调频广播传播预测方法分析与本地应用研究

2013-03-12 05:24:22杨宏民苏海斌
电波科学学报 2013年2期
关键词:标称场强调频

陈 彪 王 健 杨宏民 张 继 苏海斌

(1.国家广播电影电视总局五七三台,北京102209;2.中国电波传播研究所,山东 青岛266107)

引 言

地面广播电视业务的高速发展对地面广播电视覆盖网的能力分析和系统规划提出了越来越高的要求.为更好地服务于广播电视行业,急需开展两类工作:一是对现有广播电视业务传播特性的监测,获取测量数据,并进行分类统计分析[1-3];二是在通用传播预测模型的基础上,开展广播电视业务传播机理研究,建立适合于我国区域的传播预测、覆盖特征分析和网络规划方法[4-6],或是针对特定的应用提出实用性规则[7].本文首先分析了ITU-R P.1546方法,然后对调频广播业务覆盖特性进行了仿真分析,并利用采集测量结果对方法可用性进行了验证,给合不同条件下的预测效果,最后对ITU-R P.1546方法针对广播系统的应用提出了建议,这将对提升广播电视系统覆盖特性分析的准确性起到重要作用,同时为广播电视系统系统规划、频率管理等方面的研究奠定基础.

1 ITU-R P.1546模型

国际电联(ITU)于2001年提出了ITU-R P.1546《频率30~3 000MHz地面业务的点对面预测方法》,并于2003年、2005年、2007年和2009进行了4次修订[8].该模型适用于 VHF/UHF 30~3 000MHz广播、陆地移动、海洋移动以及某些固定业务(如点对多点系统).该方法基于典型海陆环境、标称频率、标称距离、标称发射天线高度、标称时间概率,1kW 等效辐射功率(e.r.p)场强实验数据的统计分析结果进行内插或外推,并通过地形和环境特性各类修正,最终得出场强和损耗[8-10].在地形数据可用的条件下,其场强预测流程如图1所示.

1)根据基础路径信息参数:发射点位置(λt,φt)、接收点位置(λr,φr)、发射/基站天线地(海)面高度ht、接收/移动天线地(海)面高度(hr)、接收环境类型(海洋、闹市区、市区、郊区、农村)、地点概率(q,1~99%)、时间概率(p,1~50%)、信号频率(f,30~3 000MHz),进行路径物理参数综合分析,确定其它相关的传播参数:传播距离(d,0~1 000km)、传播路径类型(陆路、海路、混合路径)、发射/基站天线等效高度(h1,m)、接收/移动天线等效高度(h2,m)、发射端地面余隙角(θt,rad)、接收端地面余隙角(θr,rad)、路径/区域的平均垂直折射率梯度(N/km).

2)若路径垂直折射率梯度为参考值,进行下一步;否则,根据垂直折射率梯度与参考值之间的差值调整标称场强数据表.

3)根据输入和分析所得的传播参数,对时间概率、信号频率、发射/基站天线高度、传播距离依次确定相关标称值;并依次对时间概率、信号频率、发射/基站天线高度各相关标称值,计算对应距离的场强:若预测距离与标称距离相等,直接取列表中对应距离的场强;若预测距离与标称距离不等,则利用标准距离进行插值.

4)依次对时间概率、信号频率各相关标称值,计算对应发射/基站天线高度的场强:若预测高度与标称值相等,直接可得此高度的场强;若预测高度与标称值不等,则利用标称高度进行插值.

5)依次对时间概率各相关标称值,计算对应频率的场强:若预测频率与标称值相等,直接可得此频率的场强;若预测频率与标称值不等,则利用标称频率进行插值.

6)时间概率的场强计算:若预测时间概率与标称值相等,直接可得此时间概率的场强;若预测时间概率与标称值不等,则利用标称概率进行插值.

7)若路径为混合路径,进行场强修正;否则进行下一步.

8)若接收/移动天线邻近陆地,进行基于地形余隙角的修正;否则进行下一步.

9)若传播散射角大于零,进行场强修正;否则进行下一步.

10)若接收/移动天线高度为非标称值,进行修正;否则进行下一步.

11)若满足短市区/郊区路径条件,进行场强修正;否则进行下一步.

12)若接收/移动天线位于陆地且地点概率不为50%,进行场强修正;否则进行下一步.

13)根据路径特点进行最大值修正.

14)若发射天线辐射不等于1kW e.r.p.,根据实际辐射功率进行修正.

图1 地形数据可用条件下ITU-R P.1546模型传播预测流程

2 调频广播场强测量

2010年10月份至2011年3月份间,按照《GB/T 14109-93电视、调频广播场强测量方法》[11]和《GY/T 196-2003调频广播覆盖网技术规定》[12]所述方法,在调频广播发射台周边正北、东北、正东、东南、正南、西南、正西、西北8个方向(方位角从0.93°~351.07°)、约2~120km距离范围内100个观测位置点上,对87.6MHz、88.7MHz、90.0MHz、90.5MHz、91.5MHz、96.6MHz、97.4MHz、101.8MHz、103.9MHz、106.1MHz、106.6MHz共11个频率的调频广播信号进行了点对点的测量,对每个点连续测量后取场强中值,其中发射天线高度为340m,天线增益为7.5dB,接收天线高度等效为10m.发射台与测量点的相对位置分布如图2所示,其中测量点周边尽可能保证空旷平坦,天线辐射方向前、后200m范围内无建筑物、高压线、遮挡物.由于外场测试环境复杂,为保证测量结果的有效性,排除偶然因素的影响,对测量数据进行如下的预处理:

1)去除受周围建筑、树木等环境影响大的点.

2)设定一个合理的工程阈值,城区和非城区分别取66dBμV/m和54dBμV/m[13],剔除小于工程阈值的数据.

3)校准地理位置信息,将GPS测量得到的地理信息首先与卫星地图参考位置进行校准.

经上述处理后,确定其中89个位置点的测量值为有效值.

图2 发射台与测量点的相对位置及地形剖面分布图

3 对比分析

3.1 预测与实测结果对比分析

在此,取精度30s的地形数据,并根据ITU-R P.453建议可知测量区域年平均50%时间概率条件下65m高度的大气折射率梯度约为-54.76[14],同时考虑实际测量点的环境特征,以6km、12km、24km为界进行密集城区、城区、郊区、农村的区分,利用ITU-R P.1546方法所得预测结果与实测结果的对比如图3所示,误差特性分布如图4所示.由图3和图4可以看出:

1)理论值与测量值随位置点的变化趋势具有较好的一致性,各频率点间有较小差异.

2)理论值呈现略小于测量值的规律.

3)均方误差呈现近似正态分布规律.

3.2 不同条件的预测对比分析

3.2.1 不同接收环境的预测结果分析

表1给出了不同区域均方根误差统计特性,从表1可以看出:对于任何一个频率,在远离城区的地方,预测精度较高,其中郊区预测精度最高,而在密集城区内,预测精度明显下降.城区预测精度偏低的一个主要原因是由于未精细考虑天线近区的方向性所致;此处,天线增益统一设定为7.5dB.此外,ITU-R P.1546针对不同地区接收点周围大地被覆的代表性高度给出的参考值如下:密集城区为30 m,城区为20m,城郊为10m.但测量过程中发现:所测城区呈典型大城市特征,部分测量点的周围大地被覆的代表性高度远大于ITU-R P.1546所给出的参考值,最大可达参考值的2倍以上;而农村地区恰好相反,部分测量点的周围大地被覆的代表性高度小于ITU-R P.1546所给出的参考值.综上所述,建议根据测绘数据建立大地被覆的代表性高度的数字地图,用以避免由此所带来的预测偏差.

3.2.2 不同地形精度的预测结果分析

表2给出了不同地形精度下的预测误差统计特性,从表2可以看出:对于任何一个频率,地形精度越高,预测误差越小;故建议在传播分析时选用尽量精细的地形数据,且数据应可反映地形特点.

3.2.3 不同无线电气候条件的预测结果分析

表3给出了折射率梯度ITU统计分析值[14]和中国区域统计分析值[15]两种气候条件下的预测误差特性,从表3可以看出:中国折射率梯度统计分析值条件下的预测结果比ITU推荐折射率梯度统计分析值条件下的预测结果的精度略有提升,提高精度在0.01~0.02dB.因此,进行传播特性分析时,建议使用中国区域大气折射参数实测或统计分析数据,若能获取实测数据,推荐优先选用,以便得到更为精确的预测结果.

表1 不同区域预测误差统计表

表2 不同地形精度下的预测误差统计表

表3 不同折射条件下的预测误差统计表

3.2.4 不同修正条件的预测结果分析

如表4所示,ITU-R P.1546建议模型为适用广播无线电业务的应用,提出标准偏差修正,该值可根据具体分析环境进行调整[8,16],表5列出了不同修正量条件下的预测误差.通过分析可知,在已有基础上针对模拟广播,将该频段的标准偏差修正量提高4dB(额外标准偏差修正量),可以有效提高预测精度.

表4 广播业务标准偏差修正量

表5 不同偏差修正量条件下的预测误差统计表

4 结 论

通过对ITU-R P.1546方法的剖析,给出了该方法详细流程;在此基础上,利用十一套调频广播信号传播特性预测和实测的对比分析结果,以提高区域性的调频广播系统传播预测精度为目标,提出ITU-R P.1546方法中国区域本地化应用建议:1)充分考虑城区、郊区、农村地面覆盖物对传播的影响,推荐使用测绘所得地面覆盖物高程数字地图;2)选用精细化的地形剖面数据,推荐小于1km精度间隔高程地图,且数据应尽可能涵盖实际地形的显著特点[17];3)选用中国区域大气折射参数的实测或统计分析值[15,18];4)针对特定区域分析,调整标准偏差修正量.分析表明:上述建议能够有效提高方法在测量区域的预测精度,初步实现了传播预测模型本地化修正,为广播业务规划和频率管理等方面的研究奠定了技术基础,其适用范围有待于通过进一步的试验予以证实.

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