基于主传播路径模型的4G室内外协同精确规划优化平台

张哲+王君健+李雪静

【摘 要】通过系统阐述4G室内外混合场景下协同规划优化，借助主传播路径覆盖模型，采用室内三维建模结合数字三维地图的方法，利用API接口调用覆盖结果，对4G网络进行室内外联合覆盖预测、立体呈现，从而实现了室内外一体规划优化。

【关键词】4G 射线跟踪模型 三维地图 室内外协同规划

中图分类号：TN929.5 文献标识码：A 文章编号：1006-1010（2014）-20-

4G Indoor and Outdoor Collaborative Planning and Optimization Platform Based on Main Propagation Path Model

ZHANG Zhe， WANG Jun-jian， Li Xue-jing

（China Mobile Group Hebei Co.， Ltd.， Shijiazhuang 050000， China）

[Abstract] The collaborative planning and optimization under 4G indoor and outdoor hybrid scenarios are described. Based on the main propagation path coverage model， indoor three-dimension modeling and three-dimension digital map are used for indoor and outdoor joint coverage prediction and three-dimension rendering of 4G network by using API interface call coverage results. Thus it achieves the indoor and outdoor integrated planning and optimization.

[Key words]4G ray tracing model 3D map indoor and outdoor collaborative planning

1 引言

由于4G频段的覆盖范围只有2G的50%，如果不能实现对小区的精确预测，将会极大地增加运营商成本。传统规划工具采用统计型模型，必须经过大量的CW测试对模型因子校正，不同频段需要不同校正，极大地增加了工作量，更不适合室内预测。标准方差超过8dB，预测范围只能在1km范围外准确，因为4G网络主要部署在城市区域，所以传统模型已经不能满足网络精细化规划要求。

同时，4G网络使得建筑物内的无线通信变得越来越重要。提供无线多媒体服务（如视频终端）不管在室内还是室外，都依赖高质量（QoS）服务等级。为了保证QoS等级，规划人员在网络规划阶段必须综合分析室内外无线传播之间的相互作用。但目前无论对城市或室内传播模型，都仅基于某一单一的场景。

基于此，本文提出了对在城市和室内这类混合场景下的覆盖强度预测的一种新概念。这个新概念不依赖于直线传播特性（如经验模型），也不考虑数以百计的射线为一个单一的无线链路（如射线跟踪），而是重点考虑发射机和接收机之间最主要的传播路径，提供了从城市转换为室内场景或从室内转换到城市场景的传播特性计算方法，从而得到精确的建筑物内部和其周边的接收功率。频率支持范围为150—3 500MHz，并可实现室内、室外多场景预测。标准方差小于6dB，大大提升了预测精度。同时，本文探讨采用API接口，借助主控路径模型实现网络覆盖多场景预测，以提升运营商规划优化效率、降低投资维护成本。

2 关键技术

2.1 射线跟踪模型

射线跟踪是一种被广泛用于移动通信和个人通信环境中的预测无线电波传播特性的技术，可以用来辨认出多径信道中收发之间所有可能的射线路径。一旦所有可能的射线被辨认出后，就可根据电波传播理论来计算每条射线的幅度、相位、延迟和极化，然后结合天线方向图和系统带宽就可得到接收点的所有射线的相干合成结果。

射线跟踪模型原理如图1所示：

图1 射线跟踪模型原理

2.2 主传播路径模型

射线跟踪模型的缺点是对数据库中建筑模型准确性的要求很高。在射线光学预测中，角度标准将被计算评估，因此墙体的定位是非常重要的，高精度的数据库将不易适用于大规模应用。

另一个问题是：射线光学模型的计算时间很长，亦或进行预处理计算时，所需要的时间也很长。

在预处理过程中的数据库将被分为块和段，而这些块和段间的能见度是确定的。数据库中包括大量的块和段，这个处理过程需要消耗大量时间，可以从几小时到几天，尤其是对于某些非常大的场景，具体参见文献[1]。

新模型的需求在对现有可用模型的利弊进行分析后，对于新模型的要求如下：

（1）聚焦主传播路径，忽略小贡献值路径的计算。

（2）模型不应该依赖于矢量数据库中的每个微小细节。

（3）在有参照数据情况下，具有简单的自动校准功能。

（4）数据库的预处理时间要短。

基于此，主传播路径的算法模型（DPM）可以被细分成2个步骤：主传播路径的确定（几何）；传播路径的路径损耗预测。主传播路径的确定不是一个简单的工作，该算法及其性能具体参见文献[2]。传播路径的路径损耗预测可通过以下公式计算得出：

（1）

其中，L为在传播距离lm时的传播路径损耗（单位为dB）；λ为波长和Ω波导因子；f（φ，i）为一个函数确定的相互作用的损耗值（单位为dB），即当传播方向发生改变时的损耗值，前导传播方向和新传播方向之间的角度是φ。endprint

2.3 室内覆盖预测

在城市环境下，射线可以包括在屋顶衍射（如Walfisch-Ikegami模型），而在室内场景的射线总是在Tx和Rx之间的直线上传播。在这两种情况下，这些直射射线并不总是占主导地位，它存在极大的衰减情况。

基于此模型路径预测必将导致错误，因为直射射线在最后的接收信号总功率中只占了一小部分。

射线传播模型如图2所示：

（a）经验传播模型使用直射路径 （b）射线跟踪使用多路径 （c）DPM模型使用最相关路径

图2 射线传播模型

上百个射线通过折射、反射等都可以被接收器所接收，而所有接收到的射线相叠加（在大多数情况下，非相干叠加）获得的最后接收功率，在大多数情况下，某2条或3条射线的功率贡献度就超过最后接收功率的98%，因此着眼于主路径射线的精度就足够了。

2.4 室外数字地图

要实现精确预测，必须依据高精度数字5M地图。

5M数字地图应包括：地面高层数据（Hights）、地面覆盖类型数据（Clutter）、线状矢量数据（Vector）、建筑物矢量数据（Buildings Vector），描述建筑物的分布、外形轮廓及高度。

2.5 数字地图三维立体呈现

提前根据三维数字地图建筑物矢量信息，获得建筑物外形轮廓及高度，利用OpenGL技术进行渲染，实现数字地图三维立体显示，使得网络规划更加直观。

2.6 室内建筑电磁属性

针对无线通信室内覆盖的典型场景，研究室内环境下电波传播模型。在研究中，重点设定不同的室内环境，特别考虑建筑结构和室内陈设、障碍物对信号传播的影响。系统基于室内建筑物矢量（CAD）数据，利用CAD图纸进行材料分层。依据大量的实验结果，获得国内室内建筑物主要材料的电磁特性，为系统精确预测覆盖提供了实验依据，并对材料进行电磁属性定义，以计算精确的覆盖结果。

3 系统功能

3.1 精确覆盖预测

系统引用优化后的射线跟踪模型（主控路径模型），并采用API调用的方式，结合数字地图中建筑物和地理信息，计算无线电波在各传播路径上的损耗，得到精确的覆盖预测结果。

确定射线跟踪模型，频率范围150—3 500MHz，适用于GSM、WCDMA、TD-SCDMA、LTE。适用三维电子地图及室内建筑模型，自动校正。室内外标准方差小于6dB。

3.2 室内外联合预测

4G主要承载数据业务，主要业务场景在室内发生，室内覆盖规划业务是4G部署的关键，系统能够对整栋建筑进行全局性的建模，并利用材料库电磁特性，可以对4G室内覆盖做出精确预测，给出完整的仿真结果。不同技术网络的覆盖，难以进入的区域的覆盖，一目了然。进行室内外联合仿真预测、评估室外站点对室内的影响，从而避免干扰、减少投资。

3.3 多网协同规划优化

2G/3G/4G网络并存是运营商面对的一个主要阶段，通过对多网络的覆盖评估，可以充分发挥每一网络的特点，使得2G承担覆盖、4G服务数据。

3.4 数据资源统一管理

网络建设中牵涉大量数据及报表，基础数据分散管理，容易造成数据不准确使用错误的情况发生；业务流程的分散操作造成了建设过程中效率低下，资源浪费。系统采取数据库架构，使得网络建设中数据及资源统一管理，便于日后查询和追踪。对基站数据进行了细化管理，从方位、类型、天线等多角度进行基础数据维护，降低了管理成本，提升了后期优化工程师的工作效率。

4 系统架构

4.1 系统工作流程

系统基于射线跟踪（主控路径）模型，软件（WPlan）工作流程如图3所示。每个项目对应一个工程，在仿真工程内，仿真计算核心API结合环境模型和台站规划完成仿真计算，将计算结果保存成文件形式，同时可以加载到可视化模块，对仿真结果进行可视化显示。仿真完成后，可导入实测数据，对仿真结果与实测数据进行差异化评估和显示。

图3 软件（WPlan）工作流程

4.2 模块功能分解

（1）室内外覆盖预测

根据不同应用场景提供2套API（分为Outdoor API和Indoor API），分别应用于主城区场景和室内场景。仿真计算模块需实现：

◆整合软件提供的环境信息和台站信息，仿真计算出预测结果；

◆完成仿真传播算法的选择和算法参数设置；

◆完成仿真预测区域的选择，可通过2D可视化界面选定环境中某一矩形区域或通过对话框中坐标范围设置来确定预测区域；

◆运行仿真计算，完成每个发射台站对应的电波传播计算；

◆运行仿真计算，完成多个发射台站共同作用下的覆盖计算。

（2）可视化

可视化模块是核心模块，基于图形图像系统开发二维及三维可视化界面。可视化模块在软件系统中所处的逻辑关系如图4所示：

图4 可视化模块逻辑关系

软件实现内容如下：

◆台站规划可视化：提供台站位置的二维可视化部署；

◆仿真区域选择2D可视化：通过鼠标划定矩形框确定仿真研究区域；

◆仿真结果2D（顶视）和3D可视化。

支持城区、室内、地下模型以及各种电磁仿真分析结果的三维显示，且支持三维场景下的地图漫游、放大和缩小等功能。

（3）数据管理模块

数据管理模块主要用于电磁环境仿真分析软件中各类数据的有效管理，并实现仿真数据与其他软件的共享，支持模型管理、仿真结果管理和实测数据管理。

数据管理模块主要实现对3类数据的管理：模型数据、仿真数据和实测数据，以便更有效地为其他各个功能模块提供数据支撑。endprint

◆模型数据：模型数据以文件格式保存，同工程管理中模型数据；

◆仿真数据：仿真完成之后，生成仿真结果文件；

◆实测数据：为了分析仿真的可靠性，需分析仿真结果与实测数据之间的差异，实测数据以ASCII文本形式保存。

参考文献：

[1] R Hoppe， P Wertz， F M Landstorfer， et al. Advanced Ray-Optical Wave Propagation Modelling for Urban and Indoor Scenarios[J]. Euro Trans Telecomms， 2003.

[2] G W?LFLE， F M Landstorfer. Dominant Path for the Field Strength Prediction[A]. 48th IEEE VTC[C]. Ottawa： 1998.

[3] G W?LFLE. Adaptive Propagation Models for the Planning of Wireless Communication Networks and for the Computation of the Reception Quality inside Buildings[D]. Stuttgart： University of Stuttgart， 2000.

[4] 宋斌，张斌. 射线追踪模型在无线城市网络规划中的应用[J]. 广东通信技术， 2009（10）： 60-64.

[5] 陶业荣，张义军，裴彬，等. 基于射线追踪法的移动通信信道建模分析[J]. 无线电通信技术， 2010（2）： 34-36.

[6] 童春芽. 数字城区三维建模及可视化[D]. 昆明： 昆明理工大学， 2005.

作者简介

张哲：通信工程师，学士毕业于宁夏大学物理与电气信息学院，河北科技大学硕士在读，现任职于中国移动通信集团河北有限公司网络部网优中心，长期从事无线网络规划和优化工作。

王君健：通信工程师，硕士毕业于北京邮电大学计算机科学与技术专业，现任中国移动通信集团河北有限公司工程管理部LTE建设项目经理，长期从事无线网络规划、建设和优化工作。

李雪静：助理通信工程师，毕业于西南交通大学通信工程专业，现任职于中国移动通信集团河北有限公司承德分公司无线网优中心，长期从事无线网络规划和优化工作。endprint

◆模型数据：模型数据以文件格式保存，同工程管理中模型数据；

◆仿真数据：仿真完成之后，生成仿真结果文件；

◆实测数据：为了分析仿真的可靠性，需分析仿真结果与实测数据之间的差异，实测数据以ASCII文本形式保存。

参考文献：

[1] R Hoppe， P Wertz， F M Landstorfer， et al. Advanced Ray-Optical Wave Propagation Modelling for Urban and Indoor Scenarios[J]. Euro Trans Telecomms， 2003.

[2] G W?LFLE， F M Landstorfer. Dominant Path for the Field Strength Prediction[A]. 48th IEEE VTC[C]. Ottawa： 1998.

[3] G W?LFLE. Adaptive Propagation Models for the Planning of Wireless Communication Networks and for the Computation of the Reception Quality inside Buildings[D]. Stuttgart： University of Stuttgart， 2000.

[4] 宋斌，张斌. 射线追踪模型在无线城市网络规划中的应用[J]. 广东通信技术， 2009（10）： 60-64.

[5] 陶业荣，张义军，裴彬，等. 基于射线追踪法的移动通信信道建模分析[J]. 无线电通信技术， 2010（2）： 34-36.

[6] 童春芽. 数字城区三维建模及可视化[D]. 昆明： 昆明理工大学， 2005.

作者简介

张哲：通信工程师，学士毕业于宁夏大学物理与电气信息学院，河北科技大学硕士在读，现任职于中国移动通信集团河北有限公司网络部网优中心，长期从事无线网络规划和优化工作。

王君健：通信工程师，硕士毕业于北京邮电大学计算机科学与技术专业，现任中国移动通信集团河北有限公司工程管理部LTE建设项目经理，长期从事无线网络规划、建设和优化工作。

李雪静：助理通信工程师，毕业于西南交通大学通信工程专业，现任职于中国移动通信集团河北有限公司承德分公司无线网优中心，长期从事无线网络规划和优化工作。endprint

◆模型数据：模型数据以文件格式保存，同工程管理中模型数据；

◆仿真数据：仿真完成之后，生成仿真结果文件；

◆实测数据：为了分析仿真的可靠性，需分析仿真结果与实测数据之间的差异，实测数据以ASCII文本形式保存。

参考文献：

[1] R Hoppe， P Wertz， F M Landstorfer， et al. Advanced Ray-Optical Wave Propagation Modelling for Urban and Indoor Scenarios[J]. Euro Trans Telecomms， 2003.

[2] G W?LFLE， F M Landstorfer. Dominant Path for the Field Strength Prediction[A]. 48th IEEE VTC[C]. Ottawa： 1998.

[3] G W?LFLE. Adaptive Propagation Models for the Planning of Wireless Communication Networks and for the Computation of the Reception Quality inside Buildings[D]. Stuttgart： University of Stuttgart， 2000.

[4] 宋斌，张斌. 射线追踪模型在无线城市网络规划中的应用[J]. 广东通信技术， 2009（10）： 60-64.

[5] 陶业荣，张义军，裴彬，等. 基于射线追踪法的移动通信信道建模分析[J]. 无线电通信技术， 2010（2）： 34-36.

[6] 童春芽. 数字城区三维建模及可视化[D]. 昆明： 昆明理工大学， 2005.

作者简介

张哲：通信工程师，学士毕业于宁夏大学物理与电气信息学院，河北科技大学硕士在读，现任职于中国移动通信集团河北有限公司网络部网优中心，长期从事无线网络规划和优化工作。

王君健：通信工程师，硕士毕业于北京邮电大学计算机科学与技术专业，现任中国移动通信集团河北有限公司工程管理部LTE建设项目经理，长期从事无线网络规划、建设和优化工作。

李雪静：助理通信工程师，毕业于西南交通大学通信工程专业，现任职于中国移动通信集团河北有限公司承德分公司无线网优中心，长期从事无线网络规划和优化工作。endprint