WCDMA RNP 传播模型校正数据分析指导书

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WCDMA RNP 传播模型校正数据分析指导书

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刘勇

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2003-04-28 yyyy-mm-dd yyyy-mm-dd yyyy-mm-dd

华为技术有限公司 Huawei Technologies Co., Ltd.

2003-11-13

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修订记录

日期 Date 2002/09/11 2002/10/23 2003/04/28 2003/09/18 修订版本Revision version 1.0 1.1 2.0 2.1 修改描述 change Description 初稿完成根据评审意见修改增加双斜率模型校正方法、K7校正方法的说明，并根据使用过程中出现的问题进行了相关补充和修改对传播模型校正方法进行了修改，主要是不对clutter offset进行校正，而直接取其缺省取值；对k1~k7缺省取值按照COST 231-Hata公式在f=2000MHz对中等大小城市情况进行了修改；对clutter offset缺省取值进行了修改；对于k7何时进行校正的问题进行了说明。文中蓝色字体部分表示本次修改和增加内容。在CW测试数据处理部分增加了可参考CW测试数据处理工具使用说明的描述；增加了第7节即Aircom提供的自动模型校正工具的使用说明。作者 Author 刘勇刘勇刘勇王胜友 2003/11/13 2.2 王胜友 2003-11-13

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1 概述 .......................................................................................................................................... 6 2 传播模型校正原理 .................................................................................................................... 6 3 CW测试数据处理 ...................................................................................................................... 8 3.1 数据过滤 ............................................................................................................................. 8 3.2 数据离散 ........................................................................................................................... 10 3.3 地理平均 ........................................................................................................................... 11 3.4 格式转换 ........................................................................................................................... 11 4 头文件制作 ............................................................................................................................. 12 5 模型校正 ................................................................................................................................. 13 5.1 建立模型 ........................................................................................................................... 14 5.2 数据导入 ........................................................................................................................... 17 5.3 地图修正 ........................................................................................................................... 18 5.4 信息设置（info> ） .......................................................................................................... 18 5.5 过滤设置（options） ........................................................................................................ 19 5.6 参数校正 ........................................................................................................................... 20 5.6.1 Enterprise进行模型校正的原理 .................................................................................. 20 5.6.2 K2的校正 .................................................................................................................... 21 5.6.3 K1的校正 .................................................................................................................... 22 5.6.4 K3、K4的校正 ............................................................................................................ 23 5.6.5 K5、K6的校正 ............................................................................................................ 23 5.6.6 K7的校正 .................................................................................................................... 24 5.6.7 Clutter offset的调整 .................................................................................................... 24 5.6.8 校正结果分析 .............................................................................................................. 26 6 双斜率模型的校正方法 ........................................................................................................... 26 6.1 建立模型 ........................................................................................................................... 26 6.2 K1、K2及K1(near)、K2(near)的校正 ............................................................................... 27 6.3 其他K参数的校正 .............................................................................................................. 28 7 自动模型校正工具 .................................................................................................................. 29 7.1 输入条件 ........................................................................................................................... 29 7.2 主界面 ............................................................................................................................... 29 7.3 数据导入 ........................................................................................................................... 31 7.4 数据校正 ........................................................................................................................... 32 8 注意事项 ................................................................................................................................. 33 8.1.1 用基于Ec的测试数据进行模型校正的方法 .................................................................. 33 8.1.2 关于Find site功能的问题 ............................................................................................. 33 8.1.3 基站经纬度格式转换时易出现的问题 ......................................................................... 34

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图目录

图1 合理数据范围示意图 ................................................................................................................ 9 图2 模型校正流程图 ..................................................................................................................... 14 图3 建立模型 ................................................................................................................................ 15 图4 模型缺省参数 ......................................................................................................................... 15 图5 有效天线高度类型选择 .......................................................................................................... 16 图6 刃型衍射损耗计算方法选择 ................................................................................................... 16 图7 Clutter参数初始值设置 ........................................................................................................... 17 图8 模型校正操作界面 ................................................................................................................. 17 图9 info界面中的天线图导入 ......................................................................................................... 18 图10 过滤设置 .............................................................................................................................. 19 图11 过滤前的Clutter ................................................................................................................... 20 图12 过滤后的Clutter ................................................................................................................... 20 图13 K2值的获得 .......................................................................................................................... 22 图14 K1值的获得（方法1） .......................................................................................................... 23 图15 K1值的获得（方法2） .......................................................................................................... 23 图16 双折线模型初始值示例 ........................................................................................................ 27 图17 校正K1(near)、K2(near)时的距离过滤设置 ........................................................................ 28 图18 校正K1、K2时的距离过滤设置 ........................................................................................... 28 图19 自动模型校正工具主界面 .................................................................................................... 30 图20 数据导入 .............................................................................................................................. 31 图21 Archive Viewer界面 .............................................................................................................. 31 图22 数据校正界面 ....................................................................................................................... 32 图23 各Clutter的Offset值 ............................................................................................................. 32 图24 校正前各Clutter的测试数据点数及Mean Error值 ................................................................ 33 图25 Find Site提示信息 ................................................................................................................ 34 图26 基站经纬度导入时自动以度分秒形式表示的值 .................................................................... 34 图27 导入的基站经纬度转换后的错误值显示 ............................................................................... 35 图28 对导入的经纬度直接进行手动修改 ...................................................................................... 35

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关键词：WCDMA 模型校正 CW测试（连续波测试）离散地理平均

摘要：本文介绍了在建设WCDMA网络前，为了得到准确的电磁传播模型以进行合理的网络规划，

而对CW测试所获得数据进行处理并用之进行传播模型校正的方法和流程，以及为保证校正结果准确可靠而必须遵循的原则。

缩略语清单：

缩略语英文全名中文解释 2003-11-13

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1 概述

传播模型是移动通信网小区规划的基础，传播模型的准确与否密切关系到小区规划是否合理，运营商能否以比较经济合理的投资满足用户的需求。因此为了获得符合本地区实际环境的无线传播模型，提高覆盖预测的准确性，为网络规划打好基础，必须进行传播模型的校正。本文介绍了对CW测试所获得数据进行处理并用之进行传播模型校正的方法和流程，以及为保证校正结果准确可靠而必须遵循的原则。

2 传播模型校正原理

传播模型的研究可分为两类：一类是基于无线电传播理论的理论分析方法；一类是建立在大量测试数据和经验公式基础上的实测统计方法。在移动通信系统中，由于移动台不断运动，传播信道不仅受到多普勒效应的影响，而且还受地形、地物的影响，另外移动系统本身的干扰和外界干扰也不能忽视。基于移动通信系统的上述特性，严格的理论分析很难实现，往往需对传播环境进行近似、简化，从而使得理论模型误差较大。因此我们一般都使用统计模型。最著名的统计模型要数Okumura模型，它是Okumura 以其在日本的大量测试数据为基础统计出的以曲线图表示的传播模型。在Okumura模型的基础上，利用回归方法拟合出便于计算机计算的解析经验公式。这些经验公式有适用于GSM900宏蜂窝的Okumura-Hata公式、适用于GSM1800宏蜂窝的Hata扩展公式。另外还有适用于微蜂窝的Walfisch公式及室内传播环境使用的Keenan-Motley公式。这些经验公式计算繁琐并且与实际环境之间存在着或大或小的误差。因此在实际的场强预测中，一般都以修正的Okumura-Hata模型作为预测模型，再利用一些规划软件通过导入针对当地的实际无线环境做CW测试所得的数据对上述公式进行修正。

我们一般使用英国Aircom公司制作的Enterprise规划软件进行模型校正。 Enterprise中支持多种传播模型，以应用于不同场合的小区规划。这些传播模型包括： 1．Standard MacroCell Model 2．Standard MacroCell Model 2 3．Standard MicroCell

4．WaveSight Model from Wavecall

这四种模型都是从Okumura-Hata模型衍生出来的统计模型。本文只介绍最常用的Standard MacroCell Model（标准宏小区模型）。

“标准宏小区”传播模型以ETS的Hata模型为基础，并在此基础之上添加了一些额

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外的功能，从而增强了模型的灵活性和精确性。这个模型适用于150MHz到2GHz的频率范围。模型为宏小区设计，利用到基站的距离采用双斜率算法。以下是通常使用的公式： Prx = Ptx - Ploss 其中：

Prx = Received power (dBm) Ptx = Transmit power (EiRP) (dBm) Ploss = Path loss (dB) 并且

Ploss = K1 + K2log(d) + K3(Hms) + K4log(Hms) + K5log(Heff) + K6log(Heff)log(d) + K7diffn + Clutter_Loss 其中：

d是基站到移动站之间的距离（km）

Hms是移动站相对地面的高度（m）。这个数值或者可以指定为通用数值，或者只对应单个地物类别。

Heff是基站天线的有效高度（m）。

Diffn是使用Epstein，Peterson、Deygout或Bullington的等效刃形衍射方法计算的衍射损耗。

K1 & K2是截距和斜率，这些因数对应于一个固定偏移量和基站与移动站之间距离的log值的增值因数。

K3是移动台天线的高度因子。该因子用来修正移动台有效天线高度的影响。 K4是Hms的Okumura Hata模型的增值因子。

K5是基站有效天线高度增益。这是有效天线高度log值的增值因子。

K6 是Log (Heff)Log(d)的系数。这是log(Heff)log(d)值的Okumura Hata类型的增值因子。

K7 是衍射系数。这是衍射计算的增值因子，用户可以选择衍射的方法。 Clutter_Loss是地物规格，例如，高度和间隔必须在计算过程中考虑。

利用用户可定义的增值系数，传播模型完全可以进行定制。双斜率模型支持两个K1、K2系数和用户可定义的变点。模型也采取不同衍射损耗算法和有效基站高度算法。

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3 CW测试数据处理

经过合理设计所测得的CW测试数据是我们进行模型校正的依据，也是第一步输入。CW测试数据的合理性直接影响到校正结果的正确性，如何获得合理的CW测试数据请见《CW测试指导书》。但是即使经过了合理的设计，所测得的数据也不可能十分完美，还需要进行进一步处理。通常的处理有四步：数据过滤，数据离散，地理平均，格式转换。

3.1 数据过滤

在实际测试过程中，难以避免地会出现不符合模型校正基本要求的测试数据。为了避免这些数据对模型校正结果的不利影响，需要将这部分数据加以滤除。通常以下数据需滤除：

1、高架下，隧道中等GPS不能准确定位的地方测的的数据。

因为在模型校正中需要知道每个测试点的准确位置，因此对于GPS不能准确定位的地方测得的数据需要被滤除，这样的情况有： 1）高架下方 2）隧道

3）狭窄且两旁有成片并很高的大楼的街道 4）狭窄且上方有浓密的树叶遮挡的街道 5）其他

这些数据在测试时就应该有标记，测试人员需要在测试数据说明文档中说明。 2、距天线太近或太远的数据

因为校正传播模型的目的是为了获得能对小区规划起指导意义的合适的传播模型，因而我们所希望得到的模型是与天线高度及小区半径相关的。在CW测试时就应该考虑选取合适的天线高度和测量范围，但是受测试路线的限制和留有余量的考虑，一般测试范围都会超出理想的范围，因此在做模型校正时就需要将理想范围外的点滤除。一般我们认为距天线0.1R～2R 之间的范围为合理范围，R为预计小区半径。如下图所示：

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图1 合理数据范围示意图

我们之所以选取这个范围是基于以下理由：信号强度的分布并不和传播距离成严格线性关系，在实际环境中，离天线近的地方直达径多，信号强度偏好；离天线远的地方直达径少，信号强度偏差。因而当引入校正的数据所在范围距天线越远，则直达径所占比例越小，校出的模型偏差；引入校正的数据所在范围距天线越近，则直达径所占比例越多，校出的模型就越偏好，因此该范围应与小区半径相关。经过衡量，我们认为取2R比较合理，2R范围外的数据需滤除。而0.1R范围内数据也需滤除一是因为该范围内距天线太近，会受到天线垂直面方向图的较大影响。二是该范围内测试数据太少，且由于路线的原因很难做到数据在该范围内平均分布，因而需要滤除。

3、信号太弱的数据

接收信号太弱容易出现野值点，因为此时接收机处于解出信号的临界状态，其值容易受到瞬时波动的影响。以我们现在常用的Agilent公司提供的E7476A接收机来看，其噪声系数约 8dB，RBW = 8kHz，则接收机底噪 = KTW＋NF＝KTw＋10lg（RBW）＋NF＝-174dBm + 39dB +8dB = -127dBm，一般最低电平设置比底噪高 6dB 应该是合理的（此时噪底对测试结果的影响小于 1dB），即 -121dBm，小于-121dBm的数据需要滤除。但这样有可能会把实际环境产生的深衰落信号也过滤掉，从而使得到的模型偏好。为了避免这种情况出现，我们可以采取如下方法：以基站为中心做等间距（暂时建议以100m为间距）的同心圆，分别统计落在每个圆环中的测试点，如果信号强度小于－121dBm的测试点数占整个圆环内总点数的20％以上，则将该圆环及其以外的数据全部滤除。 4、由天线方向图不准导致的错误数据

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如果使用定向天线作CW测试，由于现有的天线图文件不准确，特别是旁瓣和后瓣不准，因此非主瓣方向的数据也要滤除，暂时建议以主瓣左右各60度范围为界，此范围外的数据需滤除。此外，即使使用全向天线进行测试，如果安装位置在楼边，另一侧被楼面遮挡的数据也要滤除。

5、其它在 CW 测试路线设计过程中已确定不符合要求的路段上的数据。为了尽量保留所测数据的客观性，我们一般只根据一些事先已确定的原则对数据进行过滤，如以上几种过滤；而不针对测试的结果进行过滤。但由于校正出来的模型是要应用到其他具有类似环境的区域的，因此我们希望该数据尽量保留该类环境的共性而去掉此测试区域的特性，这样就需要对一些不合理的数据进行过滤。但是先决条件是该部分数据的不合理性是在测试之前就已经预见到的，只是在测试过程中由于操作实施或路线选取的困难而把这部分数据包括了进来。这样的数据有如下几种：

1）通过发射天线所在圆心且沿天线的发射方向延伸的道路，则该道路上测得的数据由于直达径很多且易出现波导效应而导致比其邻近数据偏好，需要滤除。 2）高架上，由于高架一般比其周围建筑物高导致直达径很多，因而测得的数据也偏好，需要滤除。 3）大桥，原因同高架。 4）其他。

这些数据必须是在做CW测试前在设计路线时就已被预见到且已标出，测试人员需要在测试数据说明文档中说明，否则不能滤除。

其中1、5类型的过滤需要在数据离散前完成，2、3、4类型的过滤需在地理平均后完成。

3.2 数据离散

利用随机过程的理论分析移动通信的传播，可表示为：

r(x) = m(x)r0(x)

其中，x为距离，r(x)为接收信号；r0(x)为瑞利衰落； m(x)为本地均值，也就是长期衰落和空间传播损耗的合成，可以表示为：

1x?Lm(x)?r(y)dy2Lx??L其中2L为平均采样区间长度，也叫本征长度。

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CW测试就是尽可能获取在某一地区各点地理位置的本地均值，即 r(x)与 m(x) 之差尽可能小，因此要获得本地均值必须去除瑞利衰落的影响。对于一组测量数据做平均时，若本征长度太短，则仍有瑞利衰落的影响存在，若2L太长，则会把正态衰落也平均掉，根据李氏定理，在本征长度为40个波长，采样50个样点时，可使测试数据与实际本地均值之差小于1dB。

由上可见，本征长度就是我们进行地理平均的长度。在2G频段，发射波长为0.15米，40个波长就是6米，也就是说我们需要每6米做一次平均，但是我们所测得的数据由于GPS定位速度太慢，一秒只能定位一个点，如果车速为50km/h，即每14米才能定位一个点，显然不能直接做地理平均，因此在地理平均之前需要做离散处理。离散处理的原理如下：

在我们所获得的CW测试数据中，由于接收机的接收速度远大于GPS的定位速度，因而在每个定位点（相同的经纬度）下按时间顺序排列着很多条测量记录。假定每两个定位点之间车是匀速的，且每两条测量记录之间的时间间隔相等（在误差允许范围内这都是可以满足的），则可以将这些测量记录按时间顺序均匀分布到两点之间的路段，这样就可以满足在测试路线上每个6米长度内都有足够的点数。对我们现有的E7476A路测设备，其接收速度可达到每秒180个点左右，而按李氏定理如果以50km/h的车速行驶，则每秒需要测量约117个点，显然现有的接收机速度是满足要求的，如果接收机采集速度不满足要求，则会导致即使平均也无法有效消除快衰落的影响。

3.3 地理平均

做完数据离散后就可以进行地理平均了，地理平均的目的就是消除快衰落，保留慢衰落的影响，其做平均的范围就是本征长度。做地理平均有两种方法，一是将整个区域做栅格，栅格的边长为6米，将落到每个栅格内的数据做算术平均，并以栅格的中心作为新的位置点。二是由于数据基本上都是在道路上测得，因而其位置基本成线状排列，可以沿路径等间距分段，每段6米，将每段内的数据进行算术平均，并统一选某点为平均值的位置点。第一种方法的好处是简单易行，运算速度快，缺点是不能保证本征长度为6米，而是在6～8.5米之间变动。第二种方法的好处是能保证本征长度为6米，但比较复杂，运算速度较慢。建议使用第二种方法做平均。

3.4 格式转换

由Agilent E74xx Series导出的数据格式和导入到Enterprise中所需的数据格式是不一样的，因此需要做格式转换。 Agilent E74xx Series导出的CW测试数据格式如下：

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\\ \ \\

-61.7812500000-64.9062500000-62.9531250000-68.3437500000

117.0017237161 36.6635851496 \\117.0017237161 36.6635851496 \\117.0017237161 36.6635851496 \\117.0017237161 36.6635851496 \\

2140000000.0000000000 2140000000.0000000000 2140000000.0000000000 2140000000.0000000000

而Enterprise中所需的数据格式如下： 117.0017237161 117.0017237161 117.0017237161 117.0017237161

36.6635851496 36.6635851496 36.6635851496 36.6635851496

-61.7812500000 -64.9062500000 -62.9531250000 -68.3437500000

其中，第一列对应 \，第二列对应 \，第三列对应 \。因而需要进行以下三步操作：1）抽取以上三列，删除其他列。2）删除标题栏。3）将文件另存为*.dat 文件。

目前数据离散、地理平均、格式转换以及1、3、4、5类型的数据过滤处理我们可以用专用的CW数据分析工具CW Data Editor来完成，对类型2的数据过滤可用Enterprise进行。有关CW数据分析工具CW Data Editor的使用请参考文档《WCDMA RNP CW数据处理工具使用说明书》。

4 头文件制作

CW测试数据处理完毕之后，就可以导入Enterprise进行模型校正了。但Enterprise是通过读头文件（*.hd）来导入数据和其他天线信息的，因此还要先做头文件。头文件格式如下：

其中要求给出准确信息的参数有： DATA_FILENAME（要导入的CW测试数据文件名）、SITE_LONGITUDE、SITE_LATITUDE（天线安装位置的经纬度）、TX_HEIGHT （天线挂高）、TX_POWER（天线口发射功率）、ANTENNA_TYPE

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（天线型号），其他都是起说明作用的文本信息（据验证，FEEDER_TYPE、FEEDER_LENGTH和CONNECTOR_LOSS都无效）。

注意头文件和CW测试数据文件需要放在同一目录下且必须文件名相同，否则无法导入。

5 模型校正

头文件制作完成后就可以导入到Enterprise中进行模型校正了。Enterprise是一个功能强大的规划优化软件，模型校正只是其中的一个功能模块，因此在进行模型校正之前还需要做一些准备工作。

首先需要创建好一个项目。在Enterprise中，所有的规划优化模型校正等等工作都是在各个项目的基础上进行的，创建项目的详细操作步骤请见参考资料[2]。需要注意的是在导入数字地图时必须选择WGS84椭球和UTM投影，而不管该地图原来是根据什么样的椭球和投影方式做出来的，具体原因请参看参考资料[1]。

项目创建好后还需要导入和CW测试时所用天线相符的天线方位图文件。在CW测试中通常使用全向天线，但在现阶段我们还常常会用到定向天线进行数据采集，而且即使是全向天线其方向图也随不同的生产厂家而不同，因此准确的天线方位图文件就显得十分重要了，天线文件导入的具体操作步骤也请参看参考资料[2]。做好这些准备工作后就可以导入数据进行模型校正了，模型校正有个反复迭代的过程，下面是用Enterprise进行模型校正的流程图：

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图2 模型校正流程图

5.1 建立模型

首先需要建立一个待校正的标准宏小区模型。选择3G模块－Options－Propagation Models Edits，出现如图3所示界面，在General窗口中点击ADD，输入模型名，地球半径取8493km，其他根据实际情况设置。在Path Loss窗口将K1到K7各参数设置成缺省值，如图4所示。在Eff.Ant.Height窗口中选择relative，在 Diffraction 窗口中选择Epstein Peterson，并在Merge Knife-edges close than一项中填0m。然后到Clutter窗

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口将Clutter offset一项中各值全部设成0（在模型1中，Clutter offset就相当于公式中的Clutter Loss），这样一个标准模型就建成了，后续的一切校正过程就是为了修改这个模型的各项参数，使其能最好的贴近所测的无线传播环境。

图3 建立模型

图4 模型缺省参数

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图5 有效天线高度类型选择

图6 刃型衍射损耗计算方法选择

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图7 Clutter参数初始值设置

5.2 数据导入

选择3G模块－打开tools菜单－CW Measurements，出现如图8所示界面，点击ADD，找到*.hd文件所在目录，选中*.hd文件打开，CW测试数据及头文件中所包含的天线信息等就被自动导入到Enterprise中（注意CW测试数据要和头文件放在同一个目录下）。

图8 模型校正操作界面

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5.3 地图修正

我们做CW测试时的GPS定位一般选用WGS84基准面和UTM投影方式。前面说过我们的数字地图导入时也是选择WGS84基准面和UTM投影方式，但我国的数字地图（特别是国家地理信息中心提供的数字地图）通常都不使用WGS84基准面和UTM投影方式，这样就使得测试数据与数字地图之间不对应。此外由于地图本身存在的偏差也会导致测试数据与地图的不对应，因此我们需要对地图进行修正。其中一个修正方法就是修改数字地图的直角坐标的四个参数（即index.txt文件里的四个参数），使之与测试数据达到最优匹配。这是一个修改－验证－修改的反复过程，具体原理和做法请参看无线网络系统部的《WGS1984坐标系与“北京54”坐标系之间经纬度数据转换》v1.0。

5.4 信息设置（info> ）

图8所示界面中的info>项显示的是所导入的头文件中的各项参数信息，你可以在这里面检查各种信息是否正确，如果不正确还可以修改。需要注意的是通常在做头文件时我们并不知道准确的天线图文件名，因此在头文件中我们对ANTENNA_TYPE 一项一般都填Unknown，而是到info里来修改，在这里会自动索引到所导入的天线文件以供选择调用。 FEEDER_TYPE一项也是如此，如图9所示。修改完后需要先SAVE，这样就可以把修改后的信息保存到头文件中。

图9 info界面中的天线图导入

这里需要着重强调的是EiRP的取值。这里info>项中的EiRP值即是头文件中的

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TX_POWER值，但是此参数虽定义在发射天线口，计算其值时却要考虑接收端的天线增益和馈线损耗，其计算公式如下： EiRP＝Ptx－Floss1＋Gtx＋Grx－Floss2

其中Ptx为信号源输出功率（功放后），Floss1为发射端的馈线损耗，Gtx为发射天线增益，Grx为接收天线增益，Floss2为接收端馈线损耗。

5.5 过滤设置（options）

在Options一项中有两个窗口，其中Model窗口是选择待校正的模型和地图精度。Filter窗口是设置一些过滤条件。Enterprise提供了一些数据过滤功能，包括Clutter的过滤，距离的过滤以及信号强度的过滤。根据距离及信号强度的过滤的原则在前面数据处理部分已做过说明，这里就不再重复，在此只对根据Clutter的过滤原则加以说明。 Standard MacroCell Model模型使用的是终点加权法，即在计算各种Clutter对传播损耗的影响时只统计落在该种Clutter中的测试点来进行评估，而不考虑到达这些点的传播路径上的Clutter的影响，因此就必须有足够的点数才能较准确评估该种Clutter的对传播损耗的影响，根据经验，我们一般认为对每一种待校正的地物类型都必须保证有 300 ~ 400 点的样点数以保证校正结果的有效，对不满足点数的Clutter都要滤除。过滤方式如下图：

图10 过滤设置

上图中表示：选中的Clutter是被滤除的；r<150m或r>3000m的数据是被滤除的；

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Signal>-40dBm或Signal<-121dBm的数据是被滤除的（由于我们一般的路径损耗会大于７０dBm，因此发射功率为30dBm时需设置“Signal>-40dBm的数据是被滤除的）；LOS（视线可达）数据和NLOS（视线不可达）数据都要参与校正。通过下述分析可得到需过滤的Clutter：先设定合适的关于距离和信号强度的过滤条件，然后使用分析功能（点击Analyse图标），可得到分布到各种Clutter中的测试点数（Num.Bins列），如图11所示，然后再到Filter中设置Clutter的过滤，将点数少于300个点的Clutter滤除。过滤后可再用Analyse查看，结果如图12所示。

图11 过滤前的Clutter

图12 过滤后的Clutter

5.6 参数校正

5.6.1 Enterprise进行模型校正的原理利用Enterprise进行模型校正的基本原理如下：

首先选用一个模型并设置各参数值K1～K7（缺省），然后以该模型进行无线传播预测，并将预测值与路测数据作比较，得到一个差值，再根据所有差值的统计结果反过来修改模型参数，经过不断的迭代修改直到预测值与路测数据的均方差达到最小，则此时得到的模型各参数值就是我们所需的校正值。

在分析所设模型与实测数据的拟合程度时用到了这么几个统计分析值：Mean Error、RMS Error、Std.Dev.Error、Corr. Coeff。其中Mean Error表示预测值和实际路测值的统计平均差，RMS Error表示预测值和路测数据的均方差，Std.Dev Error.表示预测值和路测数据的标准差，Corr. Coeff.是互相关系数。其具体含义如下：

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__设

x1为某测试点的预测值，x2为该点的实测值，令y＝x1－x2，且Y＝

iiiii?y（N为总测试点数），则此

iNY即为Mean Error。而有RMS Error＝

____?yN2i，

Std.Dev.Error＝

?(yi?Y)N?12。由此可见，当

Y为0时，RMS Error＝Std.Dev.Error。

因此我们可用RMS Error和Std.Dev.Error来对校正后的模型进行评估，RMS Error和Std.Dev.Error的值越小，说明使用该模型进行预测的结果与实测结果贴合的越好，即该模型越适合于当前无线传播环境。 5.6.2 K2的校正

由于K1~K7各参数值的变化都会互相影响，因此我们先校正影响最大，与距离变化最密切的参数K2。公式的变形如下：

Ploss = [K1 +K3(Hms) + K4log(Hms) + K5log(Heff) + K7diffn]+ [K2+K6log(Heff) ]

log(d) + Clutter_Loss

在给定了数字地图、测试数据及天线信息的条件下，可以认为[K1 +K3(Hms) + K4log(Hms) + K5log(Heff) + K7diffn ]为常数，而Clutter_Loss设为0，则Ploss与log(d)成线性比例关系。因此以距离的对数值为横轴，以信号强度为纵轴建立坐标系，将测试数据分布到此坐标系中，对数据进行直线拟合，则得到的直线斜率就是K2+K6log(Heff) ，只要再减去K6log(Heff)就可得到K2。但K6log(Heff)不是一个常数，Heff是基站发射天线与移动台接收天线之间的相对高度，是随地形的起伏而不断变化的，即每一点的Heff都不同，通过读数字地图可以得到各点的具体值。因此最佳办法是假设K6不变，将每个点的信号强度减去K6log(Heff)log(d)后再进行直线拟合，这样得到的斜率就是最逼近的K2值。

Enterprise的做法稍有不同，它并不直接提供K2值，而是根据模型进行预测，并将每个测试点的预测值减去实测值，得到一个差值，再对所有差值进行直线拟合，则拟合出来的直线斜率就是K2+K6log(Heff)值的偏差，如果假定K6log(Heff)已是合理值，则该偏差就是K2的偏差。

因此校正K2的具体做法如下：点击Gragh>图标，出来两项分析图，一是Received Level vs log(distance)，二是Error.vs log(distance)。其中Received Level vs log(distance)图中的Gradient即K2+K6log(Heff)。而Error.vs log(distance)中的Gradien则反映了K2校正值与原值的偏差，只需到Propagation Models中将原设定的K2值加上Error.vs log(distance)中的Gradient即得K2校准值。

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图13 K2值的获得

5.6.3 K1的校正

K2校好后可再用Gragh>检查，若Error.vs log(distance)中的Gradient为0则表示K2值已校准，则此时图中的intercept即为K1的偏差（实际应为[K1 +K3(Hms) + K4log(Hms) + K5log(Heff) + K7diffn ]的偏差，但可先假设K3(Hms) + K4log(Hms) + K5log(Heff) + K7diffn ]为常数，则此就为K1的偏差），将原K1值加上intercept即得K1的校正值。也可以用Analyse功能得到此偏差值（表中Mean Error一项的相反数就是此偏差值）。

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图14 K1值的获得（方法1）

图15 K1值的获得（方法2）

5.6.4 K3、K4的校正

K3、K4与移动台天线高度相关，从图三中可以看到在设置模型缺省值时已预先设置了移动台的天线高度缺省值，一般取1.5m。因而K3(Hms) + K4log(Hms)为常数，K3、K4的变化可由K1来弥补，因此一般无需调整，保留缺省参数设置为-2.93和0.00。 5.6.5 K5、K6的校正

K5、K6 与基站天线高度相关。由于我们通常选择的是relative(Site antinna height relative mobile height)，即基站天线的有效高度为天线与移动台的相对高度，因此Heff是个变值。这样K5的变化不能完全由K1来弥补，而K6的变化也不能完全由K2来弥补。但是试验证明，当地形起伏不大且K5、K6的变化较小时（小于10），K5log

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（Heff）、K6log（Heff）的变动也可认为均为常量，这样就可通过K1、K2的变化来代替其变化的影响，因此一般也无需调整，保留缺省参数设置-13.82 和-6.55。 5.6.6 K7的校正

K7为衍射系数，表示衍射损耗对整个路径损耗贡献的权重。因为衍射只对非视线传播范围内的样点有效，对视线传播范围内的样点衍射损耗为0，因此，在调整前应将 LOS 数据去除。与衍射密切相关的信息有三种：建筑物高度信息、Clutter高度信息、地形高度信息。我们目前所使用的数字地图一般缺少精确的建筑物高度信息，而Clutter高度信息又一般不用（在定义模型参数时设置），因此目前无法根据前两种信息对K7进行调整。因此如果地形起伏不大，LOS/NLOS 判断的准确度就比较差，这种情况下建议保留缺省的参数设置：0。如果地形起伏比较大，LOS/NLOS 的判断会相对准确，在NLOS数据较多时（多于300个点）对 k7 进行校正就是必要的。校正方法如下：

1、滤除LOS的数据，具体方法为在Options中Filter菜单下选中NLOS，而将LOS前的√去掉。

2、以±0.05为步长等间距调整K7值，直到使Std.Dev.Error达到最小，则此时的K7即为所校正的结果。

3、由于K7的调整将对K1、K2值产生影响，因此在调整完K7后需要再对K1、K2进行调整，调整方法见上，但需要加上LOS数据一起参加校正。

另外如果校正后的模型是用于链路预算，由于在链路预算中没有数字地图信息可供利用，所以 k7 值无法应用，因此如果要避免在地形起伏比较大时链路预算结果出现较大的偏差，在链路预算中使用的传播模型应该是在 k7 值固定为 0 的条件下校正得到的，由此产生的误差在阴影衰落余量中一并考虑。也就是说，在地形起伏较大的情况下用于仿真和用于链路预算中的传播模型最好分别进行校正得到不同的参数值。

5.6.7 Clutter offset的调整

由于车载路测的限制，我们得到的 CW 测试数据绝大多数集中于 open land in urban 这种地物类型，在没有其它地物数据干扰的情况下，经过正常的模型校正过程，会把 open land in urban 这种地物类型的 clutter offset 校为 0dB。在实际操作中，由于地图配准，地图自身准确度以及部分较窄道路的原因，会有部分点落到 common building 之类的地物上去，根据目前的校正方法，如果落到某类地物上的点数超过了门限（300 点），这些地物也会获得一个校正后的 clutter offset 值。在

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这种情况下， open land in urban 的 clutter offset 值会略微偏移 0dB，使得其与其它地物clutter offset 值的加权平均等于 0。

从以上分析可见，open land in urban 之外地物的校正后 clutter offset，主要是由于地图误差所致，并不足以成为整个目标区域内该地物的可靠校正值。所以对于利用车载路测数据进行的的模型校正中，应保持所有地物的 clutter offset 为 0dB，对 k1/k2/k7 等参数进行校正。最后设置 open land in urban 地物的 clutter offset 为 0dB，其它地物的clutter offset按照缺省建议设置得到最终的校正后模型。各地物Clutter offset的缺省建议设置参数表如下：

表1 各地物Clutter offset的缺省建议设置参数表

clutter High buildings Dense urban Larger and buildings lower Offset(dB) 18 7 -0.5 2 -0.5 0 0 -1 -0.9 -0.5 -0.5 -1 0 -1 -1 15 Common buildings Parallel and lower buildings Park in urban Open land in urban Wet land village Town in suburban Others buildings lower Open land in villages Green land Ocean area Inland water forest

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最后，关于链路预算中Clutter offset的计算：如果已知某地区传播模型校正后各地物的clutter offset取值和该地区各地物的面积，建议链路预算时clutter offset的取值统一采用根据该地区各地物面积比例对各地物的clutter offset取值进行加权平均而得到。 5.6.8 校正结果分析

校正结束后还需要对所得模型的准确性进行分析。我们所说的模型的准确性是指校正所得的模型和实际测试环境的贴合程度，一般通过RMS Error的大小来评估。一般认为RMS Error<8 说明所校模型和实际环境是贴合的，即该模型的校正结果是准确的，可以用来做后续规划等工作的参考。而RMS Error>8 则说明所校模型和实际环境之间存在较大偏差，还不具有参考意义。出现这种情况的原因主要有四个，一是在校正过程中出现错误，如天线图不准，天线信息导入错误，地图未校准，Clutter等过滤设置不合理等。二是后继的数据处理没做好，导致许多无效数据没有被滤除或有效数据被滤除了。三是数字地图不准。四是CW测试设计不合理，导致所测数据无效。因此当校正结果RMS Error>8 时，就需要依次按照上四点原因进行检查并重做校正。

如果检查以上四点都没有什么问题，而仍然RMS Error>8，则可能是该模型不适用或该区域无线传播环境特别复杂，传播条件变化剧烈，此时就需要对实际环境进行勘查了。

6 双斜率模型的校正方法

为了满足对某些复杂地区进行准确传播模型描述的需求，Enterprise还提供了双斜率模型的使用。双斜率模型，又叫双折线模型，顾名思义，就是根据不同的距离范围使用两套不同的K1、K2值，相应的，对前面所介绍的模型又统称为单折线模型。双折线模型的使用主要针对这种情况，即在以站点为中心的一个比较明确的范围内外，其无线传播环境有着明显的差异。为了能准确的使用这种模型，下面介绍对这种模型的校正方法。

6.1 建立模型

校正双斜率模型的原理同单折线模型，都是先建立一个模型，然后用该模型进行预测，并将预测值和实测值进行比较，再根据比较的结果来对模型参数进行修改，直到预测值和实测值达到相当的吻合度为止。双折线模型的建立如下图所示，其相对与单折线模型的不同之处在于K1（near）、K2（near）不为0，而有一个初始值，该初始值可以与K1、K2相同，同时对应的d也不为0，而是根据传播环境的特点所确

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定的值。该值应相当于一条明显的分界线，即在以站点为圆心，以该距离为半径的圆内外，无线传播环境有明显的差异。

图16 双折线模型初始值示例

注：图中的d<1.2km仅为示例，不具有参考意义，实际取值应根据具体环境特点确定。

6.2 K1、K2及K1(near)、K2(near)的校正

根据双折线模型的特点，可以把双折线模型看出是由两个单折线模型组成，只是这两个单折线模型的K1、K2不同，且在不同的范围使用。因此双折线模型的校正方法和步骤也大体同单折线模型，只是K1、K2和K1(near)、K2(near)需要分开校正。首先校K1(near)、K2(near)，其校正方法同单折线模型的K1、K2的校正，只是需要先将以站点为圆心，d为半径的圆外的数据滤除，方法如下：到Filter中将距离范围设置中的Max设为d，Min还是根据以前的数据过滤考虑设置。同样，当校正K1、K2时，需要将以站点为圆心，d为半径的圆内的数据滤除，方法同上，只是将Min设为d，Max则根据以前的数据过滤考虑设置。

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图17 校正K1(near)、K2(near)时的距离过滤设置

图18 校正K1、K2时的距离过滤设置

6.3 其他K参数的校正

其他K参数的校正同单折线模型的校正方法，只是在校正时需要包括所有数据，而不再对圆内圆外数据进行过滤。需要注意的是，当进行反复循环调整时，其他K参

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数的调整会同时影响到K1(near)、K2(near)和K1、K2，因此还要分别对K1(near)、K2(near)和K1、K2进行分段校正。

7 自动模型校正工具

为了增强其模型校正模块的功能，Aircom提供了一个自动模型校正工具，下面简要介绍其使用方法。

7.1 输入条件

自动模型校正工具只是将模型校正的过程进行了自动迭代处理，得出校正结果，前期的数据过滤、地理平均、头文件信息都是必须事先完成的，因此该工具仅以Enterprise中CW Measurement模块下的Analyzer分析功能所输出的Excel文件为输入进行校正分析。但该自动模型校正工具还不能直接导入Excel文件，而只能导入文本文件，因此需要先将Excel格式的文件另存为文本格式的文件才能导入。

7.2 主界面

自动模型校正工具的主界面如下图所示：

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图19 自动模型校正工具主界面

如上图所示，在Info栏中，Currently Loaded File下显示了导入文件的路径和文件名，Analysis File Type下显示导入文件的类型，Currently Selective Archive下显示了校正结果保存文件的路径和文件名。

在Initial Stats下显示的是初始的统计平均偏差和均方差，在Tuned Stats下显示的是校正后的统计平均偏差和均方差。在Hata Psrams下显示的是K参数校正结果，其中第一列Value表示各K参数校正结果与初始设定模型K参数的偏差，第二列Range表示各K参数可调节的范围，第三列Fix表示是否指定固定不调整。

在Opt Params栏中，Max Iters表示所设定的最大调整次数，如果系统自动调整次数超过此值，即使Std.dev还未收敛到最小也不再做调整。Conv Accuracy表示Std.dev的收敛精度，即如果前后两次调整所得Std.dev相差小于此值，则不再继续进行调整。 Status Log一栏表示了一些过程信息。

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7.3 数据导入

在File菜单下选中Open Analysis File以导入所需文件。导入成功后在Info栏的Currently Loaded File下显示其文件名和路径。

图20 数据导入

如果需要保存所校正的模型参数，可以建立一个Archive来保存，在File菜单下选中Create New Archive，输入待保存文件的目录和文件名即可。如果想查看以前保存的结果，可在File菜单下选中Open Archive，指定已存文件，就会出现如下界面：

图21 Archive Viewer界面

该存档文件即可以保存一次校正的多个过程结果，也可以保存多个不同数据的多个不同结果。在保存一次校正结果时需要输入一个Comments作为区分的标识。

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7.4 数据校正

数据导入后就可以开始校正了，在菜单tools下选择Auto-tune（见下图），程序就自动计算出各K参数的偏差值，将此偏差值加上我们在Enterprise中所设的各K参数值，就得到我们所需的实际校正结果。

图22 数据校正界面

自动校正后，在菜单Clutter中选中View Required Offsets（见下图），即得到各Clutter的Offset值：

图23 各Clutter的Offset值

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注意，在Enterprise中所设的Clutter Offset实际应是其相反数；由于目前自动模型校正工具显示的Clutter Offset值是一个相对值，所以不能直接应用，而且目前我们一般不对Clutter Offset进行校正，因此该值只作为参考就可以了。

另外该工具也提供了手动调整的功能，在Tools菜单下选择Apply Params，则程序仅调整K1和Kclutter，使Mean Error为0，并计算出Std.dev，其他K参数需要手动输入。在clutter菜单下的View Initial Mean Errors中还可以看到为校正前各Clutter的测试数据点数及Mean Error值，如下图所示：

图24 校正前各Clutter的测试数据点数及Mean Error值

8 注意事项

8.1.1 用基于Ec的测试数据进行模型校正的方法

在现阶段我们还经常使用基于Ec的路测数据来进行模型校正，因此有必要对其校正方法进行介绍。使用基于Ec的测试数据和CW测试数据进行模型校正的过程基本相同，所不同的在于数据处理部分，主要有以下两点：1）基于Ec的测试数据不需要进行离散处理。2）在针对信号强度进行过滤时对基于Ec的测试数据的滤除范围是小于-110dBm的值要滤除. 8.1.2 关于Find site功能的问题

当我们在CW Measurement Analysis界面中点击Find site图标时，Enterprise会自动到基站信息表中根据经纬度寻找对应的基站信息，如果找不到，则会出现如下提示：

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图25 Find Site提示信息

同时会将info>中的天线类型改为Unknow，这样会导致由于天线类型的不正确而导致模型校正错误。因此我们一般不使用Find site功能，一旦误点击了Find site图标，则必须记住到info>中将天线类型改过来。 8.1.3 基站经纬度格式转换时易出现的问题

在info>中的导入的基站经纬度一项有三种表示方式：以度为单位，以度分秒为单位和以长度为单位，我们通常使用以度为单位的表示方式，但Enterprise有一个BUG，即当我们以度的方式导入时，显示的却是由度分秒为单位，然后我们将之转换为度的形式时，会出现转换错误，如：我们导入的经度为113.74874467，纬度为23.04457588，但导入后的显示为度分秒形式，见下：

图26 基站经纬度导入时自动以度分秒形式表示的值

当使用图中Set Loc按钮将经纬度转换成以度的形式表示时，出现如下图所示的错误值：

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图27 导入的基站经纬度转换后的错误值显示

可见在转换过程中出现了错误，具体原因未明，为了避免这种错误，需要在导入基站经纬度后进行检查，如果发现出现转换错误，则可以重新导入或对导入的经纬度直接进行手动修改，如下图所示：

图28 对导入的经纬度直接进行手动修改

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