CDMA系统中校正无线传播模型的方法

摘要

一种CDMA系统中校正无线传播模型的方法，提取模型校正所需数据，是利用实际网络测试数据中前向接收功率测试数据；而对数据进行处理，包括：统计网络内各小区发射点经纬度度信息、发射功率及各小区的天线参数；计算各小区在各个方向上的有效发射功率和各测试点相对于每个小区发射点的距离；利用多元非线性回归方法拟合，得到传播模型参数。本发明利用已有测试数据进行模型校正，可以省去现有模型校正方法中选择站点、架设天线、驱车测试等一系列工作，这样既节约了经济成本又节约了时间，可以大大提高模型校正的工作效率。利用本发明得到的模型精度较高，可移植性好。

说明书

技术领域

本发明涉及CDMA(码分多址)通信系统，具体涉及网络仿真中校正无线传播模型参数的方法。

背景技术

无线传播环境是影响无线通信系统性能的一个重要因素。在通信系统中，发射机与接收机之间的无线传播路径非常复杂，从发射机发出的信号，可能经过反射、散射、绕射后到达接收点，这一段无线路径的损耗称为路径损耗。路径损耗与传播环境密切相关，无线传播环境越恶劣，路径损耗越大。

无线传播模型是以数学公式的形式描述无线传播环境的特性，计算传播路径损耗。无线传播模型通常是很复杂的，必须对不同频段、不同区域使用不同的传播模型，以准确预测发射台的场强传播。

在宏蜂窝系统中，为了能够真实有效的表征不同环境下的传播特性，精确的预测网络性能，必须选用合适的传播模型。

目前，宏蜂窝无线传播模型的校正方法，首先需要在当地选择一个周围传播环境具有代表性的测试点，在测试点的顶端架设一个连续波发射机及发射天线，发射机的高度应该高于周围平均建筑物。记下测试点的经纬度信息，天线架设高度，发射机有效发射功率；其次，发射机发射一个连续射频信号，用接收设备进行路测，测试路径尽量遍及周围所有地物类型，测试采样距离满足李氏定理，记录并导出测试数据；最后，利用测试数据，通过数据拟合的方法校正当地的传播模型参数。为消除单个站点的特异性，通常情况下，应选择3～5个相似环境的测试点共同校正一个传播模型。

这种方法的缺点是需要选择适合测试的多个站点，并多次架设发射机和发射天线，驱车进行长时间的测试，需要付出较大的人力、物力和时间。

发明内容

本发明的目的是克服现有技术费时费力的缺点，提出一种新的适用于CDMA通信系统的传播模型校正方法。

本发明的技术方案是，通过提取模型校正所需数据，对数据进行处理，得到与实际传播环境相符的传播模型参数。其中，提取模型校正所需数据，是利用实际网络测试数据中前向接收功率测试数据；而对数据进行处理，包括：

1.1统计网络内各小区发射点经纬度度信息、发射功率及各小区的天线参数；

1.2计算各小区在各个方向上的有效发射功率和各测试点相对于每个小区发射点的距离；

1.3利用多元非线性回归方法拟合，得到传播模型参数。

上述方案中的利用多元非线性回归方法，是利用高斯一牛顿多元回归方法，具体为：

3.1给定初始值A₁、B₁，计算Z(β₁)；

3.2计算E_n×1，F_n×1，E_n×1是实际测试接收功率列矩阵，F_n×1是迭代过程中根据公式计算得到的接收功率列矩阵；

3.3利用公式β_m进行迭代，当满足当|β_m+1-β_m|≤h时，输出β(A，B)，得到模型参数a、b。

与现有模型校正方法相比，本发明有两大优点：1数据源不同；2数据处理方法不同。首先，因数据源不同，本发明可以节约大量成本，因为不论是否用于模型校正，网络测试数据在网络优化过程中都是必不可少的。而利用这些已有测试数据进行模型校正，可以省去现有模型校正方法中选择站点、架设天线、驱车测试等一系列工作，这样既节约了经济成本又节约了时间，可以大大提高模型校正的工作效率。其次，根据本发明提出的数据处理方法校正得到的模型不但精度可以达到要求，而且实践证明，这些模型的可移植性比现有方法校正得到的模型的可移植性好。

附图说明

图1是本方法的实施流程图。

具体实施方式

下面结合图1，对本发明进行详细说明。

对无线传播模型的校正，主要包括提取模型校正所需数据和对数据进行处理两大步骤。模型校正所需的数据，是实际网络测试数据。在实际网络优化过程中，会通过DT(driver test路测)积累很多网络测试数据，用来进行优化分析和调整。本发明就是利用这些已有的测试数据中前向接收功率数据来校正当地的无线传播模型。

由于CDMA系统具有功率控制的特点，某一时刻基站的发射功率与其所承载的话务量有关。为了消除测试过程中基站发射功率的随机性带来的误差，本发明建议利用没有负载、只有开销信道发射功率状态下的测试结果。

下面详细说明本发明对网络测试数据进行处理方法。本发明采用多元非线性回归方法，得到实际传播模型参数。

根据电磁波传播特性，某点接收功率与它到发射点之间的距离的函数关系可以用公式表示如下：

                       P_r＝P_t/(a·d^b)                         (1)

式中P_r表示接收点的接收功率，单位瓦；

P_t表示发射点的发射功率，单位瓦；

d表示接收点距发射点的距离，单位米；

a、b是表征当地无线传播特性的参数，也就是无线传播模型参数。同一种传播环境下，可以近似的认为a、b相同。

CDMA通信系统是同频系统，某接收点得到的前向接收功率是多个小区在该点接收功率之和，这时，接收功率可以写成：

$$ >>>P>r>>=>>\Sigma >>i>=>1>>k>>>P>ti>>/>>(>a>·>>>d>i>>b>>)>>->->->>(>2>)>>>$$

式中，P_r表示接收点接收到的总的接收功率，单位瓦；

P_ti表示的第i小区在接收点方向上的有效发射功率，单位瓦；

d_i表示接收点距第i小区发射点的距离；

表示对接收点可以接收的k个小区的接收功率求和。

在相似的传播环境下，传播模型参数a、b相同，所以这里可以用同一个a、b。式(2)中，对于每个接收点，经过测量可以得到P_r、根据测量的其它信息计算得到P_ti和d_i，未知量是a、b。

在网络测试过程中，随着接收点的移动，它到每个小区发射点的距离都在变化，也就是d_i在变化，这种变化引起了P_r的变化，利用这种对应关系，通过多元回归的方法拟合可以得到a、b，也就得到了传播模型参数。

本发明具体的实施步骤包括：

1、从实际网络测试结果中分离出前向接收功率测试数据。

2、统计网络内各小区的信息，包括：小区发射点经纬度信息，发射功率及各小区的馈线损耗以及小区的天线参数。

3、根据小区发射功率和天线参数，计算得出小区在各个方向上的有效发射功率。根据小区发射点经纬度信息以及测试点的经纬度信息，计算得出各测试点相对于每个小区发射点的距离。

有效发射功率计算方法：步骤2中统计得到的小区发射功率是系统内功率放大器出口的发射功率，用P_g表示；根据步骤2统计的小区天线型号可以查出该天线对应的说明文件，说明文件中有天线在各个方向上的增益，设用G_t表示；步骤2统计得出的小区馈线损耗假设为G_k，则小区在某方向上的有效发射功率计算公式：

                     P_t＝P_g+G_t-G_k                            (3)

测试点距发射点距离计算方法：设地球半径R＝6378km；测试点经度：θ₁(单位：弧度)；测试点纬度：φ₁(单位：弧度)；发射点经度：经度θ₂(单位：弧度)；发射点纬度φ₂(单位：弧度)，则按照球面坐标到直角坐标的转换关系得到：

X₁＝R·cosφ₁·cosθ₁

Y₁＝R·sinφ₁

Z₁＝R·cosφ₁·sinθ₁

X₂＝R·cosφ₂·cosθ₂

Y₂＝R·sinφ₂

Z₂＝R·cosφ₂·sinθ₂

于是，A、B两点的距离(当两点距离远小于地球半径时，弦长近似等于弧长)

$$ >>d>=>>>>(>>X>1>>->>X>2>>)>>2>>+>>>(>>Y>1>>->>Y>2>>)>>2>>+>>>(>>Z>1>>->>Z>2>>)>>2>\; >>$$(单位：km)

4、根据公式(2)校正a、b。为方便后面计算，式(2)可以写为：

$$ >>>P>r>>=>>\Sigma >>i>=>1>>k>>>P>ti>>·>A>·>>>d>i>>B>>->->->>(>4>)>>>$$

其中$$ >>A>=>>1>a>>,>>$$B＝-b。

5、利用多元非线性回归方法拟合得到A、B。如可以用Gauss-Newton多元回归方法，当测试数据中有n个测试点，设

$$ >>Z>>(>\beta >)>>=>\begin{array}{}>>>>\Sigma >>t>=>1>>k>>>P>>1>ti>>>>>d>>1>i>>>B>>>>>\Sigma >>t>=>1>>k>>>P>>1>ti>>>A>>>d>>1>i>>>B>>ln>>d>>1>i>>>>>>>M>>>M>>>>>>\Sigma >>i>=>1>>k>>>P>nti>>>>d>ni>>B>>>>>\Sigma >>i>=>1>>k>>>P>tni>>A>>>d>ni>>B>>ln>>d>>ni>>>>>>>->->->>(>5>)>>>\end{array}$$

式中，P_1ti是到达第一个测试点的第i(i从1到k)小区的发射功率，同理，P_nti是到达第n个测试点的第i小区的发射功率；d_1i是第一个测试点到第i小区发射点的距离、同理，d_ni是第n个测试点到第i小区发射点的距离。

P_1ti，…P_nti、d_1i，…d_ni都可以从步骤3中获取，Z(β)中只有A、B两个未知量。

6、设$$ >>\beta >=>\begin{array}{}>>>A>>>>>B>>>>>,>>\end{array}$$给Z(β)中未知量A、B赋一个初值A₁、B₁得到Z(β₁)，并代入迭代式：

          β_m+1＝β_m+[Z(β_m)^TZ(β_m)]^-1Z(β_m)^T[E_n×1-F_n×1]    (6)

式中E_n×1、F_n×1都是n×1阶矩阵，E_n×1是实际测试接收功率列矩阵，F_n×1是迭代过程中根据公式计算得到的接收功率列矩阵，如下：

$$ >>>E>>n>\times >1>>>=>\begin{array}{}>>>>P>>r>1>>>>>>>M>>>>>>P>rn>>>>>>->->->>(>7>)>>>\end{array}$$

$$ >>>F>>n>\times >1>>>=>\begin{array}{}>>>>\Sigma >>i>=>1>>k>>>P>>1>ti>>>·>>A>m>>·>>>d>>1>i>>>>B>m>>>>>>>M>>>>>>\Sigma >>i>=>1>>k>>>P>nti>>·>>A>m>>·>>>d>ni>>>B>m>>>>>>>->->->>(>8>)>>>\end{array}$$

其中，P_r1是第一个测试点的接收功率，同理，P_rn是第n个测试点的接收功率，这些接收功率值在步骤1可以获得；P_1ti是到达第一个测试点的第i(i从1到k)小区的发射功率，同理，P_nti是到达第n个测试点的第i小区的发射功率；d_1i是第一个测试点到第i小区发射点的距离、同理，d_ni是第n个测试点到第i小区发射点的距离。P_1ti ，…P_nti、d_1t，…d_ni都可以从步骤3中获取，A_m、B_m是β_m的元素。

7、利用上式进行迭代，并设置一个门限值h，当|β_m+1-β_m|≤h时，停止迭代，此时得到$$ >>>\beta >m>>=>\begin{array}{}>>>>A>m>>>>>>>B>m>>>>>>,>>\end{array}$$根据$$ >>a>=>>1>>A>m>>>,>>$$b＝-B_m计算得到a、b。

根据上述步骤，就可以校正无线传播模型参数a、b。