北邮大三下学期电磁场与电磁波实验

1、信息与通信工程学院电磁场与电磁波实验报告题目：校医院4G信号场强特性的研究姓名班级学号序号xxxxxxxxxxxxxxxxx指导老师：日期：2015年6月目录一、实验目的1二、实验原理1三、实验内容3四、实验步骤31、实验地点32、数据采集33、数据录入44、数据处理流程4五、实验结果与分析61、磁场强度地理分布62、磁场强度统计分布73、建筑物的穿透损耗13六、问题分析与解决141、测量误差分析142、场强分布的研究14七、分工安排15八、心得体会15九、附录17十、网络参量测量演示实验问卷28一、实验目的1. 掌握在移动环境下阴影衰落的概念以及正确的测试方法；2. 研究校园内各种不同环境下

2、阴影衰落的分布规律；3. 掌握在室内环境下场强的正确测量方法，理解建筑物穿透损耗的概念；4. 通过实地测量，分析建筑物穿透损耗随频率的变化关系；5. 研究建筑物穿透损耗与建筑材料的关系。二、实验原理无线通信系统是由发射机、发射天线、无线信道、接收机、接收天线所组成。对于接受者，只有处在发射信号的覆盖区内，才能保证接收机正常接受信号，此时，电波场强大于等于接收机的灵敏度。因此基站的覆盖区的大小，是无线工程师所关心的。决定覆盖区的大小的主要因素有：发射功率，馈线及接头损耗，天线增益，天线架设高度，路径损耗，衰落，接收机高度，人体效应，接收机灵敏度，建筑物的穿透损耗，同播，同频干扰等。电磁场在空间中

3、的传输方式主要有反射绕射散射三种模式。当电磁波传播遇到比波长大很多的物体时，发生反射。当接收机和发射机之间无线路径被尖锐物体阻挡时发生绕射。当电波传播空间中存在物理尺寸小于电波波长的物体且这些物体的分布较密集时，产生散射。散射波产生于粗糙表面，如小物体或其它不规则物体树叶街道标志灯柱。在移动通信系统中，路径损耗是影响通信质量的一个重要因素。大尺度平均路径损耗：用于测量发射机与接收机之间信号的平均衰落，即定义为有效发射功率和平均接受功率之间的（dB）差值，根据理论和测试的传播模型，无论室内或室外信道，平均接受信号功率随距离对数衰减，这种模型已被广泛的使用。对任意的传播距离，大尺度平均路径损耗表示

4、为：（式1）即平均接收功率为：（式2）其中，定义n为路径损耗指数，表明路径损耗随距离增长的速度，d0为近地参考距离，d为发射机与接收机之间的距离。公式中的横杠表示给定值d的所有可能路径损耗的综合平均。坐标为对数对数时，平均路径损耗或平均接收功率可以表示为斜率10ndB /10 倍程的直线。n依赖于特定的传播环境，例如在自由空间，n为2；当有阻挡物时，n比2大。决定路径损耗大小的首要因素是距离，此外，它与接受点的电波传播条件密切相关。为此，我们引进路径损耗中值的概念，中值是使实验数据中一半大于它而另一半小于它的一个数值（对于正态分布中值就是均值）。人们根据不同放入地形地貌条件，归纳总结出各种电波

5、传播模型。下边介绍几种常用的描述大尺度衰落的模型。常用的电波传播模型：1) 自由空间模型2) 布灵顿模型3) EgLi 模型4) Hata-Okumura 模型在无线信道里，造成慢衰落的最主要原因是建筑物或其它物体对电波的遮挡。在测量过程中，不同位置遇到的建筑物遮挡情况不同，因此接收功率也不同，这样就会观察到衰落现象。由于这种原因造成的衰落也叫“阴影效应”或“阴影衰落”。在阴影衰落的情况下，移动台被建筑物所遮挡，它收到的信号是各种绕射反射，散射波的合成。所以，在距基站距离相同的地方，由于阴影效应的不同，它们收到的信号功率有可能相差很大，理论和测试表明，对任意的d值，特定位置的接受功率为随机对数

6、正态分布即：（式3）其中，Xs 为0均值的高斯分布随机变量，单位dB；标准偏差s ，单位dB。对数正态分布描述了在传播路径上，具有相同T-R距离时，不同的随机阴影效应。这样利用高斯分布可以方便地分析阴影的随机效应。正态分布，也叫高斯分布，概率密度函数为：（式4）应用于阴影衰落时，上式中的表示某一次测量得到的接收功率，表示以dB 表示的接收功率的均值或中值，表示接收功率的标准差，单位是dB。阴影衰落的标准差同地形，建筑物类型，建筑物密度等有关，在市区的150MHz 频段其典型值是5dB。除了阴影效应外，大气变化也会导致阴影衰落。比如一天中的白天，夜晚，一年中的春夏秋冬，天晴时，下雨时，即使在同一

7、个地点上，也会观察到路径损耗的变化。但在测量的无线信道中，大气变化造成的影响要比阴影效应小的多。下面是阴影衰落分布的标准差，其中(dB)是阴影效应的标准差。s（dB）频率（MHz）准平坦地形不规则地形h（米）城市郊区50150300150479111345061115189008141821表1. 阴影衰落分布的标准差（dB）建筑物穿透损耗的大小对于研究室内无线信道具有重要意义。穿透损耗又称大楼效应，一般指建筑物一楼内的中值电场强度和室外附近街道上中值电场强度dB 之差。发射机位于室外，接收机位于室内，电波从室外进入到室内，产生建筑物的穿透损耗，由于建筑物存在屏蔽和吸收作用，室内场强一定小于室

8、外的场强，造成传输损耗。室外至室内建筑物的穿透损耗定义为：室外测量的信号平均场强减去同一位置室内测量的信号平均场强。用公式表示为：（式5）是穿透损耗，单位是dB；是在室内所测的每一点的功率，单位是，共个点；是在室外所测的每一点的功率，单位是，共个点。三、实验内容利用E8000手持频谱分析仪，实地测量校医院4G信号场强。四、实验步骤1、实验地点校医院一到四楼及一楼外一周2、数据采集利用E8000手持频谱分析仪测量联通4G无线信号（频率25552575MHz）的强度（单位：dBmw），分别对一到四楼以及一楼外进行测量，以半个波长（约米，大约一步)为测量周期，记录该点读数。实验中，我们在校医院内外采

9、集数据的走向如下：由于校医院内部很多房间我们不方便进去，所以我们一到四楼我们就只在我们能活动的走廊里沿着走廊两边进行了测量，在校医院外部我们从校医院西北角开始，依次走了西侧、南侧、东侧、北侧。3、数据录入将测量得到的数据录入Excel表格，一个地点用一列，在用matlab处理时我是每次处理一楼，然后把相应的列贴进文件（自己的MATLAB的导入文件），具体数据见附件1.4、数据处理流程采集到的数据有600多组，需要对数据进行细致的处理以便得到明确的结论。下图所示为数据处理的流程图。具体的Matlab代码和拟合方法在附录中进行了详细叙述。五、实验结果与分析1、磁场强度地理分布在这儿只对各个地点的平

10、均功率进行分析，从上图可以看出在一楼外与一楼楼道之间的穿透损耗还是很明显的，大约有5.87dBmw,（其实这里说是穿透损耗不是很准确，因为校医院南侧东侧外有花坛植物，有的地方还停的有车，东侧有很多小棚子，在楼内的话我们也不是在靠近墙壁内一周，而是在楼道里面，这样算下来平均得有1020米的距离，所以这个值应该还包含一定的衰落值，包括阴影衰落和距离衰落）。从一楼到四楼，随着楼层的升高可以看出信号强度是有缓慢升高的，但幅度不大，一共升高了，一楼到二楼升高的幅度最大为，之上每层的升高就不是很明显了。2、磁场强度统计分布起初我以为信号分布应该为正态分布，但是画完条形分布图之后发现怎么看都像瑞利分布，所以

11、就画了条瑞利分布的曲线，果然感觉比正态分布好看多了（虽然我用KSTEST2函数检验出来结果在的置信区间内既不是正态分布也不是瑞利分布，但我还是觉得应该是瑞利分布）累计概率分布图上图中蓝色是实际的累计概率图，红色的是B=1的瑞利分布概率累计曲线一楼的概率分布和累计概率分布一楼的数据到是挺符合正态分布的，基本都集中在附近，累计概率分布也拟合的挺好可以出二楼的数据更集中，基本所有数据都集中在附近，基本就是均匀分布了，从右侧的概率累计分布曲线可以看出来，在-67.5-67之间的斜率非常大，几乎就是垂直的无穷大，所以我估计二楼应该是有吸顶天线的（但是后来我专门跑去校医院看了一下，没有发现楼道里有吸顶天线

12、）。三楼的分布跟二楼差不多，标准差还要小一些，也是主要集中在一点，但是这个用正态拟合的图就要比二楼好看一些四楼的实验数据是看起来最不像正态分布的，主要集中在和两个地方，其实老师应该能看出来，除了一楼，其余的额二楼三楼四楼的数据都有两个峰，起初我也想不明白为什么会这样，就猜测应该是吸顶天线的位置可能和其他楼层不太一样，然后我就专门又跑校医院看了一下，楼道里居然没有吸顶天线，一楼到四楼都没有（也可能是有但我没有看到，毕竟我只在楼道里看了一下，没有到各个房间里去看），但是也有其他的发现，四楼长楼道里大部分是玻璃墙，短楼道是混凝土墙，导致这一段的数据会偏大而集中在附近。而其他楼层都是混凝土墙，所以我觉

13、得应该是这个原因才导致了四楼的分布会有两个峰，而不是呈现出一个峰的正态分布。具体看下图。由于一楼的测量路线和其他楼层不一样，这个相对来说比较均匀，所以应该是正态分布，而其他楼层基本都是小楼道加大楼道，所以基本都是两个峰。3、建筑物的穿透损耗由室外磁场强度分布值，由磁场强度均值定义可求得室外磁场强度均值为P1= -dBmw，其标准差为。=。同理可求得室内一层的磁场强度均值为P2= -6dBmw，标准差=。根据穿透损耗的定义可求穿透损耗：=P1-P2=dBmw.六、问题分析与解决1、测量误差分析低频段的电磁波传播特性较好，绕射能力强，穿透性好，研究起来相对容易。移动通信频段呈现的趋势是不断提升，4

14、G已经在2000MHz左右了，此频段信号呈现出的地理位置的依赖性增强，通信的复杂性增加，可研究的点很多，但高频设备较为昂贵。我们有幸能在本实验中使用能够测量高频的设备，选取的频段是信号强度相对较高的联通4G 25552575MHz频段。中心频率2565MHz。高频的测量需要密集踩点，记录的数据量需要很大，步长是需要人为控制的，可能会出现误差。读数时，由于数值一直在跳动，所以读数也会产生一些误差。2、场强分布的研究场强的分布研究可从两方面着手，一是地理位置分布，二是统计值分布。场强的地理位置分布 从几何的角度反映场强的分布，可以被工程借鉴，为统计做铺垫。场强的统计值分布 场强

15、的统计分布主要从微积分、概率的角度反映了场强的自然规律，可以被实际的应用设计做参考和模拟，尤其对于通信系统的设计有很大的帮助。 从我们实验整理的情况看，地理位置分布总体呈现出掩蔽效应，即场强和遮挡物的多少成反比，这与理论值一致，但分布值中存在的诸多的突发变动点，为位置预测带来了困难。一方面由于现有测量数据拟合效果有偏差，另一方面是由于要求的测量数据不够（不到1000组），结论的可信度不够。解决的最好方法不是自己再去测量更多的数据，而是和其他组同学联合各自的数据进行统一分析，结论就具有很高的可靠性了。七、分工安排xx：测量读取、MATLAB编程、数据处理、图片处理、数据分析、报告撰写x

16、x：测量记录、数据录入、图片处理、报告撰写。八、心得体会xxxx：这次电磁场与电磁波实验，实于实用的考虑，我们选的是离我们生活比较紧密的手机信号的测量，测的是校医院4G信号的覆盖情况，用的仪器是E8000手持频谱分析仪，选的是联通25552575MHz频段，其实刚开始我们选的不是这个频段的，而是移动的另一个频段，但是在四楼和三楼测了两层的数据之后发现并没有什么不同，当时吓坏我们了，都以为这楼里面没有信号覆盖吧，然后就用看了一下频谱分布，发现在附近有一个很强的信号，当我们满心欢喜准备测这个的时候我留了个心眼，先百度一下这个频段是什么信号，结果一看是WIFI.。当时就觉得心累，万一没4G信号那我们

17、测什么，然后我们就背着仪器到二层一层以及楼外看看有没有变化，结果和四层的一样，基本就没有变化，然后就在楼外看看其他频段的4G信号，就发现25552575MHz的这一段上信号很好，能到-50dBm，然后我们就重新回去测了室内和室外的信号，之前测的那个就算是白测了。这次经历给我最大的教训就是，干什么都要提前有个规划，我们起初就不应该直接找个频率就跑四楼开始测了，而是应该先大概看看各个地点各个频段的分布情况，找个分布最好的频段然后再开始正式测量。我觉得不仅仅是在做实验的实验这样，干什么事都应该是这样的，都应该先选出个最合适的方向之后再开始认真完成。然后就是在数据处理时候的问题了，因为我们和其他人做得

18、不太一样，所以刚开始我也以为我们的数据都应该是正态分布的，但是用MATLAB画出图像之后明显不是额，特别是在一楼外的那组数据，我感觉就应该是瑞利分布，所以在拟合的时候我就画了个瑞利分布的图，尽管另一组做3G信号测量的同学说包络是瑞利分布但是统计概率还应该是正态分布，但是画完图之后我们那个明显和正态分布扯不上边，所以我觉得一楼外应该是有4G的直射信号的。还有在处理到楼内信号的数据时，按理说楼内的信号分布应该是呈现出正态分布的特征，实测的数据大部分是这样的，但是总会在右边出现一个小峰，起初我以为应该是数据少导致的，但是处理到四楼的时候明显不对，因为四楼的信号呈现双峰特性，很明显就已经不是正态分布了

19、，这让我不得不重新考虑原因，甚至还亲自又跑到校医院实地又看了一下环境，觉得应该是在楼道里拐的那个弯，形成了东西走向的长楼道和南北走向的短楼道，造成了两个峰的情况。起初我以为是吸顶天线的位置不同造成的，实地走了一圈之后并没有发现吸顶天线，所以从这儿可以看出，做实验不能瞎猜，还是要实地走一走的。总之，通过这次实验我们不仅学会了具体仪器E8000的使用方法，加强了MATLAB的使用技巧，更是对做事方法，做事态度上有了更进一步的认识，很感谢老师能给我们这样的机会。xxx本实验是大学以来第一次实地测量性实验。与其他大部分同学不同，我们组选择了老师给的另一个实验机会，用E8000频谱分析仪测量校医院各层的

20、信号分布。选择这个实验的原因也是想接触一些更前端的东西，实地测量和分析目前正在大力推广的4G信号。测量的过程是比较枯燥的，通过网上搜索，我们确定了4G信号的频率范围，开始测量的时候，我们将这好几个不同的范围都简单测量了一下，最终确定联通4G 25552575MHz这个信号较强的频段；测量过程也感觉是机械性的重复读数、记录这个过程。最终，经过不懈努力，660多组数据也是采集完毕。将采集的数据录入EXCEL表格也是一件比较考验耐心的工作，但是打字对我来说不是什么难事，对数字小键盘的熟练使用，录入速度也算比较快，基本上是眼看数据盲打就可以了。录入结束之后，由同组的小伙伴进行MATLAB分析，看到最终

21、结果出来的时候，终于感觉自己这些枯燥无味的工作没有白做。通过对实验结果的分析和讨论，我对信号强度和地形、遮蔽物的关系有了进一步的认识，希望我们这次的测量能对校医院的人们带来帮助。本次实验结束后，我对电磁场与电磁波的特性以及移动通信的相关理论有了更为直观的认识，同时也在实践中复习了有关的知识，提高了自己的动手和数据分析处理能力。九、附录1、代码一楼外的代码num=xlsread('exl.xlsx',a)n,xout=hist(num);x=0:0.25:5; c=raylpdf(x,1); plot(c)plot(-68:-48,c)hold on;bar(xout,n/70)

22、>> grid on; title('一楼外概率分布');xlabel('电平值(dBmw)'); ylabel('样本数量(个)'); legend('理想概率分布线','实际样本分布');h1,s1=cdfplot(num); %画累积概率分布图axis(-75,-50,0,1); hold on; text(-65,0.23,'最小值= ',num2str(s1.min); text(-65,0.18,'最大值= ',num2str(s1.max); text(-6

23、5,0.13,'均值= ',num2str(s1.mean); text(-65,0.08,'中值= ',num2str(s1.median); text(-65,0.03,'标准差= ',num2str(s1.std); title('对应累积概率分布'); xlabel('电平值(dBmw)'); ylabel('累积概率'); legend('实际分布','理想正态分布');x=0:0.25:5;c=raylpdf(x,1);plot(-68:-48,c)一楼实

24、现代码num= xlsread('a.xlsx'); figure(1);subplot(1,2,1); histfit(num);grid on; title('一楼概率分布');xlabel('电平值(dBmw)'); ylabel('样本数量(个)'); legend('理想概率分布线','实际样本分布'); subplot(1,2,2); h1,s1=cdfplot(num); %画累积概率分布图axis(-70,-65,0,1); hold on; text(-67,0.23,'最

25、小值= ',num2str(s1.min); text(-67,0.18,'最大值= ',num2str(s1.max); text(-67,0.13,'均值= ',num2str(s1.mean); text(-67,0.08,'中值= ',num2str(s1.median); text(-67,0.03,'标准差= ',num2str(s1.std); title('对应累积概率分布'); xlabel('电平值(dBmw)'); ylabel('累积概率'); leg

26、end('实际分布','理想正态分布');x1=-70:0.25:-65;wavg=mean(num)wstd=std(num)f1=normcdf(x1,-67.4147,);plot(x1,f1,'r')二楼实现代码num= xlsread('a.xlsx'); figure(1);subplot(1,2,1); histfit(num);grid on; title('二楼概率分布');xlabel('电平值(dBmw)'); ylabel('样本数量(个)'); legend

27、('理想概率分布线','实际样本分布'); subplot(1,2,2); h1,s1=cdfplot(num); %画累积概率分布图axis(-70,-65,0,1); hold on; text(-67,0.23,'最小值= ',num2str(s1.min); text(-67,0.18,'最大值= ',num2str(s1.max); text(-67,0.13,'均值= ',num2str(s1.mean); text(-67,0.08,'中值= ',num2str(s1.median);

28、 text(-67,0.03,'标准差= ',num2str(s1.std); title('对应累积概率分布'); xlabel('电平值(dBmw)'); ylabel('累积概率'); legend('实际分布','理想正态分布');x1=-70:0.025:-65;wavg=mean(num)wstd=std(num)f1=normcdf(x1,-67.0817,0.4182);plot(x1,f1,'r')三楼的代码实现num= xlsread('a.xlsx

29、9;); figure(1);subplot(1,2,1); histfit(num);grid on; title('三楼概率分布');xlabel('电平值(dBmw)'); ylabel('样本数量(个)'); legend('理想概率分布线','实际样本分布'); subplot(1,2,2); h1,s1=cdfplot(num); %画累积概率分布图axis(-70,-65,0,1); hold on; text(-67,0.23,'最小值= ',num2str(s1.min); tex

30、t(-67,0.18,'最大值= ',num2str(s1.max); text(-67,0.13,'均值= ',num2str(s1.mean); text(-67,0.08,'中值= ',num2str(s1.median); text(-67,0.03,'标准差= ',num2str(s1.std); title('对应累积概率分布'); xlabel('电平值(dBmw)'); ylabel('累积概率'); legend('实际分布','理想正态分布

31、');x1=-70:0.025:-65;wavg=mean(num)wstd=std(num)730,0.3338);plot(x1,f1,'r')四楼的代码实现num= xlsread('a.xlsx'); figure(1);subplot(1,2,1); histfit(num);grid on; title('四楼概率分布');xlabel('电平值(dBmw)'); ylabel('样本数量(个)'); legend('理想概率分布线','实际样本分布'); sub

32、plot(1,2,2); h1,s1=cdfplot(num); %画累积概率分布图axis(-70,-65,0,1); hold on; text(-67,0.23,'最小值= ',num2str(s1.min); text(-67,0.18,'最大值= ',num2str(s1.max); text(-67,0.13,'均值= ',num2str(s1.mean); text(-67,0.08,'中值= ',num2str(s1.median); text(-67,0.03,'标准差= ',num2str(s1.std); title('对应累积概率分布'); xlabel(