田植被和非常低的密度。在间歇距离农村。从Muzzafarnagar基站到撒拉兰普下车基站也农业土地和农村特色。所有基站周围低密度城市环境小的距离。图2描述了这些印度北部基站的地形变化。密鲁特基站位于平均海平面225米以上的距离,Muzaffarnagar位于243米高度高于平均海平面,和撒拉兰普下车位于275米的高度意味着密封水平。作为一个进展,地形呈上升趋势,有一个逐渐上升的斜率。

图3显示了杂波西印度地图基站Vangani,橙花醛,位于Pangoli, Karjat Talegaon和浦那。从Vangani橙花醛、开放区域与低密度植被沿着轨道。类似的环境之间的Karjat橙花醛是观察。从Karjat Pangoli开放区域植被高度较低。这不是足够高屏蔽无线电波和应用叶损失。该地区Pangoli和Talegaon之间充满了温和的农业土地和部分地区开放。从Pangoli起铁路轨道进入山区。Talegaon和浦那也是开放之间的地区和农业地区。浦那附近基站低密度城市环境。图4显示了所有这些西印度的地形变化基站。Vangani位于40米的高度高于平均海平面,橙花醛在40米,Karjat,海拔80米,Pangoli 600米。有一个陡峭的上升斜率Pangoli。在Talegaon,平均海平面高度是600米,在浦那相应的值是560。

3.3.1。传播模型

在这个工具使用的传播模型11说明如下。 在哪里基础移动站之间的距离(公里);Hms是移动电台地面的高度(米)。这个数字可能在全球或指定个人杂物类别。Heff是有效的基站天线高度(米)。Diffn衍射损耗计算使用爱泼斯坦,彼得森,Deygout或Bullington等效刀口的方法。K1和K2截距和斜率。这些因素对应于一个常数抵消(dBm)和日志的乘数的基站和移动之间的距离。K4是移动天线高度的因素。这是一个校正因子用于考虑有效移动天线高度。Hms K4是Okumura-Hata乘数。 K5 is effective antenna height gain. This is the multiplying factor for the log of the effective antenna height K6. This is the Okumura-Hata type multiplying factor for。K7考虑衍射效应。选择衍射方法是可用的。

C_loss杂乱规格高度和分离等,也在计算过程中考虑。杂乱的损失表所示3取得了根据我们过去的经验进行无线电测量在印度农村地区。低密度城市= 1 dB,村庄= 1 dB,高密度植被= 4 dB、低密度植被= 1 dB,农业= 0分贝,开放面积=−5 dB, quasiopen =−5 dB和水=−15分贝。工具在不同频率的参数如表所示3。

从表3,看到K2的频率无关。保持K2 K7值对应于450 MHz(这在本研究被最近的320 MHz),尝试调整的价值K1的帮助下测量值。推导出各种K1值对应不同的路径和信号覆盖各种基站的阴谋已被生成。在这些全部数据,工具生成的值是局限于距离35公里。这是由于固有的限制在工具中设置时由制造商用于GSM模式。比较各种K1值测量工具预测损失损失数据所示5,6,7印度北部基站和数字8,9,10,11,12西印度基站。Pangoli基站的这个数字没有显示由于限制数量的数据。这些调整值在这些地区的优势是,可以使用这些未来的移动通信运营商和类似地区。

3.3.2。工具的比较预测值与观测到的损失

已处理的数据,测量数据按照决议的预测工具。数据5,6,7显示的比较工具预测值北印度基站密鲁特Muzaffarnagar,撒拉兰普下车与测量值跟踪距离的函数。这个工具被用来优化K1的价值。测量和工具预测值之间的协议是合理的。路径损耗的工具预测值K1 = 115显示良好的巧合与平均值观察到的路径损耗在印度北部,这被认为是一个经过调优的价值。这基本上是由于相似类型的环境和地形的基站。

数据8,9,10,11,12描述工具的比较预测值和测量值的路径损耗西印度Vangani基站,橙花醛,位于Talegaon,浦那Karjat基站。在这些数据中,工具被用来优化K1从110年到130年这取决于个人的基站。适宜性评价工具意味着预测误差和标准差为各种K1值如表所示4。

标准差的预测错误的工具
预测误差的标准差和平均误差的工具推导出和表所示4。
在表4,我的意思是错误,sd标准差;110、115、等表明K1的值。在印度北部站K1 = 115,撒拉兰普下车展品标准差4.4 dB的最小值和偏差在北从4.4到6.9不等。在西印度的情况下路径,从7.3到20.87标准差不同,浦那基站展示标准偏差的最小值。Vangani基站是K1值调的115年和130年,Karjat 115年和125年,115年浦那。K1看到的两个值是由于稍微改变环境类型每个基站的双方。类似的基站,橙花醛针对K1值为120,110年和120年Pangoli, Talegaon为120。当滚动平原与开放式的环境就像典型的北印度和西印度的一些地区,K1值115似乎是经过调优的价值。崎岖的地形,K1值125年或130年可能是一个更好的价值。高标准差报道Pangoli和其他基站可能是由于粗糙的地形特点。 If the standard deviation of Hata's method in Table1是与标准差的工具相比,看似完美的方法似乎依然给稍微更好的价值除了Vangani基站。

4所示。结论

这种比较各种预测方法的主要优势经验或半经验的是否可能推断这些测量类似环境相关的频率和不同的基站天线高度。在农村或郊区,手机运营商通常概念下相同的预测技术拥有良好的在每一个地区。研究表明,不同的预测方法产生了不同程度的预测错误在北部和西部地区。在北方地区,看似完美的方法显示3 - 5 dB的标准差,Blomquist Ladell的方法显示,4 - 5 dB除了Muzzafarnagar基站大标准偏差在哪里见过。ITM和艾格力的方法显示小标准差为密鲁特和撒拉兰普下车路径和显示高Muzzafarnagar路径的偏差值。在西部地区,要么第5 - 11的方法显示dB, ITM显示6日到24日,dB Blomquist Ladell方法显示5-19 dB,艾格力的方法显示‚dB。似乎预测模型以及农村铁路给好的协议当基站天线位于顶部的建筑或山给许多相当不错的洛杉矶距离点。non-los区内,准确性变得越来越修正条款成为必要12]。看来,rec - 526 ITU-R球形衍射的方法无法解释观察到的衍射损失地区令人满意。

Aircom国际电信咨询使用的资产广播计划工具和数字地形数据,覆盖所有基站的阴谋已被生成并拦截系数K1调谐。混乱和环境的照片也被提出。在印度北部的基站的情况下,一个统一的K1值= 115是发现合适的解释观察到的结果由于地形的顺利自然。在西印度路径的情况下,由于地形的粗糙的性质两个或三个的K1值从115年到130年需要在解释观察到的结果。本研究的亮点是推导最优调谐值K1 Aircom国际电信咨询使用的资产无线规划工具。这些结果可以用于设计未来的通信系统和波传播建模在类似的环境类型地区在发展中国家。在未来的研究中,收音机规划工具的修改参数可以用来预测这些地区的信号水平/路径损失,可以相比,未来将生成的数据集在这个区域在不同的频率。

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