基于无线传播模型的移动通信模拟覆盖

1、模拟覆盖本模拟覆盖算法是基于Okumura-Hata模型开展。Okumura-Hata模型如下：当移动台的高度为典型值为hr=1.5m时，按Hata-Okumura模型计算路径损耗的公式为：Lb=69.55+26.16lgf13.82lghb(hm)+（44.96.55lghb）lgdLb：市区准平滑地形电波传播损耗中值（dB）f：工作频率（MHz）hb：基站天线有效高度（m）hm：移动台天线有效高度（m）d ：移动台与基站之间的距离（km）(hm)：移动台天线高度因子对于大城市，移动台天线高度因子为：(hm)=3.2lg(11.75hm)2-4.97 dB影响测试点接收到的小区信号强度除了与

2、周边环境有关，还与下述参数有关：主设备最大输出功率（mW）功率下降值（dB）频段（MHz）天线类型（定向/全向）天线水平半功率角（度）天线垂直半功率角（度）天线增益（dB）天线挂高（米）天线下倾角（度）天线方位角（度）馈线损耗（dB）人体身高（米）接收位置与小区距离（千米）上图中分别有蓝色、红色、粉红色三个点，其中蓝色和粉红色分别对应的是天线的Dmin (m)下波瓣-3dB的位置和Dmax (m)上波瓣-3dB的位置。其中Dmin (m)下波瓣-3dB的位置距离天线的位置的距离为：天线挂高/TAN(0.5*天线垂直半功率角+天线下倾角)*PI()/180)当接收位置与小区距离小于Dmin (m

3、)下波瓣-3dB与天线的距离时，接收位置与小区距离取Dmin (m)下波瓣-3dB与天线的距离。一、 相关公式1、 当接收位置与小区距离<天线挂高/TAN(0.5*天线垂直半功率角+天线下倾角)*PI()/180)时：接收电平=10*LOG10(主设备最大输出功率)-功率下降值-馈线损耗+天线增益-(权重系数*(69.55+26.16*LOG10(频段)-13.82*LOG10(天线挂高)-(3.2*(LOG10(11.75*人体身高)*(LOG10(11.75*人体身高)-4.97)* 人体身高+(44.9-6.55*LOG10(天线挂高)*LOG10(天线挂高/TAN(0.5*天线垂

4、直半功率角+天线下倾角)*PI()/180)2、 当接收位置与小区距离>=天线挂高/TAN(0.5*天线垂直半功率角+天线下倾角)*PI()/180)时：接收电平=10*LOG10(主设备最大输出功率)-功率下降值-馈线损耗+天线增益-(权重系数*(69.55+26.16*LOG10(频段)-13.82*LOG10(天线挂高)-(3.2*(LOG10(11.75*人体身高)*(LOG10(11.75*人体身高)-4.97)* 人体身高+(44.9-6.55*LOG10(天线挂高)*LOG10(接收位置与小区距离)权重系数：l 接收位置位于主瓣内（接收位置与小区天线方位角夹角绝对值<

5、=天线水平半功率角/2）权重系数为：2-COS(0.5*测试点与小区方位角的夹角绝对值（度）*PI()/180)l 接收位置位于旁瓣内（3*天线水平半功率角/2>=接收位置与小区天线方位角夹角绝对值>天线水平半功率角/2）权重系数为：2-COS(0.5*水平半功率角（度）/2*PI()/180)*(2-COS(0.5*(测试点与小区方位角的夹角绝对值（度）-水平半功率角（度）/2)*PI()/180)l 接收位置位于背瓣内（接收位置与小区天线方位角夹角绝对值>3*天线水平半功率角/2）权重系数为：2-COS(0.5*水平半功率角（度）/2*PI()/180)*(2-COS(0

6、.5*(水平半功率角（度）)*PI()/180)*(2-COS(0.5*(测试点与小区方位角的夹角绝对值（度）-3*水平半功率角（度）/2)*PI()/180)l 全向天线权重系数为1*对于不存在重叠或小区域重叠的功分天线仍适用，但需要调整设备输出功率；不适用于于重叠面较大的功分天线。*不适用于室内分布二、 模拟覆盖效果图对北京望京地区的88个小区，涉及6173个栅格（50米*50米）进行数据分析，并对15767小区进行覆盖效果分析，详细参考如下：1、 15767小区做为每个栅格中信号强度最强的7个小区时的云图上述云图为15767小区为所在栅格信号最强7个小区（即服务小区和6个邻小区）的云图。

7、圆点为栅格的中心位置点，其中绿色和黄色圆点，分别是该小区做为栅格信号最强（即服务小区）和该小区做为栅格信号强度排名第2至第7（即6个邻区）。2、 每个栅格中，信号强度最强的33个小区上述云图为15767小区为所在栅格信号最强33个小区（即服务小区和32个邻小区）的云图。3、 每个栅格中，信号强度最强的1个小区、7个邻区和33个邻区上图中绿色圆点表示15767小区为该圆点所在栅格信号最强小区（即服务小区）；三、 周边环境对接收信号的影响处理由于周边环境千差万别，在上述分析过程中，未对周边环境的影响进行分析。可以利用路测或扫频数据对各城市的权重系数进行微调整。四、 应用可以在以下几个方面开展应用：

8、1、 覆盖分析对每个栅格接收到的小区电平进行从强到弱排序，可以分析出每个栅格是否存在弱覆盖、无邻区覆盖（例如服务小区-70dBm，最强邻区小于-90dBm）、闭站模拟、天馈接反（结合切换或路测或扫频）、无主控（服务小区与最强3个邻小区电平差较小）。2、 更精确的定位结合用户进出的小区和邻区以及MR数据，可以推测出用户所在的栅格，以及下一步可能要前往的相邻栅格概率（结合道路信息）。*由于每个用户使用的手机的接收灵敏度差异较大，建议使用信号差进行栅格关联。3、 干扰分析及频点优化可以对每个栅格接收到的小区进行电平排序，得出小区的电平差分段（03、36、69、912、1215、1518、1821、2124、2427、2730），根据小区间的电平差，进行BCCH、TCH同邻频小区的频点微调整。另外，也可以根据小区间的电平差关系，结合路测数据，分析出由于干扰原因导致的下载速率慢的栅格（采用低速率的编码方式且网络