基于射线跟踪的小区信号强度估计
射线跟踪技术中场强计算的改进算法
射线跟踪技术中场强计算的改进算法周晓平;谭凤杰;柳朝阳;邹澎【摘要】为减小通信基站附近场强的预测分布与运营后实际分布之间的误差,利用角度缓存区改进算法跟踪射线,提出场强精确算法.通过建立三套坐标系,并考虑通信基站天线下倾角、±45°极化、三瓣花布局等实际因素,推导场强之间的关系.结合天线方向图及波极化面的旋转,计算每条路径场强幅度及相位.对不同路径场强矢量合成,求出精确解.用该算法对两个实例进行计算,结果与实测值误差小于4dB.该算法及程序可用于电磁环境影响评价及场强预测.【期刊名称】《电波科学学报》【年(卷),期】2013(028)004【总页数】8页(P669-675,691)【关键词】射线跟踪;一致性绕射;通信基站;射线基坐标系;传播预测【作者】周晓平;谭凤杰;柳朝阳;邹澎【作者单位】郑州大学信息工程学院,河南郑州450052;郑州大学信息工程学院,河南郑州450052;郑州大学数学系,河南郑州450052;郑州大学信息工程学院,河南郑州450052【正文语种】中文【中图分类】TN011引言随着移动通信业务的迅猛发展对系统容量提出的要求越来越高，使得移动通信基站迅速遍布整个城区.位置和高度设计合理的移动通信基站，具有良好的电波覆盖和减少对频率复用区的干扰，同时对环境的污染也最小.对移动通信基站的位置和高度进行优化的方法主要有两种：一是实地测量，二是建立在电波传播理论基础上的仿真技术.实地测量是最可靠、精确的方法，但需要耗费大量的人力、物力和财力，而且必须在基站建成后才能测量，测量结果也只适用于与被测区域结构相似的地区，实用范围受限.计算机仿真技术具有适用性强、速度快、成本低、精度高等特点，可以在建站前对电波传播进行预测，指导基站选址.射线跟踪技术是常用的计算机仿真技术之一.这些年来，国内外学者提出了很多快速的、高效的算法，如并行射线跟踪算法[1-2]、改进镜像方法[3-4]、分区算法[5-6]，等等.文献[1-3，6] 对射线跟踪过程进行了改进；文献[5，8-10]分别以偶极子天线、全向天线、垂直极化天线作为发射天线，并进一步给出了计算场强的公式.随着移动通信技术的发展，当前移动通信基站的架设采用了更复杂的形式，以适应更高的通信技术要求.如实际中多采用三幅板状±45°极化的定向天线，每幅天线覆盖120°区域，并且因为带有电的或机械的下倾角使每幅天线的主辐射平面向地面方向倾斜，使基站天线的方向图呈“三瓣花”状.如果对这些实际因素都采用简化或忽略的方法，把三副天线看作架设于中心桅杆处的一副水平面均匀辐射的天线，就会忽略天线极化角、下倾角及传播过程中场强极化方向的改变.忽略不同路径传来的电波极化的不同进行场强叠加势必会带来很大的误差.本文考虑所有这些实际因素，首先采用角度缓存区改进算法[11]，跟踪到所有射线之后，通过三套坐标系来体现任意次反射、绕射、反射-绕射、绕射-反射等极化问题，并提出了具体算法，且根据该算法对不同路径传来的电波场强进行矢量合成，得到精确场解.1 射线跟踪算法射线跟踪法的基本思想是寻找发射天线发出的波传播到接收点的每条路径.本文采用改进的角度缓存区算法进行射线跟踪[11].基本思路是：对于某条传播路径，设定反射和绕射总次数为M，则第m(m=1，2，…，M)次反射点或绕射点可以看成是第m+1次反射或绕射的辐射源(即第m个辐射源)，第m-1次反射或绕射的接收点.发射天线(m=0)是第1次反射或绕射的辐射源，第M 次反射或绕射的接收点是接收天线(m=M+1).将辐射源、接收点及空间中的多面体都投影在地平面上.1) 以第m个辐射源的投影Om为坐标原点，x、y坐标轴位于地平面上，以多面体的高度方向为z轴，建立直角坐标系Om(x，y，z)，计算出辐射源辐射空间内由坐标原点指向多面体底面顶点的连线(简称为顶点斜率线)斜率角及方向向量. 2) 在xoy平面内进行遮挡判断. ①根据顶点斜率线的斜率角大小，将xoy平面分成若干个角扇区，尽量使角扇区的边界不穿过多面体，以保证角扇区内的多面体的完整性；②比较某角扇区的边界斜率角与顶点斜率线的斜率角，可以找出包含在该角扇区内的多面体；③对于某个角扇区内的某多面体，如果其斜率角最大(或最小)的顶点斜率线的方向向量与多面体底面某条边的外法线的标量积小于零，则该边所在的面及其上的棱不能被辐射源照射到，它们就是被多面体自身遮挡的面、棱，抛弃这样的面和棱，以减少相交测试次数，达到减小计算量的目的.能被照射到的面或棱成为第m+1个辐射源.3) 如果m<M，则令m=m+1，继续进行1)、2)运算，….4) 当m=M时，比较接收天线与坐标原点之间连线的斜率角与第M个辐射源辐射区域边界斜率角，判断接收点是否在此辐射空间.如果在，则运用反射定律、几何绕射定律求出该条混合路径的各次反射点或绕射点，也就是M个(等效)辐射源.5) 求出M个反射点、绕射点后，对多面体进行前后排序.对于第m与m+1次反射点或绕射点之间的射线所在的角扇区，根据区内若干个多面体顶点斜率线的斜率角之间的大小关系，及相应顶点到原点的距离，对区内多面体进行前后排序.6) 对于排列在第m与m+1次反射点或绕射点之间的多面体，按照从前往后的顺序，依次根据多面体顶点斜率线的斜率角与射线投影斜率角的大小关系，可以在xoy平面内判断不可能遮挡射线的面.然后再进行垂直面内的遮挡测试，如果垂直面内也不遮挡射线，则该射线有效.如果该路径中所有的射线均未被遮挡，则该路径有效.根据上述算法思路，可以跟踪到直射、一次反射、一次绕射，及被多个面、棱多次反射、绕射后形成的混合路径.2 场强的精确算法追踪到所有的电波传播路径之后，就可以对各路径场强进行相干合成.通常通信基站天线的三副天线呈“三瓣花”状排列，并且具有机械或电子下倾角及±45°极化角.这些实际因素会影响天线的主辐射平面.另外，波在传播过程中会产生相位滞后，场强极化方向也在不断的改变，所以要精确预测场强，必须考虑上述种种实际因素.因此需要采用三套坐标系，即建筑物坐标系、发射天线坐标系及射线基坐标系.由于三副天线架设位置、方位角、最大辐射平面、极化均不同，三副发射天线坐标系互不相同.射线基坐标系也须区分为入射线、反射线、绕射线基坐标系.三套坐标系之间具有转换关系.2.1 坐标系的建立2.1.1 建筑物坐标系第一套坐标系为建筑物坐标系.以基站天线的中心桅杆在地面上的投影为坐标原点，以建筑物的长、宽、高方向分别为x、y、z坐标轴，单位方向向量为ex、ey、ez，建立直角坐标系O(x，y，z)，如图1所示.图1 三套坐标系2.1.2 发射天线坐标系第二套坐标系为发射天线坐标系，包括两种：三副发射天线的三个直角坐标系Oj(xj，yj，zj)(j=1，2，3)和三个与其对应的球坐标系Oj(rj，θj，φj). 图1示出第j副发射天线坐标系，以该副发射天线的中心点为坐标原点，以+45°极化天线的轴为zj轴，以发射天线最大辐射方向为xj轴，方向向量分别为ezj、exj，eyj=ezj×exj，沿eyj方向为yj轴.2.1.3 射线基坐标系第三套坐标系为射线基坐标系，包括反射、绕射基坐标系.1) 第n次反射基坐标系：如图1所示，反射面的法向为以入射波传播方向为轴，以入射面法线方向为轴，即入射面内满足为轴，建立三维入射射线基坐标系以反射波传播方向为轴，轴满足关系轴满足关系建立三维反射射线基坐标系2) 第m次绕射基坐标系：如图1所示，绕射棱方向为以入射波传播方向为轴，以入射面法线方向为轴，即入射面内满足为轴，建立三维入射射线基坐标系以绕射波传播方向为轴，以绕射面法线方向为轴，即绕射面内满足为轴，建立三维绕射射线基坐标系由于电磁波经过建筑物外表面或地面反射、建筑物棱绕射后传播方向及极化方向都会发生改变，所以射线基坐标系有很多，但是，都是在射线跟踪中确定的向量，故均为已知向量，都可以被统一到发射天线直角坐标系中.2.2 不同坐标系里电场之间的变换2.2.1 发射天线直角坐标系与球坐标中场强之间的转换发射天线一般为振子型，辐射球面波，辐射场一般可以表示在球坐标系内，根据直角坐标系Oj(xj，yj，zj)与球坐标系Oj(rj，θj，φj)的变换关系，可以将观察点Q处的辐射电场表示在发射天线直角坐标系里.2.2.2 发射天线直角坐标系与射线基坐标系中场强之间的变换当电波传播遇到地面、建筑物墙面时，会发生反射，遇到两个墙面交界形成的棱时，会发生绕射，波的传播方向发生了改变，此时采用射线基坐标系研究问题比较方便.在射线基坐标系(es，eα，eβ)里，场强可以表示为E=Eαeα+Eβeβ.(1)在发射天线直角坐标系中，场强可以表示为E=Exjexj+Eyjeyj+Ezjezj.(2)令式(1)与式(2)相等，然后等式两边分别做×eβ·es、×eα·es运算，得(3)根据式(3)，可以实现发射天线直角坐标系到射线基坐标系里场之间的变换.根据2.1，在发射天线直角坐标系里,有(4)将式(4)代入式(1)求得E= (Eααx+Eββx)exj+(Eααy+Eββy)eyj+(Eααz+Eββz)ezj.(5)根据式(5)，可以实现射线基坐标系到发射天线直角坐标系里场之间的变换.2.3.3 发射天线直角坐标系与建筑物坐标系中的场强转换根据发射天线的极化方向角θ1、下倾角θ2、架设方位角θ3，可推导出建筑物坐标系与发射天线直角坐标系之间的关系矩阵为(6)则建筑物坐标系中的场(Ex，Ey，Ez)与发射天线直角坐标系中的场[ExjEyjEzj]的关系为[Ex Ey Ez]=[Exj Eyj Ezj]·A-1.(7)2.3 射线基坐标系中的场强2.3.1 射线基坐标系中的反射场强如图1所示，设第n次是反射，在反射的入射射线基坐标系里，假设反射点Qn 处入射波末场为则在反射射线基坐标系里Q点反射波末场为exp(jks2) .(8)式中:s1表示点Qn-1(发射点或上次反射点、绕射点)到点Qn的距离; s2表示Qn 到Q的距离; Rαα和Rββ分别为第n次反射的垂直极化波和平行极化波的反射系数，参阅文献[12].2.3.2 射线基坐标系中的绕射场强如图1所示，设第m次是绕射，在绕射的入射射线基坐标系里绕射点Qm处的入射波末场为在绕射射线基坐标系里Q点绕射波末场为.(9)式中: s1表示Qm-1到点Qm的距离; s2表示Qm到Q的距离；Dαα表示极化方向与入射面正交的电场分量的绕射系数；Dββ表示极化方向与入射面平行的电场分量的绕射系数，参阅文献[13-14].3 单条传播路径场强算法3.1 发射天线辐射场强在发射天线的球面坐标系中，可以推出振子型发射天线在远区某观察点Q(r，θ，φ)处产生的电场E(Q)为(10)式中:Pin为发射天线输入功率,W; G为发射天线增益系数dBi; F(θ，φ)为发射天线方向函数，由生产厂家提供实测数据；s1为发射天线到观察点Q之间的距离.利用坐标变换将E(Q)变换到发射天线直角坐标系中，用Ei(Q)表示.3.2 第一次反射或绕射时入射末场强此时3.1中的观察点Q就是反射点或绕射点Q1. 把Ei(Q)代入式(3)中，将其表示在反射的入射线基坐标系或绕射的入射线基坐标系里，成为一次反射的入射末场或一次绕射的入射末场，用表示.3.3 接收场强算法假设一条传播路径L经过M次反射、绕射，最终传播到达接收天线.Q0代表发射天线T，Qm(m=1，…,M)是反射点或绕射点，QM+1代表接收天线R.则计算场强时,第一步：辐射源Qm-1(可以是反射点、绕射点或发射天线T)在发射天线直角坐标系中产生的场强为Em-1(Qm)，Qm可以是反射点或绕射点.第二步：1) 如果第m次是反射，Qm是反射点，则将Em-1(Qm)代入式(3)将其变换到第m次反射的入射线基坐标系中，成为第m次反射的入射末场将代入式(8)求出第m次反射线基坐标系中反射末场，并根据式(5)将它变换到发射天线直角坐标系中，用表示.2) 如果第m次是绕射，则根据式(3)将Em-1(Qm)变换到第m次绕射的入射线基坐标系中，就是第m次绕射的入射末场将代入式(9)求出第m次绕射线基坐标系中绕射末场，并根据式(5)将它变换到发射天线直角坐标系中，用表示.第三步：如果m≤M-1，将用Em(Qm+1)表示，Qm+1是反射点或绕射点，则令m=m+1，继续进行第一步、第二步运算，….第四步：如果m=M，则QM+1是接收天线R，根据式(7)将或变换到建筑物直角坐标系中，就是接收场强4 接收场强合成基站周围的很多建筑物都会对电波产生反射、绕射，所以到达接收天线R处的电波路径有若干条，接收场强是所有这些路径传播的电波场强的矢量叠加.4.1 直达波场强从发射天线直接传播到达接收天线的波为直达波.此时观察点Q为接收天线R，将Ei(Q)代入式(7)变换为建筑物直角坐标系中的直达波场强Ei(R).4.2 一次反射或一次绕射场强假设有若干条一次反射路径、一次绕射路径，对于每一条传播路径L，M=1，按照3.3算法，求出其接收场强然后对所有一次反射、绕射路径场强进行矢量叠加，求出合场强，用E1(R)表示.4.3 两次反射、绕射传播路径场强计算假设有若干条反射-反射、绕射-绕射、反射-绕射、绕射-反射传播路径.对于每一条传播路径L，M=2，按照3.3算法求出接收场强然后对这些路径接收场强进行矢量叠加，求出合场强，用E2(R)表示.4.4 三次以上反射、绕射传播路径场强计算M≥3，包括若干条多次反射、多次绕射、多次反射绕射混合的传播路径，用与4.2类似的算法，求出它们的合场强.4.5 总场强将所有路径的场强在建筑物直角坐标系里进行矢量叠加，求出总场强，即E= 20lgEi(R)+E1(R)+.(11)5 计算实例及结果分析为了验证算法的正确性，以两个移动通信基站为例，采用matlab编制程序，对其周围的小区场强分布进行计算.本文假设传播环境为平坦地，地面的等效电参数为εr=5，σ=0.002 S/m，建筑物的表面是光滑平面，等效电参数为εr=4.5，σ=0.025 S/m.测量仪器选为SRM3000.5.1 算例1——郑州大学南校区19号楼顶移动通信基站(GSM1800)小区环境、基站天线示意图如图2所示.该图根据真实尺寸由matlab绘制.建筑物1、4为12面体，2、3、5为6面体.图2 算例1——小区环境、基站天线示意图该基站的三副发射天线为±45°极化，架高28 m，下倾角为8°，增益为18 dB，发射功率为20 W，第一副正西，第二副东偏北60°，第三副东偏南60°，三副天线到中心桅杆的距离均为35 cm，接收点高1.63 m，测试频率为1 835 MHz.中心桅杆在地面上的投影为坐标原点.在建筑物1和建筑物4之间的广场选若干个测试点，进行测量与计算.选4个测试点的计算值与测量值进行比较，如表1所示.表1 计算值与测量值的比较 dB测试点位置/m直射波计算值直射波+一次反射、绕射计算值直射波+一、二次反射、绕射计算值真实架设方式下测量值(24.37,-85.25)96.2007111.7301112.0978115.9315(15.37,-85.25)100.4597106.4079109.6668113.4383(6.37,-85.25)94.8116111.6263111.8401114.5052(-1.63,-85.25)96.3009110.1280112.9315115.93565.2 算例2——郑州大学新校区22号楼顶移动通信基站(GSM1800)该基站的三副发射天线为±45°极化，架高35.1 m，下倾角为6°，增益为18 dB，发射功率为20 W，第一副北偏东58°，到中心桅杆的距离为140 cm，第二副北偏西58°，到中心桅杆的距离为145 cm，第三副南偏东71°，到中心桅杆的距离为148 cm，接收点高1.6 m，测试频率为1 839 MHz.小区环境、基站天线示意图如图3所示.该图根据真实尺寸由matlab绘制.建筑物均为长方体.在建筑物1和建筑物3之间的道路上选若干个测试点，在建筑物1和建筑物5之间的道路上选若干个测试点，进行测量与计算.选其中的3个测试点的计算值与测量值进行比较，如表2所示.图3 算例2——小区环境、基站天线示意图表2 计算值与测量值的比较 (dB)测试点位置/m0°极化,0°下倾计算值0°极化,6°下倾计算值45°极化,0°下倾计算值45°极化,6°下倾计算值真实架设方式下测量值(-40.07,-18.74)95.726898.9879121.8416116.4725115.0256(-45.97,-18.74)96.998499.9936115.5849111.2886109.5424(-55.87,-18.74)98.3459104.7033106.6132110.6727113.69695.3 结果分析从表1可以看出：如果只考虑直射波，计算值与测量值之间的误差超过13 dB；只考虑直射波、一次反射(包括地面反射)和绕射时误差在2.8～8 dB；考虑直射波、一次反射(包括地面反射)和绕射、二次反射和绕射后误差在2～3.8 dB以内，满足工程上的精度要求.由表2可以看出：当既不考虑天线的下倾角也不考虑天线的±45°极化时，计算值与测量值误差超过12 dB；仅仅不考虑±45°极化时误差超过8.5 dB；当仅不考虑基站天线的下倾角时，误差超过了6 dB；同时考虑天线的下倾角和±45°极化时，误差低于4 dB.由此可见，是否计及基站天线的实际架设方式对预测模型的预测精度有很大的影响.6 结论本文对射线跟踪法的角度缓存区算法提出了一些改进，并对两个正在运营中的移动通信基站环境进行了场强预测.通过与实测结果进行比较，结果比较吻合.由此表明: 考虑移动通信基站天线具有三副天线呈三瓣花状的架设方式、每副天线带有下倾角、±45°极化角、波在传播过程中极化面的旋转等实际因素进行射线跟踪，可以准确地找到从基站天线到接收机之间所有的传播路径；考虑这些实际因素进行场强合成所得到的场强精度很高.如果将基站天线等效成一副发射天线，那么计算场强时，将无法计及下倾角、±45°极化角等实际因素，势必给场强预测带来较大误差.本文的改进算法，减少了相交测试次数，提高了路径寻找的效率，并且除了要求是非圆形、平顶建筑物之外，没有特别假定，所以通用性较好，能用于计算各种形状的建筑物和街道所组成的复杂传播环境.基于该算法所编制的程序可用于电磁环境影响评价及场强预测.参考文献[1] 王利东，李朝奎，陶建军，等.基于.NET Remoting的射线跟踪并行计算模型[J].计算机应用，2011，31(10)：2603-2605．WANG Lidong，LI Chaokui，TAO Jianjun，et al. 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基于射线追踪仿真模型的5G室分精细化设计
基于射线追踪仿真模型的5G室分精细化设计摘要：本文分析了当前5G室内覆盖方案设计存在的问题，引入了射线追踪模型及模型优化仿真方法，并根据现网工程实测结果对模型参数进行了验证；最后通过基于仿真的案例数据证明了当前典型5G室分设计确实存在冗余，以及精细化设计可带来的降本增效成果。
关键词： 5G，室内覆盖，辅助设计，3D仿真，射线追踪0引言随着移动通信尤其是5G网络的持续高速发展，室内无线信号覆盖变得越来越重要，一个极其显著的特征就是发生在室内的流量占比越来越高。
因此，尽快将更多的楼宇纳入移动通信的网络覆盖下是行业从业者们的共识。
但现代建筑室内隔断多、结构复杂，由于5G频段较以往通信系统更高，空间传播损耗、介质穿透损耗、反射绕射损耗更大，与4G系统同点位布置时整体链路损耗明显更大。
为克服上述因素带来的影响，对于5G室内分布系统往往要求更高的天线出口功率、更大的天线密度，导致5G室分建设投资显著高于原有4G室分。
在国家倡导、运营商网络提速降费的大背景下，如何以较低成本达成覆盖目标、提升投资效益，是需要重点关注解决的问题。
射线追踪算法是基于几何光学与几何一致性绕射理论为基础的电磁场场强预测算法，近年来，由于计算机处理能力的长足进步、算法本身的不断优化演进以及AI技术的成功应用，使得射线追踪算法对室内环境下电磁波传播的精确预测逐步实用化。
本文使用基于射线追踪算法的工具开展模型验证、室分精细化设计优化，以期实现降本增效。
1当前5G室内覆盖方案设计存在的问题1.1室内覆盖方案设计存在问题在室内覆盖系统的建设流程中，设计方案直接决定楼宇覆盖效果及造价。
目前，行业主流设计方法是依靠设计人员的经验，根据基本设计原则，人工开展设计工作。
其主要流程为：根据建筑图纸进行现场勘测、既有网络摸查；完成平层点位确定、主设备排布，完成水平及垂直路由设计。
其中，影响最终造价的核心因素为平层点位确定，直接影响无源分布系统物料用量和工价、或有源分布系统头端点位布放数量。
基于射线跟踪模型的室外微小区电波传播预测研究的开题报告
基于射线跟踪模型的室外微小区电波传播预测研究的开题报告一、研究背景随着移动通信技术的发展，越来越多的人需要在室外进行通信，尤其在城市等高楼林立，遮蔽物较多、反射、折射和衍射较为复杂的环境中，室外微小区的电波传播问题变得越来越重要。
为了确保通信质量和用户体验，需要对室外微小区电波传播进行预测和优化。
目前，基于射线跟踪模型的室外微小区电波传播预测已经成为一种流行的方法。
这种方法可以考虑室外环境的复杂性，真实模拟电波传播路径，并得到准确的预测结果。
因此，该方法在实际应用中得到了广泛的应用和研究。
二、研究内容本研究旨在基于射线跟踪模型对室外微小区电波传播进行预测，具体研究内容包括：1.建立室外微小区电波传播预测模型。
该模型将考虑电波在室外环境中的反射、折射和衍射等因素，并设置合适的参数和条件，以实现准确的预测效果。
2.收集实际场景数据。
通过实测数据采集、野外测试等方式收集室外微小区电波传播的实际场景数据，为模型的建立提供实验数据。
3.进行模型验证。
基于实际场景数据，对建立的模型进行验证，比较模型预测结果与实际测量结果的精确性，评估模型的可靠性。
4.优化模型预测效果。
通过对模型参数的调整和优化，提高模型预测效果，使预测结果更加准确和可靠。
三、研究意义和价值本研究具有以下意义和价值：1.可以提供更加准确的室外微小区电波传播预测方法，为移动通信网络的规划和优化提供参考。
2.可以加深对室外微小区电波传播规律的理解，推动电波传播理论的发展。
3.可以为其他有关领域的研究提供参考，如城市规划、电波干扰解决等领域。
四、研究方法本研究采用实验研究法和计算机数值模拟方法相结合的研究方法。
具体研究流程如下：1.收集实际场景数据，包括电波发射源和接收源的位置，地形地貌信息等。
2.建立室外微小区电波传播的射线跟踪模型，考虑电波在室外环境中的传播规律和影响因素。
3.利用计算机模拟软件进行模拟仿真，得到模型预测结果，并进行评估。
4.通过对模型参数的调整和优化，提高模型预测效果。
基于射线追踪法的5G_室内无线网络规划与优化研究
Telecom Power Technology通信网络技术 2023年9月25日第40卷第18期169 Telecom Power TechnologySep. 25, 2023, Vol.40 No.18杨云明：基于射线追踪法的 5G 室内无线网络规划与优化研究墙损耗；P Lin 为室内路径损耗。
1.3 射线追踪法射线追踪法是一种常用的室内无线网络规划和优化方法。
它基于电磁波的射线传播原理，通过模拟射线与环境中的物体相交和反射过程，估计信号在室内环境中的传播路径和衰减情况[2]。
射线追踪法原理如图1所示。
PRS地平面馈线缝隙贴片α图1 射线追踪法原理射线追踪法将室内环境划分为若干个小的三维区域，并在区域中投射射线，以模拟信号的传播，辨认由发射端到接收端的所有射线路径、与射线发生交互的面或者棱的电磁性质。
2 基于射线追踪法的无线网络规划与优化2.1 无线网络规划中的优化参数2.1.1 路径损耗在无线网络规划中，路径损耗是一个重要参数，用于描述无线信号在传输过程中由于传播距离增加而导致的信号衰减情况。
路径损耗的准确建模可以帮助评估信号的覆盖范围、接收功率、干扰以及容量等关键性能指标。
路径损耗真值的常用定义式为 L Path =P T - P R + G T,Max + G R,Max - L S（2）式中：G T,Max 和G R,Max 分别为发射天线和接收天线的最大增益；L S 为系统中其他损耗的总和；P R 和P T 分别为接收功率和发射功率。
仿真中，通过接收到的每条射线路径的复电场相干叠加得到接收端信号。
P R 为射线路径功率的总和，公式为 PR i 1N i P P ==∑（3）式中：N P 为总的射线路径数；P i 为第i 条路径的时间平均功率，可通过电场振幅进行计算。
2.1.2 时延扩展时延扩展是无线网络规划与优化中的另一个重要参数，描述信号传输过程中的时延增加情况。
时延扩展是信号传播的距离增加、信号经过的路径数量增加或信号受到干扰等因素引起的[3]。
基于射线追踪法的卫星通信MIMO信道特性研究
基于射线追踪法的卫星通信MIMO信道特性研究作者：李云龙,高晓锋来源：《现代电子技术》2010年第13期摘要:卫星信道的研究一直是卫星通信系统的难点,传统上的研究方法都有很明显的缺陷。
将来,卫星移动通信系统会使用MIMO分集技术,这更增加了卫星通信系统研究的难度。
而近年来,随着射线追踪法的发展,运用射线追踪法研究卫星通信信道成为现实,具有很多优势。
运用射线追踪法,建立了城市环境下卫星移动通信MIMO信道的射线追踪模型,对其空间分集和极化分集性能进行了模型仿真性研究。
结果表明,MIMO信道的射线追踪技术能有效提高信道容量。
关键词: 卫星通信; 多输入多输出; 射线追踪; 模型仿真中图分类号文献标识码:A文章编号:1004-373X(2010)13-0076-03Characteristics of Satellite Communication MIMO Channel Model Based on Ray-tracingLI Yun-long, GAO Xiao-feng(Modern Education Technology and Information Center, Henan University of Science and Technology, Luoyang 471003, China)Abstract:It is difficult to research the channel of satellite communication, and the traditional method has obvious defects. In the future, the MIMO diversity technology will be used in satellite communication system, what will add the difficulty of the research on satellite communication system. Recently, the research on satellite communication channel by using the ray-tracing with its development is realized. The satellite communication MIMO channel model based on ray-tracing techniques in urban environments was setup, the performances of spatial diversity and polarization diversity were simulated and analyzed. The results show that satellite communication MIMO channel model based on ray-tracing technique can improve the channel capacity efficiently.Keywords:satellite communication; MIMO; ray-tracing; model simulation0 引言卫星通信系统的可靠性很大程度上取决于电波传播因素,卫星至移动终端的通信链路工作在较窄的信号范围内,地形和树木的遮蔽衰减以及由反射信号引起的多径衰落都会大大降低通信质量,甚至造成通信中断。
基于3D建模和射线跟踪算法的5G室内深度覆盖预测方法研究
透视Hot-Point PerspectiveI G I T C W 热点140DIGITCW2020.12引言：在进行5G 室内深度覆盖预测的过程中，将其与射线跟踪算法，以及建筑物3D 建模进行有机的融合，是有效的提升5G 室内深度覆盖的重要途径之一。
在应用的过程中，能够高效快速的实现对5G 室内覆盖的计划，进行合理性以及经济收益方面的分析和研究，有效的避免一些不合理的规范方案，在实施后对建设工程的日后维护，造成较大的成本投入。
1 研究意义现阶段我国信息技术高速的发展当中，并且伴随着5G 商用的不断发展和建设，使得5G 技术已经影响到人们在生活和生产当中的诸多环节当中。
其中一些在应用的过程中，不仅仅应用与一些固定的环境当中，同时也能够应用于一些高移动的场景当中，但是市场当中主要将其运用到一些室内网络方面的建设当中。
因此，在未来5G 网络的建设和普及过程中，对于其室内深度覆盖方面的研究，成为发展的重要方向。
但是由于在5G 网络搭建的过程中，采用的是基于2.6GHz 以上的频段，使得在无线系统发射信号的过程中，一旦需要进行建筑物的穿透，就会造成严重的信号损失，不利于高效率的进行信号传播。
因此，针对这种信号损失问题，就需要在进行5G 网络建设的过程中，采用了较为复杂以及多样化的建设方式，因此就对其室内环境的覆盖预测，有着较高的难度系数。
在过去的预测工作当中，仅仅依靠工作人员的工作经验，进行覆盖程度的估算。
但是在现阶段的5G 网络构建过程中，由于其复杂程度以及多样性的特征，使得无法再依靠工作人员，对其覆盖情况进行准确的预测。
因此就需要采用多径建模的射线跟踪模型的方式，以此建立出更加科学合理的信号传播预测模型，进而有效的指导5G 网络的建设和规划工作。
2 基于3D 建模和射线跟踪算法的5G 室内深度覆盖预测2.1 5G 室内分层切片覆盖预测在采用射线跟踪技术的过程中，可以有效的对电波的传播情况进行预测。
基于3D建模和射线跟踪算法的5G室内深度覆盖预测方法
基于3D 建模和射线跟踪算法的5G 室内深度覆盖预测方法马敏，李威（中国移动通信集团设计院有限公司陕西分公司，西安 710065）摘 要 5G室内覆盖方案的复杂性和多样化使得5G室内覆盖效果难以预测，本文提出5G室内深度覆盖预测方法，将射线跟踪算法与建筑物3D建模相结合，为5G室内深度覆盖的精确预测提供一种科学和高效的方法。
本预测方法可以快速、准确判断5G室内覆盖方案的合理性和经济性，同时也降低了因覆盖方案不合理导致的后期建设维护成本。
关键词 5G室内深度覆盖；3D建模；射线跟踪；覆盖预测中图分类号 TN929.5 文献标识码 A 文章编号 1008-5599（2020）05-0072-05收稿日期：2019-12-31随着5G 商用步伐的不断推进，5G 将渗透到人们的生活、工作和休闲等各个领域，其典型应用场景除少数高移动场景外，主要为室内网络需求。
室内深度覆盖将是运营商未来5G 建设关注的重点内容。
由于5G 网络采用2.6 GHz 及以上频段，无线系统的建筑穿透损耗更为严重，为了提升室内覆盖能力，5G 室内覆盖方案将更加复杂和多样化，这使得5G 室内覆盖效果难以预测，仅凭网络规划人员的现场经验和传统的传播模型进行覆盖方案的评估，已完全不能满足5G 室内覆盖效果精确预测的需要，而具备多径建模的射线跟踪模型是一种更加准确的传播预测模型，将在5G 无线网络规划中起到重要的作用。
针对以上室内深度覆盖预测问题，本文提出了基于建筑物3D 建模和射线跟踪算法进行室内深度覆盖的预测方法，该预测方法能够对5G 室内深度覆盖效果进行精确预测和评估，可以快速、准确判断覆盖方案的合理性和经济性，同时也降低了因覆盖方案不合理导致的后期建设维护成本。
1 3D 建模和射线跟踪算法相结合应用于5G 室内深度覆盖预测1.1 5G 室内分层切片覆盖预测方法总体思路射线跟踪是进行电波传播预测的有效方法，其基本思想是将发射点视为点源，点源发射的电磁波作为向各个方向传播的射线，对每条射线进行跟踪，在遇到阻碍物时按反射、透射和绕射来进行场强计算，在接收点将到达该点的各条射线合并，从而实现传播预测。
基于射线跟踪传播模型的仿真在城区LTE网络规划中的应用研究
基于射线跟踪传播模型的仿真在城区LTE 网络规划中的应用研究作者：贾全刘诗虎来源：《中国新通信》2014年第18期【摘要】在密集城区LTE网络规划中，通用的传播模型和传统的仿真手段难以对网络覆盖和干扰情况做出精准预测，造成站点开通后实测的覆盖效果达不到规划目标值，影响了LTE 建设进度和网络覆盖效果。
通过在规划仿真过程中采用ATOLL的CROSSWAVE射线跟踪传播模型代替通SPM传播模型，能较好的模拟单个站点周边传播环境，有效提升站址规划的准确性。
【关键词】 atoll 精确仿真射线跟踪Abstract： In dense urban LTE network planning， universal propagation model and traditional simulation methods is difficult to make accurate forecasts of network coverage and interference，causing effects observed after the site opened up covering less than planned target， affecting the construction of LTE schedule and network coverage. ATOLL by CROSSWAVE propagation model using simulation in the planning process instead of generic SPM propagation model， capable of simulating the propagation environment surrounding a single site， effectively improve the accuracy of station site planning.一、引言在密集城区LTE网络规划中，由于区域内无线传播环境的复杂性，通用的传播模型和传统的仿真手段难以对网络覆盖和干扰情况做出精准预测，很有可能造成站点开通后实测的覆盖效果达不到规划目标值，需要后期进行大规模的优化和改造，极大影响了LTE建设进度和网络覆盖效果。
基于三维射线跟踪的城市微小区电波传播预测算法
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使传 统的统计方法失效 ， 需要有效 的 、 精确 的方法来研究微小 区的信道特性 ． 这方面 的研究很多 比较流 行 的方 法是射 线跟踪法 结合 几何光学理论（ ｏ）几何绕 射理 论／ ｃ 、 一致绕射 理论 Ｇ Ｄ Ｕ ＇ Ｔ／ Ｉ Ｄ 也有用不变性测试方 程法 （ ） 和 ＦＹＤ 来 进行 分析 ． 枷Ⅱ … ＩＩ ［ 但 是， 册 方法的计算量太大， Ｍ １ 而 Ｅ 方法 的计算量虽然较小 ， 但 目前只用于二维 的预测计算 ． 且 ， 并 这两种方法都偏重于计 算微 小 区内各点的场强 及路径损 耗 ， 于微 小区 电磁 波传播 对 的信道特性缺乏具体的描述 ． 同模 拟信号系统 相 比， 数字信号 系统对信道 的要求更高 ． 因此 ． 要使预测结果能用于分析微小 区移动通信 系统 ， 如分析其误码 率 ， 例 就要求预测结果能用 于 对其信道进行较全面的分析 ． 常， 通 城市微小区 的信道响应 可 用公式 （） １表示 、
室内外场景下基于射线跟踪算法的无线信道预测研究
室内外场景下基于射线跟踪算法的无线信道预测研究室内外场景下基于射线跟踪算法的无线信道预测研究引言：无线信道预测在无线通信系统的设计和优化中具有重要的作用。
为了提高通信系统的性能和可靠性，在复杂的室内外环境中对无线信道进行准确预测非常关键。
射线跟踪算法是一种被广泛应用于无线信道预测中的方法，可以模拟无线信号在不同环境中的传播和衰落情况。
本文将结合室内外场景，探讨基于射线跟踪算法的无线信道预测研究。
一、射线跟踪算法简介射线跟踪算法是一种基于几何光学理论的无线信道预测方法。
它通过模拟无线信号在环境中的传播和衰落过程，以预测无线信道的性能。
射线跟踪算法的基本原理是从发射天线经不同物体的反射、衍射和绕射等路径，到达接收天线，通过计算各路径的功率、相位等参数，最终得到信道特性的预测结果。
二、室内场景下的射线跟踪算法在室内环境中，射线跟踪算法通常需要考虑墙壁、天花板、地板等物体的反射和衰落情况。
算法首先建立场景的几何模型，包括各物体的位置、几何形状等信息。
然后，通过射线与物体的相交计算，确定主要的传播路径。
对于反射路径，算法考虑了物体的材料特性和表面形状，计算反射系数和衰落等因素。
对于衍射和绕射路径，算法采用了复杂的数学模型进行计算。
最后，通过对所有路径的综合计算，得到室内场景中无线信道的预测结果。
三、室外场景下的射线跟踪算法在室外环境中，射线跟踪算法需要考虑到更复杂的因素，例如建筑物的高度和密度、植被、地形等。
算法首先建立场景的三维模型，包括建筑物、树木等物体的几何形状和位置等。
通过对场景进行分割和建模，确定射线的传播路径。
在考虑了环境因素后，算法计算路径上的反射、散射、衰落等参数，并综合考虑多径传播和干扰等因素。
最后，通过对所有路径进行求和，得到室外场景中无线信道的预测结果。
四、射线跟踪算法的应用和挑战射线跟踪算法在无线信道预测中得到了广泛的应用。
它能够提供准确的信道预测结果，为无线通信系统的设计和优化提供了重要的依据。
基于动态分区的射线跟踪加速方法
基于动态分区的射线跟踪加速方法袁正午;黎意超;李林;沐维【摘要】射线跟踪模型在3G网络规划中存在计算效率低的问题.分析了当前各种加速方法的不足,提出一种基于动态分区的射线跟踪加速方法.该方法根据城市微小区的建筑物分布情况,动态地划分小区,大大减少了射线与建筑物求交点次数,同时解决了静态分区在复杂建筑物环境下由于分区不均匀导致射线跟踪加速效果差的问题.仿真表明,在相同预测精度下,与静态分区加速方法相比,该方法具有计算效率高的优点.【期刊名称】《计算机工程与应用》【年(卷),期】2010(046)027【总页数】3页(P77-79)【关键词】动态分区;3G;射线跟踪;加速算法【作者】袁正午;黎意超;李林;沐维【作者单位】重庆邮电大学计算机科学与技术学院,中韩合作GIS研究所,重庆,400065;重庆邮电大学计算机科学与技术学院,中韩合作GIS研究所,重庆,400065;重庆邮电大学计算机科学与技术学院,中韩合作GIS研究所,重庆,400065;重庆邮电大学计算机科学与技术学院,中韩合作GIS研究所,重庆,400065【正文语种】中文【中图分类】TN9151 概述3G网络对高速数据业务的支持，客观上要求3G基站的覆盖范围较小。
精确预测无线电波传播路径的损耗特性，是研究3G微蜂窝移动通信系统性能的前提。
电波传播预测模型分为两种：经验性模型和确定性模型。
经验性模型是建立在大量的实测加上修正因子得到的统计方法，如Egli模型和Okumura-Hata模型，适用于宏蜂窝环境下，对于微蜂窝环境（如密集城区）存在很大的预测误差，不能满足3G 网络的要求。
确定性模型是通过对电波的理论分析和研究得到的确定模型，如射线跟踪模型。
射线跟踪模型充分考虑建筑物的电磁特性对电波传播的影响，模拟无线电波传播，很好地满足越来越精细的网络规划需要[1]。
传统的射线跟踪方法（Ray Tracing）能够适应复杂环境的电波预测，但计算量巨大。
室外微蜂窝毫米波信道测试与射线追踪建模技术
理论研究与应用实践电力信息与通信技术2020年第18卷第8期38基金项目：国家电网有限公司总部科技项目资助“基于配用电电力物联网典型场景的5G 通信关键技术应用研究”（5700-201999539A-0-0-00）。
中图分类号：TN915.853 文献标志码：A 文章编号：2095-641X(2020)08-038-09 DOI：10.16543/j.2095-641x.electric.power.ict.2020.08.005著录格式：何继勇, 富子豪, 赵雄文, 等. 室外微蜂窝毫米波信道测试与射线追踪建模技术[J]. 电力信息与通信技术, 2020, 18(8): 38-46.室外微蜂窝毫米波信道测试与射线追踪建模技术何继勇1，富子豪1，赵雄文1，耿绥燕1，周振宇1，张磊2（1.华北电力大学 新能源电力系统国家重点实验室，北京 102206；2.国网山东省电力公司电力科学研究院，山东 济南 250003）摘要：无线信道模型是建设无线通信系统的基础，基于射线追踪的信道建模方法具有环境匹配度高、预测性能好的特点，常被用于信道链路级仿真中。
文章基于39 GHz 室外微蜂窝场景下的信道实测数据，利用射线追踪方法对实测信道进行建模和仿真，并提出一种针对块状建筑物绕射路径的搜索方法。
仿真结果表明：在视距、非视距场景下，射线追踪模型得到的信道多径参数（多径幅值、时延、角度）及路径损耗均与实测较为匹配。
在此基础上利用该模型进行室外微蜂窝场景的接收信号场强预测，所得结果能够适用于后续系统级仿真及毫米波通信系统建设。
关键词：毫米波；射线追踪；信道参数；场强预测Abstract: The wireless channel modeling is the foundation of wireless communication system construction, while the channel modeling method based on ray tracing (RT) has the characteristics of high environmental matching and good prediction performance, which is usually utilized in link-level simulation of wireless communication system. Based on the channel data measured in an outdoor microcell scenario at 39 GHz, the RT based channel model is established, and subsequently the measured scenario is simulated by the RT model. Moreover, a search method for diffraction path of block buildings is proposed in this work. The results show that the multipath parameters (amplitude, delay, angle) and path loss simulated by the RT model agree well with the measured ones in both line-of-sight and non-line-of-sight scenarios. On this basis, the receive field strength map of the outdoor microcell scenario is predicted by the RT model. The model and results are valuable for subsequent system-level simulation and the construction of millimeter-wave communication system.Key words: millimeter wave; ray tracing; channel parameters; field strength predictionChannel Measurement and Ray Tracing Technique foran Outdoor Microcell at Millimeter Wave BandHE Jiyong 1, FU Zihao 1, ZHAO Xiongwen 1, GENG Suiyan 1, ZHOU Zhenyu 1, ZHANG Lei 2(1. State Key Laboratory of Alternate Electrical Power System with Renewable Energy Sources,North China Electric Power University, Beijing 102206, China;2. State Grid Shandong Electric Power Research Institute, Jinan 250003, China)0 引言毫米波（Millimeter Wave ）无线信道模型和其电磁传输特性是近年来第五代移动通信系统（5G ）中的热门研究话题[1]。
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基于射线跟踪的小区信号强度估计
近年来，射线跟踪技术在无线通信领域中得到了广泛的应用。
基于射线跟踪技术的小区信号强度估计被认为是一种高精度的信号预测方法，它可以在实际场景中精确地模拟信号传播的过程，帮助解决无线通信中的各种问题。
基于射线跟踪技术的小区信号强度估计方法，是通过对射线传播路径进行建模和仿真，以预测信号在不同环境下的衰减和传播情况，从而确定网络设备的位置和最佳布局。
该方法主要分为以下四个步骤：
第一步，建立场景模型。
在该步骤中，需要对要估计信号强度的小区场景进行建模，包括场景中的建筑物、地形、树木、车辆等。
建立好场景之后，需要将其转换为三维坐标系，以便后续的射线跟踪仿真。
第二步，进行射线跟踪。
在该步骤中，需要对场景中的每个起始点和目标点进行射线跟踪，以计算每条射线的路径和距离，并根据给定的传播模型计算瞬时信号的损失。
第三步，整合信号强度。
在该步骤中，需要将从不同方向计算出的总损失总结在一起，以获得信号的总强度。
通常，可以使用音频处理算法来优化结果，并降低由于多方向的信号传播而引起的误差。
第四步，输出信号预测结果。
在该步骤中，需要将估计得到的信号强度分布矩阵输出到显示设备上或者保存到文本文件中，
以便后续参考和分析。
利用基于射线跟踪的小区信号强度估计方法，能够有效地解决小区内信号失真和网络不稳定等问题，提升网络性能和覆盖范围。
同时，这种方法能够减少实验成本和周期，降低工程师工作强度，因此越来越受到业界的重视和推广。