北邮级电磁场与微波技术实验报告.docx
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北邮级电磁场与微波技术实验报告
北京邮电大学
电磁场与微波技术测量与仿真实验报告
学院：
电子工程学院
班级：
2012211204
组员：
执笔人：
实验目的
（1）通过实地测量校园内室内外的无线电信号场强值，掌握室内外电波传播的规律。
（2）熟悉并掌握无线电中的传输损耗，路径损耗，穿透损耗，衰落等概念。
（3）熟练使用无线电场强仪测试空间电场强度的方法。
（4）学会对大量数据进行统计分析，并得到相关传播模型。
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：
（式1）
即平均接收功率为：
（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，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
2）布灵顿模型
3）EgLi模型
4）Hata-Okumura模型
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：
（式3）
其中，Xσ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：
（式4）
应用于阴影衰落时，上式中的
表示某一次测量得到的接收功率，
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
（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1.阴影衰落分布的标准差
（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：
（式5）
是穿透损耗，单位是dB；
是在室内所测的每一点的功率，单位是
，共
个点；
是在室外所测的每一点的功率，单位是
，共
个点。
实验内容
利用场强仪，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。
实验步骤
（1）测量（数据采集）
Ø实验地点和频率的选择
本次实验我们选择测量学生公寓九号楼和篮球场和教四和主楼前广场，分别测量了其信号场强。
其四周的建筑物分布各不相同，故不同测量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。
此外，我们选择了97MHz频率
Ø数据采集过程
利用场强仪DS1131测量无线信号的强度，我们每走两步记录一个数据，每个地点测量50~100个数据。
（2）数据录入
将测量得到的数据录入Excel表格，得到一个原始数据表。
分别以学生公寓九号楼，篮球场，教四由内向外，主楼前广场为一个单独的excel。
（3）数据处理
我们利用matlab软件强大的分析功能，对大量数据进行编程处理，计算其均值与标准差，并且画出概率的累积分布曲线，与标准正态分布的累积曲线比较，得出室外阴影衰落的分布规律，具体流程图如下。
实验结果
（1）、篮球场（室外）
数据如图
篮球场电平概率分布
对应累积概率分布
（2）主楼前广场（阴影衰落）
数据如图
主楼前广场电平概率分布
对应累计概率分布
（3）、教四内外（穿透损耗）
数据如图
教四内外电平概率分布
对应累计概率分布
（4）、学九（室内）
数据如图
学九电平概率分布
对应累计概率分布
结果分析
1、由于室内是在学九楼道内测量，各个部分所处的情况大致相同，故变化不大，同理，室外的变化也不是很明显。
2、对于阴影衰落，当从靠近主楼向远离主楼的方向测量时，电磁波的电平值明显增大，符合实际规律。
问题与解决
开始测量的时候，测量仪测量的数据是没有变化的，后来发现后，将其与地面保持一定的距离，重新测量，排除影响。
心得体会
通过本次实验，我对于传播模型有了直观的认识，进一步理解了电磁波的有关知识，同时提高了对理论知识的兴趣和学习的积极性。
做实验时，数据的记录，处理，分析，每一步都在我脑海里留下了很深的印象。
另外，通过学DS1130场强仪的使用方法，我们也锻炼了快速接受并理解新知识的能力。
而成员间的分工和合作，也在这次实验的成功中起到了关键的作用。
我相信这一切都会为我以后进行更加有挑战性的工作和任务增加信心和经验。
MATLAB代码
1、篮球场
clearall;
closeall;
a=xlsread（'篮球场.xlsx','Sheet1'）;
a1=a';
b1=reshape（a1,1,54）;
figure
（1）
subplot（1,2,1）;
histfit（b1）;
gridon;
title（'篮球场电平概率分布'）;
xlabel（'电平值（dBmV）'）;
ylabel（'样本数量（个）'）;
legend（'理想概率分布曲线','实际样本分布'）;
subplot（1,2,2）;
[h1,s1]=cdfplot（b1）;
holdon;
title（'对应累积概率分布'）;
2、主楼前广场
a=xlsread（'主楼前广场.xlsx','Sheet1'）;
a1=a';
b1=reshape（a1,1,54）;
figure
（1）
subplot（1,2,1）;
histfit（b1）;
gridon;
title（'主楼前广场'）;
xlabel（'电平值（dBmV）'）;
ylabel（'样本数量（个）'）;
legend（'理想概率分布曲线','实际样本分布'）;
subplot（1,2,2）;
[h1,s1]=cdfplot（b1）;
holdon;
title（'对应累积概率分布'）;
3、教四
a=xlsread（'教四.xlsx','Sheet1'）;
a1=a';
b1=reshape（a1,1,36）;
figure
（1）
subplot（1,2,1）;
histfit（b1）;
gridon;
title（'教四内外'）;
xlabel（'电平值（dBmV）'）;
ylabel（'样本数量（个）'）;
legend（'理想概率分布曲线','实际样本分布'）;
subplot（1,2,2）;
[h1,s1]=cdfplot（b1）;
holdon;
title（'对应累积概率分布'）;
4、学九
a=xlsread（'学九.xlsx','Sheet1'）;
a1=a';
b1=reshape（a1,1,50）;
figure
（1）
subplot（1,2,1）;
histfit（b1）;
gridon;
title（'学九'）;
xlabel（'电平值（dBmV）'）;
ylabel（'样本数量（个）'）;
legend（'理想概率分布曲线','实际样本分布'）;
subplot（1,2,2）;
[h1,s1]=cdfplot（b1）;
holdon;
title（'对应累积概率分布'）;
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