城市小区电波传播预测算法研究
【摘要】：
城市小区中，电波传播预测在现代无线通信系统中扮演着极其重要的角色。准确的传播预测对于小区的建立有着重要的意义。传统的预测方法是基于测量数据的统计方法，这要求不同小区之间具有统计相似性。随着系统容量的要求不断提高，使得小区的划分越来越小，出现了微小区甚至更小。导致了这种统计相似关系的丢失，从而使传统的统计方法失效。事实上，现在需要一种确定的方法来分析微小区中的电磁环境及其信道特性。本文主要是研究了用射线跟踪技术结合几何绕射、一致性绕射理论的算法。
本文第一章，阐述了城市小区概念及传播预测的必要性、传播预测的各种算法及最新进展，阐明了本文算法的优越性，及本文研究的主要内容。
在第二章中，对射线跟踪算法进行了研究，阐述了射线跟踪的两种方法——正向跟踪和反向跟踪，并对两种方法进行了比较分析。对反向射线跟踪方法进行了细致研究，给出了进行快速反向射线跟踪的方法。重点阐述了其加速技术，介绍了现有的分区技术，包括直接的下方形分区、角分区以及三角形分区，通过比较、分析这些分区方法的优点与不足，并结合计算机图形学技术，我们得到了一种新的、更加方便、快速、有效的射线跟踪算法——射线跟踪八叉树算法。最后研究了提高射线跟踪精度的一些方法。
第三章首先阐述了射线传播的电磁基础。阐述了基于几何光学对尖劈绕射的计算方法。重点阐述并比较分析了有耗尖劈的各种启发式的一致性绕射公式，给出了相对较好的有耗尖劈的启发式的一致性绕射公式。研究了提高观测点场强计算精度的一些方法，如加入高阶绕射、混合算法等，并对此作了一些有益的探讨。
在第四章，阐述了计算机图形学与射线跟踪及电磁计算代码的结合问题。主要阐述了小区模型的建立、显示、数据提取及射线跟踪结果显示的实现方法，编制了图形学软件与电磁计算代码交换数据文件的接口函数。研究了计算机图形学在加速射线跟踪中的应用。针对分区后射线跟踪的一个基础问题——分区后面、劈的位置确定，我们给出了一种新的、基于射线跟踪八叉树算法的确定方法。
本文第五章，首先讨论了传播信道中重要信道参数的选取，阐述了传统分析方法，对基于射线跟踪结果的信道参数分析方法进行了研究，并对一个城市小区模型进行了具体的信道参数分析。
第六章，本文对小区中基站布局的要求进行了阐述，并研究了基站位置优化的方法，其中包括单个及多个基站的优化。
最后，在第七章中总结了本文所作的工作并指出了以后深入研究发展的方向。
【关键词】：小区 微小区 传播预测 射线跟踪 几何光学 物理光学 几何绕射 计算机 图形学 八叉树 【学位授予单位】：中国人民解放军国防科学技术大学
【学位级别】：博士
【学位授予年份】：2003
【分类号】：TN011
【DOI】：CNKI:CDMD:1.2003.097725
【目录】：
- 摘要6-7
- ABSTRACT7-9
- 第一章 绪论9-17
- 1.1 引言9-10
- 1.2 城市小区概念及传播预测的必要性10-12
- 1.3 传播预测的方法及最新进展12-15
- 1.4 本文所作的主要工作15-17
- 第二章 小区中射线跟踪的方法研究17-42
- 2.1 射线跟踪机理17-18
- 2.2 正向的射线跟踪方法18-21
- 2.3 反向的射线跟踪方法21-25
- 2.4 两种方法的比较25
- 2.5 现有射线跟踪的加速技术介绍25-30
- 2.6 射线跟踪八叉树技术30-36
- 2.7 提高射线跟踪精度的研究36-40
- 2.8 小结40-42
- 第三章 小区中电波传播特性计算方法的研究42-72
- 3.1 电磁波传播基础42-45
- 3.2 高频场中的几何光学近似45-48
- 3.3 几何绕射48-50
- 3.4 理想导电尖劈的一致性绕射系数50-53
- 3.5 几种有限导电率尖劈一致性绕射系数的比较与分析53-62
- 3.6 几何光学与其他一些数值计算方法的结合62-64
- 3.7 小区内场点处场强计算方法64-68
- 3.8 关于提高计算精度的有益探讨68-71
- 3.9 小结71-72
- 第四章 计算机图形学在小区传播预测中的应用72-84
- 4.1 小区模型的可视化显示72-77
- 4.2 小区传播预测计算的数据结构77-79
- 4.3 计算机图形学在射线跟踪算法中的应用79-83
- 4.4 小结83-84
- 第五章 小区中移动通信信道参数的分析方法研究84-96
- 5.1 传播信道中的信道参数84-86
- 5.2 传统的基于测量数据的信道参数分析方法86-87
- 5.3 基于射线跟踪的信道参数分析方法87-93
- 5.4 基于射线跟踪的其它一些分析方法93-95
- 5.5 小结95-96
- 第六章 小区中基站的优化方法研究96-106
- 6.1 小区中有关基站布局的要求96-99
- 6.2 基于模拟退火的优化算法99-102
- 6.3 基于动态最优化的优化算法102-105
- 6.4 小结105-106
- 第七章 结束语106-108
- 致谢108-109
- 参考文献109-117
- 作者在攻博期间发表的主要论文117
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