评估建筑物无线性能的方法

摘要

一种评估建筑物无线性能的方法，该方法包括：构造环境模型，该环境模型包括建筑物的布局，发射机的功率密度PT[W/m2]和考虑的频段fc；根据环境模型计算在建筑物内的信干噪比；根据环境模型计算在开放空间内的信干噪比，该开放空间的计算范围与建筑物的计算范围相同，并且该开放空间是在没有建筑物或其他障碍物的情况下的理想空间；将建筑物内的信干噪比与开放空间内的信干噪比进行比较；并根据比较结果，通过计算建筑物的干扰功率增益和预期功率增益来评估建筑物的无线性能。

说明书

技术领域

本发明涉及无线通信。具体地说，本发明涉及一种用于评估建筑物无线性能的方法，用于以良好的无线网络性能为目标的建筑的设计和优化。

背景技术

无线通信在智能建筑/城市中扮演着重要的角色。在智能建筑中，物联网将通过无线的方式连接，在降低能耗的同时增加室内环境的舒适度。因此，追求高容量和可靠的室内无线通信是物联网的基础和关键。

在无线网络中，干扰是指接收机接收到的不需要的无线信号。预期信号的功率和在室内任何给定位置的干扰信号的功率由受建筑结构布局影响的无线信号传播决定。可以预见的是，建筑本身对无线网络容量有重大影响。

因此，不同类型的建筑都有其固有的无线性能，与小蜂窝的密集程度或大规模多进多出阵列天线的部署无关。因此，我们可以合理地假设，在某些类型的建筑中，由于频带和能量等资源有限，无线网络可能无法提供所需的室内无线性能。然而，如果一幢建筑在设计初期就考虑到它的无线性能，那么预期的无线覆盖和容量将会大大提高。例如，可以通过向建筑设计从业者，包括土木工程师和建筑师，提供如何在设计阶段预测建筑物的无线性能的指导来实现这一点。到目前为止，建筑本身的无线性能一直被忽视，但这对于未来的智能建筑将非常重要，因为智能建筑中的设备将通过无线方式连接。目前，考虑建筑结构布局的建筑无线性能量化指标的设计并不完善，也并没有关于建立无线性能评估模型或快速计算的出版物。

在上个世纪，建筑设计和建造界一直专注于改善安全性、视觉效果、保温性能以及室内空气质量。在过去的十年中，能源效率已经成为建筑设计的一个重要指标(L.Atzori,et al.,“The internet of things：a survey,”Computer Networks,vol.54,no.15,pp.2787-2805,2010.)。例如，CIBSE，“TM54：evaluating operational energyperformance of buildings at the design stage,”CIBSE,2013中阐述了如何预测建筑的能源需求，包括照明、供暖、通风、制冷和热水供应。

一些先前的工作研究了在小蜂窝网络中遮挡效应的模型。例如，T.Bai,et al.,“Coverage and rate analysis for millimeter-wave cellular networks,”IEEETrans.Wireless Commun.,vol.4,no.2,pp.1100-1114,2015提供了一个解析的覆盖率，通过将视距区域近似为一个固定半径的球体，求出视距概率函数。M.K.Muller,et al.,“Analyzing wireless indoor communications by blockage models,”IEEE Access,vol.5,pp.2172-2186,2017提出并分析了在室内场景中四种随机的生成墙体的方法。墙体的分布是随机的，半确定性的或启发式的。然而，之前大多数对遮挡效应的评估都是假设建筑物的分布呈一个随机过程，例如T.Bai,et al.,“Analysis of blockage effects onurban cellular networks,”IEEE Trans.Wireless Commun.,vol.13,no.9,pp.5070-5083,2014中提出的布尔矩形方案假设建筑物均匀分布。随机的遮挡模型可用于研究在障碍物存在的情况下无线网络的配置，但它不适合评估现实世界中的具有特定结构的建筑。

在此，我们首次基于给定的建筑布局评估建筑无线性能，该工作将用于揭示建筑中可实现的无线网络性能。

与随机遮挡不同，射线追踪/射线发射技术被用于评估特定建筑的室内网络性能，如L.Azpilicueta,et al.,“A hybrid ray launching-diffusion equation approachfor propagation prediction in complex indoor environments,”IEEE Ant.WirelessProp.Lett.,vol.16,pp.214-217,2017。然而，一方面，通过这种方法获得的结果总是针对特定的网络部署，因此，对所有的建筑物不具有普适性。我们需要用只要求少数基本的无线参数的易处理的模型来评估建筑物。另一方面，在环境复杂的情况下，实现射线跟踪/射线发射的计算成本很高，因此不适合在合理的时间范围内对所有可能的网络配置进行建筑物评估。

发明内容

这里给出了一种评估建筑物无线性能的方法，该方法包括：构建环境模型，环境模型包括建筑物的布局、发射机的功率密度P

建筑物的干扰功率增益和预期功率增益由下式定义：

γ

其中G

预期信号的总功率P

P

I

则干扰功率增益(G

环境模型可包括建筑物模型和网络模型，其中建筑物模型包括建筑的布局，网络模型包括用户设备的位置、发射机的功率密度P

1)选择传播模型计算路径损耗；

2)以固定分辨率将建筑物分为用户设备点；

3)计算建筑物内每个用户设备点的来自发射机的接收功率；

4)计算开放空间中每个用户设备点的来自发射机的所述接收功率；

5)分别计算建筑物内每个用户设备点接收的干扰信号和预期信号功率；

6)分别计算开放空间中每个用户设备点接收的干扰信号和预期信号功率；

7)计算建筑物中每个用户设备点的干扰信号的总功率I

8)计算建筑物内每个用户设备点的干扰功率增益(G

当发射机与用户设备之间的距离无穷大或无穷小时，传播模型应遵循收敛原则。

网络模型被进一步限制为包含均匀地分布在环境中的无限数量的发射机。参考用户设备可利用受其接收机灵敏度限制的所有可检测功率，其中，可检测功率被认为是预期信号，不可检测功率被认为是干扰信号，其中，可检测功率被定义为从发射机发送的满足P

该方法还包括：

由下式计算预期信号P

通过下式计算干扰信号I

根据下式计算预期信号P

通过下式计算干扰信号I

其中，L

P

式中R

建筑物模型可划分为N

式中，

每个玩具模型最多可分成四个区域，Ω

式中Ω

传播模型可以进一步定义为两径地面反射模型，其中，开放空间中的视距和非视距室内场景中的路径损耗分别通过以下方法预测：

式中

在此，我们描述了一个评估建筑物无线性能的解析框架。一方面，以开放空间场景为基准，考虑到建筑结构引入的遮挡、多次反射和波导效应的影响，定义了建筑物无线性能的评估指标。

本发明所述方法的优点包括：

提出的评估指标量化了建筑物对其中无线网络的影响，可包括遮挡、多次反射和波导效应。

提出的评估指标独立于小蜂窝/分布式大规模多进多出阵列天线的具体部署。相反，它们显示了室内网络的性能上限，以减小参数集。

通过发明所述方法，可以快速准确地计算所提出的评估指标，以便对建筑物无线性能的快速评估。

在此提出闭式计算评估指标的方法为建筑师提供了从无线性能角度优化建筑布局的思路。

附图说明

所附的图表通过示例方式对本专利进行描述，如下：

图1是描述增益G

图2是描述计算增益G

图3提供了一个包括ΩPL、ΩPN、ΩIL和ΩIN四个区域的玩具模型的示例图。

图4是描述一个玩具模型的使用示例。以示意图表示：(a)一个矩形的房间，(b)一个L形的房间。

具体实施方式

以下关于特定应用的描述是为了使本领域的任何技术人员能够制作和使用本专利对所给出的实施例进行各种修改对于本技术领域的技术人员来说将是简单的。

在不背离本发明的精神和范围的情况下，可以将此处定义的一般原则应用于其他实施例和应用。因此，本发明不打算局限于所示的实施例，而是赋予与本发明所公开原则和特征一致的最广泛的范围。

一般来说，建筑物的无线性能可以通过覆盖性能、泄漏性能、容量性能或其他各种性能指标来定义。在这里描述的方法中，建筑物的无线性能通过评估建筑结构对信干噪比(SINR)的影响来表征。因为信干噪比是构成无线通信的进一步重要指标，如覆盖性能和容量性能，的基础。建筑物的无线性能受到建筑结构的限制，而建筑结构与天线阵列和小蜂窝的部署无关。在本文所述的方法中，我们推导建筑物参考位置上的干扰功率增益(G

干扰功率增益(G

通过比较室内和开放空间内的信干噪比(SINR)来评估建筑物对其中的无线网络的影响。开放空间是指没有建筑或其他障碍物的空间。这意味着建筑物的结构不会产生反射、衍射或透射效应。在计算上，开放空间的大小被限制在与建筑物大小相同的空间内。在本文所述的方法中，我们可以假设，建筑物内的信干噪比和开放空间内的信干噪比之间的差异是由建筑结构造成的。

我们在此提出一个评估建筑物无线性能的解析框架。以开放空间环境为基准，考虑建筑结构引入的遮挡、多次反射和波导效应的影响，定义了评估建筑物无线性能的指标。通过这种方法，可以快速而准确地计算出所提出的评估指标。

我们研究建筑结构对信干噪比的影响，因为它是无线通信中进一步重要指标的基础，如覆盖率和容量。我们将建筑物的干扰功率增益G

在开放空间中，信干噪比γ

式中P

而考虑到建筑物的影响，建筑物内的信干噪比γ

式中，P

P

I

因此，我们得到建筑物内信干噪比的表达式为：

结合(1)和(5)，有：

式中ΔP＝P

式中，G

需要强调的是，在房间的不同位置，G

计算干扰功率增益G

计算G

如图1所示，输入信息可包括：

1.待评估建筑物的布局，特别是建筑物内部。

2.一个或多个发射机的位置。

3.一种考虑发射频率f

4.发射机的发射功率密度(P

图2是一个流程图，描述了计算增益G

如图2所示，G

1.建立环境模型，包括建筑布局、发射机功率密度P

2.选择一种用于计算发射机路径增益的传播模型，可为基于射线跟踪的模型、基于射线发射的模型、多斜率路径损耗模型等。

3.在固定分辨率下将建筑区域划分为有限数量的用户设备点的位置。

4.分别计算建筑物内和开放空间的所有发射机在每个用户设备点接收的功率。

5.在建筑物和开放空间条件下，在每个用户设备点计算并区分干扰功率和预期信号功率。

6.在每个用户设备点计算P

7.在每个用户设备点为建筑物计算G

为了得到G

1.假设我们有无限个发射单元，即小蜂窝或天线单元，它们均匀地分布在环境中。不存在无限的函数，因此，为了模拟这个假设，可建模大量的发射机。仿真的发射机数目越多，输出就越接近无穷个发射机的理论输出。也就是说，建模更多的发射机可以提高建筑物性能评估的准确性。对于任意区域Ω，其中发射单元的发射总功率为P

2.传播模型在天线单元到用户设备的距离为无限大和无限小时，应遵循收敛原则。

3.假设参考用户设备可以利用网络中受其接收机灵敏度限制的所有可检测功率。可检测功率定义为满足从小蜂窝/天线单元发射的功率P

在此假设下，建筑区域内传输的总可利用功率可由下式计算：

建筑区域内传输的总干扰功率可由下式计算：

R

开放空间中，P

一般来说，由于室内场景不是均匀的，I

玩具模型是建筑结构的基本单位。对于任何类型的建筑结构，建筑结构都可以分为几个玩具模型。每个玩具模型包括至少以下四个区域之一，ΩPL、ΩPN、ΩIL和ΩIN。ΩPL、ΩPN、ΩIL和ΩIN分别表示从其中发射的信号对于参考用户设备为视距预期信号、视距干扰信号、非视距预期信号和非视距干扰信号的区域。在玩具模型中，我们考虑一个具有无限半径的圆形扇形区域。参考用户设备位于顶点。将有限长度的一面墙建模为位于扇形内的一条线段，线段的端点分别位于圆形扇形的两个半径内。用户设备到墙体的距离记为D

图3给出了玩具模型的一个例子，以示意图描述该玩具模型的四个区域ΩPL、ΩPN、ΩIL和ΩIN。可以观察到，以线段为边界的房间可以看作是多个玩具模型的结合。图4以示意图描述了一个玩具模型的示例：(a)一个矩形的房间，(b)一个L形的房间。在一个瞬时方向上，一个区域是视距还是非视距是由最近的墙决定的。若一个房间由N

因此，只要有

由假设3，对于任意的n

其中，Ω

以两径地面反射模型为例，分别对开放空间、视距和非视距室内情景下的路径损耗进行预测：

其中，

将式(11)(12)和式(21)结合，可得P

将式(13)(14)(17)(18)和式(22)结合，可得I

将式(15)(16)(19)(20)与(23)结合，可得I

然后我们可以通过计算G

在一些典型的现有技术中，评估建筑物无线性能的一种可能的方法是使用基于射线追踪/射线发射的方法。与本文所述的方法相比，基于射线追踪/射线发射的方法不仅计算量大、依赖于材料的精确电磁特性而且与具体的网络部署相关。

在其他典型的现有技术中，计算无线性能指标的另一种可能的方法是使用蒙特卡洛模拟。与本文所述的方法相比，使用蒙特卡罗模拟的方法耗时、不准确、无法用于快速优化。

在设计阶段，建筑师可以使用本文描述的方法来指导建筑物的无线性能。通过输入一个拟议的建筑结构，建筑师可以使用本文描述的方法来计算他们设计的建筑物的干扰功率增益(G

在示例中，用户可以通过定义无线性能阈值来评估建筑物的无线性能。与性能等级阈值进行比较的新值G可以定义为：

G＝G

在这个例子中，当G

在其他例子中，G可以定义为G

该值G可以与一个或多个性能等级阈值进行比较，以评估建筑物的无线性能。例如，一个建筑可能有五个级别的无线性能，由四个阈值定义。这四个阈值可以被命名为：Th1、Th2、Th3和Th4，其中Th1>Th2>Th3>Th4。可以通过分析一些测试建筑来预定义阈值。五个无线性能等级可以被定义为：A级、B级、C级、D级和E级。阈值可根据将测试建筑根据一个分布规则(如正态分布)分布在各个性能等级上来定义。当G≥Th1，建筑的无线性能等级可为A级，当Th2≤G

本文所述方法可嵌入在用于设计和评估建筑物的工具中。为了评估建筑的无线性能，在可对建筑物模型进行分析的工具中构建或导入建筑物模型。可提取用于最终计算的中间参数，例如墙或房间数量的计数、平均墙厚或任何其他指标。然后，该工具可以要求用户输入任何需要但不能从建筑物模型得到的进一步数据或指标。例如，用户可能被要求指定用于建造建筑物的材料。用户可能被要求指定要评估的建筑类型。例如，建筑物可以是一栋房子、一间办公室、一个购物中心、一个火车站或汽车站、一个体育或音乐体育场、一个机场、一个隧道、一艘船或任何其他类型的建筑物。在其他示例中，该信息可以从建筑物模型中获得。然后可以用该工具来评估建筑物模型。该工具可以输出性能指标的值，如干扰功率增益和预期功率增益。在另一个示例中，如本文所述，该工具可以输出所述建筑物模型的性能级别。

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