校园无线信号场强特性北邮通信工程

信息与通信工程学院
电磁场与电磁波实验报告
题目：校园无线信号场强特性的研究
姓名班级学号序号xx 2009211119 0921056x 23 xx 2009211119 0921056x 24
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 d n d d
010log/0
即平均接收功率为：
()[][]()()()[]() =--=-
d dBm Pt dBm PL d n d d d dBm n d d
Pr010log/0Pr010log/0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
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：
其中Lp是以dB为单位的路径损耗，d是以公里为单位的移动台与基站之间的距离，f是以MHz为单位的移动工作频点或工作频段的频率。

空气的特性可近似为真空，因此当发射天线与移动台距离地面都较高时，可以近似使用自由空间模型来估计路径损耗。

2)布灵顿模型
布灵顿模型假设发射天线和移动台之间的地面是理想平面大地，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，此时的路径损耗计算公式为：
其中距离d的单位是公里，天线高度ht及hr的单位是米，路径损耗Lp的单位是dB。

3)EgLi模型
前述的自由空间模型及布灵顿模型都是基于理论分析得出的计算公式。

EgLi公式则是从大量实测结果中归纳出来的中值预测公式，属于经验模型，其计算式为：
其中路径损耗Lp的单位是dB，距离d的单位是公里，天线高度ht及hr的单位是米，工作频率f的单位是MHz，地形修正因子G的单位是dB。

G反应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Δh有关，地形起伏越大，则路径损耗也越大。

当Δh用米来测量时，可按下式近似的估计地形的影响：
若将移动台的经典高度值hr=1.5m代入EgLi模型则有：
4)Hata-Okumura模型
Hata-Okumura模型也是根据实测数据建立的模型。

当移动台的高度为典型值hr=1.5m 时，按Hata-Okumura模型计算路径损耗的公式为：
市区内的Hata模型为：
简化后为：
5) CCIR 模型
CCIR 给出了反映自由空间路径损耗和地形引入的路径损耗联合效果的经验公式。

具体公式请参见模型计算部分。

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 Pr s Pr(0)10log(/0)d dBm d dBm X d dBm n d d X σ=+=-+
其中，X σ 为0 均值的高斯分布随机变量，单位dB ；标准偏差σ ，单位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，也叫高斯分布，概率密度函数为：
2
2
2
1()
()exp()22x f x μσ
πσ-=
-
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s σ(dB)是阴影效应的标准差。

（dB ） 频率
（MHz ） 准平坦地形 不规则地形 （米） 城市 郊区 50 150 300 150 3.5~5.5 4~7 9 11 13 450 6 7.5 11 15 18 900
6.5
8
14
18
21
表2.1
阴影衰落分布的标准差s σ（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：
()()
11
11N M
outside inside i j i j P P P N M
==∆=-
∑∑ P 是穿透损耗，单位是dB ；
j P 是在室内所测的每一点的功率，单位是dB v μ，共M 个点； i P 是在室外所测的每一点的功率，单位是dB v μ，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。

四、实验步骤
1、实验对象的选择
由于对衰落的现象比较感兴趣，我们选择了室外作为实验场所，并且和另外一组采用相同路线不同频率的方法测量，以便进行比较。

我们从教一的东侧门出发，沿东西向走到教四的西侧，经过西门到达教三楼西侧。

之后，沿东西向走到教二的东侧后沿南北向回到出发点。

最后，为了研究开阔地段的信号衰落，我们还从教一正门沿南北向途径主楼前的广场测量到教二正门。

在选频方面，我们决定采用交通台广播103.9MHz ，此时的波长约为2.898m ，我们两组一起进行，大约1m （也即2步左右）读取一个数据。

2、实验路线图示
3、数据采集及录入
我们将测量得到的数据录入Excel表格，得到一个由8张分表构成的总表：学10东侧、新食堂东侧、学8东侧、学4东侧、学2东侧、教4东侧、花园东侧、教3东侧。

每个地点的数据按从北到南的测量顺序占据一个sheet表格的一列，共9个sheet，578个数据。

如下图所示。

数据表格截图
4、数据处理流程
采集到的数据有555多组，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、matlab 程序代码
clear all ; close all ;
%-----从word 中复制数据-------%
tb1etow=-1.*[42.7,39.2,45.2,44.5,48.6,48.2,52.8,48.2,47.3,49.6,42.4,45.2,48.6,57.0,48.1,43.1,40.7,46.6,49.0,43.9,42.4,48.2,45.1,40.2,41.2,40.2,47.3,38.4,47.2,41.5,43.9,47.8,45.5,55.8,57.8,48.5,47.1,42.6,43.2,48.4,42.8,48.0,45.0,46.8,45.1,63.2];
tb14mr=-1.*[45.3,46.1,49.2,40.6,54.4,44.8,49.4,53.5,47.8];
tb4etow=-1.*[48.8,45.8,54.5,49.2,50.1,48.6,55.0,58.8,52.2,53.4,56.1,56.2,53.2,56.5,48.3,47.3,48.6,47.4,50.3,53.5,48.4,50.8,49.1,46.7,48.6,46.2,48.5,46.6,47.7,40.2,50.9,44.6,53.3,46.6,45.4,45.3,44.7,42.0,47.5,40.6,40.8,45.9,46.7,48.6,46.0,48.9,53.1,50.7,55.9,54.1,46.6,47.7,51.4,48.7,48.5,57.7,44.2,48.1,55.1,45.8,52.3,46.3,50.5,50.2,56.7,47.7,56.8,48.7,57.4,54.0,52.8,55.3,51.7,45.7,46.8,44.6,51.8,48.7,49.7,46.7,48.8,44.4,49.0,56.8,45.8,50.5,45.2,42.0,42.6,45.9,47.0,45.6,43.9,50.6,48.0];
tb4wtotb3w=-1.*[46.6,45.7,43.5,44.8,52.0,46.9,41.0,51.0,42.7,38.2,52.9,38.3,41.7,44.1,40.8,45.1,49.5,48.5,47.1,42.1,42.5,38.2,42.6,43.4,41.5,45.7,45.1,44.0,46.3,47.7,36.4,39.7,37.7,40.0,39.5,41.5,40.8,34.6,33.3,37.7,39.5,36.4,36.8,40.5,37.3,42.5,42.6,38.5,33.5,34.5,47.0,37.2,37.8,37.0,41.7,42.8,42.0,48.6,52.5,48.4,41.6,38.6,41.4,52.5,49.0,37.3,40.2,41.0,38.7,41.8,47.6,52.2,37.9,32.5,40.4,53.2,44.5,44.7];
tb3wtoe=-1.*[53.4,45.2,45.8,48.4,41.8,42.7,49.4,48.5,42.9,46.1,45.0,49.8,46.6,49.7,45.3,53.8,47.8,46.1,43.0,43.1,48.0,42.2,38.4,37.6,38.2,35.7,45.8,43.8,45.5,47.0,46.0,44.4,45.9,50.0,44.4,44.4,48.9,48.5,45.2,54.0,56.0,47.0,49.4,43.5,50.0,48.5,47.0,47.6,37.8,43.7,47.7,47.9,49.7,40.4,42.0,44.6,39.8,40.1,43.9,57.2,47.5,44.6,45.9,41.5,41.5,45.9,44.4,53.5,44.1,47.2,45.6,45.8,40.0,44.0,40.1,44
数据采集
数据整理和录入
Matlab 读取数据
场强空间分布统计分析、作图
实验结论分析和报告整理
场强概率统计分析、作图
.0,49.6,43.7,42.4,43.7,42.7,45.7,47.2,42.4,38.3,37.6,43.7,39.8,44 .6,48.2,49.6,50.2,47.5,42.4,48.8,40.4,42.0,46.8];
tb23mr=-1.*[43.3,45.6,40.8,40.6,42.5,43.6,39.8];
tb2wtoe=-1.*[37.6,36.8,40.2,53.8,40.8,48.7,40.6,48.8,47.3,39.9,44 .0,41.5,47.7,40.1,42.0,43.8,40.0,43.8,43.6,42.5,39.6,44.5,48.3,42 .1,40.1,44.9,39.2,43.3,49.5,40.5,49.1,49.0,44.1,53.3,49.5,56.0,49 .2,54.4,48.9,43.0,48.9,39.7,44.4,40.7,48.2,49.5,42.0,40.2,44.7,42 .1,47.1,57.1,44.3,48.9,44.1,41.9,48.9,40.1,39.7,44.3,48.6,43.1,44 .7,46.9,43.0,49.5,45.6,40.9,40.8,43.8,49.5,42.1,48.6,44.1,45.9,48 .7,46.4,50.4,42.5,43.7,40.7,38.7,46.0,44.4];
tb2etotb3e=-1.*[43.3,44.0,40.2,46.6,42.7,43.6,43.8,42.8,39.5,32.8 ,32.8,35.2,38.3,45.8,38.7,40.5,38.7,49.7,48.0,53.8,45.7,40.4,45.3 ,44.7,48.7,54.5,45.9,41.9,43.1,44.6,47.9,45.1,40.7,48.6,51.1,49.3 ,52.4,47.3,42.7,45.2,46.5,44.8,46.1,47.2,47.1,49.0,47.9,51.6,47.8 ,43.7,40.8,40.2,40.1,40.8,47.8,45.1,43.6,53.0,48.7,44.2,46.1,46.0 ,48.8,48.4,48.8,43.6,38.7,38.0,35.2,39.6,37.5,37.4,37.1,42.5,40.7 ,36.9,37.4,39.1,38.8,42.1,42.3];
tb1gtotb2g=-1.*[47.9,48.9,43.3,40.4,46.9,41.4,37.8,43.0,49.4,45.1 ,40.6,41.2,46.0,49.9,42.0,41.2,44.6,47.5,48.0,39.0,33.1,33.4,47.2 ,35.4,36.0,31.6,38.0,39.8,33.1,30.2,34.1,30.8,32.4,31.0,27.5,29.4 ,29.4,32.7,32.2,38.7,42.0,33.1,30.1,29.6,28.6,28.8,32.0,43.1,34.7 ,33.0,38.8,33.8,31.4,30.2,29.2,32.3,32.1,32.7,32.8,36.0,34.5,36.6 ,41.9,36.2,47.8,43.1,44.2,39.5,35.2,35.2,35.8,34.2,35.8,37.2,37.1 ,35.4,38.9,40.6,39.0,38.8];
%-------教一东至教一西------%
figure(11)
subplot(1,2,1);
hist(tb1etow)%画样本数目直方图
axis([-65,-25,0,20]);
grid on
str={'教一东至西';'信号电平概率分布直方图'};
title(str);
xlabel('电平值(dBmw)');
ylabel('样本数目(个)');
legend('实际样本分布');
h = get(gca,'Children');%设置颜色
set(h,'FaceColor',[.8 .8 1])
min1=min(tb1etow)%最小值
max1=max(tb1etow)%最大值
mean1=mean(tb1etow)%均值
std1=std(tb1etow)%标准差
subplot(1,2,2)
x=-65:0.5:-25.4;
y=normpdf(x,mean1,std1);%在相同均值标准差下，画正态分布图
plot(x,y,'r')
axis([-65,-25,0,0.3]); hold on
[n,m]=hist(tb1etow);%在同一坐标系下，画出统计概率图 plot(m,n/46)
legend('μ，σ相同的正态分布','样本概率分布')%显示图例 grid on
text(-33,0.11,['最大值= ',num2str(max1)]);%在图中标明最值 text(-33,0.09,['最小值= ',num2str(min1)]);
text(-33,0.07,['平均值= ',num2str(mean1,'%.2f\n')]); text(-33,0.05,['标准差= ',num2str(std1,'%.2f\n')]); str={'教一东至西';'信号电平概率分布曲线与正态分布比较'}; title(str);
xlabel('电平值(dBmw)'); ylabel('概率p(x)');
tb1etow2=[tb1etow,zeros(1,46),(1:46)];%转换矩阵 tb1etow2=reshape(tb1etow2,46,3); figure(12)
surf(tb1etow2');%画surf 图，表示统计分布 title('教一东至西信号电平分布'); xlabel('教一东--教一西'); axis([1,46,1,2]); caxis([-65,-25]); colorbar('horiz');
-60
-50-40-30024681012
14
161820
教一东至西
信号电平概率分布直方图电平值(dBmw)
样本数目(个)
实际样本分布
-60
-50-40-3000.05
0.1
0.15
0.2
0.25
0.3电平值(dBmw)
概率p (x )
教一东至西
信号电平概率分布曲线与正态分布比较
最大值= -38.4最小值= -63.2平均值= -46.39
标准差= 4.95
μ，σ相同的正态分布样本概率分布
5
10
15
20253035
40
4511.11.21.31.41.51.61.71.81.92
教一东至西信号电平分布
教一东--
教一西
-65-60-55-50-45-40-35-30-25
如图，这组数据中前，后两部分的信号的幅度较为接近，中间地段的信号明显衰减小于其他地方，而在第15，35个信号采集处各出现一个峰值。

比较地形对信号阴影衰落的影响可以发现，在中间的几组数据正好位于教一楼的正门，面对主楼比较开阔，受到遮挡的影响较小。

而在其他地区，由于有树木，楼层的遮挡，使信号衰减较大。

从概率上来看，信号在-42dB~-48dB 附近比较集中，与正态分布类似，但是尤其是两端部分信号出现的概率较小。

总体来看教一楼前的信号样本的测量值比较集中。

%-------教一教四主干道------%
figure(11)
subplot(1,2,1);
hist(tb14mr)%画样本数目直方图
axis([-65,-25,0,4]);
grid on
str={'教一教四主干道东至西';'信号电平概率分布直方图'};
title(str);
xlabel('电平值(dBmw)');
ylabel('样本数目(个)');
legend('实际样本分布');
h = get(gca,'Children');%设置颜色
set(h,'FaceColor',[.8 .8 1])
min1=min(tb14mr)%最小值
max1=max(tb14mr)%最大值
mean1=mean(tb14mr)%均值
std1=std(tb14mr)%标准差
subplot(1,2,2)
x=-65:0.5:-25.4;
y=normpdf(x,mean1,std1);%在相同均值标准差下，画正态分布图
plot(x,y,'r')
axis([-65,-25,0,0.3]);
hold on
[n,m]=hist(tb14mr);%在同一坐标系下，画出统计概率图
plot(m,n/9)
legend('μ，σ相同的正态分布','样本概率分布')%显示图例
grid on
text(-33,0.11,['最大值= ',num2str(max1)]);%在图中标明最值
text(-33,0.09,['最小值= ',num2str(min1)]);
text(-33,0.07,['平均值= ',num2str(mean1,'%.2f\n')]);
text(-33,0.05,['标准差= ',num2str(std1,'%.2f\n')]);
str={'教一教四主干道东至西';'信号电平概率分布曲线与正态分布比较'}; title(str);
xlabel('电平值(dBmw)');
ylabel('概率p(x)');
tb14mr2=[tb14mr,zeros(1,9),(1:9)];%转换矩阵
tb14mr2=reshape(tb14mr2,9,3);
figure(12)
surf(tb14mr2');%画surf图，表示统计分布
title('主干道东至西信号电平分布');
xlabel('东--西');
axis([1,9,1,2]);
caxis([-65,-25]);
colorbar('horiz');
-60
-50-40-3000.511.522.533.5
4
教一教四主干道东至西信号电平概率分布直方图电平值(dBmw)
样本数目(个)
实际样本分布
-60
-50-40-3000.05
0.1
0.15
0.2
0.25
0.3电平值(dBmw)
概率p (x )
教一教四主干道东至西
信号电平概率分布曲线与正态分布比较
最大值= -40.6最小值= -54.4平均值= -47.90
标准差= 4.34
μ，σ相同的正态分布样本概率分布
1
2
3
4
56
7
8
911.11.21.31.41.51.61.71.81.92
主干道东至西信号电平分布
东--西
-65-60-55-50-45-40-35-30-25
这组数据来自于教一与教四之间的主干道。

按照推断，本组数据应该是两端衰减大，中间衰减小的规律，因为越往中间走道路越宽阔，受到的影响应该越小。

但是在本组数据中，第4和第5个数据的偏差较大，应该是受到了突然情况的影响而与理论值有误差。

测量的当时，路上行人自行车较多，推断应该是造成信号偏小的主要原因。

%-------教四东至教四西------%
figure(11)
subplot(1,2,1);
hist(tb4etow)%画样本数目直方图
axis([-65,-25,0,25]);
grid on
str={'教四东至西';'信号电平概率分布直方图'};
title(str);
xlabel('电平值(dBmw)');
ylabel('样本数目(个)');
legend('实际样本分布');
h = get(gca,'Children');%设置颜色
set(h,'FaceColor',[.8 .8 1])
min1=min(tb4etow)%最小值
max1=max(tb4etow)%最大值
mean1=mean(tb4etow)%均值
std1=std(tb4etow)%标准差
subplot(1,2,2)
x=-65:0.5:-25.4;
y=normpdf(x,mean1,std1);%在相同均值标准差下，画正态分布图plot(x,y,'r')
axis([-65,-25,0,0.3]);
hold on
[n,m]=hist(tb4etow);%在同一坐标系下，画出统计概率图
plot(m,n/95)
legend('μ，σ相同的正态分布','样本概率分布')%显示图例
grid on
text(-33,0.11,['最大值= ',num2str(max1)]);%在图中标明最值text(-33,0.09,['最小值= ',num2str(min1)]);
text(-33,0.07,['平均值= ',num2str(mean1,'%.2f\n')]); text(-33,0.05,['标准差= ',num2str(std1,'%.2f\n')]);
str={'教四东东至西';'信号电平概率分布曲线与正态分布比较'}; title(str);
xlabel('电平值(dBmw)');
ylabel('概率p(x)');
tb4etow2=[tb4etow,zeros(1,95),(1:95)];%转换矩阵
tb4etow2=reshape(tb4etow2,95,3);
figure(12)
surf(tb4etow2');%画surf图，表示统计分布
title('教四东至西信号电平分布');
xlabel('东--西');
axis([1,95,1,2]);
caxis([-65,-25]);
colorbar('horiz');
10
20
30
40
5060
70
80
90
11.11.21.31.41.51.61.71.81.92
教四东至西信号电平分布
东--西
-65-60-55-50-45-40-35-30-25
由图可以看出教四由东往西方向信号强度总体上出现了两个峰值两个谷值，在第8~第16组数据处和第55~第74组数据处附近衰减较大，分别向两侧减小。

我们知道中间数据处正对教四正门，后面数据靠近马路，所以出现了信号峰值。

信号强度总体是平稳的，分布与高斯分布也比较吻合，可以从图中看出小尺度衰落，这主要是电磁波在传播路径上受到环境影响产生反射、绕射和散射引起的多径衰落引起的。

-60
-50-40-3005
10
15
20
25
教四东至西
信号电平概率分布直方图电平值(dBmw)
样本数目(个)
实际样本分布
-60
-50-40-3000.05
0.1
0.15
0.2
0.25
0.3电平值(dBmw)
概率p (x )
教四东至西东至西信号电平概率分布曲线与正态分布比较
最大值= -40.2最小值= -58.8平均值= -49.18
标准差= 4.21
μ，σ相同的正态分布样本概率分布
%-------教四西至教三西------%
figure(11)
subplot(1,2,1);
hist(tb4wtotb3w)%画样本数目直方图
axis([-65,-25,0,20]);
grid on
str={'教四西至教三西';'信号电平概率分布直方图'};
title(str);
xlabel('电平值(dBmw)');
ylabel('样本数目(个)');
legend('实际样本分布');
h = get(gca,'Children');%设置颜色
set(h,'FaceColor',[.8 .8 1])
min1=min(tb4wtotb3w)%最小值
max1=max(tb4wtotb3w)%最大值
mean1=mean(tb4wtotb3w)%均值
std1=std(tb4wtotb3w)%标准差
subplot(1,2,2)
x=-65:0.5:-25.4;
y=normpdf(x,mean1,std1);%在相同均值标准差下，画正态分布图plot(x,y,'r')
axis([-65,-25,0,0.3]);
hold on
[n,m]=hist(tb4wtotb3w);%在同一坐标系下，画出统计概率图
plot(m,n/78)
legend('μ，σ相同的正态分布','样本概率分布')%显示图例
grid on
text(-33,0.11,['最大值= ',num2str(max1)]);%在图中标明最值text(-33,0.09,['最小值= ',num2str(min1)]);
text(-33,0.07,['平均值= ',num2str(mean1,'%.2f\n')]); text(-33,0.05,['标准差= ',num2str(std1,'%.2f\n')]);
str={'教四西至教三西';'信号电平概率分布曲线与正态分布比较'}; title(str);
xlabel('电平值(dBmw)');
ylabel('概率p(x)');
tb4wtotb3w2=[tb4wtotb3w,zeros(1,78),(1:78)];%转换矩阵
tb4wtotb3w2=reshape(tb4wtotb3w2,78,3);
figure(12)
surf(tb4wtotb3w2');%画surf图，表示统计分布
title('教四西至教三西信号电平分布');
xlabel('教四西--教三西');
axis([1,78,1,2]);
caxis([-65,-25]);
colorbar('horiz');
-60
-50-40-30024681012
14
1618
20
教四西至教三西信号电平概率分布直方图电平值(dBmw)
样本数目(个)
实际样本分布
-60
-50-40-3000.05
0.1
0.15
0.2
0.25
0.3电平值(dBmw)
概率p (x )
教四西至教三西
信号电平概率分布曲线与正态分布比较
最大值= -32.5最小值= -53.2平均值= -42.47
标准差= 5.02
μ，σ相同的正态分布样本概率分布
10
20
30405060
70
11.11.21.31.41.51.61.71.81.92
教四西至教三西信号电平分布
教四西--教三西
-65-60-55-50-45-40-35-30-25
本组信号与前几组信号相比明显衰落较小，但是出现了几组较大的数值。

在第40组数值附近出现了明显的大幅度信号，是因为其正对西门，四周都较为开阔。

除了几组可以忽略的误差较大的数值以为，本地段的衰减与预期吻合，符合信号先变大后变小的趋势。

从概率密度上来看，信号更加集中在中间，也就是西门处的电平值较密集，两边的概率都较小。

%-------教三西至教三东------%
figure(11)
subplot(1,2,1);
hist(tb3wtoe)%画样本数目直方图
axis([-65,-25,0,25]);
grid on
str={'教三西至东';'信号电平概率分布直方图'};
title(str);
xlabel('电平值(dBmw)');
ylabel('样本数目(个)');
legend('实际样本分布');
h = get(gca,'Children');%设置颜色
set(h,'FaceColor',[.8 .8 1])
min1=min(tb3wtoe)%最小值
max1=max(tb3wtoe)%最大值
mean1=mean(tb3wtoe)%均值
std1=std(tb3wtoe)%标准差
subplot(1,2,2)
x=-65:0.5:-25.4;
y=normpdf(x,mean1,std1);%在相同均值标准差下，画正态分布图plot(x,y,'r')
axis([-65,-25,0,0.3]);
hold on
[n,m]=hist(tb3wtoe);%在同一坐标系下，画出统计概率图
plot(m,n/98)
legend('μ，σ相同的正态分布','样本概率分布')%显示图例
grid on
text(-33,0.11,['最大值= ',num2str(max1)]);%在图中标明最值text(-33,0.09,['最小值= ',num2str(min1)]);
text(-33,0.07,['平均值= ',num2str(mean1,'%.2f\n')]); text(-33,0.05,['标准差= ',num2str(std1,'%.2f\n')]);
str={'教三西至东';'信号电平概率分布曲线与正态分布比较'};
title(str);
xlabel('电平值(dBmw)');
ylabel('概率p(x)');
tb3wtoe2=[tb3wtoe,zeros(1,98),(1:98)];%转换矩阵
tb3wtoe2=reshape(tb3wtoe2,98,3);
figure(12)
surf(tb3wtoe2');%画surf图，表示统计分布
title('教三西至东信号电平分布');
xlabel('教三西--教三东');
axis([1,98,1,2]);
caxis([-65,-25]);
colorbar('horiz');
-60
-50-40-3005
10
15
20
25
教三西至东
信号电平概率分布直方图电平值(dBmw)
样本数目(个)
实际样本分布
-60
-50-40-3000.05
0.1
0.15
0.2
0.25
0.3电平值(dBmw)
概率p (x )
教三西至东
信号电平概率分布曲线与正态分布比较
最大值= -35.7最小值= -57.2平均值= -45.36
标准差= 4.10
μ，σ相同的正态分布样本概率分布
10
20
30
40506070
80
90
11.11.21.31.41.51.61.71.81.92
教三西至东信号电平分布
教三西--教三东
-65-60-55-50-45-40-35-30-25
如图，教三附近的信号强度分布均匀，整体看来比较契合高斯分布，相比起来标准差也较小。

整体地形没有太大变化，都是一侧树木一侧教学楼。

%-------教二教三主干道------%
figure(11)
subplot(1,2,1);
hist(tb23mr)%画样本数目直方图
axis([-65,-25,0,4]);
grid on
str={'教二教三主干道西至东';'信号电平概率分布直方图'};
title(str);
xlabel('电平值(dBmw)');
ylabel('样本数目(个)');
legend('实际样本分布');
h = get(gca,'Children');%设置颜色
set(h,'FaceColor',[.8 .8 1])
min1=min(tb23mr)%最小值
max1=max(tb23mr)%最大值
mean1=mean(tb23mr)%均值
std1=std(tb23mr)%标准差
subplot(1,2,2)
x=-65:0.5:-25.4;
y=normpdf(x,mean1,std1);%在相同均值标准差下，画正态分布图
plot(x,y,'r')
axis([-65,-25,0,0.3]);
hold on
[n,m]=hist(tb23mr);%在同一坐标系下，画出统计概率图
plot(m,n/7)
legend('μ，σ相同的正态分布','样本概率分布')%显示图例
grid on
text(-33,0.11,['最大值= ',num2str(max1)]);%在图中标明最值
text(-33,0.09,['最小值= ',num2str(min1)]);
text(-33,0.07,['平均值= ',num2str(mean1,'%.2f\n')]);
text(-33,0.05,['标准差= ',num2str(std1,'%.2f\n')]);
str={'教二教三主干道西至东';'信号电平概率分布曲线与正态分布比较'}; title(str);
xlabel('电平值(dBmw)');
ylabel('概率p(x)');
tb23mr2=[tb23mr,zeros(1,7),(1:7)];%转换矩阵
tb23mr2=reshape(tb23mr2,7,3);
figure(12)
surf(tb23mr2');%画surf图，表示统计分布
title('教二教三主干道信号电平分布');
xlabel('西--东');
axis([1,7,1,2]);
caxis([-65,-25]);
colorbar('horiz');
-60
-50-40-3000.511.522.533.5
4
教二教三主干道西至东信号电平概率分布直方图电平值(dBmw)
样本数目(个)
实际样本分布
-60
-50-40-3000.050.1
0.15
0.2
0.25
0.3电平值(dBmw)
概率p (x )
教二教三主干道西至东
信号电平概率分布曲线与正态分布比较
最大值= -39.8最小值= -45.6平均值= -42.31标准差= 2.04
μ，σ相同的正态分布样本概率分布
1
2
3
45
6
7
11.11.21.31.41.51.61.71.81.92
教二教三主干道信号电平分布
西--东
-65-60-55-50-45-40-35-30-25
本组数据相比衰减较小，信号较强，是因其处于主干道上的开阔地带，受阴影衰落小。

此处由于取值较少，路径较短，没能体现高斯分布的特性。

%-------教二西至教二东------%
figure(11)
subplot(1,2,1);
hist(tb2wtoe)%画样本数目直方图
axis([-65,-25,0,25]);
grid on
str={'教二西至教二东';'信号电平概率分布直方图'};
title(str);
xlabel('电平值(dBmw)');
ylabel('样本数目(个)');
legend('实际样本分布');
h = get(gca,'Children');%设置颜色
set(h,'FaceColor',[.8 .8 1])
min1=min(tb2wtoe)%最小值
max1=max(tb2wtoe)%最大值
mean1=mean(tb2wtoe)%均值
std1=std(tb2wtoe)%标准差
subplot(1,2,2)
x=-65:0.5:-25.4;
y=normpdf(x,mean1,std1);%在相同均值标准差下，画正态分布图plot(x,y,'r')
axis([-65,-25,0,0.3]);
hold on
[n,m]=hist(tb2wtoe);%在同一坐标系下，画出统计概率图
plot(m,n/84)
legend('μ，σ相同的正态分布','样本概率分布')%显示图例
grid on
text(-33,0.11,['最大值= ',num2str(max1)]);%在图中标明最值text(-33,0.09,['最小值= ',num2str(min1)]);
text(-33,0.07,['平均值= ',num2str(mean1,'%.2f\n')]); text(-33,0.05,['标准差= ',num2str(std1,'%.2f\n')]);
str={'教二西至教二东';'信号电平概率分布曲线与正态分布比较'}; title(str);
xlabel('电平值(dBmw)');
ylabel('概率p(x)');
tb2wtoe2=[tb2wtoe,zeros(1,84),(1:84)];%转换矩阵
tb2wtoe2=reshape(tb2wtoe2,84,3);
figure(12)
surf(tb2wtoe2');%画surf图，表示统计分布
title('教二西至教二东信号电平分布');
xlabel('西--东');
axis([1,84,1,2]);
caxis([-65,-25]);
colorbar('horiz');
-60
-50-40-3005
10
15
20
25
教二西至教二东
信号电平概率分布直方图电平值(dBmw)
样本数目(个)
实际样本分布
-60
-50-40-3000.05
0.1
0.15
0.2
0.25
0.3电平值(dBmw)
概率p (x )
教二西至教二东
信号电平概率分布曲线与正态分布比较
最大值= -36.8最小值= -57.1平均值= -44.85
标准差= 4.31
μ，σ相同的正态分布样本概率分布
10
20
30
405060
70
80
11.11.21.31.41.51.61.71.81.92
教二西至教二东信号电平分布
西--东
-65-60-55-50-45-40-35-30-25
从图上看来，信号整体平稳，只是在第35组左右出现了一些衰减较大的点，另外在第53组左右出现一误差较大点。

信号分布与高斯分布误差较大，在教二门口会出现谷值。

可能是信号受教二里电子仪器影响干扰。

%-------教二东至教一东------%
figure(11)
subplot(1,2,1);
hist(tb2etotb3e)%画样本数目直方图
axis([-65,-25,0,15]);
grid on
str={'教二东至教一东';'信号电平概率分布直方图'};
title(str);
xlabel('电平值(dBmw)');
ylabel('样本数目(个)');
legend('实际样本分布');
h = get(gca,'Children');%设置颜色
set(h,'FaceColor',[.8 .8 1])
min1=min(tb2etotb3e)%最小值
max1=max(tb2etotb3e)%最大值
mean1=mean(tb2etotb3e)%均值
std1=std(tb2etotb3e)%标准差
subplot(1,2,2)
x=-65:0.5:-25.4;
y=normpdf(x,mean1,std1);%在相同均值标准差下，画正态分布图plot(x,y,'r')
axis([-65,-25,0,0.3]);
hold on
[n,m]=hist(tb2etotb3e);%在同一坐标系下，画出统计概率图
plot(m,n/81)
legend('μ，σ相同的正态分布','样本概率分布')%显示图例
grid on
text(-33,0.11,['最大值= ',num2str(max1)]);%在图中标明最值text(-33,0.09,['最小值= ',num2str(min1)]);
text(-33,0.07,['平均值= ',num2str(mean1,'%.2f\n')]); text(-33,0.05,['标准差= ',num2str(std1,'%.2f\n')]);
str={'教二东至教一东';'信号电平概率分布曲线与正态分布比较'}; title(str);
xlabel('电平值(dBmw)');
ylabel('概率p(x)');
tb2etotb3e2=[tb2etotb3e,zeros(1,81),(1:81)];%转换矩阵
tb2etotb3e2=reshape(tb2etotb3e2,81,3);
figure(12)
surf(tb2etotb3e2');%画surf图，表示统计分布
title('教二东至教一东信号电平分布');
xlabel('教二东--教一东');
axis([1,81,1,2]);
caxis([-65,-25]);
colorbar('horiz');
-60
-50-40-30051015
教二东至教一东信号电平概率分布直方图电平值(dBmw)
样本数目(
个)
实际样本分布
-60
-50-40-3000.05
0.1
0.15
0.2
0.25
0.3电平值(dBmw)
概率p (x )
教二东至教一东
信号电平概率分布曲线与正态分布比较
最大值= -32.8最小值= -54.5平均值= -43.79
标准差= 4.79
μ，σ相同的正态分布样本概率分布
10
20
30
405060
70
8011.11.21.31.41.51.61.71.81.92
教二东至教一东信号电平分布
教二东--教一东
-65-60-55-50-45-40-35-30-25
本组数据与高斯分布吻合型较好，也符合地形造成阴影衰落的特点。

在刚刚离开教二东侧时，路口比较开阔，衰落较小。

之后，由于路线处于科学会堂和主楼之间，衰落较大，达到谷值。

出了窄路后，又比较开阔，各种衰减减小，出现信号峰值。

%-------教一正门至教二正门------%
figure(11)
subplot(1,2,1);
hist(tb1gtotb2g)%画样本数目直方图
axis([-65,-25,0,20]);
grid on
str={'教一正门至教二正门';'信号电平概率分布直方图'};
title(str);
xlabel('电平值(dBmw)');
ylabel('样本数目(个)');
legend('实际样本分布');
h = get(gca,'Children');%设置颜色
set(h,'FaceColor',[.8 .8 1])
min1=min(tb1gtotb2g)%最小值
max1=max(tb1gtotb2g)%最大值
mean1=mean(tb1gtotb2g)%均值
std1=std(tb1gtotb2g)%标准差
subplot(1,2,2)
x=-65:0.5:-25.4;
y=normpdf(x,mean1,std1);%在相同均值标准差下，画正态分布图
plot(x,y,'r')
axis([-65,-25,0,0.3]);
hold on
[n,m]=hist(tb1gtotb2g);%在同一坐标系下，画出统计概率图
plot(m,n/80)
legend('μ，σ相同的正态分布','样本概率分布')%显示图例
grid on
text(-33,0.11,['最大值= ',num2str(max1)]);%在图中标明最值text(-33,0.09,['最小值= ',num2str(min1)]);
text(-33,0.07,['平均值= ',num2str(mean1,'%.2f\n')]);
text(-33,0.05,['标准差= ',num2str(std1,'%.2f\n')]);
str={'教一正门至教二正门';'信号电平概率分布曲线与正态分布比较'}; title(str);
xlabel('电平值(dBmw)');
ylabel('概率p(x)');
tb1gtotb2g2=[tb1gtotb2g,zeros(1,80),(1:80)];%转换矩阵
tb1gtotb2g2=reshape(tb1gtotb2g2,80,3);
figure(12)
surf(tb1gtotb2g2');%画surf图，表示统计分布
title('教一正门至教二正门信号电平分布');
xlabel('教一正门--教二正门');
axis([1,80,1,2]);
caxis([-65,-25]);
colorbar('horiz');
-60
-50-40-30024681012
14
1618
20
教一正门至教二正门信号电平概率分布直方图电平值(dBmw)
样本数目(个)
实际样本分布
-60
-50-40-3000.05
0.1
0.15
0.2
0.25
0.3电平值(dBmw)
概率p (x )
教一正门至教二正门
信号电平概率分布曲线与正态分布比较
最大值= -27.5最小值= -49.9平均值= -37.39
标准差= 5.91
μ，σ相同的正态分布样本概率分布
10
20
30405060
70
80
11.11.21.31.41.51.61.71.81.92
教一正门至教二正门信号电平分布
教一正门--教二正门
-65-60-55-50-45-40-35-30-25
在绕着四个教学楼走了一圈后，我们在较为空旷的主楼前广场又测了这组数据。

明显地，本组数据的信号衰减为所有组中最小，因为不存在遮挡造成的衰落。

尤其是在主楼正对的位置，图中为深红色，为整个路线中最容易最方便接受FM 信号的位置。

但是，在偏离主楼的位置信号衰减明显，概率起伏较大，与高斯分布差别较大，虽然均值最小但是标准差非常大。

六、校园无线信号场强汇总分析
1、总体样本分布与高斯拟合
subplot(3,3,1);
histfit(tb1etow)%画样本数目直方图
axis([-65,-25,0,25]);
grid on
str={'教一东至西';'信号电平概率分布直方图'};
title(str);
xlabel('电平值(dBmw)');
ylabel('样本数目(个)');
legend('实际样本分布','理想高斯分布');
subplot(3,3,2);
histfit(tb14mr)%画样本数目直方图
axis([-65,-25,0,5]);
grid on
str={'教一教四主干道';'信号电平概率分布直方图'}; title(str);
xlabel('电平值(dBmw)');
ylabel('样本数目(个)');
legend('实际样本分布','理想高斯分布');
subplot(3,3,3);
histfit(tb4etow)%画样本数目直方图
axis([-65,-25,0,25]);
grid on
str={'教四东至西';'信号电平概率分布直方图'};
title(str);
xlabel('电平值(dBmw)');
ylabel('样本数目(个)');
legend('实际样本分布','理想高斯分布');
subplot(3,3,4);
histfit(tb4wtotb3w)%画样本数目直方图
axis([-65,-25,0,25]);
grid on
str={'教四西至教三西';'信号电平概率分布直方图'}; title(str);
xlabel('电平值(dBmw)');
ylabel('样本数目(个)');
legend('实际样本分布','理想高斯分布');。