北邮电磁场与电磁波实验报告无线信号场强特征的研究实验报告.docx

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北邮电磁场与电磁波实验报告无线信号场强特征的研究实验报告

北京邮电大学电子工程学院实验中心

<电磁场与微波测量实验>

实

验

报

告

实验名称：

无线信号场强特征的研究

班　　级：

xxx学　　院：

xxx

组内成员：

姓　　名：

xxx班内序号：

7学　　号：

xxx

姓　　名：

xxx班内序号：

8学　　号：

xxx

姓　　名：

xxx班内序号：

9学　　号：

xxx

报告撰写人：

xxx

目录

一、实验目的2

二、实验原理2

1.电波传播方式2

2.无线信道中信号衰减2

（1）衰落2

（2）路径损耗2

（3）建筑物的穿透损耗4

三、实验内容4

四、初步分析与推测4

五、数据测量5

六、数据处理6

1.第一组数据6

2.第二组数据7

3.第三组数据8

4.第四组数据9

5.数据处理代码9

（1）前四组数据9

（2）第五组数据12

七、误差分析14

八、实验总结15

一、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，掌握室内外电磁波传播的规律。

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。

二、实验原理

1.电波传播方式

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.无线信道中信号衰减

无线信道中的信号衰减分为衰落，路径损耗，建筑物穿透损耗。

此外还有多径传播的影响。

（1）衰落

移动环境下电波的衰落包括快衰落和慢衰落（又叫阴影衰落），快衰落的典型分布为Rayleigh分布或Rician分布；阴影衰落的典型分布为正态分布，即高斯分布。

快衰落和慢衰落两者构成移动通信系统中接收信号不稳定因素。

（2）路径损耗

路径损耗：

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收功率（Pr）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：

即平均接收功率为：

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。

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

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。

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：

3）EgLi模型

EgLi公式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G为地形修正因子（单位：

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：

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：

开阔地：

一般情况下，开阔地的路径损耗都比市区小。

（3）建筑物的穿透损耗

定义：

建筑物外测量的信号的中值电场强度和同一位置室内测量的信号中值电场场强之差（dB）。

建筑物穿透损耗的大小同建筑物的材料、结构、高度、室内陈设、工作频率等多种因素有关。

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：

Δ

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。

三、实验内容

（1）根据不同的地形地貌条件，归纳总结各种环境条件下可能采用的各种电波传输模型；

在数据测试前，先用理论模型在理论上对待测区域进行一下分析；

（2）观测波段的确定，实验地点的确定；

（3）数据的测量；第一组数据在空间开放区域，地点自行选择。

每半个波长测量一个数据，每个地点的数据应该在50-100个；

（4）第二组数据可以选在室内。

例如，楼道或房间，仍以半个波长为单位记录数据；

（5）第三组数据在建筑物的遮挡下，观察“阴影衰落”；总结衰落服从的分布规律；

（6）第四组数据可以找个地点，以反映建筑物外和建筑物内之间的场强差异。

对建筑物穿透损耗的测量结果进行分析，用室外平均信号场强减去同一位置室内的所测信号的平均场强，得到建筑物穿透损耗；

（7）数据处理：

数据录入可以用excel表格等工具，表格设计要清晰，数据电平值的分布和处理可以利用matlab等工具，得到不同区域下信号电平分布情况；得到累积概率分布曲线；得到理论值和实际值之间的标准差，进行误差分析；

（8）根据不同区域的测试结果，进行比较分析，分析不同环境下造成这些结果的原因；

（9）模型分析：

根据自己所测试的数据，分析下不同地带的测试结果，所适用的理论模型。

四、初步分析与推测

本实验要测量4组数据。

第一组数据在空间开放区域，推测可以观察到含有主导分量的小尺度衰落（快衰落），数据应该服从莱斯分布（Rician分布）。

第二组数据选在室内，推测可以观察到不含有主导分量的小尺度衰落（快衰落），数据应该服从瑞利分布（Rayleigh分布）。

第三组数据在建筑物的遮挡下，观察“阴影衰落”（大尺度衰落），数据在对数刻度上应该服从正态分布。

第四组数据反映建筑物外和建筑物内之间的场强差异，室外测量的信号平均场强应大于同一位置室内测量的信号平均场强。

五、数据测量

选择GSM900频段进行测量，对于900MHz的信号，波长为33.3cm，每次测量移动16.7cm，每组测量50个数据，共测量5组。

第一组数据

第二组数据

第三组数据

第四组数据

第五组数据

单位

V/m

V/m

dBuV

dBuV

dBuV

换算为V

频率

941.2MHz

939.6MHz

941.2MHz

941.2MHz

941.2MHz

1

0.037

0.003

60

55

39

0.00794328

2

0.045

0.004

61

54

42

0.01584893

3

0.05

0.003

59

49

35

0.00316228

4

0.047

0.005

55

54

34

0.00251189

5

0.056

0.005

57

50

36

0.00398107

6

0.067

0.003

61

49

37

0.00501187

7

0.054

0.006

58

52

36

0.00398107

8

0.034

0.005

58

50

35

0.00316228

9

0.048

0.007

59

48

36

0.00398107

10

0.03

0.008

57

51

36

0.00398107

11

0.032

0.005

57

49

34

0.00251189

12

0.034

0.01

57

52

39

0.00794328

13

0.052

0.008

61

51

39

0.00794328

14

0.041

0.002

58

53

37

0.00501187

15

0.049

0.01

59

50

35

0.00316228

16

0.027

0.005

57

51

37

0.00501187

17

0.044

0.008

53

49

34

0.00251189

18

0.032

0.005

57

51

35

0.00316228

19

0.04

0.004

55

50

36

0.00398107

20

0.034

0.002

57

49

38

0.00630957

21

0.037

0.006

55

51

34

0.00251189

22

0.029

0.002

56

54

34

0.00251189

23

0.032

0.008

51

54

37

0.00501187

24

0.024

0.005

58

54

33

0.00199526

25

0.018

0.008

50

58

33

0.00199526

26

0.022

0.006

56

59

34

0.00251189

27

0.025

0.005

58

57

36

0.00398107

28

0.024

0.007

57

59

33

0.00199526

29

0.035

0.005

54

58

35

0.00316228

30

0.027

0.008

59

60

35

0.00316228

31

0.035

0.009

52

60

34

0.00251189

32

0.04

0.006

56

59

38

0.00630957

33

0.034

0.003

60

62

33

0.00199526

34

0.037

0.003

66

62

34

0.00251189

35

0.038

0.003

63

61

35

0.00316228

36

0.029

0.006

58

60

35

0.00316228

37

0.025

0.004

63

60

36

0.00398107

38

0.017

0.002

58

59

34

0.00251189

39

0.016

0.002

58

58

33

0.00199526

40

0.014

0.003

61

62

32

0.00158489

41

0.018

0.004

57

59

32

0.00158489

42

0.035

0.002

62

57

35

0.00316228

43

0.042

0.005

61

58

36

0.00398107

44

0.038

0.001

59

56

35

0.00316228

45

0.042

0.004

60

58

35

0.00316228

46

0.041

0.009

59

56

34

0.00251189

47

0.039

0.008

55

57

35

0.00316228

48

0.05

0.007

58

60

37

0.00501187

49

0.058

0.006

64

64

36

0.00398107

50

0.046

0.003

62

58

37

0.00501187

六、数据处理

1.第一组数据

第一组数据为在操场上测量的结果，使用莱斯分布进行拟合，结果如下图所示。

可以看到实验测量结果与理想莱斯分布相似度很高，可以观察到含有主导分量的小尺度衰落。

经计算得，标准差

，主导分量振幅

，莱斯因子

。

2.第二组数据

第二组数据在教三楼的2楼测得，使用瑞利分布进行拟合，结果如下图所示。

可以看到实验测量结果与理想莱斯分布相似度一般，在累积概率分布曲线中差别较大，而使用高斯分布进行拟合却能得到较好的拟合结果，如下图所示，可能是因为仪器的分度值为0.001V/m，而室内信号较弱，只有0.005V/m左右，导致测量误差较大，相当于在场强实际值上叠加一个较大的误差，使最后结果接近高斯分布。

经计算得，标准差

，均值

。

于是我们在学一楼的4层室内测量了第五组数据，这次测量使用dBuV为单位，然后在excel中将数据转换为V，使用瑞利分布进行拟合，结果如下图所示。

可以看到实验测量结果与理想瑞利分布相似度很高，可以观察到不含有主导分量的小尺度衰落。

经计算得，标准差

。

3.第三组数据

第三组数据在教四楼西侧道路上测量得到，使用正态分布进行拟合，结果如下图所示。

可以看到实验测量结果与理想正态分布相似度很高，可以观察到大尺度衰落。

经计算得，标准差

，均值

。

4.第四组数据

第四组数据在教三楼正面处测得，第1-24个数据为室内，第25-50个数据为室外。

穿透损耗

5.数据处理代码

（1）前四组数据

clearall

%导入数据%

tab1=[0.0370.0036055

0.0450.0046154

0.050.0035949

0.0470.0055554

0.0560.0055750

0.0670.0036149

0.0540.0065852

0.0340.0055850

0.0480.0075948

0.030.0085751

0.0320.0055749

0.0340.015752

0.0520.0086151

0.0410.0025853

0.0490.015950

0.0270.0055751

0.0440.0085349

0.0320.0055751

0.040.0045550

0.0340.0025749

0.0370.0065551

0.0290.0025654

0.0320.0085154

0.0240.0055854

0.0180.0085058

0.0220.0065659

0.0250.0055857

0.0240.0075759

0.0350.0055458

0.0270.0085960

0.0350.0095260

0.040.0065659

0.0340.0036062

0.0370.0036662

0.0380.0036361

0.0290.0065860

0.0250.0046360

0.0170.0025859

0.0160.0025858

0.0140.0036162

0.0180.0045759

0.0350.0026257

0.0420.0056158

0.0380.0015956

0.0420.0046058

0.0410.0095956

0.0390.0085557

0.050.0075860

0.0580.0066464

0.0460.0036258

];

%第一组，空间开放区域%

figure

（1）

subplot（1,2,1）;

histfit（tab1（:

1）,10,'rician'）%画样本数目直方图

gridon

str={'空间开放区域';'信号场强概率分布直方图'};

title（str）;

xlabel（'场强（V/m）'）;

ylabel（'样本数目（个）'）;

legend（'实际样本分布','理想莱斯分布'）;

subplot（1,2,2）;

[h1,s1]=cdfplot（tab1（:

1））%累积概率分布图

holdon

r2=rms（tab1（:

1））^2;

A2=r2-2*s1.std^2;

A=A2^0.5;

K=A2/（2*s1.std^2）;

x=0*s1.min:

（s1.max-s1.min）/100:

1.1*s1.max;

f=cdf（'rician',x,A,s1.std）;

plot（x,f,'m'）

legend（'Empirical','Theoretical','Location','NW'）

gridon

str={'空间开放区域';'累积概率分布曲线'};

title（str）;

xlabel（'场强（V/m）'）;

ylabel（'累积概率p（x）'）;

%第二组，室内%

figure

（2）

subplot（1,2,1）;

histfit（tab1（:

2）,10,'Normal'）%画样本数目直方图

gridon

str={'室内';'信号场强概率分布直方图'};

title（str）;

xlabel（'场强（V/m）'）;

ylabel（'样本数目（个）'）;

legend（'实际样本分布','理想正态分布'）;

subplot（1,2,2）;

[h2,s2]=cdfplot（tab1（:

2））%累积概率分布图

holdon

x=0*s2.min:

（s2.max-s2.min）/100:

1.1*s2.max;

f=cdf（'Normal',x,s2.mean,s2.std）;

plot（x,f,'m'）

legend（'Empirical','Theoretical','Location','NW'）

gridon

str={'室内';'累积概率分布曲线'};

title（str）;

xlabel（'场强（V/m）'）;

ylabel（'累积概率p（x）'）;

%第三组，建筑物遮挡下%

figure（3）

subplot（1,2,1）;

histfit（tab1（:

3）,10,'Normal'）%画样本数目直方图

gridon

str={'建筑物遮挡下';'信号场强概率分布直方图'};

title（str）;

xlabel（'电平（dBuV）'）;

ylabel（'样本数目（个）'）;

legend（'实际样本分布','理想正态分布'）;

subplot（1,2,2）;

[h3,s3]=cdfplot（tab1（:

3））%累积概率分布图

holdon

x=0.9*s3.min:

（s3.max-s3.min）/100:

1.1*s3.max;

f=cdf（'Normal',x,s3.mean,s3.std）;

plot（x,f,'m'）

legend（'Empirical','Theoretical','Location','NW'）

gridon

str={'建筑物遮挡下';'累积概率分布曲线'};

title（str）;

xlabel（'电平（dBuV）'）;

ylabel（'累积概率p（x）'）;

%第四组，内外侧对比%

Pinside=tab1（1:

24,4）;

Poutside=tab1（25:

50,4）;

Poutside_m=mean（Poutside）;

Pinside_m=mean（Pinside）;

dP=Poutside_m-Pinside_m;

（2）第五组数据

clearall

%导入数据%

tab1=[0.007943282

0.015848932

0.003162278

0.002511886

0.003981072

0.005011872

0.003981072

0.003162278

0.003981072

0.003981072

0.002511886

0.007943282

0.007943282

0.005011872

0.003162278

0.005011872

0.002511886

0.003162278

0.003981072

0.006309573

0.002511886

0.002511886

0.005011872

0.001995262

0.001995262

0.002511886

0.003981072

0.001995262

0.003162278

0.003162278

0.002511886

0.006309573

0.001995262

0.002511886

0.003162278

0.003162278

0.003981072

0.002511886

0.001995262

0.001584893

0.001584893

0.003162278

0.003981072

0.003162278

0.003162278

0.002511886

0.003162278

0.005011872

0.003981072

0.005011872

];

%第二组，室内%

figure

（2）

subplot（1,2,1）;

histfit（tab1,16,'Rayleigh'）%画样本数目直方图

gridon

str={'室内';'信号场强概率分布直方图'};

title（str）;

xlabel（'电平（V）'）;

ylabel（'样本数目（个）'）;

legend（'实际样本分布','理想瑞利分布'）;

subplot（1,2,2）;

[h2,s2]=cdfplot（tab1）%累积概率分布图

holdon

x=0*s2.min:

（s2.max-s2.min）/100:

1.1*s2.max;

f=cdf（'Rayleigh',x,s2.std）;

plot（x,f,'m'）

legend（'Empirical','Theoretical','Location','NW'）

gridon

str={'室内';'累积概率分布曲线'};

title（str）;

xlabel（'电平（V）'）;

ylabel（'累积概率p（x）'）;

七、误差分析

1．测量数据样本偏少，概率密度分布图中与理论值差别较大，在数据分析过程中发现数据多一些处理结果会更加可靠；

2．仪器测量时显示的场强值有时会非常不稳定，读数时可能会产生一些误差；

3．实际空间的电磁波分布情况十分复杂，行走时也不能保证每次移动半个波长，最后导致没有办法用更加精确的模型对场强分布进行分析。

八、实验总结

在数据测量过程中，组员们首先一起研究了测量仪器的使用手册，学会了仪器的使用方法，并预测了测量数据的分布，然后在实地进行测量。

虽然顺利完成了数据测量，但是在处理数据时还是发现了当时的一些问题，由于没有认真分析所需要测量的物理量及其单位，导致数据处理时难度较大，不得不重新测量。

在数据处理过程中，我们发现这次的数据处理相