傳播模型的校正方法
【專利摘要】本申請公開了一種傳播模型的校正方法，包括：對于每個小區，采集該小區內各路測點的經緯度和各路測點接收到的該小區的信號強度，并根據所述經緯度，計算各路測點到該小區基站的距離，根據所述信號強度，計算各路測點與小區基站之間的路損；對于每個所述小區，利用小區內各路測點到該小區基站的距離和各路測點與小區基站之間的路損，對該小區的傳播模型進行校正，得到該小區校正后的傳播模型，其中，所述傳播模型為L＝K1+K2×log10d，其中，所述L為用戶設備與基站之間的信號傳輸路損，所述d為用戶設備到基站的距離，所述K1為第一系數，所述K2為第二系數。本發明可以有效簡化傳播模型校正的算法復雜度、提高校正準確度、易于實施，適用于網絡優化階段。
【專利說明】傳播模型的校正方法
【技術領域】
[0001] 本發明涉及移動通信技術，特別是涉及一種傳播模型的校正方法。
【背景技術】
[0002] 在移動通信網絡中，需要利用預設的傳播模型來確定信號傳播路徑的路損。而對 于移動通信網絡而言，路損信息則是進行小區規劃和移動性管理的重要參數指標。因此，傳 播模型是進行小區規劃的基礎，傳播模型的準確與否關系到小區規劃是否合理。在移動通 信系統中，由于移動臺不斷運動，傳播信道不僅受到多普勒效應的影響，而且還受地形、地 物的影響，另外移動系統本身的干擾和外界干擾也不能忽視。基于移動通信系統的上述特 性，嚴格的理論分析很難實現，需對傳播環境進行近似、簡化，從而使理論模型誤差較大。因 此需要針對各個地區不同的地理環境進行測試，通過分析與計算等手段對傳播模型的參數 進行修正。最終得出最能反映當地無線傳播環境的、最具有理論可靠性的傳播模型，從而提 高覆蓋預測的準確性。
[0003] 由于各個不同地區，各個不同的城市，其地貌相差相當大，各地的地形千變萬化， 這就決定了當一個傳播模型的參數應用于別的城市或地區時，勢必要進行模型參數校正。 模型校正，就是無線傳播模型的校正以期得到較準確的場強預測，也就是說，通過模型校正 使得利用傳播模型計算出的路損最大可能地接近實際無線傳播環境的路損，這也是無線網 絡規劃最重要內容之一。因此，傳播模型的準確性是決定無線網絡規劃是否可信的一個重 要因素，這直接關系到運營商的投資是否比較經濟合理。
[0004] 目前的傳播模型校正方法主要是先針對各個地區不同的地理環境進行不調制的 連續波（CW)測試，然后再通過分析與計算等手段對傳播模型的參數進行修正，通常的校正 流程具體包括：
[0005] (1)開始準備模型校正，選擇具有代表本區域的路徑；
[0006] (2)采集CW數據；
[0007] (3)對采集到的CW數據進行預處理，包括數據離散、地理平均、數據過濾等等；
[0008] (4)基于預處理結果，進行模型校正計算；輸出模型校正的結果，并將輸出的參數 應用到某個工程中驗證正確性。
[0009] 上述模型校正方法中校正的總目標是為了將傳播模型預測和CW測試數據之間的 誤差減至最小。用來量化誤差的度量是誤差的均值和標準方差。一般來說，要求誤差均值 接近于零，標準方差小于8db。
[0010] 目前的模型校正主要采用了最小二乘法和線性回歸方法。這兩種方法都是基于最 小方差和準則的，在本質上是一樣的；仿真表明在相同的輸入條件下，這兩種方法校正的結 果是完全一樣的。線性回歸方法根據使用的范圍分為一元線性回歸方法和多元線性回歸方 法，分別用于模型中一個變量和多個變量的校正。最小二乘方法可以直接用于模型中單個 變量和多個變量的校正。
[0011]目前的模型校正方法僅適用于建網初期，不適于網絡優化階段。具體理由如下：
[0012] 1、現有的模型校正方法基于CW測試數據進行模型校正，而CW測試數據是通過在 建網之前搭建全向發射機來獲取的數據，其對大片區域的無線環境傳播模型校正可以得到 較好的預測結果，但是對于不同制式的移動通信網絡沒有區分，以及也對具體的某個小區 的無線環境預測缺乏針對性。
[0013] 2、CW路測數據的獲取也比較麻煩，如前所述，需要建立全向發射機，之前還需要對 全向發射機的位置進行選址，CW路測的實施有一定的難度，實施時所能建立的全向發射機 也是很有限，如此則會導致CW路測數據不能全面反映真實的無線傳輸環境，進而導致基于 CW路測數據進行的通信模型校正的準確度不高。
[0014] 3、CW測試數據的獲取是以大片區域的無線環境為單位進行的，大片區域無線環境 具有復雜性，這樣就會導致在進行模型校正時需要考慮的變量參數較多，例如，測量點到基 站的距離、頻點、地物類型和發射天線有效高度等。而在進行校正時無論是采用最小二乘法 還是線性回歸方法，校正時建立方程的維數會隨著需要考慮的變量數量的增加而增加，從 而帶來方程求解的復雜度。
[0015] 由此可見，現有的傳播模型校正方法由于存在復雜度高、難于實施、準確度低等問 題，不適用于網絡優化階段。
【發明內容】
[0016] 有鑒于此，本發明的主要目的在于提供一種傳播模型的校正方法，該方法適用于 網絡優化階段。
[0017] 為了達到上述目的，本發明提出的技術方案為：
[0018] 一種傳播模型的校正方法，包括：
[0019] 對于每個小區，采集該小區內各路測點的經緯度和各路測點接收到的該小區的信 號強度，并根據所述經緯度，計算各路測點到該小區基站的距離，根據所述信號強度，計算 各路測點與小區基站之間的路損；
[0020] 對于每個所述小區，利用小區內各路測點到該小區基站的距離和各路測點與小區 基站之間的路損，對該小區的傳播模型進行校正，得到該小區校正后的傳播模型，其中，所 述傳播模型為L = K1+K2 X log1(1d，其中，所述L為用戶設備與基站之間的信號傳輸路損，所述 d為用戶設備到基站的距離，所述&為第一系數，所述K2為第二系數。
[0021] 綜上所述，本發明提出的傳播模型的校正方法，利用基于實際網絡得到的路測數 據，以小區為單位對傳播模型進行校正，簡化了傳播模型，進而可以有效簡化傳播模型校正 的算法復雜度、提高校正準確度并且不需要建立專門進行測量的全向發射天線，易于實施， 因此適用于網絡優化階段。
【專利附圖】
【附圖說明】
[0022] 圖1為本發明實施例一的流程示意圖。
【具體實施方式】
[0023] 為使本發明的目的、技術方案和優點更加清楚，下面將結合附圖及具體實施例對 本發明作進一步地詳細描述。
[0024] 本發明的核心思想是：利用基于實際網絡獲得的路測數據，即基于實際網絡獲得 的路損測量數據，以小區為單位進行傳播模型的校正，這樣，一方面由于路測數據是基于實 際網絡獲得，能準確地反映實際無線通信環境，并且不需要再專門建立用于測量的全向發 射機，因此可以獲取較高的校正準確度且易于實施；另一方面，由于校正是以小區為單位進 行的，而小區范圍內的無線通信環境相對較為簡單，頻點、地物類型和發射天線有效高度等 參數在小區范圍內可以視為常量，只有測量點到基站的距離為變量，如此，傳播模型將較為 簡單，只存在一個自變量即距離變量，相應的，校正時需要考慮的變量數量將得到極大的降 低，也只需要考慮測量點到基站的距離這一變量，從而可以很大程度地降低校正時方程求 解的復雜度。
[0025] 圖1為本發明實施例一的流程示意圖，如圖1所示，該實施例主要包括：
[0026] 步驟101、對于每個小區，采集該小區內各路測點的經緯度和各路測點接收到的該 小區的信號強度，并根據所述經緯度，計算各路測點到該小區基站的距離，根據所述信號強 度，計算各路測點與小區基站之間的路損。
[0027] 本步驟用于統計小區內各路測點的路測數據（即路測點的經緯度和路測點接收到 的該小區的信號強度)，并根據路測數據確定路測點到基站的距離以及信號傳輸路損，以便 此后利用所確定的路測距離及路損，進行傳播模型的校正。
[0028] 步驟102、對于每個所述小區，利用小區內各路測點到該小區基站的距離和各路測 點與小區基站之間的路損，對該小區的傳播模型進行校正，得到該小區校正后的傳播模型， 其中，所述傳播模型為L = K1+K2 X log1(1d，其中，所述L為用戶設備與基站之間的信號傳輸路 損，所述d為用戶設備到基站的距離，所述&為第一系數，所述K 2為第二系數。
[0029] 本步驟中，利用步驟101中獲得的小區內各路測點的距離及路損值，來對每個小 區的傳播模型進行校正。
[0030] 這里需要說明的是，與傳統的傳播模型校正方法所不同的是，本步驟中是以小區 為單位進行小區的傳播模型的校正，如前所述，由于小區內的通信環境校為簡單，無線通信 環境相對較為簡單，只有測量點到基站的距離為變量，因此，相應的小區的傳播模型也得以 簡化，即L = Ki+K2X log1Qd，其中，&和Κ2為傳播模型的兩個系數，為常量，不同位置到基站 的距離d則為自變量，也就是說，作為因變量的路值L將隨著距離d的不同而不同。本步驟 中，對傳播模型的校正，就是獲取與小區實際的通信環境相匹配的I和K 2，以確保利用基于 該I和Κ2得到的小區傳播模型，可以準確獲得小區內不同位置對應的路損值。
[0031] 具體地，在已知傳播模型為L = Ki+K2X log1(ld的情況下，利用小區內各路測點到該 小區基站的距離以及路損，對該傳播模型進行校正的方法為本領域技術人員所掌握，具體 可以采用下述方法實現：
[0032] 步驟2011、利用小區內各路測點到該小區基站的距離和各路測點與小區基站之間 的路損，按照所述傳播模型，生成相應的數據擬合矩陣。
[0033] 本步驟中，在已知傳播模型為L = Ki+K2X log1(ld的情況下，可采用現有的數據擬合 矩陣生成方法，利用各路測點對應的距離和路損值，根據該傳播模型以I和K 2為變量，生成 各路測點對應的方程，將各路測點對應的方程組合在一起即得到相應的數據擬合矩陣。需 要說明的是，由于本步驟中的傳播模型中僅有一個自變量d，因此相對現有需要考慮多個變 量傳播模型的校正方法，本步驟中構造出的數據擬合矩陣相對比較簡單。
[0034] 步驟2012、對所述數據擬合矩陣進行求解，得到校正后的傳播模型的第一系數!^ 和第二系數K 2。
[0035] 本步驟可采用現有的數據擬合矩陣求解方法實現。求解得到的&和Κ2即為校正 后的傳播模型的第一系數I和第二系數Κ 2。
[0036] 較佳地，可用下述方法對所述數據擬合矩陣進行求解：
[0037] 判斷所述數據擬合矩陣是否有唯一解，如果有，則計算該唯一解，否則，根據預設 的平均誤差目標值、標準方差目標值以及預設的擬合門限，采用多元線性回歸和最小二乘 法進行擬合的方式，計算所述數據擬合矩陣的最優解，將所述最優解作為該所述數據擬合 矩陣的求解結果。
[0038] 較佳地，在計算所述數據擬合矩陣的最優解的過程中，判斷是否為最優解的條件 可以為：校正后的所述傳播模型的平均誤差小于等于所述平均誤差目標值并且校正后的所 述傳播模型的標準方差小于等于所述標準方差目標值，或者，擬合次數達到所述擬合門限。
[0039] 在實際應用中，本領域人員可根據實際需要來設置所述平均誤差目標值、標準方 差目標值以及擬合門限，例如可將標準方差目標值設置為6dB或8dB等。
[0040] 這里，采用多元線性回歸和最小二乘法進行擬合的方式，即利用最小二乘法建立 方程組，利用多元線性回歸方法進行求解，來計算所述數據擬合矩陣的最優解，具體方法為 本領域技術人員所掌握，在此不再贅述。
[0041] 步驟2013、利用校正后的傳播模型的第一系數&和第二系數K2，建立該小區校正 后的傳播模型。
[〇〇42] 綜上所述，以上僅為本發明的較佳實施例而已，并非用于限定本發明的保護范圍。 凡在本發明的精神和原則之內，所作的任何修改、等同替換、改進等，均應包含在本發明的 保護范圍之內。
【權利要求】
1. 一種傳播模型的校正方法，其特征在于，包括： 對于每個小區，采集該小區內各路測點的經緯度和各路測點接收到的該小區的信號強 度，并根據所述經緯度，計算各路測點到該小區基站的距離，根據所述信號強度，計算各路 測點與小區基站之間的路損； 對于每個所述小區，利用小區內各路測點到該小區基站的距離和各路測點與小區基站 之間的路損，對該小區的傳播模型進行校正，得到該小區校正后的傳播模型，其中，所述傳 播模型為L = K1+K2 X log1(ld，其中，所述L為用戶設備與基站之間的信號傳輸路損，所述d為 用戶設備到基站的距離，所述I為第一系數，所述K 2為第二系數。
2. 根據權利要求1所述的方法，其特征在于，所述利用所述對該小區的傳播模型進行 校正包括： 利用小區內各路測點到該小區基站的距離和各路測點與小區基站之間的路損，按照所 述傳播模型，生成相應的數據擬合矩陣； 對所述數據擬合矩陣進行求解，得到校正后的傳播模型的第一系數Ki和第二系數κ2; 利用校正后的傳播模型的第一系數Ki和第二系數κ2，建立該小區校正后的傳播模型。
3. 根據權利要求2所述的方法，其特征在于，對所述數據擬合矩陣進行求解包括； 判斷所述數據擬合矩陣是否有唯一解，如果有，則計算該唯一解，否則，根據預設的平 均誤差目標值、標準方差目標值以及預設的擬合門限，采用多元線性回歸和最小二乘法進 行擬合的方式，計算所述數據擬合矩陣的最優解，將所述最優解作為該所述數據擬合矩陣 的求解結果。
4. 根據權利要求3所述的方法，其特征在于，所述最優解的判斷條件為：校正后的所述 傳播模型的平均誤差小于等于所述平均誤差目標值并且校正后的所述傳播模型的標準方 差小于等于所述標準方差目標值，或者，擬合次數達到所述擬合門限。
【文檔編號】H04W16/18GK104113849SQ201310132705
【公開日】2014年10月22日 申請日期:2013年4月17日 優先權日:2013年4月17日
【發明者】楊堯, 王秀梅, 李曉坪 申請人:普天信息技術研究院有限公司