对G网络无线电波传播模型比较研究

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1、对4G网络无线电波传播模型的比较研究摘要:本文是关于被称为长期演进技术升级版(LTEAdvanced)的第四代移动网络无线电波传播模型的比较研究。无线电波传播模型的选择是必要的,这是因为传播模型能够估计和预测在不同类型环境下发射机和接收机之间的无线电波传播路径损耗值。初步结果表明,COST-231Hata模型产生更高的路径损耗值是由于它仅适用于LOS情形和宏蜂窝环境,而没有考虑无线电波传播的反射和遮挡。相比之下,COST-231Walfisch-Ikegami同时适用于LOS/NLOS情形以及宏蜂窝和微基站环境,因为其考虑了

2、无线电波传播的反射和遮挡。关键词:4G,COST-231Hala,Walfisch-Ikegami,传播模型I.简介移动网络中首次引入的全球移动通信系统(GSM)正在逐渐被通用分组无线服务技术(GPRS),增强型数据速率GSM演进技术(EDGE),通用移动通信系统(UMTS),高速下行分组接入(HSDPA),长期演进技术(LTE),长期演进技术升级版(LTE-Advanced)所代替。图1表明了第一代至第四代移动网络的类型。长期演进技术升级版(LTE-Adanced)是长期演进技术(LTE)的下一代移动网络服务,其发展符合由

3、国际电信联盟(ITU)和第三代合作伙伴计划(3GPP)所定义的高级国际移动通信以及第四代移动通信技术标准要求。LTE经常被定义为4G服务,因为它的主要性能增强,但是第三代合作伙伴计划(3GPP)和国际电信联盟(ITU)仍没有考虑把LTE作为一个4G服务。LTE-Advanced下载峰值速率超过IGbps,上行峰值速率大于500Mbps的。LTE-Advanced开发具有向后兼容性,当部署已经被LTE占用的频谱时以确保其不会对现有的LTE通信产生影响。一般来讲,无线电波传播模型可分为两大类,分别是经验模型和确定性模型。有很多无

4、线电波传播模型都可以预测在不同类型环境下发射机和接收机之间的路径损耗,例如,其中的一些模型是:Ericsson9999,Lee,Egli,COST-231Hata,OkumuraHata,COST-231Walfisch-Ikegami,,Walfisch-Ikegami和StanfordUniversityInterim(SUI)模型。图2为无线电波传播模型。适用于LTE-A移动网络的无线电波传播模型的选择是必要的,因为这关系到在不同类型的环境之间下,它可以估算预测发射机和接收机之间的无线电波传播路径损耗值。在本文的研究中

5、只集中在两个电波传播模型之间的比较,它们分别是COST-231Rata模型(AdvancedOkumura-Rata)和COST-231Walfisch-Ikegami模型(AdvancedWalfisch-Ikegami)。本文的结构安排如下:第一部分涵盖了对LTE-A的介绍和基本观点以及无线电波传播模型。第二部分描述了两个无线电波传播模型:COST-231Rata模型和COST-231Walfisch-Ikegami模型。第三部分是在COST-231Rata和COST-231Walfisch-Ikegami两种无线电波传

6、播模型之间作对比和讨论。第四部分总结全文以及展望未来工作。II.COST-231HATA模型COST-231Hata模型是已知Okumura-Rata传播模型的扩展版本。与频率范围只有100MHZ-1500MZ的Okumura-Rata模型相比,它把频率范围扩展到1500MHZ-2000MHZ。和Okumura-Rata模型类似,COST-231Hata基站(BS)天线高度范围是从30到200米,移动台天线高度范围为1至10米,基站收发台(BTS)和移动站(MS)之间的距离范围在1到20公里。式(1)所示的公式计算路径损耗是

7、采用COST-231Hata模式:其中:I是频率(MHz),Hb是基站天线高度(m),a(Hm)是移动天线修正因子(米),d是在BTS和MS(千米)之间的距离,C是一个常数因子(C=0db适用郊区范围,C=3db适用城市和大都市地区)。有两种类型修正因子a(Hm),一种适用于中小型城市,如方程式(2):一种适用于大型城市,如方程式(3):III.COST-231WALFTSCH-IKEGAMI模型COST-231Walfisch-Ikegami模型是Walfisch-Ikegami模型的改进版,它在复杂的城市环境下,考虑了更

8、多因素比如建筑物的高度,道路的宽度,建筑物障碍以及道路定向的无线电波直线传播路径,因此提高了路径损耗值的精度。COST-231Walfisch-Ikegami和Walfisch-Ikegami模型有着共同的频率、移动台天线高度、基站天线高度以及发射器和接收器的距离等特性参数。它们的可用频率

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