一种地铁隧道中大尺度衰落值的测量方法技术

本发明专利技术涉及一种地铁隧道中大尺度衰落值的测量方法。包括：步骤1，使用至少两套接收机在拥挤车厢内两侧窗边同时采集指定频段某个实际移动通信系统导频的场强数据；步骤2，从场强数据中分离确定性成分和随机性成分，步骤3，从样本确定性成分中截取两组同时开始的、等长的数列；步骤4，获得两组数列的数学期望差值的平均值。因此，本发明专利技术有以下优点：1、不再使用CW波模测系统，可操作性较强。本发明专利技术涉及的方法考虑了实际移动通信系统抗衰落能力，所获得的结果较使用CW波模测系统更准确；2、相对现有方法中L2、L3大多根据经验取值的情况，本发明专利技术涉及的方法所获得的大尺度衰落值|FA‑FB|用于无线覆盖能力预测时，所得结果较客观、较准确。

【技术实现步骤摘要】
一种地铁隧道中大尺度衰落值的测量方法
本专利技术涉及一种测量方法，属于无线通信
，具体是涉及一种地铁隧道中大尺度衰落值的测量方法。
技术介绍
因为无线电波传播方式有直射、反射、绕射、散射及它们的合成，衰落特性是移动信道的基本特性。根据一段距离(数十至数百个波长范围)内信号强度变化的快慢，可将衰落分为大尺度衰落和小尺度衰落，如图1。其中大尺度衰落描述的是发射机与接收机之间场强中值的缓慢变化，包括由于人体等固定障碍物阻挡的阴影效应造成的接收场强中值的缓慢变化，以及路径传播造成的在更大范围(几百米或几千米)空间距离上的接收信号电平平均值的变化。路径损耗和阴影衰落等大尺度衰落参数是预测无线电波覆盖能力的重要参数。例如，目前预测地铁隧道中无线电波覆盖能力的方法中，较典型的是中国铁塔股份有限公司2016年颁布的《室内分布系统技术指导意见》给出的方法：其计算单信号源有效覆盖距离L＝(Pin–(P0+L1+L2+L3+L4+L5))/S(米)，其参数有：Pin：漏泄电缆输入端注入功率；P0：最低要求覆盖信号强度；L1：漏泄电缆耦合损耗；L2：人体衰落因子即阴影衰落，与车厢内的拥挤程度有关，一般取3-5dB；L3：宽度因子即路径损耗，Xlg(d/2)，d为终端距离漏泄电缆的距离，X为系数，一般取值在10-20之间，根据实际项目进行模测校准；L4：设计衰减余量,一般取3dB；L5：车体损耗；S：每米漏泄电缆传输损耗。其中模测校准L2(人体衰落因子即阴影衰落)、L3(宽度因子即路径损耗)这两个参数时，通常需要使用昂贵的CW波(未经调制的标准正弦波)模测系统，CW波模测系统使用条件也较苛刻。因此在实际项目中，L2、L3(大多只能根据经验取定，影响了无线覆盖能力预测结果的准确度。另外，因为实际移动通信系统采用了诸如扩频、RAKE接收机等抗衰落技术，而CW波模测系统无法模拟出实际移动通信系统抗衰落能力，因此现有方法的模测校准结果较保守，导致较大的冗余投资。
技术实现思路
本专利技术主要是为了降低模测校准工作的门槛，提出了一种地铁隧道中大尺度衰落值的测量方法。该方法不使用CW波全频段模测系统，而在地铁隧道中，使用两套常规接收机同时采集某个实际移动通信系统导频的场强，再经数据处理，来获得大尺度衰落值。本专利技术的上述技术问题主要是通过下述技术方案得以解决的：一种地铁隧道中大尺度衰落值的测量方法，包括：步骤1，使用至少两套接收机在拥挤车厢内两侧窗边同时采集指定频段某个实际移动通信系统导频的场强数据；步骤2，从场强数据中分离确定性成分和随机性成分，步骤3，从样本确定性成分中截取两组同时开始的、等长的数列；步骤4，基于两组数列的数学期望差值的平均值获得大尺度衰落值。优选的，上述的一种地铁隧道中大尺度衰落值的测量方法，所述步骤1中，采样频率为5Hz，获得第j次采样时A点的数据{yAj}以及第j次采样时的B点数据{yBj}。优选的，上述的一种地铁隧道中大尺度衰落值的测量方法，所述步骤2中，对采样点数据进行平滑处理，使用等权中心滑动平均法，从场强数据yj中分离确定性成分fj和随机性成分ej：yj＝fj+ejj＝1,2,…,N(1)其中，所述等权中心滑动平均方法是沿全长的N个数据,不断逐个滑动地取2n+1＝m个相邻数据作加权平均来表示平滑数据,其基于以下公式实现：优选的，上述的一种地铁隧道中大尺度衰落值的测量方法，所述步骤3中利用系统时间实现确定性成分{fAj}、和确定性成分{fBj}“同步”。优选的，上述的一种地铁隧道中大尺度衰落值的测量方法，所述步骤4中，对换两台接收机位置，重复计算两组数列数学期望差值，并最终求得位置对换前后的平均值。优选的，上述的一种地铁隧道中大尺度衰落值的测量方法，还包括步骤5中，基于下式计算宽度因子中的X系数：X＝(|FA-FB|-L2)/∣lg(dA/dB\)∣L2：人体衰落，与车厢内的拥挤程度有关，取3-5dB；两套接收机在车厢内两侧窗边到漏泄电缆距离为dA和dB，|FA-FB|为两组数列的数学期望差值的平均值。因此，本专利技术具有如下优点：1、不再使用CW波模测系统，而是使用较易获得的装备，可操作性较强。本专利技术涉及的方法考虑了实际移动通信系统抗衰落能力，所获得的结果较使用CW波模测系统更准确。2、相对现有方法中L2、L3大多根据经验取值的情况，本专利技术涉及的方法所获得的大尺度衰落值|FA-FB|用于无线覆盖能力预测时，所得结果较客观、较准确。附图说明附图1是漏泄电缆覆盖模型示意图；附图2是使用两套常规测试设备的位置A和位置B测量时的示意图。附图3是信号传播衰落示意图。具体实施方式下面通过实施例，并结合附图，对本专利技术的技术方案作进一步具体的说明。实施例1本专利技术的目的是通过如下措施来达到的：1、使用两套接收机采集数据使用两套常规接收机，在拥挤车厢内两侧窗边(如图2的位置A和位置B)，在地铁隧道中，同时采集指定频段某个实际移动通信系统导频的场强数据，采样频率为5Hz，获得两组样本{yAj}、{yBj}。2、数据平滑处理使用等权中心滑动平均法，从场强数据yj中分离确定性成分fj和随机性成分ej：yj＝fj+ejj＝1,2,…,N(1)等权中心滑动平均方法是沿全长的N个数据,不断逐个滑动地取2n+1＝m()个相邻数据作加权平均来表示平滑数据,其一般算式为在动态测试数据处理中应用较多的是最简单的5-11点等权中心平滑。3、做“同步”处理：从两组样本确定性成分中截取两组同时开始的、等长的数列{fAj}、{fBj}。目前大部分公用移动通信系统的测试接收机能够同时记录场强数据和系统时间，利用系统时间即可实现{fAj}、{fBj}“同步”。4、计算参数|FA-FB|取值大尺度衰落参数|FA-FB|表达了在车厢内部的无线路径传播损耗、以及人体阻挡引起的阴影衰落的总和；FA为{fAj}的数学期望、FB为{fBj}的数学期望，|FA-FB|为两者之差的绝对值。重复步骤1～6，将获得的N个|FA-FB|值取平均值，得|FA-FB|1。5、考虑两台接收机性能存在差异，对掉两台接收机位置，重复以上步骤1～4，获得|FA-FB|2。6、最终|FA-FB|＝(|FA-FB|1+|FA-FB|2)/2。7、计算获得X值：因为接收场强中值F＝Pin–(P0+L1+L2+L3+L4+L5),式中Pin：漏泄电缆输入端注入功率；P0：最低要求覆盖信号强度；L1：漏泄电缆耦合损耗，此项为漏泄电缆指标，一般取95％覆盖概率的耦合损耗，与工作频段有关；L2：人体衰落，与车厢内的拥挤程度有关，一般取3-5dB；L3：宽度因子，Xlg(d/2)，d为终端距离漏泄电缆的距离，X为系数，一般取值在10-20之间，根据实际项目进行模测校准；L4：设计衰减余量,一般取3dB；L5：车体损耗，与车箱类型有关，一般地铁车体损耗在8-12dB左右；所以，|FA-FB|-L2＝∣L3A-L3B∣＝∣Xlg(dA/2)-Xlg(dB/2)∣＝∣Xlg(dA/dB)∣，可以得到X＝(|FA-FB|-L2)/∣lg(dA/dB)∣两套接收机在拥挤车厢内两侧窗边(如图2的位置A和位置B),它们到漏泄电缆距离为dA和dB(单位：米)。实施例2在某市地铁隧道中，使用两套接收机(测试软件：鼎利PI本文档来自技高网...

【技术保护点】
一种地铁隧道中大尺度衰落值的测量方法，其特征在于，包括：步骤1，使用至少两套接收机在拥挤车厢内两侧窗边同时采集指定频段某个实际移动通信系统导频的场强数据；步骤2，从场强数据中分离确定性成分和随机性成分，步骤3，从样本确定性成分中截取两组同时开始的、等长的数列；步骤4，基于两组数列的数学期望差值的平均值获得大尺度衰落值。

【技术特征摘要】
1.一种地铁隧道中大尺度衰落值的测量方法，其特征在于，包括：步骤1，使用至少两套接收机在拥挤车厢内两侧窗边同时采集指定频段某个实际移动通信系统导频的场强数据；步骤2，从场强数据中分离确定性成分和随机性成分，步骤3，从样本确定性成分中截取两组同时开始的、等长的数列；步骤4，基于两组数列的数学期望差值的平均值获得大尺度衰落值。2.根据权利要求1所述的一种地铁隧道中大尺度衰落值的测量方法，其特征在于，所述步骤1中，采样频率为5Hz，获得第j次采样时A点的数据{yAj}以及第j次采样时的B点数据{yBj}。3.根据权利要求1所述的一种地铁隧道中大尺度衰落值的测量方法，其特征在于，所述步骤2中，对采样点数据进行平滑处理，使用等权中心滑动平均法，从场强数据yj中分离确定性成分fj和随机性成分ej：yj＝fj+ejj＝1,2,…,N(1)其中，所述等权中心滑动平均方法是沿全长的N个数据,不断逐个滑动地取2n+1＝m个相邻数据作加权...

【专利技术属性】
技术研发人员：吴宇庆，叶友仁，周维，肖文珺，吴可人，
申请(专利权)人：湖北邮电规划设计有限公司，
类型：发明
国别省市：湖北,42