北邮校园无线信号场强特性分析实验报告
校园内无线信号场强
北B e i j i n g 特性研究
班级： 姓名： 学号： 序号： 日期：
京邮电大学U n i v e r s i t y o f P o s t s a n d T e l e c o m m u n i c a t i o n s
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试方法，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
无线通信系统有发射机、发射天线、无线信道、接收机、接收天线所组成。对于接收者，只有处在发射信号的覆盖区域内，才能保证接收机正常接收信号，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，是无限工程师所关心的。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、同波、同频干扰。
2.1大尺度路径损耗
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收功率之间的（dB ）差值，根据理论和测试的传播模型，无论室内还是室外信道，平均接收信号功率随距离对数衰减，这种模型已被广泛使用。对于任意的传播距离，大尺度平均路径损耗表示为：
PL (d ) dB n 依赖于具体的传输环境） [=]PL d (10d l g d o ( /o +) n （)
即平均接收功率为：
P r (d )[dBm ]=P t [dBm ]-PL (d 0) -10n lg(d /d 0) =P r (d 0)[dBm ]-10n lg(d /d 0) 其中，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（T-R ）之间的距离。公式中的横岗表示给定值d 的所有可能路径损耗的综合平均。坐标为对数—对数时，平均路径损耗或平均接收功率可表示为斜率10ndB/10倍程的直线。n 值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，它还与接收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。中值是使实测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）。人们根据不同的地形地貌条件，归纳总结出各种电波传输模型。下边介绍几种常用的描述大尺度衰落的模型。
2.2 常用的电波传播模型 2.2.1自由空间模型
自由空间模型假定发射天线和接收台都处在自由空间。我们所说的自由空间一是指真空，二是指发射天线与接收台之间不存在任何可能影响电波传播的物体，电波是以直射线的方式到达移动台的。
自由空间模型计算路径损耗的公式是：
L p =10lg (P t /P r )=32.4+20lg d +20lg f
其中L p 是以d B 为单位的路径损耗，d 是以公里为单位的移动台和基站之间的距离，f 是以MHz 为单位的移动工作频点或工作频段的频率。
空气的特性近似为真空，因此当发射天线和接收天线距离地面都比较高时，可以近似使用自由空间模型来估计路径损耗。
2.2.2布灵顿模型
布灵顿模型假设发射天线和移动台之间是理想平面大地，并且两者之间的距离d 远大于发射天线的高度ht 或移动台的高度hr 。
布灵顿模型的出发角度是接收信号来自于电波的直射和一次反射，也被叫做“平面大地模型”。
该模型的路径损耗公式为：
L p =120+40lg d -20lg h t -20lg h r
单位： d （km ） ht （m ）hr （m ）Lp （dB ）
系统设计时一般把接收机高度按典型值hr=1.5m处理，这时的路径损耗计算公式为： L p =116.5+40lg d -20lg h t
按自由空间模型计算时，距离增加一倍时对应的路径损耗增加6dB ，按布灵顿模型计算时，距离增加一倍时对应的路径损耗要增加12dB 。
2.2.3 EgLi模型
前述的2个模型都是基于理论计算分析得出的计算公式。EgLi 模型则是从大量实测结果中归纳出来的中值预测模型，属于经验模型。
其路径损耗公式为：
Lp =88+40lg( d ) -20lg(ht ) -20lg(hr ) +20lg(f ) -G
单位： d （km ） ht （m ） hr （m ） f （MHz ）G （dB ） Lp （dB ） 其中G 是地下修复因子，G 反映了地形因素对路径损耗的影响。EgLi 模型认为路径损耗同接收点的地形起伏程度∆h 有关，地形起伏越大，则路径损耗也越大。当∆h 用米来测量时，可按下式近似的估计地形的影响：
⎧⎪0 ∆h
∆h ⎪
G =⎨2.43(1-) ∆h >15m 150MHz 频段
15⎪
∆h ⎪
2.43(1-) ∆h >15m 150MHz 频段⎪15⎩
若将移动台的典型高度值hr=1.5m，代入EgLi 模型则有：
L p =84.5+40lg d -20lg h t +20lg f -G
2.2.4 Hata-Okumura模型
该模型也是依据实测数据建立的模型，属于经验模型。当hr=1.5m时，按此模型计算的路径损耗为：
市区： L p 1=69.55+26.2lg f -13.82lg h t +(44.9-6.55lg h t )lg d 开阔地： L p 2=L p 1-4.78(lgf ) 2+18.33lg f -40.94 单位： d （km ） ht （m ）f （MHz ）Lp （dB ）
一般情况下，开阔地的路径损耗要比市区小。
2.3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他物体对电波的遮挡。在测量过程中，不同测量位置遇到的建筑物遮挡情况不同，因此接收功率不同，这样就会观察到衰落现象，由于这种原因造成的衰落也叫“阴影衰落”或“阴影效应”。在阴影衰落的情况下，
移动台被建筑物遮挡，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，特定位置的接收功率为随机对数正态分布即：
P r (d )[dBm ]=P r (d ) [dBm ]+X σ=P r (d o ) [dBm ]-10n log(d /d o ) +X σ
其中，X σ为均值为0的高斯分布随机变量，单位为dB ，标准差为σ，单位也是dB 。 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。正态分布的概率密度函数是
:
f (x ) =
-
(x -m ) 22σ2
应用于阴影衰落时，上式的x 表示某一次测量得到的接收功率，m 表示以dB 表示的接收功率的均值或中值，σ表示接收功率的标准差，单位为dB 。阴影衰落的标准差同地形、建筑物类型、建筑物密度有关，在市区的150MHz 频段其典型值是5dB .
除了阴影衰落外，大气变化也会导致慢衰落。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。下表列出了阴影衰落分布的标准差，其中的σs (dB ) 是阴影效应的标准差。
表1 阴影衰落分布
2.4建筑物的穿透损耗
建筑物的穿透损耗的大小对于研究室内无线信道具有重要意义。穿透损耗也称为大楼效应，一般是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在同一位置室内测量的信号平均场强。用公式表示为：
1∆P =
N
∑i =1P i
N
(outside )
1-M
∑j =1P j
M
(inside )
∆P 是穿透损耗，单位dB ，P j 是在室内所测得每一点的功率，单位dB μV ，共M
个点，P 是在室外所测得每一点的功率，单位dB μV ，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
4.1选择实验对象
N
北邮南北主干道鸟瞰图
这次实验数据采集地点我们选择了开阔同时无论何时人口都较为密集的南北主干道。选择测量的频段为广播调频190.75MHz 。当时测量的时间为2013年5月7号下午5：30—8：00，天气晴朗，风速为2-3级。
根据测定要求，每半个波长测定一次数据，则对于190.75MHz 而言，每个波长约为1.6m ，半个波长为0.8m ，而我们粗略计算了下，一小步的距离为0.3-0.4米，故实验时选定每两小步测定一个数据。
4.2数据采集
利用场强仪对无线信号的电平值进行测量， 对于室外的信号的测量， 均为每隔半个波长(约0.8米，大约两小步) 记录一个数据； 记录多组数据。 在实验中，我们在主干道由北向南方向进行测量并记录数据。
s
测量行进方向图
4.3测量注意事项
（1）对于场强仪而言，由于其天线的长度、方向等对于接收信号的强度值是有影响的，故在使用时要保证天线始终处于全伸直状态，并且尽量在测定一个区域时保证其方向不变。
（2）在测量时尽量保持身体的姿势是不变的，这样就可以减少由于身体的姿势的不同而导致的对于测量的干扰的不同。
（3）在读数时应该注意，由于短期快衰落导致测量到的信号强度变化较快，有时甚至在一个比较的动态范围内跳变，这时需要根据实际情况，在评估一段时间后选取其中的平均值进行记录。
（4）由于测量位置一直改变，接收天线是移动的，所以不能在移动到一个点后马上读数，故移动到某个点后，隔一段时间后再进行读数。
4.4数据录入
将测量得到的数据填入Excel 表格，字段排列为地点、电平值、状态。数据录入时舍弃了电平绝对值大于72dbmw 的无效数据。
4.5数据处理流程
采集到的数据有大约800组，需要对数据进行细致的处理以便得到明确的结论。下图所示为数据处理的流程图。
五、实验结果
地点：南北主干道
磁场强度统计分布和概率累计分布图
数据
1~199
数据
200~399
数据
400~599
数据
600~791
matlab 源程序：
clear all; close all;
%-------------读取文件---------------%
w2e=xlsread('data.xls','sheet1');
%-------------转换成矩阵------------%
w2e2=reshape(w2e,1,791);
%---------为画平面场强图作准备----------% w2e3=[w2e2,zeros(1,791),[1:791]];
w2e3=reshape(w2e3,791,3);
%-----------南北主干道-----------%
figure(11)
subplot(1,2,1);
histfit(w2e2);%画柱状图
axis([40,75,0,75]);
grid on;
str={'南北主干道'; '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([40,75,0,1]);
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('南北主干道信号电平分布图');
ylabel('');
xlabel('');
axis([600,791,1,2]);
caxis([40 75]);
colorbar('horiz');
地点：主干道—学十部分 磁场强度统计分布和概率累计分布图
matlab 源程序：
clear all;
close all;
%-------------读取文件---------------% w2e=xlsread('data.xls','学10');
%-------------转换成矩阵------------% w2e2=reshape(w2e,1,81);
%---------为画平面场强图作准备----------% w2e3=[w2e2,zeros(1,81),[1:81]];
w2e3=reshape(w2e3,81,3);
%-----------主干道——学十部分-----------% figure(11)
subplot(1,2,1);
histfit(w2e2);%画柱状图
axis([40,75,0,20]);
grid on;
str={'主干道——学十部分'; '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([40,75,0,1]);
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('主干道——学十部分信号电平分布图'); ylabel('');
xlabel('');
axis([1,81,1,2]);
caxis([40 75]);
colorbar('horiz');
地点：主干道—食堂部分 磁场强度统计分布和概率累计分布图
matlab 源程序：
clear all;
close all;
%-------------读取文件---------------% w2e=xlsread('data.xls','食堂');
%-------------转换成矩阵------------% w2e2=reshape(w2e,1,50);
%---------为画平面场强图作准备----------% w2e3=[w2e2,zeros(1,50),[1:50]];
w2e3=reshape(w2e3,50,3);
%-----------主干道——学十部分-----------% figure(11)
subplot(1,2,1);
histfit(w2e2);%画柱状图
axis([40,75,0,20]);
grid on;
str={'主干道——食堂部分'; '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([40,75,0,1]);
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('主干道——食堂部分信号电平分布图'); ylabel('');
xlabel('');
axis([1,50,1,2]);
caxis([40 75]);
colorbar('horiz');
地点：主干道—学八部分 磁场强度统计分布和概率累计分布图
matlab 源程序：
clear all;
close all;
%-------------读取文件---------------% w2e=xlsread('data.xls','学8');
%-------------转换成矩阵------------% w2e2=reshape(w2e,1,100);
%---------为画平面场强图作准备----------% w2e3=[w2e2,zeros(1,100),[1:100]]; w2e3=reshape(w2e3,100,3);
%-----------主干道——学八部分-----------% figure(11)
subplot(1,2,1);
histfit(w2e2);%画柱状图
axis([40,75,0,25]);
grid on;
str={'主干道——学八部分'; '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([40,75,0,1]);
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('主干道——学八部分信号电平分布图'); ylabel('');
xlabel('');
axis([1,100,1,2]);
caxis([40 75]);
colorbar('horiz');
地点：主干道—花园部分 磁场强度统计分布和概率累计分布图
matlab 源程序：
clear all;
close all;
%-------------读取文件---------------% w2e=xlsread('data.xls','花园');
%-------------转换成矩阵------------% w2e2=reshape(w2e,1,116);
%---------为画平面场强图作准备----------% w2e3=[w2e2,zeros(1,116),[1:116]]; w2e3=reshape(w2e3,116,3);
%-----------主干道——花园部分-----------% figure(11)
subplot(1,2,1);
histfit(w2e2);%画柱状图
axis([40,75,0,25]);
grid on;
str={'主干道——花园部分'; '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([40,75,0,1]);
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('主干道——花园部分信号电平分布图'); ylabel('');
xlabel('');
axis([1,116,1,2]);
caxis([40 75]);
colorbar('horiz');
地点：教二教三之间部分 磁场强度统计分布和概率累计分布图
matlab 源程序：
clear all;
close all;
%-------------读取文件---------------% w2e=xlsread('data.xls','教二教三'); %-------------转换成矩阵------------% w2e2=reshape(w2e,1,82);
%---------为画平面场强图作准备----------% w2e3=[w2e2,zeros(1,82),[1:82]]; w2e3=reshape(w2e3,82,3);
%-----------主干道——教二教三之间部分-----------% figure(11) subplot(1,2,1);
histfit(w2e2);%画柱状图 axis([40,75,0,25]); grid on;
str={'主干道——教二教三之间部分'; '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([40,75,0,1]); 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('主干道——教二教三之间部分信号电平分布图'); ylabel(''); xlabel(''); axis([1,82,1,2]); caxis([40 75]); colorbar('horiz');
六、实验结果分析
由于受到传播路径等诸多因素的影响，故磁场强度分布呈波动特性。理论分析表明，磁场强度在一定范围内呈现高斯分布特性，针对实测数据，可得到磁场强度的统计分布，对该分布进行高斯拟合，即可得上面的磁场强度统计分布。其中，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
2σ ，拟合参数
-(x -μ) 2
f (x ) =
如下表所示，显然拟合情况存在一定的偏差。 下表给出拟合表达式所用参数：
由概率累计分布图所示，斜率越大则表明磁场的分布区间越窄，即分布越集中。可
以看出几个方向的图基本符合s 型曲线，其中学八部分的图最漂亮，且中间斜率较高，信号强度较为集中。由此可以看出学八部分信号较其他方向更为稳定。 但图中某些区间内，出现了一个短暂的下降。原因如下：
1、由于采集的点数为200个，样本数量有限，而正态曲线是大量数据拟合得出的统计结果，因此在统计意义上有一定的误差。
2、由于当时采样时有比较强烈的风存在，导致树木等不断摇摆，同时由于测量时有车辆、人群经过，对于测量而言都为干扰，因此造成测量的精度不够。
3、场强仪由于环境因素导致显示的数值不断的发生跳变，因此人为估算时造成的误差。
从主干道接收强度分布图来看，在测量到某些点时信号强度发生了突然的很大的衰减，这是由于此时测量地点正好经过两座建筑之间，在这段距离里，由于两边是相对封闭的区域，经过建筑物的遮挡，导致信号的衰落陡然加大，故测量的信号强度变小。但从总体来看，信号强度在主干道上由北向南是比较均匀的。
综上分析可知，校园内的总体信号强度强度状况还是不错的。对于实际的室外模型而言，阴影衰落服从对数正态分布规律。接收信号强度概率分布满足正态分布规律。 在距离发射基站比较近的区域，信号强度较强，在较远的地方信号强度较弱。由近至远呈现出大尺度的衰落规律。
在个别区域，由于周围建筑物、树木的遮挡以及人群、车辆等的流动因素，使得这
些区域信号出现急剧的衰减。
从大的范围来说，经验模型具有一定的概括性和统计意义，在实测信号场强时需要根据相关数据对模型进行校正。
七、任务分工
： 数据测量，matlab 编程。 ： 数据测量，报告撰写。 ： 数据测量，录入。
八、实验心得
这次试验是我们走出实验室在校园内进行的一次有趣的实验。我和另两位同学一起进行了南北主干道的场强测试，从北门到南门，一小步测一个数，并详细记录测试地点周围的遮挡和环境变化。平时轻轻松松就能走完的一段路，没想到那天测完的时候竟然这么累，不过实验很有意思，我也收获了不少。
在《电磁场》课本还有《现代通信技术》课本上我们都学到无线通信的原理以及环境对无线通信造成的影响。短期快衰落和长期慢衰落、自由空间路径损耗、各种模型损耗等等概念，通过课本并不能好好体会，但是通过这次切实的实验，我体会到了这些衰落和损耗的含义和区别。我觉得这种接触真正社会真实在用的工程或数据的机会非常珍贵。相比于在学生实验室、用学生实验仪器，这种机会更能让我们了解当今社会在使用的技术，更能让我们“学在当下”，而不是仍然沉浸在书本中做实验。
我很喜欢这次实验，我负责了部分数据测试，在实验报告中，我负责的是matlab 编程和作图的工作。在分析电磁环境数据的同时也提高了我的编程能力，了解了更多matlab 函数。收获很多。
在本次实验中，最大的收获就是通过对校园内信号场强的实地测量，了解了电磁场的传播规律。这也是第一次真正意义上去实地测量不同地点的电磁波的相关属性。这让我对于场的认识和书本内容的具象化 具有极大的帮助作用。
首先，本次学会了熟练使用实验中用到的场强仪。能够改变场强仪的参数对不同的物理参量进行测量。这是很重要的。因为掌握一种仪器的正确使用是能够进行工作的第一步。
另外，在此实验中还利用MATLAB 进行了数据的分析和拟合，也进一步强化了重
要的数值计算软件——MA TLAB 的编程和仿真，提高了我们软件编程的能力，尤其是如何将思想通过程序完整的表达出来，如何优化、提高等具体能力。
在数据处理阶段，非常重要的一点就是要尊重实验数据。在进行分析时发现数据与理论不相符的时候要多联系下实际情况，分析可能原因，并进行思考和探究，而不是盲目的认定此数据是错误的，甚至篡改数据。这是需要综合运用所学知识和查阅相关资料的。从分析结果可以看出测量数据基本符合正态分布，满足一定规律，虽有偶然因素，但从整体上符合理论要求。同时建筑物对信号强度有很大影响，所以在我们接收信号时，所处的位置直接决定了所得到的信号的强弱。也直接影响了通信的质量。这也正是我们通信中关注的一个重要指标。
最后，在完成整份实验后，我觉得自己获得了很多，对于实践与理论的结合和差别也有了深刻的认识，我希望以本次实验为一个机遇，能够让自己在以后思考无线信号传播问题时有更加符合实际的全新的了解和认识。
这次实验给了我很大的收获。
首先就是数据采集部分。初次采集实验的时候因为选的频段不知出了什么问题，所以一直没有出现可用的数据，大家都很着急，而后才慢慢冷静下来决定换一个频段做测试。
虽然最后换了频段，但是在这期间大家一直在到处找原因，仔细的研究了场强仪的各项参数，又查找中央三台和北邮的具体位置关系，再到各处不同的地方去采集数据，仔细的去想电磁波的传播过程，这样认真的去寻找书本原理和实际应用的连接口，让我对电磁波的各项参数又有了一些新的具体的认识。
其次在沿南北主干道测量的过程中，我学会了熟练的使用场强仪，而且整个小组的同学都逐渐的能简单估测出下一个数值的大概范围，如果发生了与估测值差值较大的情况也进行了小组讨论，如果遇到跳变，也会想办法从原理与环境中寻找跳变的发生条件。 这个实验让我认识到了电磁波与我们的生活紧密相连，看似无形的每一处，其实都在电磁波的覆盖之下。我在整个实验中负责了数据采集与录入，而最后的数据整理与编程同学对我的辅导也让我加深了对电磁波的理解。
这是一个很有意义的实验，让我在加深对书本知识的同时，也增进了对团队分工协作的认识，增进了与同学的交流。