山笑磊
(中国通信建设集团设计院有限公司第四分公司,郑州 450000)
无论4G时代或5G时代,业务体验主要集中在室内场景,室内业务占比预计达80%以上,室内覆盖的重要性更加凸显。伴随各个运营商室外覆盖差异逐步缩小,室内网络覆盖差异将成为运营商5G时代新的核心竞争力。
传统的室内弱覆盖分析方法主要有拉网测试和用户投诉数据等,面对越来越多的城市建筑,传统的室内弱覆盖分析方法已经无法满足快速定位室内弱覆盖的需求。采用CrossWave射线传播模型,对主要城区内的所有建筑物内部进行无线网络仿真,并根据仿真结果快速定位室内弱覆盖区,以此作为室内分布系统工程建设依据,对运营商快速布局室内弱覆盖场景具有重要的指导作用。
我们常用的传播模型分为大尺度传播模型和小尺度传播模型。
大尺度传播模型描述了较长距离内接收信号的强度的缓慢变化情况,这些变化是由发射天线和接收天线之间传播路径上的障碍物遮挡造成的。主要的传播模型代表由:Lee传播模型、Okumura-Hata传播模型、COST231-Hata传播模型、Walfisch-Ikegami传播模型、室内传播模型和CrossWave射线传播模型。其中除CrossWave射线传播模型外,其他均为统计性传播模型。
小尺度传播模型描述了短距离或短时间内接收信号强度快速变化的模型。主要的传播模型代表:AGWN模型、Raleigh时变信道模型、伦琴衰落模型。
在无线网络规划中,我们主要关注点是接收机所接收到信号场强的平均值,即大尺度下的衰落问题,而在理论研究中,传输技术的选择和数字接收机的设计一般多采用小尺度传播模型。
CrossWave射线传播模型是高级的通用型传播模型,由OrangeLabs实验室开发,支持从200MHz至5000MHz范围内的各系统频段。CrossWave射线传播模型不仅支持宏蜂窝小区,同时也支持微蜂窝小区的组网仿真。
CrossWave射线传播模型从原理上来讲,是用射线来代表电磁波的传输,在分析发射机和接收机的位置信息,以及周围建筑物环境特点后,根据电磁波绕射、反射、衍射等特性,模拟出每一条射线的传播路径,进而计算出每一条传输路径的相位、幅度、路径损耗等信息。它主要模拟无线电波的三种传播现象,建筑物垂直面的衍射,街道水平面的导向传播,及山脉区域的反射。其他常见的统计性模型一般只考虑垂直面的衍射效果,而CrossWave射线传播模型不仅考虑了垂直面的衍射效果,也考虑3D方向上所有的信号传输效果,即街道水平面的导向传播。
为更好地实现工程仿真需求,也可以利用工程建设地点的CW测量数据,对CrossWave射线传播模型进行校正。
CrossWave射线传播模型区别于其他统计性模型,它是一种确定性模型,根据其原理,地形地物特征数据(Morphologies)、平面统计数据(Facets)和人工建筑矢量信息(Graphs)是射线传播模型的重要参数。
(1)地形地物特征数据(Morphologies)。地形地物特征数据是由DigitalTerrainModel(数字地形模型,以下简称DTM)和ClutterClasses地图配合生成,根据ClutterClasses地图默认的地物类型与CrossWave射线传播模型进行匹配,对ClutterClasses地图中的每一种地物类型分配特定的传播模型系数,精准仿真每一种地物环境的传播特性。
(2)平面匹配数据(Facets)。平面匹配数据同样是由DTM和ClutterClasses地图配合生成,主要模拟了小区覆盖的反射情况,计算寻找所有的发射机到接收机之间的传播路径。一般而言,平面匹配数据多应用于山区情况,不适用于城区内的仿真。
(3)人工建筑矢量信息数据(Graphs)。人工建筑矢量信息数据是有建筑物3D矢量地图生成,主要作用是计算发射机与接收机之间所有可能产生的传播路径,主要模拟了城区内的街道水平面的导向传播。
2.2.1室外宏站覆盖室内仿真
收集分析区域内的现网基站信息,分别整理出Site基站表和Transmitter扇区表。Site基站表中应包含基站名称、经度、纬度等信息。Transmitter扇区表中应包含基站名称、扇区名称、挂高、方位角、机械下倾角、电子下倾角、天线类型、激活状态等信息,尤其是所涉及到的网络参数信息应与现网保持一致。
仿真工程所使用的3D地图应尽量采用精度较高的5米精度地图,其中地图部分应包含建筑物矢量地图。将现网基站信息以及3D地图信息导入仿真软件中,传播模型选用CrossWave射线传播模型,进行室外覆盖室内仿真。本次以河南郑州市为例,仿真效果如图1所示。
图1 室内覆盖仿真效果
2.2.2 现网室内弱覆盖分析
根据以上仿真,即可得到分析区域内的所有建筑物内部的覆盖情况。由于采用的是室外宏站覆盖室内的仿真方法,因此需要剔除已完成室内分布系统的建筑物。
将已完成室内覆盖的建筑物信息标记在Googleearth或者其他地图软件中,并对仿真数据进行对比,室内已覆盖建筑均采用红色标示,具体如图2所示。
图2 已完成室内覆盖建筑物标记
根据对比结果,建筑物室内弱覆盖且无室内分布系统的情况均可识别到。将对比得到的室内弱覆盖建筑进行地理化标示,整理并输出结果即可得到现网中室内弱覆盖的汇总情况。具体分析方法可以参照图3所示。
图3 室内弱覆盖分析方法流程
为了更好的验证此种分析方法的可行性,以及仿真效果和现网覆盖状况的吻合度,对河南省郑州市进行部分区域室内覆盖仿真,并对仿真中存在弱覆盖且当前无室内覆盖的建筑物进行室内路测验证。
选取郑州市某商务楼,仿真工程显示该建筑物内存在弱覆盖严重,同时结合现网室内分布系统建设情况,该建筑并未进行室内覆盖建设。根据仿真工程对其3、4、6层进行仿真数据抽取,并对这三层进行室内路测,室内路测与仿真对比如图4所示。路测的RSRP值与仿真数据对比如图5所示,两者吻合度较高。本次仿真中采用了50%的网络负荷指标,而实际中现网用户数量及业务量均不高,两者差异会相对较大,因此,本次未对比RSSINR数据指标。
图4 某商务楼3、4、6层路测及仿真数据
图5 某商务楼3、4、6层仿真及路测数据RSRP对比
对比仿真与路测数据,就覆盖指标而言,基于CrossWave射线传播模型所进行的室内弱覆盖仿真与现网吻合度较高,具备快速分析现网室内弱覆盖的基本要求。
本文根据CrossWave射线传播模型实现了室外覆盖室内的仿真,并进行现网室内路测验证,充分证明了基于CrossWave射线传播模型可以快速实现室内弱覆盖的批量定位,不仅降低了网络优化测试人员现场勘查测试时间和频次,同时也提高了获取室内弱覆盖的数量,因此基于CrossWave射线传播模型的室内弱覆盖分析方法对工程开始前期的拉网测试具有重要的指导意义,提高了网络优化人员分析工程覆盖目标的效率。