北邮通信工程场强仪实验报告

北京邮电大学
《电磁场实验》
校园内无线信号场强特性研究
实验报告
学院：信息与通信工程学院
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姓名：
学号：
班内序号:
２01６年５月20日
目录
目录 (1)
电磁场实验 (1)
校园内无线信号场强特性研究 (1)
一、实验目的 (1)
二、实验原理 (2)
1.大尺度路径损耗 (2)
2.阴影衰落 (4)
3.建筑物的穿透损耗的定义 (5)
三、实验设备 (5)
四、实验内容 (5)
五、实验步骤 (6)
1.选择测量地点和频率 (6)
2.测量 (6)
3.数据录入 (6)
4.数据处理与分析 (6)
六、实验结论 (16)
七、实验心得体会 (16)
1.杨浩田 (16)
2.蔡天炜 (16)
附录 (17)
电磁场实验
校园内无线信号场强特性研究
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
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。

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受功率之间的(d Ｂ）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：
()[]()()010log /0PL d dB PL d n d d =+(式１)
即平均接收功率为：
()[][]()()()[]()Pr 010log /0Pr 010log /0d dBm Pt dBm PL d n d d d dBm n d d =--=-
（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，d ０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：
()10lg /32.420lg 20lg p t r L P P d f ==++
其中p L 是以B d 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
G f hr ht d Lp -+--+=)lg(20)lg(20)lg(20)lg(4088离,f 是以M Ｈz 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)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 。

该模型的路径损耗公式为:
12040lg 20lg 20lg p t r L d h h =+--
单位：ﻩ 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h ｒ=1.5ｍ处理,这时的路径损耗计算公式为：116.540lg 20lg p t L d h =+-
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 。

3）Egl ｉ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:
单位： ｄ（k ｍ） ht(ｍ） h ｒ（m ） f （M Ｈｚ)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:
0 152.43(1) 15 150152.43(1) 15 15015h m h G h m MHz h h m MHz ⎧⎪∆<⎪∆⎪=-∆>⎨⎪∆⎪-∆>⎪⎩
频段频段 若将移动台的典型高度值hr=1．5ｍ，代入ＥgL ｉ模型则有:
84.540lg 20lg 20lg p t L d h f G =+-+-
4）Ｈａta －Okum ｕra 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：169.5526.2lg 13.82lg (44.9 6.55lg )lg p t t L f h h d =+-+-
开阔地：221 4.78(lg )18.33lg 40.94p p L L f f =-+-
单位: ｄ（km) h ｔ(ｍ）ｆ（MHz ）Ｌp(ｄＢ）
一般情况下,开阔地的路径损耗要比市区小.
２。

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：
σσX d d n dBm d P X dBm d P dBm d P o o r r r +-=+=)/log(10][)(][)(])[(
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：
22()2()x m f x σ--=
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()s dB σ是阴影效应的标准差。

∑∑==-=∆N i M j inside j outside i P M P N P 11)()(11
３.建筑物的穿透损耗的定义
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：
P ∆是穿透损耗，单位dB ，j P 是在室内所测得每一点的功率，单位dB V μ，共M 个点,P 是在室外所测得每一点的功率，单位dB V μ，共N 个点。

三、实验设备
DS1131场强仪、拉杆天线
四、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。

五、实验步骤
１.选择测量地点和频率
我们选择了科研楼为测量地点，围绕科研楼东西南北四个方向测得500个数据,主要是为了探究高楼对无线信号的影响即阴影衰落。

关于测量频率我们选择了频道二，伴音6４.252MHz.
2。

测量
用场强仪DS113１测量科研楼周围的开放无线信号.每隔半个波长记录一个数据,每个地点保证50个以上的测量数据。

３。

数据录入
见附录Eｘｃeｌ表格.
4。

数据处理与分析
实际测量中，由于测量路线较短，我们选择绕科研楼测量两圈，即科研楼每一侧的数据都有两组。

我们选取其中一组绘制了功率的折线图,来反映沿测量路线上功率的变化情况;将两组数据整合后绘制了功率概率分布图以及累计概率分布图，来反映功率分布的统计特性。

4。

１。

科研楼北侧（由西向东）
从柱状图我们可以看出,数据整体还是比较符合正态分布的，均值在—５9.１5dｂm.不过均值不是特别满意，这可能是因为我们的测量路线距离科研楼距离较进，而科研楼各部分高度不一样，导致阴影衰落的影响也不同,反映在测量数据上就使得数据的波动较大，这点在折线图上也能看的出来。

大部分数据集中在－60～—50ｄbm之间,信号强度一般，偶尔也会出现小于-70ｄbｍ的点。

4.2。

科研楼东侧(由北向南）
可以看出，本组数据较为稳定，除了-60ｄbｍ附近数值过多，其他均较好的拟合了正态分布。

由均值和标准差也可以看出,数据整体稳定在-58.87dbm附近.
科研楼东侧由北向南楼的高度在降低，由折线图可看出信号强度是逐渐变强的。

考虑到科研楼东侧均为较高的家属院楼，环境相对也比较稳定，信号强度也就比较稳定。

４。

3．科研楼南侧(由东向西）
科研楼南侧的环境最为复杂，这条路北侧是科研楼，南侧是老食堂，都是两座不规则的建筑。

其中老食堂里面还有一个院子，最大值—43ｄｂｍ便是在这个院子附近所得。

观察柱状图，整体符合正态分布,且数据大多集中在均值附近。

4．4．科研楼西侧（由南向北）
柱状图反映的情况并不是很好,我们认为这是由于科研楼西侧的环境变化较多引起的。

结合折线图,在开始的十个点，也就是科研楼西边道路的南侧，由于科研楼、老食堂、教工食堂的影响，信号强度较低.而在20个点附近,信号强度有所回升,此处为通向新食堂的岔路口.过了30个点之后，道路左侧是锅炉房，信号又相应的下降了一些。

整体趋势与环境相符。

而由于这条路左侧的建筑相对较低，所以均值也相对较高。

4。

５．综合分析
移动台与基站之间的距离6．４km
因此科研楼东北两侧主要受到科研楼的阴影衰落影响,也解释了西侧信号强度为什么要强于其他三侧。

经过计算，数据更接近Hａｔａ－Okumuｒａ模型。

基站发射功率为6０d ｂm,接收信号均值为—5８dbm，得到实际路径损耗为118ｄB。

Hａta-Okｕmura 模型计算得到路径损耗为103．７dB，存在一定的误差。

六、实验结论
综上分析可知，实际测得的数据基本理论分析.阴影衰落服从对数正态分布规律。

科研楼周围由于高楼和复杂环境的影响，导致整体信号强度响度偏低，个别地方甚至低于-70dbm.在距离发射基站比较近的区域,信号强度略强于较远的地方。

由近至远呈现出大尺度的衰落规律。

同时,一些小的因素也会对信号强度造成影响，例如路边的车辆、树木等等。

ﻩ整体来看，实际情况基本符合理论分析结果，但由于实际情况更为复杂，会有一些小的差别。

因此理论模型还需要根据实际情况进行相应的修正.
七、实验心得体会
１.xxｘ
本次试验，我主要负责读取数据、MＡTＬＡB编程、分析数据以及撰写部分实验报告.
读数据的时候需要注意的事项挺多的：要保持天线的方位、高度尽可能不变，还要控制每两个测量点之间的距离。

在读数过程中，电平值会不停的变化，所以需要多观察一会,得到一个相对稳定的数值.同时,测量过程中，也需要注意周围的环境、遮挡物的情况。

数据导入Ｅxcｅｌ之后，就需要用MAＴLAB计算相关的参数,绘制图表,以便之后对数据进行分析。

我通过ＭATＬAB计算了数据的均值、极值、标准差，并绘制了功率折线图、功率概率分布图以及累计概率分布图,来分别体现数据的变化趋势以及统计特性。

之后对四个测量地点分别进行了分析。

本次实验最大的收获就是实际感受了我们生活中正在使用的信号，我们通过实地测量数据、以及分析，看到了不同的环境会对信号产生怎样的影响，也观察到了哪些情况下信号的质量会相对较差，这也就是实际应用中应该避免的情况，如果无法避免,就应该通过一些手段去解决这个问题.实际中的环境千变万化，但是数据依旧符合一定的统计规律,不禁让我感到数学的神奇.为了完成这次实验，自己也查了很多资料,对移动通信中的相应知识也有了更深入的了解和认识。

２.xxｘ
本次实验，我主要负责记录实验数据、总结实验结论和撰写部分实验报告。

测量的过程的确有些枯燥，每走两步记录一个数据及周围的情况，有时遇到突然异常的数据还要两个人停下来分析一下可能的原因,在这个过程中我也更加深刻的理解了阴影衰落。

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.这次测量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,阴影衰落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，可以依据阴影衰落,在不同位置对信号进行补偿,对接收机的灵敏度进行调整等等。

数据的可视化为实验结论的得到带来了方便，分布拟合为了解磁场统计特性提供了方法。

在以后的学习中，我要继续加强数据处理和数据可视化方面的学习和实践，为将来的工作和科研夯实基础.
附录
MATＬＡB代码
ｆunｃtioｎA
tmp1=ｘlsrｅad('Ｅ:＼dａta.xlsｘ’,’A3:A62’);
％%读入数据
figｕre(1)；
subｐlｏt(1，2，1）；
hiｓtfit(ｔｍp）;
aｘis(［３0，80，０，40]）；
gｒid ｏn；
title(’功率概率分布图＇)；
xlａｂeｌ（＇功率值(—dBmw）’）；
ylaｂel（'样本数(个）'）；
leｇeｎd（'实际样本分布'，'标准正态分布曲线')；
%％画接收信号强度概率分布柱状图以及标准正态分布曲线
sｕbpｌot（1,2，2）；
［h,ｓ］=ｃｄfｐloｔ（tmp）；
ａxｉs（[30，8０，0,１］)；
hold on；
tｅxｔ（３0，0.９5,［’最大值=—’，nｕm2stｒ(ｓ。

ｍｉn）]）；％%计算最小值
ｔｅｘｔ（３0，0.85,［'最小值＝-',ｎum2sｔr(ｓ．mａx)］）;%%计算最大值
text（30，0.75,[＇均值＝-'，num2ｓtr（s。

meaｎ)］）；%%计算平均值
text(３０，0.６５，[＇标准差＝-'，num２str（s。

ｓtｄ）］）;%%计算标准差
ｔiｔle('累积概率分布’);
xlａbel(’功率值(－dＢｍw）’）;
ｙｌabｅl('累计概率'）；
％%画累计分布曲线
Ｅnｄ
ｆｕncｔion B
tｍp=xlsｒead('Ｅ：\dａta。

xlｓx','Ｋ1:L9'）
ｐlot(ｔmp）
griｄon;
title('功率折线图’）;
ylａｂｅl（＇功率值（－dBmw)')；
xlabel(’样本序号＇);
ｅnd。