第二章 移动通信电波传播环境与 传播预测模型

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1 第二章 移动通信电波传播环境与 传播预测模型
2.1 概述 2.2 自由空间的电波传播 2.3 3种基本电波传播机制 2.4 阴影衰落的基本特性 2.5 移动无线信道及特性参数 2.6 电波传播损耗预测模型

2 基站天线、移动用户天线和两付天线之间的传播路径
2.1.1 电波传播的基本特性 基站天线、移动用户天线和两付天线之间的传播路径 传播损耗和弥散 阴影衰落 多径衰落 多普勒频移 直射、反射、绕射和散射以及它们的合成 复杂的无线电波传播环境 移动通信信道 衰落的原因 无线电波传播方式 衰落的表现 移动信道的 基本特性 衰落特性

3 信道的分类 大尺度衰落与小尺度衰落 信道的分类 大尺度衰落 小尺度衰落（主要特征是多径） 描述 长距离上信号强度的缓慢变化
根据不同距离内信号强度变化的快慢分为：大尺度衰落 小尺度衰落 根据信号与信道变化快慢程度的比较分为：长期慢衰落 短期快衰落 大尺度衰落与小尺度衰落 大尺度衰落 小尺度衰落（主要特征是多径） 描述 长距离上信号强度的缓慢变化 短距离上信号强度的快速波动 原因 信道路径上固定障碍物的阴影 移动台运动和地点的变化 影响 业务覆盖区域 信号传输质量

4 衰落特性的算式描述 衰落特性的算式描述 式中，r(t)表示信道的衰落因子；m(t)表示大尺度衰落； r0(t)表示小尺度衰落。 小尺度衰落

5 2.1.2 电波传播特性的研究 电波传播特性的研究 考虑问题 衰落的物理机制 功率的路径损耗 接收信号的变化和分布特性 应用成果
传播预测模型的建立 为实现信道仿真提供基础 基本方法 理论分析方法（如射线跟踪法） 现场测试方法（如冲激响应法）

6 2.2 自由空间的电波传播 传播损耗 接收功率 在理想的、均匀的、各向同性的介质中传播，只存在电磁波能量扩散而引起的传播损耗 自由空间
接收换算 分贝表示

7 2.3 3种基本电波传播机制 阻挡体比传输波长大得多的物体 反射 产生多径衰落的主要因素 基本电波传播机制 绕射 散射
产生于粗糙表面、小物体或其它不规则物体 阻挡体为尖利边缘

8 2.3.1 反射 理想介质表面反射 极化特性 多径信号

9 理想介质表面反射 如果电磁波传输到理想介质表面，则能量都将反射回来 反射系数（R） 入射波与反射波的比值 (垂直极化） （水平极化）

10 极化特性 水平极化（电场方向平行于地面） 垂直极化（电场方向垂直于地面） 极化 电磁波在传播过程中，其电场矢量的方向和幅度随时间变化的状态
电磁波的极化形式 线极化、圆极化和椭圆极化 线极化的两种特殊情况 水平极化（电场方向平行于地面） 垂直极化（电场方向垂直于地面）

11 2.3.1 多径信号 两径传播模型 接收信号功率 简化后 相位差 多径传播模型
其中，N为路径数。当N很大时，无法用公式准确计算出接收信号的功率，必须用统计的方法计算接收信号的功率。

12 2.3.2 绕射 惠更斯－菲涅尔 原理 菲涅尔区 基尔霍夫公式

13 惠更斯－菲涅尔原理 原理 说明 波前（面）上每点产生的次级波组合形成传播方向上新的波前（面） 绕射由次级波的传播进入阴影区而形成
场强为围绕阻挡物所有次级波的矢量和 说明 任一P’点，只有夹角为θ（即 ）的次级波前 能到达接收点R θ在0º到180º之间变化 到达接收点辐射能量与θ成正比

14

15 菲涅尔区 基尔霍夫公式 菲涅尔区 接收点信号的合成 菲涅尔区同心半径 从发射点到接收点次级波路径长度比直接路径长度大的连续区域
菲涅尔区 基尔霍夫公式 菲涅尔区 从发射点到接收点次级波路径长度比直接路径长度大的连续区域 接收点信号的合成 n为奇数时，两信号抵消 n为偶数时，两信号叠加 菲涅尔区同心半径

16 在接收点处第一菲涅尔区的场强是全部场强的一半 发射机和接收机的距离略大于第一菲涅尔区，则大部分能量可以达到接收机。 基尔霍夫公式
第一菲涅尔区半径（n=1）特点 在接收点处第一菲涅尔区的场强是全部场强的一半 发射机和接收机的距离略大于第一菲涅尔区，则大部分能量可以达到接收机。 基尔霍夫公式 从波前点到空间任何一点的场强 式中，E是波面场强， 是与波面正交的场强导数。

17 2.3.3 散射 散射 粗糙表面，反射能量于所有方向 表面光滑度的判定 粗糙表面下的反射场强

18 2.4 阴影衰落的基本特性 阴影衰落（慢衰落） 地形起伏、建筑物及其它障碍物对电波传播路径的阻挡而形成 特点 与传播地形和地物分布、高度有关
表达式 传播路径损耗和阴影衰落 分贝式 式中 r 移动用户和基站的距离 ζ 由阴影产生的对数损耗（dB），服从零平均和标 准偏差σdB的对数正态分布 m 路径损耗指数 实验数据表明m＝4，标准差σ＝8dB是合理的

19 2.5 移动无线信道及特性参数 无线信道 多径衰落的基本特性 多径信道的统计分析 多普勒频移 多径衰落信道的分类 多径信道的信道模型
衰落特性的特征量 描述多径信道的主要参数 衰落信道的建模与仿真

20 2.5.1 多径衰落的基本特性 幅度衰落 幅度随移动台移动距离的变动而衰落 空间角度 模拟系统主要考虑 原因
本地反射物所引起的多径效应表现为快衰落 地形变化引起的衰落以及空间扩散损耗表现为慢衰落

21 2.5.1 多径衰落的基本特性 时延扩展 脉冲宽度扩展 时间角度 数字系统主要考虑 原因
信号传播路径不同，到达接收端的时间也就不同，导致接收信号包含发送脉冲及其各个延时信号

22 2.5.2 多普勒频移 原因 移动时会引起多普勒（Doppler）频率漂移 表达式 多普勒频移 最大多普勒(Doppler)频移

23 2.5.2 多普勒频移 说明 多普勒频移与移动台运动的方向、速度以及无线电波入射方向之间的夹角有关：
若移动台朝向入射波方向运动，则多普勒频移为正（接收信号频率上升） 若移动台背向入射波方向运动，则多普勒频移为负（接收信号频率下降） 信号经过不同方向传播，其多径分量造成接收机信号的多普勒扩散，因而增加了信号带宽。

24 2.5.3 多径信道的信道模型 原理 多径信道对无线信号的影响表现为多径衰落特性。
将信道看成作用于信号上的一个滤波器，可通过分析滤波器的冲击相应和传递函数得到多径信道的特性

25 2.5.3 多径信道的信道模型 推导冲激响应 只考虑多径效应 再考虑多普勒效应 多径和多普勒效应对传输信号的影响 多径信道的冲激响应

26 只考虑多径效应 传输信号 接收信号 假设第i径的路径长度为xi、衰落系数（或反射系数）为 式中，c为光速； 为波长。 又因为 所以
式中 为时延。 实质上是接收信号的复包络模型，是衰落、相移和时 延都不同的各个路径的总和。

27 再考虑多普勒效应 考虑移动台移动时，导致各径产生多普勒效应 设路径的到达方向和移动台运动方向之间的夹角为 路径的变化量 输出复包络 简化得
在相位中 不可忽略 数量级小 可忽略

28 多径信道的冲激响应 多径和多普勒效应对传输信号的影响 令
式中 代表第i条路径到达接收机的信号分量的增量延迟（实际迟延减去所有分量取平均的迟延），它随时间变化 在任何时刻t，随机相位 都可产生对 的影响，引起多径衰落。 由（＊）式得 冲激响应 式中， 、 表示第i个分量的实际幅度和增量延迟；相位 包含了在第i个增量延迟内一个多径分量所有的相移； 为单位冲激函数。 如果假设信道冲激响应至少在一小段时间间隔或距离具有不变性，信道冲激响应可以简化为 此冲激响应完全描述了信道特性，相位 服从 的均匀分布 多普勒效应影响 多径延迟影响

29 2.5.4 描述多径信道的主要参数 由于多径环境和移动台运动等影响因素，使得移动信道对传输信号在时间、频率和角度上造成了色散。
通常用功率在时间、频率以及角度上的分布来描述这种色散 功率延迟分布 PDP 时间色散 多普勒功率谱密度 DPSD 频率色散 角度谱 PAP 角度色散

30 时间色散 时间色散参数 平均附加延时 rms时延扩展 最大附加延时扩展(XdB) 相关带宽
多径衰落下，频率间隔靠得很近的两个衰落信号存在不同时延，可使两个信号变得相关。这一频率间隔称为“相干” 或“相关”带宽（Bc） 从时延扩展角度说明 从包络相关性角度说明 多径衰落的分类及判定

31 时间色散参数 功率延迟分布（PDP） 基于固定时延参考的附加时延的函数，通过对本地瞬时功率延迟分布取平均得到 市区环境中近似为指数分布
式中，T是常数，为多径时延的平均值

32 时间色散参数 时间色散特性参数 平均附加延时 rms时延扩展 其中 最大附加延时扩展(XdB)
t dB -X D 时间色散特性参数 平均附加延时 rms时延扩展 其中 最大附加延时扩展(XdB) 高于某特定门限的多径分量的时间范围，即多径能量从初值衰落到低于最大能量 (XdB)处的时延。图中，Tm为归一化的最大附加延时扩展(XdB)；τm 为归一化平均附加延时； ∆ 为归一化rms时延扩展 τm Tm

33 从时延扩展角度说明相关带宽 两径情况 等效网络传递函数 信道的幅频特性 当 时，信号同相叠加，出现峰点 当 时，信号反相相减，出现谷点
接收信号 等效网络传递函数 信道的幅频特性 当 时，信号同相叠加，出现峰点 当 时，信号反相相减，出现谷点 相邻两个谷点的相位差 两相邻场强 为最小值的频率间隔与两径时延 成反比

34 通过两径信道的接收信号幅频特性 多径情况 应为rms时延扩展
+ 1 - w ) ( 2 t n D p 多径情况 应为rms时延扩展 是随时间变化的，可由大量实测数据经过统计处理计算出来，说明相关带宽是信道本身的特性参数，与信号无关

35 从包络相关性角度推导相关带宽 设两个信号的包络为 和 ，频率差为 ，则 包络相关系数 此处，相关函数 若信号衰落符合瑞利分布，则
设两个信号的包络为 和 ，频率差为 ，则 包络相关系数 此处，相关函数 若信号衰落符合瑞利分布，则 式中， 为零阶Bessel函数， 为最大多普勒频移。 不失一般性，可令 ，简化后 通常，根据包络的相关系数 来测度相关带宽 代入得 相关带宽 (＊)

36 衰落的分类及判定 分类 不同频率分量的衰落 信号波形 频率选择性衰落 不一致 失真 非频率选择性衰落（平坦衰落） 相关的 一致的 不失真
由信道和信号两方面决定 分类 不同频率分量的衰落 信号波形 频率选择性衰落 不一致 失真 非频率选择性衰落（平坦衰落） 相关的 一致的 不失真 信号带宽小于信道相关带宽 Bs<Bc 平坦衰落 信号带宽远大于信道相关带宽 Bs>>Bc 数字通信系统 频选衰落 码间干扰

37 频率色散 用多普勒扩展来描述，相关时间是与多普勒扩展相应的参数 时变特性 原因 移动台运动或信道路径中的物体运动
用多普勒扩展和相关时间来描述 多普勒扩展 （功率谱） 相关时间 信道冲激响应应维持不变的时间间隔的统计平均值 表征了时变信道对信号的衰落节拍

38 多普勒扩展 典型(CLASS)多普勒扩展（适用于室外传播信道） 假设接收信号由N个经过多普勒频移的平面波合成， b为平均功率
表示在角度 内的入射功率， 表示接收天线增益，用 表示功率谱，则 典型的多普勒功率谱 由图可见，由于多普勒效应， 接收信号的功率谱展宽到 和 范围 平坦(FLAT)多普勒扩展（适用于室内传播信道） 平坦的多普勒功率谱 fc fc + fm fc - fm S ( f )

39 推导相关时间 从多普勒扩展角度 时间相关函数与多普勒功率谱之间是傅立叶变换关系 所以多普勒扩展的倒数就是对信道相关时间的度量，即
此时入射波与移动台移动方向之间的夹角α=0 式中 为多普勒扩展（有时也用 表示），即多普勒频移。 从包络相关性角度 通常将信号包络相关度为0.5时的时间间隔定义为相关时间 30页曾推出包络相关系数 令 ， = 推出

40 时间选择性衰落 时间选择性衰落是由多普勒效应引起的，信道在时域具有选择性
要保证信号经过信道不会在时间轴上产生失真，就必须保证传输符号速率远大于相关时间的倒数 在现代数字通信中，常规定Tc 为上页两式的几何平均作为经验关系 码元间隔大于信道相关时间 Ts>Tc 时选衰落 误码

41 角度色散 原因 移动台和基站周围的散射环境不同，使得多天线系统中不同位置的天线经历的衰落不同 参数 角度扩展 相关距离 空间选择性衰落

42 角度扩展 角度功率谱（PAS） 信号功率谱密度在角度上的分布。一般为均匀分布、截短高斯分布和截短拉普拉斯分布
角度扩展等于功率角度谱的二阶中心矩的平方根，即 式中 意义 描述了功率谱在空间上的色散程度，角度扩展在 之间分布。 角度扩展越大，表明散射环境越强，信号在空间的色散度越高

43 相关距离与空间选择性衰落 相关距离Dc 空间选择性衰落 信道冲激响应保证一定相关度的空间距离 空选衰落:天线空间距离大于相关距离>Dc

44 2.5.5 多径信道的统计分析 主要讨论多径信道的包络统计特性。 接收信号的包络根据不同的无线环境一般服从 Nakagami-m分布
瑞利分布 莱斯分布

45 瑞利分布 环境条件 场强分量Tc，Ts 接收信号的 幅度相位分布 通常在离基站较远、反射物较多的地区符合 （如下图）
通常在离基站较远、反射物较多的地区符合 （如下图） 发射机和接收机之间没有直射波路径 存在大量反射波，到达接收天线的方向角随机且0~2π均匀分布 各反射波的幅度和相位都统计独立 场强分量Tc，Ts 接收信号的 幅度相位分布 Play

46 场强分量Tc，Ts 推导 式中 ， 是多普勒频率漂移， 是随机相位（0～2π均匀分布） 又可表示为 其中
设发射信号是垂直极化，并且只考虑垂直波时，场强为 式中 ， 是多普勒频率漂移， 是随机相位（0～2π均匀分布） 又可表示为 其中

47 Tc，Ts的性质 概率密度 x = Tc或Ts 联合概率密度 是关于 的总体平均 相互正交的同频分量 高斯随机过程 统计独立
零均值，等方差，不相关 是关于 的总体平均

48 接收信号的幅度相位分布 直角坐标 极坐标 则 由雅各比行列式 所以 对θ积分 对r积分 图2－9 瑞利分布的概率分布密度

49 可见，包络 r 服从瑞利分布，θ在0～2π内服从均匀分布
瑞利分布的均值 瑞利分布的方差 满足 的 值称为信号包络样本区间的中值

50 莱斯分布 概率密度函数 环境条件 莱斯因子

51 莱斯分布的环境条件 直射系统中，接收信号中有视距信号成为主导分量，同时还有不同角度随机到达的多径分量迭加于其上
非直射系统中，源自某一个散射体路径的信号功率特别强 Play

52 莱斯分布的概率密度函数 意义 当 ，莱斯分布变为瑞利分布 强直射波的存在使接收信号包络从瑞利变为莱斯分布
式中, A是主信号的峰值 I0(·)是0阶第一类修正贝塞尔函数。莱斯 因子K为主信号的功率与多径分量方差之比 分贝式 意义 K完全决定了莱斯的分布： 当 ，莱斯分布变为瑞利分布 强直射波的存在使接收信号包络从瑞利变为莱斯分布 当直射波进一步增强（ ），莱斯分布将趋进高斯分布 瑞利分布 莱斯分布 高斯分布 图2-17 莱斯分布的概率密度函数

53 Nakagami-m分布 意义 参数m取不同值时对应不同分布，更具广泛性： 概率密度函数 式中 为≥ 的实数， ； 为伽马函数 当 时 ，有
式中 为≥ 的实数， ； 为伽马函数 当 时 ，有 式中， 为信号的平均功率 形状因子 意义 参数m取不同值时对应不同分布，更具广泛性： 当m=1时， 成为瑞利分布 当m较大时，接近高斯分布

54 2.5.6 多径衰落信道的分类 依据 分类 时间色散 频率选择性衰落信道 平坦衰落信道 频率色散 快衰落信道 慢衰落信道 是否考虑 角度色散
标量信道（时，频） 矢量信道（时、频、空）

55 平坦衰落和频率选择性衰落 频率选择性衰落 平坦衰落 原因 信道具有恒定增益和相位的带宽范围小于发送信号带宽 时间色散 码间干扰
时间色散 码间干扰 信道具有恒定增益和相位的带宽范围大于发送信号带宽 频谱特性 不同频率获得不同增益 在接收端保持不变 条件 Bs> Bc Ts< Bs<< Bc Ts >> Ts为信号周期（信号带宽Bs的倒数） 是信道的时延扩展； Bc为相关带宽 通常若 ，可认为该信道是频率选择性的

56 Ts<<Tc Bs>>Bd
快衰信道和慢衰信道 快衰落 慢衰落 原因 冲激响应变化快于基带信号变化 信道冲激响应变化比不上基带信号变化 条件 Ts>Tc Bs<Bd Ts<<Tc Bs>>Bd Tc为信道相关时间 BD为多普勒扩展

57 衰落特性的特征量 衰落深度 衰落持续时间 衰落速率 电平通过率

58 衰落速率和衰落深度 与发射频率，移动台行进速度和方向以及多径传播的路径数有关 平均衰落率 衰落率
信号包络在单位时间内以正斜率通过中值电平的次数，即包络衰落的速率 与发射频率，移动台行进速度和方向以及多径传播的路径数有关 平均衰落率 衰落深度 信号有效值与该次衰落的信号最小值的差值。

59 电平通过率 其中信号平均功率 ， 为信号有效值 意义：描述衰落次数的统计规律： 表达式： 平均电平通过率
定义：单位时间内信号包络以正斜率通过某一规定电平值R的平均次数 意义：描述衰落次数的统计规律： 深度衰落发生的次数较少，而浅度衰落发生得相当频繁 表达式： 式中 为信号包络r 对时间的导函数 平均电平通过率 由于电平通过率是随机变量，通常用平均电平通过率来描述。 对于瑞利分布可得 式中 fm为最大多谱勒频率， 其中信号平均功率 ， 为信号有效值

60 衰落持续时间 平均衰落持续时间 定义：信号包络低于某个给定电平值的概率与该电平所对应的电平通过率之比 表达式： 意义：
描述了衰落次数的统计规律 平均衰落持续时间 衰落是随机发生的，只能给出平均衰落持续时间 对于瑞利衰落，可得

61 电平通过率和平均衰落持续时间 图 电平通过率和平均衰落持续时间

62 2.5.8 衰落信道的建模与仿真简介 Clarke信道模型 说明了基于散射时移动台接收信号的场强的统计特性： 包络服从瑞利分布，相位服从（ 0，2π]的均匀分布 环境假设 有一台具有垂直极化的固定发射机，入射到移动天线的电磁场由N个具有任意载频相位、入射方位角和相等的平均幅度的平面波组成 推导统计特性 Jakes仿真 模拟均匀介质散射环境中平坦衰落信道的复低通包络。 方法 用有限个（≥10个）低频振荡器近似构建一种可分析模型 推导接收波形表达式及仿真模型

63 Clarke信道模型推导接收场强统计特性
对于以第n个角度 到达x轴的入射波 多普勒频移为 到达移动台的垂直极化平面波存在和场强 分量，即 其中， 是本地场（假设为恒定值）的实数幅度， 表示不同电波幅度的实数随机变量， 为自由空间的固定阻抗（ ） 第n个到达分量的随机相位 对场强归一化，有 图2－19 入射角到达平面示意图

64 Clarke信道模型推导接收场强统计特性
由于多普勒频移相对于载波很小，若N足够大，三种 场分量可用窄带高斯随机过程表示 设相位角 在 服从均匀分布 则E场可用同相和正交分量表示 式中 具有0平均和等方差 ，且不相关 接收的E场的包络为 包络服从瑞利分布

65 Jakes仿真推导接收波形表达式 依据Clarke模型，接收端波形可表示为经历了N条路径的一系列平面波的叠加
不同路径的附加相移 是相互独立的随机变量，且在 服从均匀分布 将 标准化，功率归一化，得 式中

66 假设平面波的N个入射角，且在 均匀分布，则模型中参数
代入可得

67 Jakes仿真器模型 描述平坦衰落的随机信号可以用N个相互独立的随机变量（ ， ， ）表示，所以可以用N个低频振荡器生成。

68 2.6 电波传播损耗预测模型 目的 方法 确定传播环境的主要因素 本节内容
掌握基站周围所有地点处接收信号的平均强度及变化特点，为网络覆盖的研究以及整个网络设计提供基础。 方法 分析测试数据归纳出基于不同环境的经验模型，在此基础上对模型进行校正 确定传播环境的主要因素 地形 天气状况 自然和人为的电磁噪声状况 系统的工作频率和移动台运动等因素 本节内容 室外传播模型 室内传播模型 传播模型校正

69 COST 231 Walfisch-Ikegami 模型
2.6.1 室外传播模型 常用的几种 室外电波传播 损耗预测模型 Hata模型 CCIR模型 LEE模型 COST 231 Walfisch-Ikegami 模型

70 Okumura-Hata 模型 路径损耗计算的经验公式 式中 — 工作频率（MHz）
— 基站天线和移动台天线之间的水平距离 （km） — 有效天线修正因子，是覆盖区大小的函数

71 — 小区类型校正因子 — 地形校正因子，反映一些重要的地形环境因素对路径 损耗的影响

72 COST-231 Hata模型 路径损耗计算的经验公式 两种Hata模型的主要区别 式中 —大城市中心校正因子 频率衰减系数不同
式中 —大城市中心校正因子 两种Hata模型的主要区别 频率衰减系数不同 COST-231Hata模型频率衰减因子为33.9 Okumura-Hata模型的频率衰减因子为26.16 COST-231Hata模型还增加了一个大城市中心衰减，大城市中心地区路径损耗增加3dB。

73 CCIR模型 给出了反映自由空间路径损耗和地形引入的路径损耗联合效果的经验公式 校正因子 下图给出了Hata和CCIR路径损耗公式的对比，
由图可见，路径损耗随建筑物密度而增大

74 图 Hata和CCIR路径损耗公式的对比

75 LEE模型 优点 应用 无线通信系统 分类 模型中的主要参数易于根据测量值调整，适合本地无线传播环境，准确性高
路径损耗预测算法简单，计算速度快 应用 无线通信系统 分类 LEE宏蜂窝模型 LEE微蜂窝模型

76 LEE宏蜂窝模型 决定移动台接收信号大小的因素 基本思路 先把城市当成平坦的，只考虑人为建筑物的影响，在此基础上再把地形地貌的影响加进来
地形地貌影响的三种情况 无阻挡 有阻挡 水面反射

77 无阻挡的情况 考虑地形影响，采用有效天线高度计算： 式中 —天线有效高度 —天线实际高度 若 ， 是一个增益 若 ， 是一个损耗。 式中

78 有阻挡的情况 式中 为由于山坡等地形阻挡物引起的衍射损耗 计算单个刃形边的衍射损耗如下 、 和 如图所示，并定义一个无量纲的参数
式中 为由于山坡等地形阻挡物引起的衍射损耗 计算单个刃形边的衍射损耗如下 、 和 如图所示，并定义一个无量纲的参数 考虑两种情况： a.电波被阻挡， 为负， 为正，接收功率衰减系数 b. 为正， 为负，

79 (a) (b) 图2.22 山坡等地形阻挡物引起的衍射损耗

80 计算单个刃形边的衍射损耗Lr

81 水面反射 其中 —由于移动无线通信环境引起的衰 减因子（ ）； —基站发射功率 、 —分别为基站和移动台的天线增益

82 LEE微蜂窝模型 小区路径损耗预测公式为 是基站天线有效高度 ，距离基站 处的直射波路径损耗，是一个双斜率模型 的理论值为
是基站天线有效高度 ，距离基站 处的直射波路径损耗，是一个双斜率模型 的理论值为 其中 为菲涅尔区的距离

83 LEE微蜂窝模型 是由于建筑物引起的损耗。
其值首先按图2-23所示计算从基站到A点的穿过街区的总的阻挡长度B＝a+b+c，再根据B查找曲线图2-24，可得值。 (dA) A 建筑物 a b c B = a+b+c 图2.23 计算街区建筑物引入的损耗

84 图2.24 微小区参数

85 COST 231 Walfisch-Ikegami 模型
应用 用于建筑物高度近似一致的郊区和城区环境 常用于移动通信系统（GSM/PCS/DECT/DCS）设计 可以计算基站发射天线高于、等于或低于周围建筑物等不同情况的路径损耗 两种情况 视距传播情况，路径损耗 非视距传播情况，路径损耗 式中 L0 —由空间损耗 L1 —由沿屋顶下沿最近的衍射引起的衰落损耗 L2 —沿屋顶的多重衍射（除了最近的衍射）

86 COST 231 Walfisch-Ikegami模型各参数意义
式中 w —接收机所在的街道宽度（m）, hR—建筑物的平均高度（m） hR，hm—接收天线的高度 其中Φ —街区轴线于连结发射机和接收机天线的夹角 2 式中 上面各式中，hB 发射天线高度， b相邻行建筑物中心距离

87 室外传播模型的使用 适用范围 1 应用方法 2 使用及评价 3

88 传播模型的适用范围 Hata CCIR LEE WIM 适用范围 传播模型 宏蜂窝（>1km） 微蜂窝（<1km）
频率（MHz） 天线高度 （m） 城区/郊区/乡村 Hata Okumura-Hata 宏蜂窝 150－1500 基站：30－200 移动台：1－10 城区、郊区、乡村 COST-231 Hata 1500 － 2000 基站：30－200移动台：1－10 CCIR 150 － 2000 城区、郊区 LEE 450 － 2000 微蜂窝 分LOS和NLOS WIM 0.02－5km 800 － 2000 基站：4－50 移动台：1－3

89 传播模型的应用方法 基站和移动台之间水平距离d（km） d≥1 d<1 d≥5 宏蜂窝模型 d<5 微蜂窝模型 WIM模型
Hata模型 d≥5 CCIR模型 d≥1 宏蜂窝模型 WIM模型 d<5 有实测数据 并得到LEE模型参数 和距离衰减因子 LEE模型 WIM模型 d<1 微蜂窝模型 有实测数据 LEE模型

90 传播模型的使用及评价 考虑了建筑物密度的影响，引入参数B（被建筑物覆盖区域的百分比），且易获得 参数易获得，模型易使用
但未考虑建筑物的高度和密度、街道的分布和走向等重要因素的影响，预测值和实际值的误差较大 Hata模型 CCIR模型 传播模型 用于建筑物高度近似一致的郊区和城区环境 发射天线可以高于、等于或低于周围建筑物 适用于有测试数据时。主要参数易于根据测量值调整，准确性高。 算法简单，计算速度快 LEE模型 COST 模型

91 2.6.2 室内传播模型 室内覆盖面积小得多 收发机间的传播环境变化更大 建筑物的布局 建筑材料 建筑类型 对数距离路径损耗模型
显著特点 室内覆盖面积小得多 收发机间的传播环境变化更大 影响因素 建筑物的布局 建筑材料 建筑类型 常用的几种室内传播模型 对数距离路径损耗模型 Ericsson多重断点模型 衰减因子模型

92 对数距离路径损耗模型Ericsson多重断点模型
室内路径损耗遵从公式 式中，依赖于周围环境和建筑物类型，是标准偏差为的正态随机变量 Ericsson多重断点模型 有四个断点， 考虑路径损耗的上下边界 未考虑对数正态阴影部分 图2.17 多重断点室内路径损耗模型

93 衰减因子模型 应用 衰减因子模型 适用于建筑物内的传播预测。包含了建筑物类型影响以及阻挡物引起的变化，灵活性强。 其中 表示同层测试的指数值
同层建筑物 其中 表示同层测试的指数值 多层建筑物 其中 表示基于测试的多楼层路径损耗指数 室内路径损耗等于自由空间损耗加上附加损耗因子， 并且随着距离成指数增长 修改得 其中α为信道衰减常数，单位为dB/m

94 传播模型校正 目的 步骤 举例说明 使传播模型适应新的无线传播环境 数据准备 设计方案，进行车载路测，并记录收集本地的测试信号的场强数据。
路测数据后处理 对车载测试数据进行后处理，得到可用于传播模型校正的本地路径损耗数据。 模型校正 根据后处理得到的路径损耗数据，校正原有的传播模型中各个数的系数，使模型的预测值和实测值的误差最小 举例说明

95 现网路测数据的传播模型校正 第二步： 数据后处理 第一步： 数据准备 第三步：传播模型校正 原始传播模型：系数地物修正 车载测试 电子地图
实测导频 路径损耗数据 传播模型校正 原始传播模型：系数地物修正 校正后传播模型系数(变化) 地物修正（变化） 电子地图 基站/扇区/天线数据 车载测试 测试数据GPS调整 第一步： 数据准备 第二步： 数据后处理 第三步：传播模型校正 图2.18 传播模型校正的步骤

96 数据准备 电子地图与基站数据 电子地图 基站数据 如果路径损耗的采集采取的是现网路测的方法，还需要得到现网基站数据和天线数据
包括地形高度、地物信息等对电波传播有影响的地理信息 用于确定测试路径，是进行传播模型校正的必备工具 基站数据 如果路径损耗的采集采取的是现网路测的方法，还需要得到现网基站数据和天线数据 基站数据用于锁定导频PN和导频污染分析 天线增益和高度等信息用于路径损耗计算

97 数据准备 车载测试 类型 CW测试 在典型区域架设发射天线，发射单载波信号，然后在预先设定的路线上进行车载测试，接收并记录各处的信号场强
适用于为网络优化提供场强预测 现网测试 在已经运营的CDMA网络中，通过车载测试手机收集接收并记录各个基站导频信号功率数据 适用于为网络规划提供较准确的传播预测

98 测试标准 为了平均快衰落，得到本地接收信号均值的准确估计，对路测车速和设备采样数据具有严格要求 记测试标准C 车速 (m/s)、前台测试设备的采样速率R (个/s)和测试标准C的关系

99 现网路测数据后处理 步骤 解析数据，得到本地导频接收功率 根据参数计算路径损耗 对路径损耗实测值进行筛选，删除人为和仪器引起的错误数据
测试数据GPS调整 目的 调整测试数据的经纬度，使它和电子地图吻合 误差的决定因素 路测使用的GPS设备的精度

100 图2.28 GPS调整前测试数据在电子地图上的位置图 图2.29 GPS调整后测试数据在电子地图上的位置图
电子地图上不同的地表覆盖类型用不同的颜色显示。 本例，一般测试点的位置比电子地图的位置偏东约40米，偏北约40米 图2.28 GPS调整前测试数据在电子地图上的位置图 图2.29 GPS调整后测试数据在电子地图上的位置图

101 模型校正的原理说明 不同模型有不同的校正方法。 由于各模型基本呈线性关系（对于非线性的传播模型，
可以考虑采用对数形式整体校正得到线性的表达式）， 因此可以考虑采用多元线性回归法进行分析。 解析式的近似 对于仅能通过由实验或观测得到的数据点来表示的函数关系，其解析式f(x)是未知的 方法 选取一函数系， ， ，… 构成的函数空间 来近似表示f(x), 其中uj是一些待定的参数 确定 的两个原则 要求通过这m个数据点，即 这是插值条件，属于精确计算的范畴 要求尽可能从每个数据点附近通过（逼近），这是曲线拟和问题

102 模型校正举例 采用某城市市区地物类型为平行规则建筑群的基站路测数据对CCIR模型进行校正（现网中心频率875MHz），设置校正结束的误差标准差10dB，实际校正误差为4.85dB 模型名称 系数 原始CCIR 模型系数 校正后CCIR C1 69.55 C2 26.16 C3 -13.82 C4 44.9 C5 - 6.55 C6 - 2.54 C7 1 0.06 C8 0.5 地物因子 校正后取值 内陆水域 0.3 市区开阔地 - 0.28 绿地 - 0.48 高层建筑群 - 0.16 一般规则建筑 - 0.37 平行规则建筑 0.06 大基底、不规则低矮建筑 不规则低矮建筑 - 0.38

103 图2.22 CCIR模型校正前后预测路径损耗误差均值
模型校正举例 图 CCIR模型校正前后预测路径损耗比较 图2.22 CCIR模型校正前后预测路径损耗误差均值

104 图 2.23 CCIR模型校正前后预测路径损耗误差标准差
模型校正举例 图 CCIR模型校正前后预测路径损耗误差标准差 实验证明，校正后模型对该城市相同地物类型的基站的传播预测具有良好的普遍适用性