北邮电磁场与电磁波实验报告
信息与通信工程学院 电磁场与电磁波实验报告
题目:校园信号场强特性的研究
一、实验目的
1. 掌握在移动环境下阴影衰落的概念以及正确的测试方法; 2. 研究校园内各种不同环境下阴影衰落的分布规律;
3. 掌握在室内环境下场强的正确测量方法,理解建筑物穿透损耗的概念; 4. 通过实地测量,分析建筑物穿透损耗随频率的变化关系; 5. 研究建筑物穿透损耗与建筑材料的关系。 二、实验原理 1、电磁波的传播方式
无线通信系统是由发射机、发射天线、无线信道、接收机、接收天线所组成。对于接受者,只有处在发射信号的覆盖区内,才能保证接收机正常接受信号,此时,电波场强大于等于接收机的灵敏度。因此基站的覆盖区的大小,是无线工程师所关心的。决定覆盖区的大小的主要因素有:发射功率,馈线及接头损耗,天线增益,天线架设高度,路径损耗,衰落, 接收机高度,人体效应,接收机灵敏度,建筑物的穿透损耗,同播,同频干扰等。
电磁场在空间中的传输方式主要有反射﹑绕射﹑散射三种模式。当电磁波传播遇到比波长大很多的物体时,发生反射。当接收机和发射机之间无线路径被尖锐物体阻挡时发生绕射。当电波传播空间中存在物理尺寸小于电波波长的物体﹑且这些物体的分布较密集时,产生散射。散射波产生于粗糙表面,如小物体或其它不规则物体﹑树叶﹑街道﹑标志﹑灯柱。 2、尺度路径损耗
在移动通信系统中, 路径损耗是影响通信质量的一个重要因素。大尺度平均路径损耗: 用于测量发射机与接收机之间信号的平均衰落,即定义为有效发射功率和平均接受功率之间的( dB) 差值, 根据理论和测试的传播模型, 无论室内或室外信道, 平均接受信号功率随距离对数衰减, 这种模型已被广泛的使用。对任意的传播距离, 大尺度平均路径损耗表示为:
PL(d)[dB]=PL(d0)+10nlog(d/d0) (式1)
即平均接收功率为:
Pr(d)[dBm]=Pt[dBm]-PL(d0)-10nlog(d/d0)=Pr(d0)[dBm]-10nlog(d/d0)
(式2)
其中,定义n为路径损耗指数,表明路径损耗随距离增长的速度,d0为近地参考距离,d为发射机与接收机之间的距离。公式中的横杠表示给定值d的所有可能路径损耗的综合平均。坐标为对
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数-对数时,平均路径损耗或平均接收功率可以表示为斜率10ndB /10 倍程的直线。n依赖于特定的传播环境,例如在自由空间,n为2;当有阻挡物时,n比2大。
决定路径损耗大小的首要因素是距离,此外,它与接受点的电波传播条件密切相关。为此,我们引进路径损耗中值的概念,中值是使实验数据中一半大于它而另一半小于它的一个数值(对于正态分布中值就是均值)。
人们根据不同放入地形地貌条件,归纳总结出各种电波传播模型。下边介绍几种常用的描述大尺度衰落的模型。常用的电波传播模型:
1) 自由空间模型 2) 布灵顿模型 3) EgLi 模型 4) Hata-Okumura 模型 3、 阴影衰落
在无线信道里,造成慢衰落的最主要原因是建筑物或其它物体对电波的遮挡。在测量过程中,不同位置遇到的建筑物遮挡情况不同,因此接收功率也不同,这样就会观察到衰落现象。由于这种原因造成的衰落也叫“阴影效应”或“阴影衰落”。在阴影衰落的情况下,移动台被建筑物所遮挡,它收到的信号是各种绕射反射,散射波的合成。所以,在距基站距离相同的地方,由于阴影效应的不同,它们收到的信号功率有可能相差很大,理论和测试表明,对任意的d 值,特定位置的接受功率为随机对数正态分布即:
Pr(d)[dBm]=Pr(d)[dBm]+Xs=Pr(d0)[dBm]-10nlog(d/d0)+Xσ
其中,Xσ 为0 均值的高斯分布随机变量,单位dB;标准偏差σ ,单位dB。
(式3)
对数正态分布描述了在传播路径上,具有相同T-R 距离时,不同的随机阴影效应。这样利用高斯分布可以方便地分析阴影的随机效应。正态分布,也叫高斯分布,概率密度函数为:
(x-μ)
f(x)=-) (式4) 22σ应用于阴影衰落时,上式中的x表示某一次测量得到的接收功率,μ表示以dB 表示的接收功率的均值或中值,表示接收功率的标准差,单位是dB。阴影衰落的标准差同地形,建筑物类型,建筑物密度等有关,在市区的150MHz 频段其典型值是5dB。
除了阴影效应外,大气变化也会导致阴影衰落。比如一天中的白天,夜晚,一年中的春夏秋冬,天晴时,下雨时,即使在同一个地点上,也会观察到路径损耗的变化。但在测量的无线信道中,大气变化造成的影响要比阴影效应小的多。
下面是阴影衰落分布的标准差,其中σs(dB)是阴影效应的标准差。
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2
表1. 阴影衰落分布的标准差σs(dB)
4、建筑物的穿透损耗的定义
建筑物穿透损耗的大小对于研究室内无线信道具有重要意义。穿透损耗又称大楼效应,一般指建筑物一楼内的中值电场强度和室外附近街道上中值电场强度dB 之差。
发射机位于室外,接收机位于室内,电波从室外进入到室内,产生建筑物的穿透损耗,由于建筑物存在屏蔽和吸收作用,室内场强一定小于室外的场强,造成传输损耗。室外至室内建筑物的穿透损耗定义为:室外测量的信号平均场强减去同一位置室内测量的信号平均场强。用公式表示为:
1N(outside)1
∆P=∑Pi-
Ni=1M
(inside)
P∑j (式5) j=1
M
P是穿透损耗,单位是dB;
Pj是在室内所测的每一点的功率,单位是dBμv,共M个点; Pi是在室外所测的每一点的功率,单位是dBμv,共N个点。
三、实验内容
利用DS1131 场强仪,实地测量信号场强。
1) 研究具体现实环境下阴影衰落分布规律,以及具体的分布参数如何。
2) 研究在校园内电波传播规律与现有模型的吻合程度,测试值与模型预测值的预测误差如何。 3) 研究建筑物穿透损耗的变化规律。 四、实验步骤 1、实验对象的选择
我们选择了北邮足球场,因为我们想看看,空旷的地方和人流、树木、建筑物、车辆等等密集的地方对信号强弱的影响,还能得到学校中心位置的信号强度分布是什么样的。
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(测量路线会在报告的数据采集部分标注出
)
对于选频,我们选了频道五,主要是因为这个频率接近100Mhz,经过查看,是90.0MHZ左右,经过计算,其波长 入=C/F,接近3m,所以我测试了下,我的步子比较大,两步正好是1.5m,那么如果注意控制脚步的话,还是很好的。因此,在刚开始的时候,我读取数据,再用表格记录,这样比较准确;读取数据和记录数据同步,因此不会有很大的误差,尽量把误差控制在随机误差的范围。 2、数据采集
仪器:
场强仪DS1131 采用的单位: 老师讲的dBmw 采集:
半个波长读取一次数据,记录一次;把每步的长度尽量的控制,不让出现很大的偏差,读数据的时候,尽量等数据基本稳定以后读取,基本都是取中间的数据,因此公差不会太大。测
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3、数据录入
将测量得到的数据录入Excel表格。我独自完成,得到一个数据将近500的表格。
第6页
第7页
4、数据处理流程
数据。
数据处理的流程图。
五、实验结果与分析
h1 = 229.0038 s1 =
min: 39.3000 max: 61.7000
第8页
mean: 47.1760 median: 45.4500 std: 5.4407 h1 = 671.0024 s1 = min: 37.5000 max: 58 mean: 45.8845
median: 45.5000
std: 4.5477 h1 = 1.1130e+003 s1 = min: 30.4000 max: 58 mean: 43.6837 median: 44 std: 6.2097 h1 = 1.5550e+003 s1 = min: 35.6000 max: 62.1000
mean: 49.8205
median: 49.5000
std: 6.4593
h1 =
1.9970e+003 s1 = min: 43.8000 max: 66.4000 mean: 53.2384
median: 52.8000 std: 3.9029
westV =
电磁场与电磁波·实验报告
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电磁场与电磁波·实验报告
47.176 5.4407 southV =
45.8845 4.5477 eastV =
43.6837 6.2097 northV =
49.8205 6.4593 代码: clear all; close all;
%-------------读取文件---------------% w2e=xlsread('data1.xlsx','sheet2'); s2n=xlsread('data1.xlsx','sheet1'); e2w=xlsread('data1.xlsx','sheet4'); n2s=xlsread('data1.xlsx','sheet5'); e2wout=xlsread('data1.xlsx','sheet3'); %-------------转换成矩阵------------% w2e2=reshape(w2e,1,50); s2n2=reshape(s2n,1,58); e2w2=reshape(e2w,1,147); n2s2=reshape(n2s,1,73); e2wout2=reshape(e2wout,1,159); %---------为画平面场强图作准备----------% w2e3=[w2e2,zeros(1,50),[1:50]]; w2e3=reshape(w2e3,50,3); s2n3=[s2n2,zeros(1,58),[1:58]]; s2n3=reshape(s2n3,58,3); e2w3=[e2w2,zeros(1,147),[1:147]]; e2w3=reshape(e2w3,147,3); n2s3=[n2s2,zeros(1,73),[1:73]]; n2s3=reshape(n2s3,73,3);
e2wout3=[e2wout2,zeros(1,159),[1:159]]; e2wout3=reshape(e2wout3,159,3); %-----------科学会堂正面由西向东-----------% figure(11) subplot(1,2,1);
histfit(w2e2);%画柱状图 axis([30,70,0,30]);
第10页
str={'科学会堂正面由西向东'; '信号电平概率分布'};
title(str);
xlabel('电平值(-dBmw)');
ylabel('样本数量(个)');
legend('实际样本分布','理想概率分布线');
subplot(1,2,2);
[h1,s1] = cdfplot(w2e2)%画累积概率分布图
axis([30,70,0,1]);
hold on;
w2emean=num2str(s1.mean);
w2estd=num2str(s1.std);
text(56,0.23,['最小值= ',num2str(s1.min)]);
text(56,0.18,['最大值= ',num2str(s1.max)]);
text(56,0.13,['均 值= ',num2str(s1.mean)]);
text(56,0.08,['中值= ',num2str(s1.median)]);
text(56,0.03,['标准差= ',num2str(s1.std)]);
title(' 对应累积概率分布');
figure(12)
surf(w2e3');%画衰落强度图
title('科学会堂正面由西向东信号电平分布图');
xlabel('科学会堂正面由西向东');
axis([1,50,1,2]);
caxis([30 70]);
colorbar('horiz');
%------------科学会堂正面由东向西-----------%
figure(21)
subplot(1,2,1);
histfit(s2n2);
axis([30,70,0,30]);
grid on;
title('科学会堂正面由东向西信号电平概率分布');
xlabel('电平值(-dBmw)');
ylabel('样本数量(个)');
legend('实际样本分布','理想概率分布线');
subplot(1,2,2);
[h1,s1] = cdfplot(s2n2)
axis([30,70,0,1]);
第11页
s2nmean=num2str(s1.mean);
s2nstd=num2str(s1.std);
text(56,0.23,['最小值= ',num2str(s1.min)]);
text(56,0.18,['最大值= ',num2str(s1.max)]);
text(56,0.13,['均 值= ',num2str(s1.mean)]);
text(56,0.08,['中值= ',num2str(s1.median)]);
text(56,0.03,['标准差= ',num2str(s1.std)]);
title(' 对应累积概率分布');
figure(22)
surf(s2n3');
title('科学会堂正面由东向西信号电平分布图');
xlabel('科学会堂正面由东向西');
axis([1,58,1,2]);
caxis([30 70]);
colorbar('horiz');
%-------------科学会堂西侧面由北向南-----------%
figure(31)
subplot(1,2,1);
histfit(e2w2);
axis([30,70,0,100]);
grid on;
str={'科学会堂西侧面由北向南'; '信号电平概率分布'};
title(str);
xlabel('电平值(-dBmw)');
ylabel('样本数量(个)');
legend('实际样本分布','理想概率分布线');
subplot(1,2,2);
[h1,s1] = cdfplot(e2w2)
axis([30,70,0,1]);
hold on;
e2wmean=num2str(s1.mean);
e2wstd=num2str(s1.std);
text(56,0.23,['最小值= ',num2str(s1.min)]);
text(56,0.18,['最大值= ',num2str(s1.max)]);
text(56,0.13,['均 值= ',num2str(s1.mean)]);
text(56,0.08,['中值= ',num2str(s1.median)]);
text(56,0.03,['标准差= ',num2str(s1.std)]);
第12页
title(' 对应累积概率分布');
figure(32)
surf(e2w3');
title('科学会堂西侧面由北向南信号电平分布图');
xlabel('科学会堂西侧面由北向南');
axis([1,147,1,2]);
caxis([30 70]);
colorbar('horiz');
%-----------足球场后面由西向东-----------%
figure(41)
subplot(1,2,1);
histfit(n2s2);
axis([30,70,0,40]);
grid on;
title('足球场后面由西向东信号电平概率分布');
xlabel('电平值(-dBmw)');
ylabel('样本数量(个)');
legend('实际样本分布','理想概率分布线');
subplot(1,2,2);
[h1,s1] = cdfplot(n2s2)
axis([30,70,0,1]);
hold on;
n2smean=num2str(s1.mean);
n2sstd=num2str(s1.std);
text(56,0.23,['最小值= ',num2str(s1.min)]);
text(56,0.18,['最大值= ',num2str(s1.max)]);
text(56,0.13,['均 值= ',num2str(s1.mean)]);
text(56,0.08,['中值= ',num2str(s1.median)]);
text(56,0.03,['标准差= ',num2str(s1.std)]);
title(' 对应累积概率分布');
figure(42)
surf(n2s3');
title('足球场后面由西向东信号电平分布图');
xlabel('足球场后面由西向东');
axis([1,70,1,2]);
caxis([30 70]);
colorbar('horiz');
第13页
%-------足球场东侧面由南向北--------%
figure(61)
subplot(1,2,1);
histfit(e2wout2);
axis([30,70,0,100]);
grid on;
str={'足球场东侧面由南向北'; '信号电平概率分布'};
title(str);
xlabel('电平值(-dBmw)');
ylabel('样本数量(个)');
legend('实际样本分布','理想概率分布线');
subplot(1,2,2);
[h1,s1] = cdfplot(e2wout2)
axis([30,70,0,1]);
hold on;
e2woutmean=num2str(s1.mean);
e2woutstd=num2str(s1.std);
text(56,0.23,['最小值= ',num2str(s1.min)]);
text(56,0.18,['最大值= ',num2str(s1.max)]);
text(56,0.13,['均 值= ',num2str(s1.mean)]);
text(56,0.08,['中值= ',num2str(s1.median)]);
text(56,0.03,['标准差= ',num2str(s1.std)]);
title(' 对应累积概率分布');
figure(62)
surf(e2wout3');
title('足球场东侧面由南向北信号电平分布图');
xlabel('足球场东侧面由南向北');
axis([1,159,1,2]);
caxis([30 70]);
colorbar('horiz');
%--------显示各个均值和标准差--------%
westV=[w2emean,' ',w2estd]
southV=[s2nmean,' ',s2nstd]
eastV=[e2wmean,' ',e2wstd]
northV=[n2smean,' ',n2sstd]
platformV=[w2eoutmean,' ',w2eoutstd]
BplatformV=[e2woutmean,' ',e2woutstd]
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1、 磁场强度空间分布
第15页
2、磁场强度统计分布
磁场强度呈现波动特性,理论分析表明磁场强度值在一定区间内呈现高斯分布特性。
蓝色矩形条为直方统计,红色曲线为高斯分布拟合曲线。拟合表达式
为f(x)=-(x-μ)2
2σ。
六、问题分析与解决
1、测量误差分析
本次测量,采集的点很多,记录的数据量很大,每个点都是读取了好多个数取中间值,而且每
1.5m是一个测量点,这样场强的连续性很好,不至于有很大的起伏,从而是测量值偏离中心值的概率大大减小,误差减小,精度提高,基本达到要求。
2、场强分布的研究
场强的地理位置分布
从几何的角度反映场强的分布,可以被工程借鉴,为统计做铺垫。
场强的统计值分布
场强的统计分布主要从微积分、概率的角度反映了场强的自然规律,可以被实际的应用设计做参考和模拟,尤其对于通信系统的设计有很大的帮助。
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我们把自己的测量结果和其他同学的比较看了看,分析了一下,认为拟合的比较好,虽然算不是严格的高斯分布,不过也算是比较精确的了。
七、分工安排
a: 测量读取,Matlab编程,数据录入、数据处理。
b: 测量记录,图片处理、结果分析,报告撰写。
八、心得体会
a:
本次实验我第一次实际体会了电磁波的波动性和掩蔽效应。对电磁波的阴影衰落和穿透损耗有了更切身的体会。研究频段的选择在低频,难度下降不少。
实验数据处理程比较繁琐,需要相当程度的细心,数据的录入很考验人的耐力。由于其他的一些研究工作中,Matlab的使用比较多,这里的问题倒不是很多。实验主要是用matlab画图,图形的精细化处理和整合在工作中必不可少。
数据的可视化给实验结论的得出带来了方便,分布的拟合为了解磁场统计特性提供了方法。以后的学习工作中,要继续加强数据处理和数据可视化的学习和实践,这将对将来的工作和科研夯实基础。
实际中电磁波的测量研究大多是基于统计和概率的研究,这点在本次实验中得到了很好的体现。例如,测量本身就是一种多点多次测量,磁场强度分布的得到是一种统计结论,穿透损耗的计算也是统计计量值。这些值和分布虽然具有波动,但依旧服从一定的统计规律,这为实际的应用提供了可能。例如,可以依据穿透损耗,对信号进行补偿,对接收机的灵敏度进行调整等等。
以后的工作和研究中,要更加注意偏向于方面的学习和研究,在工程应用中丰富自己、提高自己。
对于选题(也就是测量选址的问题)的想法:
选择不同的地址测量的数据大致是一样的,波动不会太大,但是研究的侧重点却大相径庭,这次我们的侧重点在于研究遮蔽对信号衰落的影响,在遮蔽方面,侧重于研究树木、高大建筑物、车辆等等的影响,自己认为不管实验成功与否,这是我们首先考虑的问题,更是我们听了老师的讲解和建议后所思考的结果,我们也看了看其他同学的测量重点,虽然选择的地点不一样,测量的重点还是在于衰落,十分切题。
对于实际操作的一点总结:
人说,“纸上得来终觉浅,觉知此事要躬行”,这是很有道理的,最大的问题是对于测量步长的把握,这个在刚开始测量的时候真不好把握,所以就必须先试探好,模拟一段时间(我们用了大概20min来做这个事情),熟能生巧,这样就比较简单了。经过实验前的预习,我了解了电磁波在空间中反射,绕射和散射的三种传输模式;并对无线信道中的阴影衰落、路径损耗和建筑物穿透损耗的概念形成了初步认识,为数据的测量和分析打下了理论基础。
对于数据处理:
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编程对于我来说,现在已经不是很大的问题了,尤其是现在值得借鉴的优秀的程序这么多,但是,这都不是要思考的;我们要思考的是,为什么要用公差等的知识来研究这个信号的问题,我认为这是因为信号是随机的,而且是在一定范围内的随机,那么就有一个概率的问题。其实,归根结底还是概率论和统计的知识,所以先修课的学习是很重要的,体会课程的思想也是极其重要的。
对于这门课程:
预习是很重要的,当预习了电磁波反射、绕射、散射传输模式后,对这个先有一个印象,然后才能通过实践,对信道衰落、路径损耗、穿透损耗等形成深刻的理解;对电磁场与电磁波的特性有了更为直观的认识,同时也让我更加体会深刻理解是多么重要和困难,严谨、谨慎和小心是多么重要。
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