Trong luận này, một mô hình mới được khảo sát để ứng dụng cho việc dự đoán truyền sóng bên trong nhà có khối lượng tính toán ít hơn mô hình Ray tracing truyền thống đồng thời chính xác c
Bố cục luận văn
Luận văn gồm năm chương và nội dung các chương như sau:
Chương 1: Giới thiệu tổng quan về đề tài, phạm vi nghiên cứu và lí do chọn đề tài
Chương 2: Cơ sở lý thuyết về kỹ thuật quang lý, quang hình học và các mô hình truyền sóng vô tuyến
Chương 3: Trình bày những thuật toán dự đoán truyền sóng vô tuyến trong indoor
Chương 4: Trình bày mô hình thống kê dự đoán truyền sóng vô tuyến trong indoor dựa vào quang hình học và xác suất hình học
Chương 5: Trình bày những phương pháp thực hiện từ lý thuyết sang chương trình mô phỏng, các kết quả mô phỏng đạt được và kết quả đo thực tế Kết luận và giới thiệu một số hướng phát triển tiếp theo của đề tài.
Cơ sở lý thuyết
Giới thiệu
Hầu hết các nhà thiết kế các ứng dụng không dây đều quan tâm những câu hỏi như sau: “Khoảng cách của một kênh truyền không dây đang hoạt động là bao nhiêu?” hay “Nếu tôi đặt một trạm ở đây và một ở chỗ khác thì có tồn tại một tuyến thông tin giữa hai trạm đó không?” Tuy vậy, để trả lời những loại câu hỏi như vậy thì không dễ dàng chút nào! Cách đơn giản nhất để trả lời các câu hỏi này là chúng ta phải so sánh hai điều sau:
- Dải động của hệ thống
- Tiêu hao do truyền sóng trường điện từ
Dải động là đặc tính của hệ thống mà các nhà thiết kế đều phải biết Nó sẽ quyết định độ tiêu hao công suất lớn nhất cho phép trong suốt kênh thông tin (giữa bộ phát và bộ thu), trong khi vẫn duy trì tuyến thông tin Ví dụ, một hệ thống được cho dải động là 80dB thì điều đó có nghĩa là trong thực tế bộ thu có thể phát hiện mức công suất 80dB thấp hơn công suất phát Theo đó, một hệ thống có công suất truyền là 10dBm thì có thể phát hiện tín hiệu ở mức không thấp hơn -70dBm
Sự tiêu hao trong truyền sóng là một phần năng lượng bị mất đi trong suốt đường truyền sóng Đường truyền sóng là con đường mà sóng điện từ lan truyền từ nguồn ở vị trí đặt bộ phát cho đến khi chúng đến bộ thu Ví dụ, nếu tiêu hao do truyền sóng trên đường truyền là 50dB, và công suất của bộ phát là 10dBm thì mức công suất ở bộ thu sẽ là -40dBm
Mặt dù lí thuyết vật lí đã mô tả rất chính xác các dạng khác nhau của truyền sóng điện từ, nhưng chúng ta cũng cần phải hiểu rằng sự phức tạp của thực tế làm cho độ tiêu hao thực tế rất là khó dự đoán trước được Trong không gian tự do lí tưởng thì sự lan truyền sóng có thể mô tả như là lan truyền theo hướng từ bộ phát đến bộ thu Tuy nhiên, hầu hết các ứng dụng ngày nay đều hoạt động trong môi trường khác sóng từ sàn nhà, trần nhà, bức tường, đồ đạc trong phòng và nhiều thứ khác nữa sẽ dẫn đến tình huống là sóng đến các vị trí của bộ thu theo nhiều đường khác nhau
(hiện tượng đa đường) Điều này sẽ làm tăng hoặc giảm công suất thu được so với việc truyền sóng trong không gian tự do lí tưởng Sự hấp thu năng lượng của các vật luôn tồn tại trên bất cứ đường truyền sóng nào, chẳng hạn như tường, cửa ra vào, và thậm chí cơ thể người cũng ảnh hưởng đến việc tiêu hao trong truyền sóng Mọi việc có thể trở nên phức tạp hơn khi hệ thống là các thiết bị di động Điều này có nghĩa là tọa độ trong không gian của các bộ phát và bộ thu hay cả hai thay đổi theo thời gian, vì thế tiêu hao trong truyền sóng cũng sẽ thay đổi Nhiều công cụ số học và phương pháp tính toán đã được phát triển để giúp những nhà thiết kế dự đoán sự tiêu hao do truyền sóng trong nhiều môi trường khác nhau Trong một vài trường hợp, nó rất hiệu quả cho các nhà thiết kế sử dụng những mô hình đơn giản trong việc dự đoán tiêu hao do truyền sóng.
Giới thiệu về kỹ thuật quang lý và phân phối Poisson
2.2.1 Truyền sóng trong không gian tự do
Khi sóng điện từ lan truyền trong không gian tự do, đường đi của nó được mô tả như là một tia nối trực tiếp giữa bộ phát và bộ thu Để tính toán tiêu hao do truyền sóng trong không gian tự do, ta có thể dùng công tức Ferris Transmission [3]:
Trong đó P r là công suất thu, P t là công suất phát, g t và g r lần lượt là độ lợi của anten phát và anten thu, R là khoảng cách vật lí giữa bộ phát và bộ thu Công suất trong mô hình này sẽ suy giảm theo luật bình phương nghịch đảo (Inverse Square) của khoảng cách giữa bộ phát và bộ thu
Công thức (2.1) có thể chuyển sang dạng quen thuộc hơn ở thang đo logarit và sự tiêu hao do truyền sóng dưới dạng dB có thể được viết dưới dạng sau:
Trong đó G r và G t lần lượt là độ lợi anten thu và anten phát dưới dạng dB R là khoảng cách giữa bộ phát và bộ thu, λ là bước sóng Áp dụng bước sóng là 12,3 cm (tần số là 2,44 GHz) vào (2.2) ta được:
Trong đó R là khoảng cách tính theo mét [m]
Có thể thấy trong hình 2.1 công suất tiêu hao trên một mét đầu tiên là 40,2dB, và khi khoảng cách tăng lên 10 lần thì công suất mất thêm 20dB Khi đã biết dải động của hệ thống thì từ công thức (2.3) ta có thể tính được R, và cũng có thể tính được khoảng cách cực đại Ví dụ, hệ thống ở tần số 2,44 GHz, dải động là 80dB, và độ lợi anten là 0dBi thì có thể đạt đến khoảng cách khoảng 97 m trong không gian tự do
Lưu ý rằng độ lợi anten là một thuộc tính chi phối của anten và phải được xác định dựa theo hướng tính của anten trong không gian liên quan đến hướng truyền sóng khi áp dụng công thức trên
Hình 2.1: Tiêu hao đường truyền ở tần số 2,44 GHz trong không gian tự do
Và một điều cũng cần lưu ý thêm là mô hình này cho rằng anten được phân cực phối hợp (Polarization Matched) Điều này có nghĩa là sẽ không có sự tiêu hao do thì một hệ số gây tiêu hao khác sẽ được thêm vào trong công thức Nhìn chung, đối với anten được phân cực tuyến tính lí tưởng thì sự tiêu hao do phân cực tỉ lệ với bình phương cosin của góc giữa các hướng phân cực Nếu 2 anten dipole được đặt sao cho nhìn nhau một góc 45 o thì sự tiêu hao do phân cực là -3dB
Mô hình truyền sóng trong không gian tự do thì chỉ tốt trong việc xấp xỉ độ tiêu hao thực sự do truyền sóng trong trường hợp anten thu và anten phát được đặt gần nhau, vì thế khoảng cách giữa chúng sẽ nhỏ hơn so với khoảng cách đến bất cứ vật phản xạ nào đó Trong môi trường ngoài trời, nó sẽ chỉ chính xác khi những anten được đặt gần nhau hơn so với chiều cao của chúng so với mặt đất, vì thế sóng phản xạ từ mặt đất sẽ không còn quan trọng nữa và sẽ không gây nhiễu với sóng đi trực tiếp
Ngày nay, nhiều ứng dụng đang hoạt động trong môi trường trong nhà, chẳng hạn như trong nhà dân hay trong toà nhà văn phòng Vì vậy, việc dự đoán tiêu hao do truyền sóng trong môi trường như thế là một công việc rất phức tạp Rắc rối chủ yếu trong các công cụ mô phỏng số học được sử dụng với mục đích này là bên cạnh chi phí thì chúng cần một “nguồn tài nguyên tính toán” (Computational Resources) Trong thực tế, chúng chỉ có khả năng mô phỏng các vùng đặc biệt Mặc dù, chúng rất chính xác nhưng sẽ chỉ áp dụng cho các vùng đó và mỗi một lần chỉ tính cho một vị trí của bộ phát và bộ thu Chính vì thế, một phương pháp tổng quát hơn, đơn giản hơn luôn là cần thiết
Phương pháp tổng quát nhất trong việc dự đoán tiêu hao do truyền sóng trong nhà là sử dụng những mô hình thực nghiệm Những mô hình thực nghiệm này dựa trên việc đo đạc thực tế trong một môi trường điển hình Bộ phát và bộ thu được đặt ở những vị trí khác nhau trong môi trường và công suất tiêu hao được đo đạc Một lượng lớn dữ liệu sẽ được thu thập lại và công suất tiêu hao sẽ được vẽ như là một hàm theo khoảng cách giữa bộ phát và bộ thu Nếu như trong mô hình không gian tự do thì công suất suy giảm theo luật bình phương nghịch đảo của khoảng cách, thì trong mô hình thực nghiệm trong nhà cho thấy công suất trong môi trường trong nhà suy giảm khoảng 3 đến 4 lần khoảng cách [3] Điều này là do không có sự hình thành can nhiễu của những sóng lan truyền theo những con đường khác nhau đến anten thu, cộng với sự tiêu tán của những sóng đã va chạm các vật thể trên đường đi của chúng
Hình 2.2 cho thấy kết quả của những cuộc thí nghiệm trong văn phòng của
RFWaves Những bức tường bên trong văn phòng được làm từ những tấm ván thạch cao Anten phát và anten thu được đặt tại những vị trí khác nhau trong văn phòng, độ cao là 1 m so với mặt đất và công suất tiêu hao sẽ được đo đạc Tần số trong những lần đo đạc là 2,4 GHz Kết quả được vẽ như là một hàm của khoảng cách giữa bộ phát và bộ thu Phương pháp bình phương cực tiểu được sử dụng để biểu diễn kết quả thành một đường tuyến tính và có thể xấp xỉ thành công thức [3]:
Trong đó R là khoảng cách (tính bằng m) giữa bộ phát và bộ thu
Cũng như trong trường hợp không gian tự do (công thức 2.3), khi ta biết dải động thì công thức (2.4) có thể tính được R và tìm được khoảng cách lớn nhất cho hệ thống trong môi trường trong nhà tương tự như thí nghiệm mà ta đã làm
Ta có thể thấy từ hình 2.2, khi trong mô hình không gian tự do 2,4 Ghz, 1m đầu tiên thì tiêu tán 40dB Điều này là do việc đo đạc được thực hiện ở vị trí có khoảng cách bằng với chiều cao của anten và vì thế mà mô hình này có thể áp dụng được
Tuy nhiên, không giống như trong mô hình truyền sóng trong không gian tự do, khi ta tăng khoảng cách lên 10 m, thì chúng ta bị mất thêm 31dB, trong đó hơn 11dB chúng ta mất ở cùng khoảng cách trong không gian tự do Mặt khác, nếu cho một hệ thống có dải động là 80dB, áp dụng công thức (2.4) để tìm R thì thấy hệ thống hoạt động đến khoảng cách 19,5 m, trong khi đó kết quả mà ta nhận được đối với mô hình không gian tự do dựa trên công thức (2.3) là 97 m
Hệ số 31 trong công thức (2.4) có nghĩa là công suất lúc này suy giảm theo khoảng cách, do đó công suất được tính ở công thức (2.4) sẽ giảm nhanh hơn so với mô hình truyền sóng trong không gian tự do, mà ở đó hệ số là 2 Thực tế thì thí nghiệm khác nhau (chẳng hạn như những độ cao khác nhau của trần nhà, chất liệu khác nhau của sàn nhà và bức tường,…) những thí nghiệm khác nhau có thể cho những giá trị khác nhau cho hệ số này Thông thường các giá trị này chạy từ 3 đến 4 [3] Chúng ta cũng nên chú ý rằng sai số 8dB có thể tìm được trong thí nghiệm này Đây là sai số thường thấy trong những mô hình loại này, và nó được đưa vào khi tính toán độ tiêu hao đường truyền Có 3 nguyên do chính cho hiện tượng này:
Sơ lượt các mô hình
Những mô hình dự đoán tiêu hao đường truyền có thể được chia làm ba loại chẳng hạn như mô hình thực nghiệm, bán thực nghiệm và mô hình xác định (Site Specific Model)
Những mô hình thực nghiệm thường là một bộ các công thức toán học có nguồn gốc từ việc đo đạc một môi trường rộng lớn Mô hình thực nghiệm thì đơn giản và hiệu quả cho việc sử dụng Chúng rất chính xác cho môi trường với cùng những đặc tính như nơi mà việc đo đạc đã diễn ra Những thông số vào của mô hình thực nghiệm thường là định tính và không chuyên biệt Một trong những điều trở ngại chính của mô hình thực nghiệm là chúng không được sử dụng trong các môi trường khác nhau mà không cần chỉnh sửa, và thỉnh thoảng chúng hoàn toàn vô dụng Ví dụ, mô hình thực nghiệm cho macrocell thì không được dùng cho picocell trong nhà
Những mô hình xác định được dựa trên phương pháp số học chẳng hạn như phương pháp Ray-tracing và phương pháp sai biệt thời gian xác định (FDTD) Thông số nhập vào có thể rất chi tiết và chính xác Sự bất lợi của mô hình xác định là sự tính toán rất lớn, vì thế chúng không được sử dụng trong môi trường phức tạp
Những thông số truyền sóng tầm nhỏ thường được đặc tả bởi một vài sự thống kê, chẳng hạn như truyền trễ, băng thông đồng bộ, Doppler, thời gian đồng bộ… Những thông số này sẽ ảnh hưởng trực tiếp đến việc thiết kế các Rx và ảnh hưởng đến giá trị ước lượng của BER (Bit Error Rate) Chúng làm dễ dàng cho sự mô phỏng hệ thống thông tin và cung cấp cách đo đạc chất lượng dịch vụ (Quality of Service – QoS)
2.3.2 Mô hình Okumura và mô hình Hata
Mô hình Okumura [4] là mô hình thực nghiệm dựa trên sự đo đạc rộng rãi được thực hiện ở Nhật Bản với một vài tần số trong khoảng từ 150-1920 MHz (cũng có khi lên tới 3000 MHz) Mô hình Okumura thì cơ bản phát triển cho macrocell với bán kính cell từ 1 đến 100 km Độ cao của anten phát vào khoảng 30-1000 m Mô hình Okumura còn tính đến các thông số truyền sóng như kiểu môi trường và địa hình không đồng đều nhau Công thức dự đoán cơ bản được cho như sau:
( ) ( , ) ( ) ( ) mean free mu te re correction
Trong đó L mean (dB) là giá trị trung bình của tiêu hao đường truyền sóng, L free là tiêu hao đường đi trong không gian tự do được tính ở (2.17), A mu là giá trị suy hao trung bình liên quan đến không gian tự do trong vùng thành thị, G(h te ) và G(h re ) là hệ số độ lợi của anten trạm gốc và anten di động, và G correction là hệ số đúng liên quan đến môi trường A mu và G correction được quyết định bởi việc tìm kiếm chỗ vênh nhau từ đo đạc G(h te ) và G(h re ) được tính toán bằng các công thức đơn giản
Những thông tin về địa hình có thể được kể đến một cách định tính trong mô hình Okumura Ví dụ, môi trường truyền sóng có thể được phân loại như sau: vùng rộng thoáng (Open Area), vùng hầu như thoáng (Quasi-Open Area), vùng ngoại ô Những thông tin khác như sự biến đổi độ cao của địa hình, độ dốc trung bình của địa hình cũng có thể được kể đến
Mô hình Hata thì có cách thức dựa trên mô hình Okumura (dựa trên đồ hoạ) có thể được sử dụng hiệu quả hơn Tần số nằm trong khoảng từ 150-1500 MHz Nó cũng đã mở rộng để bao phủ dải tần số từ 1500-2000 MHz trong dự án COST 231
Mô hình Over-Rooftop là mô hình lí thuyết điển hình, chính xác hơn mô hình Okumura cho việc mô tả môi trường thành thị Dựa trên quang vật lí và một vài điều kiện cho sẵn về dạng hình học của toà nhà và độ cao của anten BS, công thức tính bắt nguồn từ tín hiệu thu trung bình có được của những thiết bị di động Điển hình là việc cho rằng độ cao của những toà nhà là bằng nhau và khoảng trống giữa các toà nhà là y như nhau
Trong mô hình Over-Rooftop, tiêu hao đường đi (dB) là tổng của các tiêu hao trong không gian tự do và cái gọi là tiêu hao vượt quá (L ex ), tiêu hao vượt quá này được
Saunder và Bonar [4] cũng đã khám phá ra việc truyền sóng qua đỉnh mái nhà cho trường hợp một loạt các toà nhà Vogler đã đề nghị phương pháp Over-Rooftop cho những toà nhà với những độ cao và khoảng cách thay đổi Phương pháp Bertoni và công thức Volger [4] được kết hợp với nhau để mô hình dự đoán cho việc truyền sóng qua đỉnh mái nhà đạt được sự hiệu quả và chính xác
So sánh giữa một vài mô hình truyền sóng qua đỉnh mái nhà cho hai loại toà nhà chẳng hạn như những toà nhà có cùng độ cao, cùng khoảng cách và những toà nhà có độ cao và cách nhau không đều, thì người ta nhận thấy rằng chúng có những giá trị riêng của chúng và sẽ cho những kết quả chính xác hơn nếu được sử dụng cho những môi trường khác nhau (bao gồm dạng hình học toà nhà, độ cao anten liên quan đến độ cao trung bình của toà nhà…)
Hình 2.12: Hồi quy đa độ dốc tương thích với mô hình 2-tia
2.3.4 Mô hình hai độ dốc cho môi trường Microcell
Mô hình này được dựa trên sự đo đạc và được sử dụng cho việc truyền sóng thẳng (LOS) trong vùng thành thị Mô hình này dựa trên kĩ thuật truyền sóng 2-tia Ví dụ, tia truyền thẳng LOS và tia phản xạ từ mặt đất Mô hình này được mô tả bởi điểm gián đoạn, điểm này tồn tại để chia làm hai đặc tính khác nhau của truyền sóng trong vùng gần hoặc xa liên quan đến BS, như được thể hiện ở hình 2.12 Bằng việc sử dụng phương pháp phân tích hồi quy của những dữ liệu được đo đạc trong vịnh San Francisco, nó thể hiện độ dốc trước điểm gián đoạn thì nhỏ hơn 2, trong khi đó độ dốc sau điểm gián đoạn thì lại lớn hơn 2 [4]
Mô hình 2-tia cho truyền sóng LOS còn kể đến các ảnh hưởng của sự chuyển động và các chướng ngại vật cao như cột trụ Điều đó cho thấy rằng khi chúng được tính đến trong mô hình này thì sự chính xác hơn có thể đạt được khi so sánh với kết quả thí nghiệm
2.3.5 Những thử thách đối với các mô hình truyền sóng
Sự phát triển nhanh của thông tin không dây đã dẫn đến việc sử dụng các băng tần số cao hơn, kích thước cell nhỏ hơn, và những hệ thống anten thông minh, làm cho vấn đề dự đoán truyền sóng trở nên thử thách hơn
Kết luận
Sự phức tạp của truyền sóng trong mô trường không lí tưởng đã được trình bày với sự cố gắng đạt tới thực tế trong việc ước lượng tiêu hao do truyền sóng trong môi trường như thế,
Mô hình thực nghiệm cho việc dự đoán tiêu hao do truyền sóng trong môi trường trong nhà được đề nghị và được so sánh với mô hình không gian tự do Nó thể hiện sự suy sự suy giảm cao theo khoảng cách khi tiến tới trung bình, nó cũng thể hiện việc dự đoán lỗi Việc chấp nhận tiêu hao do phản xạ và truyền qua được thể hiện trên việc tính toán hệ số phản xạ và hệ số truyền qua của các sóng, liên quan đến vật liệu điện môi Điều này thể hiện hệ số phản xạ và hệ số truyền qua phụ thuộc nhiều vào đặc tính điện môi của vật liệu, sự phân cực sóng và góc tới
Sự mô phỏng đã chứng minh tiêu hao do sóng truyền qua và sự phản xạ từ những lớp có độ dày xác định, chẳng hạn như tường Nó cho thấy bề rộng của tường và cấu trúc bên trong ảnh hưởng nhiều đến kết quả Ở chương này chúng ta đã thấy một loạt các mô hình dự đoán truyền sóng được trình bày với những công thức thực nghiệm đơn giản Cuối cùng, sự mô phỏng mô hình hai độ dốc cho thấy tác động của chiều cao anten lên sự tiêu hao do truyền sóng Nó cho thấy sóng phản xạ gây ra sự suy giảm nghiêm trọng của tín hiệu do sự can nhiễu với sóng truyền trực tiếp
Mô hình hai độ dốc đã chứng minh đường đi ưu thế trong việc ước lượng tiêu hao truyền sóng Mô hình hai độ dốc còn thể hiện sự suy giảm nhiều do can nhiễu với sóng phản xạ từ mặt đất
Chương 3: Những thuật toán dự đoán truyền sóng trong Indoor 3.1 Giới thiệu
Mạng liên lạc không dây sử dụng máy vô tuyến rất quan trọng trong nhiều ứng dụng trong nhà Một mạng điển hình thì có một vài trạm vô tuyến đặt cố định để có thể liên lạc với mạng bên ngoài rộng hơn, có nhiều trạm vô tuyến di động xung quanh hơn
Vấn đề chung của việc thiết kế những hệ thống như vậy là việc sắp đặt các BS để chắc chắn là tín hiệu đã phủ khắp môi trường đó Việc truyền sóng vô tuyến thì rất phức tạp và hoàn toàn lệ thuộc vào cấu trúc toà nhà Những máy liên lạc thì rất đắt trong việc thiết kế của những người kỹ sư Do đó, những công cụ hỗ trợ thiết kế sẽ dự đoán được việc truyền sóng vô tuyến, đưa ra những mô tả của toà nhà, các vị trí của máy trạm vô tuyến, tần số, công suất,…
Một mô hình truyền sóng vô tuyến đơn giản dựa trên quang hình học Một toà nhà với một loạt các bức tường, sóng vô tuyến từ một điểm nguồn sẽ được truyền đi theo đường thẳng với công suất giảm dần theo luật bình phương nghịch đảo Ở một bức tường thì một phần năng lượng sóng vô tuyến sẽ xuyên qua, còn một phần sẽ phản xạ hoàn toàn với tỉ lệ phụ thuộc vào vật liệu và góc tới Nhiễu xạ được bỏ qua trong mô hình này Những vị trí không dự đoán trước được của máy vô tuyến di động có thể xác định được bằng cách tạo ra bản đồ bao phủ [5] Trong đó thể hiện công suất thu được ở các điểm khảo sát trong khắp toà nhà Thông thường những điểm khảo sát được chọn là lưới điểm của những đường kẻ ô đều đặn
Mô phỏng việc truyền sóng vô tuyến là một thử thách trong việc tính toán Trong một toà nhà lớn thì có thể có đến hàng ngàn đường truyền sóng giữa trạm gốc và điểm khảo sát Tỉ số giữa công suất thu lớn nhất và nhỏ nhất phải là một dải động
10 6 hoặc lớn hơn Để cho việc mô phỏng có giá trị hơn, chính xác hơn thì ta nên tính trên toàn bộ dải động
Chúng ta có thể sử dụng ba thuật toán để dự đoán việc truyền sóng vô tuyến Thứ nhất, thuật toán Shadowing mô phỏng trực tiếp mặt sóng được tạo ra bởi việc phản xạ bức tường Mỗi bức tường có thể được xem là một chiếc gương phản xạ hoàn toàn Đối với mỗi tia phản xạ thì thuật toán này duy trì một phần tia sóng tới chẳng hạn như suy hao do truyền qua giữa các bức tường Thuật toán này rất tốt nhưng nó đòi hỏi một lượng tính toán rất lớn
Thuật toán thứ hai là thuật toán Beam-tracing Nếu một điểm khảo sát nằm trên đường phản xạ thì sẽ có đường truyền sóng đến điểm khảo sát Đường truyền sóng phải được dò tìm để quyết định suy hao đường truyền giữa các bức tường Điểm tối ưu của thuật toán Beam-tracing là có khả năng lọc bỏ những tia phản xạ và đường truyền sóng riêng lẻ không cung cấp công suất đủ lớn cho điểm khảo sát
Thuật toán cuối cùng là thuật toán Ray-tracing Một số đường truyền sóng trực tiếp từ trạm gốc được chọn và các tia được phóng ra theo mỗi hướng Ở mỗi chỗ giao nhau với vật cản, tia này sẽ được chia ra thành tia truyền qua và tia phản xạ Khi một tia đi ngang qua một điểm khảo sát thì công suất tức thời sẽ được cộng vào công suất tích luỹ của điểm khảo sát Thuật toán Ray-tracing rất tối ưu do sử dụng việc chia tách sóng
Cấu trúc dữ liệu không gian - dựa trên phép tam giác trắc lượng - có thể được sử dụng để thể hiện môi trường Cấu trúc dữ liệu của phép tam giác trắc lượng đòi hỏi tất cả các bức tường nhà phải nằm dọc hoặc ngang
Với cấu trúc dữ liệu không gian thì cả hai thuật toán Ray-tracing và Beam-tracing đều là những thuật toán dự đoán đáng tin cậy Cả hai thuật toán đều cần một lượng lớn các thông số để có thể mô phỏng được Không có thuật toán nào tính toán tốt hơn thuật toán nào, mỗi một thuật toán sẽ tính toán nhanh đối với một vài toà nhà và các giá trị thông số Nhìn chung thuật toán Beam-tracing thì tốt hơn cho một vài tia phản xạ trong khi đó thuật toán Ray-tracing thì tốt hơn cho nhiều tia phản xạ; thuật toán Ray-tracing thì tốt hơn nếu suy hao đường truyền nhỏ trong khi đó thuật toán ảnh hưởng của những điểm khảo sát nhân tạo mà tại đó công suất được tính toán không chính xác
Hình 3.1: Giao diện chương trình WiSE
Thuật toán Ray-tracing và Beam-tracing được kết hợp với nhau thành công cụ cho các kỹ sư hệ thống mạng không dây được gọi là WiSE WiSE bao gồm giao diện đồ hoạ mạnh mẽ cho phép những người kỹ sư hệ thống chọn lựa vị trí đặt trạm gốc, và có thể hình dung được việc dự đoán truyền sóng Cả hai thuật toán đều đủ nhanh để việc dự đoán có thể thực hiện trong vài phút trong một Workstation thậm chí đó là một toà nhà lớn (200m×200m, 1500 bức tường)
Nhiều yếu tố có thể ảnh hưởng đến sự chính xác của việc dự đoán như: sự hiện diện của đồ đạc trong nhà, mô hình toà nhà không chính xác, các sóng truyền qua và sóng phản xạ trong mô hình hay các ảnh hưởng sóng vô tuyến khác như tán xạ hay nhiễu xạ…
Truyền sóng
Sóng vô tuyến truyền từ anten với vận tốc ánh sáng Ở bức tường w, một phần công suất mặt sóng bị phản xạ và một phần truyền qua Mặt sóng chia ra làm hai phần Một phần mặt sóng vẫn là mặt cầu ngoại trừ công suất tại bức tường bị giảm do hệ số truyền qua của bức tường w Một phần mặt sóng được tạo ra bởi sự phản xạ Nó quét ngoài phần phản xạ hình nón C bao gồm cả đường phản xạ đơn đến tất cả các điểm có thể tới được Cho v là ảnh phản chiếu của trạm gốc qua mặt phẳng tường, v là trạm phát ảo Ngay lập tức tia phản xạ đơn đến điểm khảo sát một cách chính xác nếu đường thẳng từ v đến điểm khảo sát giao với bức tường w tại điểm phản xạ (Hình 3.2)
Hình 3.2: Phản xạ hình nón (b là trạm gốc, v là trạm phát ảo)
Vì thế phần phản xạ hình nón là một hình đa diện bị xén bớt Nó có đỉnh là v, mỗi mặt phẳng qua v và một trong các cạnh của w sẽ bao bọc hình nón Hình nón này bị xén bớt bởi mặt phẳng w, bỏ đi phần hình nón từ v đến w (Hình 3.2)
Mặt sóng phản xạ có thể giao với bức tường thứ hai w’ sinh ra mặt sóng phản xạ thứ hai, mặt sóng này quét ngoài phần phản xạ hình nón thứ hai C’ Máy phát ảo v’ là phản chiếu của v trên mặt phẳng w’ Để có đường truyền sóng đến điểm khảo sát, phản xạ với w và w’ chính xác nếu đoạn thẳng từ v’ đến điểm khảo sát giao với w’ tại điểm phản xạ của w’ Phần phản xạ hình nón C’ có đỉnh là v’, mặt phẳng bao quanh C’ được tạo ra từ v’ và các cạnh của đa giác 'w∩C
Mỗi phần giao nhau của mặt sóng với bức tường sẽ che phủ mặt sóng và sinh ra mặt sóng phản xạ mới quét ngoài phần phản xạ hình nón mới.
Kỹ thuật Shadowing
Thuật toán Shadowing thể hiện việc tính toán sự bao phủ bằng cách mô phỏng sự lan rộng mặt sóng Thuật toán này có thể giới hạn lại bằng cách xem các mặt sóng được tạo ra từ hầu hết các sự phản xạ
Mặt sóng của phần phản xạ hình nón cố định là phần giao nhau của hình nón và mặt cầu đặt tại máy phát ảo Chức năng shadow được phân phát đến mỗi điểm của mặt sóng, tuần tự các bức tường giao nhau trên đường truyền sóng từ trạm gốc đến điểm Thuật toán này duy trì những phần shadow của mỗi mặt sóng (Hình 3.3)
Hình 3.3: Vùng shadow (bức tường w và w’ có hình chiếu là s và s’ trên mặt sóng tới F; bức tường R là bức tường phản xạ và v là trạm phát ảo)
Mặt sóng giả lập có thể xuyên qua các điểm khảo sát Vùng của phần shadow duy trì điểm khảo sát, quyết định tuần tự các bức tường giao nhau trên đường truyền sóng đến điểm khảo sát vì thế công suất thêm vào được phân phối bởi đường truyền sóng (Để ý rằng công suất bên trong vùng có thể không là hằng số bởi vì góc phụ thuộc vào hệ số phản xạ và hệ số truyền qua) Mặt sóng cũng có thể xuyên qua bức tường, trong trường hợp phân vùng shadow được cập nhật và mặt sóng mới sinh ra
Thuật toán Shadowing thì khá rắc rối để thực hiện Tuy nhiên, chúng ta sẽ xem xét hai thuộc tính Trước hết, số c của phần phản xạ hình nón Trong trường hợp xấu nhất c trở thành n r trong đó n là số bức tường và r là số tia phản xạ Đúng hơn thì c trở thành n (r+1)/2 khi mỗi phản xạ hình nón giao nhau O (n 1/2 ) bức tường [5] Ở phần sau, chúng ta sẽ đưa ra giá trị thực tế của c Thứ hai, sự duy trì phân vùng shadow thì rất tốn kém Số vùng khác trong mặt sóng khi mặt sóng lan rộng là O(m 3 ) trong đó m là số bức tường giao nhau bởi hệ truyền sóng Hệ truyền sóng được định nghĩa như là một loạt các điểm nằm trên một vài đường truyền sóng tới điểm trong phần phản xạ hình nón.
Kỹ thuật Beam-Tracing
Thuật toán Beam-tracing thì gần như tương tự với thuật toán Shadowing ngoại trừ việc nó không duy trì phân vùng shadow Đối với mỗi phần phản xạ hình nón C thì có nhiều điểm khảo sát p bên trong C Đối với mỗi điểm khảo sát p thì sẽ được tính công suất của đường đi đến p Những phần phản xạ hình nón có thể được tạo ra bởi quá trình sau: mỗi bức tường sẽ tạo ra phần phản xạ hình nón Nếu C là hình nón đáp ứng với tuần tự các phản xạ của tường w 1 ,w 2 ,…,w k thì mỗi bức tường w sẽ giao nhau với C
Cho một điểm khảo sát p nằm trên phần phản xạ hình nón, rất dễ dàng tìm ra được đáp ứng đường truyền sóng đến p Công thức tính công suất (4.1) đòi hỏi những bức tường phải giao nhau với đường truyền sóng Ở phần sau sẽ mô tả cấu trúc dữ liệu không gian mà có thể sử dụng để dò tìm đường truyền sóng, tìm những bức tường giao nhau trong khoảng thời gian được xem là hằng số Với cấu trúc dữ liệu không gian thì việc dò tìm là một thuật toán ưu thế hơn Nó rất hữu dụng để tránh sự tính toán công suất đường đi nếu nó không cung cấp công suất đủ lớn đến điểm khảo sát
Cho w là bức tường cuối cùng trong chuỗi phản xạ của phản xạ hình nón C và cho m là điểm bên trong của C W∩ Hình nón C được phân phối công suất ước lượng β c được định nghĩa như là công suất từ trạm gốc tới m
Giá trị β c có thể được sử dụng trong việc tính toán công suất trong hai trường hợp Thứ nhất, nếu β c nhỏ hơn mức ngưỡng -90 dBm thì C được bỏ qua (khi có nhiều phần phản xạ hình nón được tạo ra bởi những bức tường giao nhau với C) Thứ hai, cho β c trên mức ngưỡng và điểm khảo sát p nằm bên trong C Giới hạn trên của công suất ước lượng tới p là β c ( dm dp ) 2 [5], trong đó dm và dp là khoảng cách đường đi sẽ được tính Chú ý rằng β c không ảnh hưởng đến việc tính toán công suất đường đi thực sự Đường đi cũng có thể bị lọc bỏ mặc dù nó phân phối công suất đủ lớn đến điểm khảo sát Điều này có thể xảy ra ví dụ như nếu có sự thay đổi lớn trên công suất đường đi đến điểm thuộc C∩w và β c được ước lượng nhỏ Khả năng của việc lọc bỏ đường đi không đúng được giảm nhỏ bởi việc hạn chế lọc bỏ những hình nón hẹp – hình nón C được xem là hẹp nếu sự cực đại khác nhau giữa bất kì hai vectơ hữu hướng từ trạm phát ảo của C tới điểm trong C là nhỏ khoảng 10 0
Như đã đề cập ở phần trước, số phản xạ hình nón có thể lên tới n (r+1)/2 [5] Cũng tương tự số điểm khảo sát bên trong phản xạ hình nón có thể lên tới s 1/2 , trong đó s là tổng số các điểm khảo sát Chính vì không có sự lọc bỏ số lượng tính toán công suất đường đi có thể lên tới s 1/2 n (r+1)/2 Ở phần sau, chúng ta sẽ đưa ra các kết quả thực nghiệm, việc lọc bỏ có thể giảm bớt số lượng tính toán công suất đường đi và ứng dụng hiệu quả vào thực tế của thuật toán Beam-tracing.
Kỹ thuật Ray-Tracing
Có thể xem xung quanh trạm gốc có một mặt cầu nhỏ Những điểm trên mặt cầu có thể được giải thích như là vectơ hữu hướng Chọn phân vùng của mặt cầu là hình chữ nhật với kích hước và hình dạng gống nhau
Thuật toán Ray-tracing đưa ra các tia khảo sát cho mỗi tam giác trên mặt cầu Mỗi tia có một đường đi theo một qui tắc nào đó (đường chính tắc) mà nó quyết định đường đi được theo sau bởi tia và hình nón thu được sẽ quyết định điểm khảo sát được bắt lấy bởi tia Đường đi đó sẽ đi theo hướng của tia Toàn bộ hình nón được bắt lấy đó bao gồm tất cả những điểm có thể tới được từ trạm gốc theo hướng mà nó nằm bên trong tam giác
Hình 3.4: Tia ban đầu được quyết định bởi tam giác trên bề mặt cầu (b là trạm gốc)
Khi những đường chính tắc giao nhau với tường thì một tia phản xạ sinh ra Hướng của nó là hướng phản xạ của tia ban đầu trong mặt phẳng của tường Dạng hình nón được giữ lại của nó là dạng hình nón phản chiếu của tia ban đầu được xén bỏ bởi mặt phẳng tường Đối với mỗi tia thì thuật toán sẽ ghi lại sự phản xạ tích luỹ và hệ số truyền qua được quyết định bởi đường đi chính tắc Thuật toán này có thể phân phối công suất đến bất kì đến điểm nào trên đường chính tắc, sử dụng những phần tích luỹ và khoảng cách dọc theo đường đi đến trạm gốc Nếu điểm khảo sát nằm bên trong hình nón được bắt lấy thì thuật toán sẽ cho rằng có một đường đi đến điểm khảo sát gần tương tự như đường chính tắc Điểm khảo sát đó được phân phối công suất gần bằng với điểm trên đường chính tắc
Thuật toán Ray-tracing sẽ dừng việc dò tìm tia nếu công suất phân phối đến đường chính tắc giảm xuống dưới mức ngưỡng cố định Điểm khảo sát nhân tạo
Sự rời rạc của thuật toán Ray-tracing sẽ gây ra các điểm khảo sát nhân tạo Ví dụ như hình 3.5a miêu tả hai tia sát cạnh nhau Không có đường chính tắc nào giao nhau với tường và vì thế không có sự sinh ra các tia phản xạ Tương tự, shadow của điểm p và q được bỏ qua
Rất là khó khăn để loại bỏ tất cả các điểm khảo sát nhân tạo Điểm khảo sát nhân tạo có thể giảm bớt bằng cách cực tiểu khoảng trống giữa hai tia và bằng cách bổ chính Ví dụ như thuật toán có thể kiểm tra các điểm khảo sát giữa sự giao nhau của bức tường với hình nón thu được tạm thời bị xén bớt bởi mặt phẳng của hai bức tường Trong hình 3.5b, q được bắt lấy trước khi giao nhau với tường, p được bắt lấy sau khi giao nhau Dĩ nhiên, nếu đường chính tắc không giao nhau với tường (như hình 3.5a) thì shadow bị bỏ qua
Hình 3.5: Điểm khảo sát nhân tạo
Sự phân chia không gian của các tia kế cận nhau sẽ tăng tuyến tính với khoảng cách tia đi được Bằng cách chọn nhiều tia ban đầu hợp lí thì sự phân chia đó có thể được kiểm soát Tuy nhiên, rất vất vả để dự đoán khoảng cách cực đại của một tia bất kì đi được và không mong muốn có tỉ trọng các tia cao ở gần trạm gốc
Sự phân chia tia sẽ cho phép phân chia giữa các tia tới một giới hạn nào đó không phụ thuộc vào khoảng cách đi được của các tia Rất dễ dàng quyết định được sự phân chia không gian, sử dụng góc giữa các tia và khoảng cách đi được của các tia Nếu sự phân chia không gian đạt đến một giới hạn thì tia sẽ được phân chia thành bốn tia nhỏ Hình nón thu được ban đầu kết thúc ở mặt tam giác mà được chia thành bốn tam giác nhỏ; mỗi một mặt sẽ bắt đầu bề mặt của hình nón thu được của tia con Đường chính tắc ban đầu sẽ kết thúc tại tâm của bề mặt tam giác Đường chính tắc của mỗi tia con có thể bắt đầu tại tâm của các tam giác con, đường chính tắc của tia và tia con sẽ không chạm nhau Hơn nữa, đường chính tắc của mỗi tia con có thể bắt đầu tại điểm cuối của đường đi ban đầu Chú ý rằng, đường chính tắc của ba trong số bốn tia con nằm hoàn toàn bên ngoài hình nón thu được
Hình 3.6: Phân chia tia để giữ việc phân chia không gian
Hệ cây tia sẽ mô tả các nhánh của mỗi tia Mỗi một nút của cây sẽ tương ứng với một đoạn đường chính tắc Gốc của cây tia tương ứng với đoạn đường vừa rời khỏi trạm gốc Nếu đoạn đường kết thúc tại điểm giao nhau của bức tường thì nút tương ứng sẽ có thêm hai nhánh con, một là đường phản xạ, một là đường truyền qua; nếu đoạn đường kết thúc bởi sự phân chia thì nút đó sẽ có thêm 4 nhánh con Một nút được xem là lá tia nếu đoạn tương ứng đi ra ngoài môi trường hay nếu công suất liên quan đến đoạn đó hạ xuống dưới mức ngưỡng Một rừng tia như vậy là tập hợp của nhiều cây tia
Cho rằng mỗi một tia sẽ phân chia ít nhất một lần thì tổng số lá tia trong rừng tia sẽ giới hạn bởi:
Trong đó β 1m là công suất trong không gian tự do trên m; β t là công suất ngưỡng và
A là diện tích cắt ngang của tia sau khi phân chia (trên m 2 )
Xem nút n của cây tia tương ứng với một đoạn của đường chính tắc Đối với mỗi điểm p trên đoạn trên thì xem như mặt cầu được đặt tại máy phát ảo của đoạn trên và xuyên qua p Một phần mặt cầu - góc cầu - nằm bên trong hình nón thu được
Công suất tại p giảm theo khoảng cách từ máy phát ảo, trong khi diện tích tam giác tăng dần Cho P(n) thể hiện công suất - diện tích của nút n
Chú ý rằng tổng ∑ P r( ) khi r thay đổi trên các nút gốc là 4πβ 1 m khi diện tích bề mặt của mặt cầu bán kính 1 m là 4π và công suất trên 1 m là β 1m Lưu ý rằng mỗi nút n trên cây tia thì tổng ∑ P c( ) với c thay đổi trên các nhánh con của n: tại nút phân tia thì mỗi một bốn nhánh con sẽ có 1 4 diện tích tam giác và tại nút giao nhau với tường thì tổng hệ số truyền qua và hệ số phản xạ thì hầu như là bằng 1 Vì thế tổng tất cả các lá tia là ∑ P l( ) 4≤ πβ 1 m Mỗi một nút lá phải cung cấp ít nhất β t A khi nó có diện tích tam giác tối thiểu là A và công suất tối thiểu là β t [5]
Giới hạn không được giữ nếu mức ngưỡng công suất đạt được trước khi phân chia tia Điều này có thể xảy ra nếu góc chia tia là nhỏ hay nếu công suất của tia suy hao nhanh chóng bởi sự phản xạ và truyền qua
Thông số điển hình β 1 m = −23dBm, β t = −90dBm, A=1 (đối với sự phân chia không gian của 2 m), số lá tia trong rừng tia bị giới hạn khoảng 63 10× 6 Giới hạn quá lớn này là bất lợi cho hầu hết môi trường khi những tia rời khỏi môi trường thì thường hay biến mất do bởi mức ngưỡng công suất
3.5.1 Phương pháp Shooting và Bouncing Ray (SBR)
Thuật toán cơ bản của phương pháp Ray-tracing là thuật toán SBR Trước hết, tia được phóng từ trạm phát (Tx), sau đó tia sẽ được quét, nếu nó đụng vào bất cứ vật gì hay được thu bởi anten thu (Rx) Khi một vật thể được đụng thì sự phản xạ, truyền qua, nhiễu xạ, hay tán xạ sẽ xảy ra, tuỳ thuộc vào dạng hình học hay thông số về điện của vật thể Khi một tia được nhận bởi anten thu, thì trường điện (công suất) liên quan đến tia được tính toán Giản đồ của phương pháp SBR được minh hoạ như hình 3.7
Hình 3.7: Thuật toán phóng tia Ta thấy rằng một vài tia được phóng từ Tx và phản xạ bởi các bức tường Và kết thúc quá trình này là một vài tia được thu bởi Rx
Kết luận
Khuynh hướng phát triển trong thông tin không dây đã dẫn đến sự xuất hiện những ý tưởng và kĩ thuật mới để tăng khả năng chứa đựng và cải thiện QoS Kích cỡ cell nhỏ hơn, tần số cao hơn, và môi trường phức tạp hơn cần được mô hình hoá chính xác hơn và những mô hình dự đoán truyền sóng xác định cần phải được phát triển để đạt đến sự thiết kế tối ưu cho các hệ thống thông tin thế hệ kế tiếp Kĩ thuật mới như anten thông minh và hệ thống MIMO cần những mô hình dự đoán truyền sóng mới để mô tả những kênh truyền kết nối không gian-thời gian Ở chương này chúng ta thấy một loạt các phương pháp và thuật toán hổ trợ việc tăng tốc tính toán Và chúng ta cũng đã thấy phương pháp Ray-tracing có thể cung cấp thông số như tiêu hao đường đi, thời gian tới, góc tới, và thậm chí một vài thông số thống kê cho việc dự đoán trong mô trường phức tạp Đặc biệt, những nỗ lực mới để mô tả các cấu trúc phức tạp của môi trường và phát triển những mô hình Ray-tracing tương đương cho cửa sổ và cấu trúc khung kim loại cũng đã được làm rõ Những phát triển mới này cùng với sự hiệu quả tính toán của phương pháp Ray-tracing đã mở ra con đường dẫn đến sự phát triển những mô hình tích hợp cả dự đoán truyền sóng trong indoor và outdoor.
Mô hình thống kê dự đoán truyền sóng vô tuyến trong
Giới thiệu
Việc yêu cầu tốc độ thông tin ngày càng tăng cũng là vấn đề của các mạng dữ liệu và internet Tính di động và gọn nhẹ tạo ra những mạng thông tin vô tuyến, một trong những mạng quan trọng nhất được triển khai Hệ thống thông tin cá nhân (Personal Communication Systems PCS), mạng vô tuyến nội bộ (wireless local area networks WLANs), tổng đài vô tuyến riêng (wireless private branch exchange WPBXs), và những liên kết mạng cố định những dịch vụ mà trong môi trường indoor cũng yêu cầu tăng dần Bởi vì kênh vô tuyến trong indoor có một lượng suy giảm và biến đổi cực lớn, việc triễn khai những dịch vụ này thách thức những nhà thiết kế mạng Với lý do này, tính cấp bách để phát triễn những công cụ hiệu quả nhưng cũng đòi hỏi kênh truyền vô tuyến chính xác, hiệu quả của một mô hình được tính toán rất phức tạp RT là một trong những kỹ thuật phổ biến nhất dự đoán kênh vô tuyến được sử dụng, đặc điểm chính của RT là mật độ tính toán Điều này thúc đẩy những nghiên cứu quan trọng khác được gọi là fast RT để giải quyết vấn đề thời gian tính toán
Chương này sẽ giới thiệu một mô hình Thống kê dự đoán việc truyền sóng vô tuyến bên trong nhà để tạo ra một phương pháp tính toán hiệu quả hơn trong việc dự đoán công suất thu.
Công suất đường đi
Ray-tracing xấp xỉ việc truyền sóng vô tuyến trong một số tia có hạn được phát ra từ bộ phát Hình dạng tia truyền sóng được định bởi đặc tính hình học của tầng nhà và chất liệu tạo ra các vật cản trở Đặc tính thống kê của việc truyền sóng có thể được suy diễn trực tiếp từ bề mặt và chất liệu của tầng nhà Mục đích của phần này có liên quan đến công suất đường đi và các thông số truyền sóng Công suất đường đi sẽ được sử dụng ở phần sau để dự đoán công suất thu
4.2.1 Công suất đường đi, sự phản xạ và sự truyền qua
Khi một đường truyền sóng đi đến điểm thu thì nó đã qua nhiều sự phản xạ và truyền qua (giao nhau với vật thể) Công suất đường đi có xu hướng suy yếu nhanh chóng theo khoảng cách với quy luật nghịch đảo bình phương trong không gian tự do Mỗi đường đi được quét toàn bộ “lộ trình” từ bộ phát đến bộ thu Mỗi lần có sự giao nhau với vật thể thì tia sẽ mất một lượng công suất nhất định trong khi đó việc tiêu hao do truyền sóng giữa những lần giao nhau sẽ được duy trì Sự tiêu hao của việc giao nhau là do sự phản xạ hay sự truyền qua Nhiễu xạ và sự khuếch tán có thể được bỏ qua trong việc truyền sóng bên trong nhà [9] Sau khi đi được l m từ trạm phát (BS) và đi qua n giao điểm (m phản xạ và (n-m) truyền qua) công suất truyền tới được thể hiện như sau [6]:
Trong đó R và T là hệ số “điện thế” trung bình phản xạ và truyền qua, P 0 là công suất không gian tự do ở khoảng cách 1 m và được cho bởi:
Trong đó G t và G r (=1 đối với anten đẳng hướng) là độ lợi của anten phát và anten thu, c là vận tốc ánh sáng trong không gian tự do và f là tần số của tín hiệu vô tuyến (ở đây ta xét 900 MHz) Và ta cũng giả định rằng anten phát và anten thu đều là anten đẳng hướng
Công suất đường đi trung bình có thể được thể hiện như sau [6]:
Trong đó f n m l ( , ) là PDF (Probability Distribution Function) của đường đi mà giao nhau với n vật thể sau khi đi được khoảng cách l với m sự phản xạ và (n-m) sự
Có thể xem quá trình đụng n vật cản như là sự kết hợp của sự phản xạ và sự truyền qua Hai sự kiện này không phụ thuộc nhau và riêng biệt trong một đường đi ở một thời điểm Vì thế f n m l ( , ) có thể tách ra thành tích hai công thức:
Trong đó f n l 1 ( ) là PDF cho đường đi đã đi qua n giao điểm với quãng đường đi là l Người ta đã chứng minh rằng thông qua mô phỏng Monte Carlo [11] thì công thức này là phân phối Poisson cho môi trường bên trong nhà
Trong đó 1 λ là khoảng cách tự do trung bình giữa hai giao điểm Nó được định nghĩa như là khoảng cách trung bình mà một tia có thể đi được trước khi giao nhau với một vật thể Thông số này có thể ước lượng được nếu được cho hình dạng tầng nhà, thông thường là hình chữ nhật là do sự chấp nhận mô hình tuyến tính Ở phần sau, phương pháp để ước lượng thông số này sẽ được trình bày bằng cách sử dụng kỹ thuật xác suất Phương pháp ước lượng 1 λ là chúng ta biết trước chiều rộng và chiều dài hình chữ nhật của sơ đồ tầng nhà Công thức thứ hai f m n l 2 ( , ) thể hiện khả năng có chính xác m sự phản xạ và (n-m) sự truyền qua trên chiều dài đường đi l Như đã đề cập trước đó, chúng hoàn toàn riêng biệt nhau, vì thế PDF cho công thức thứ hai phù hợp với những điều kiện này [8] ta có được:
Trong đó p(l) và q(l) là xác suất của sự phản xạ và truyền qua đối với đường đi có chiều dài l Để ý rằng p(l) + q(l) = 1 Sau một vài thao tác trên (4.3), có giải thích trong phần phụ lục, chúng ta sẽ đạt được kết quả sau:
Công thức này thể hiện mối quan hệ giữa công suất trung bình đường đi với λ, với chất liệu tầng nhà (R và T) Bằng cách ước lượng các thông số này, (4.7) có thể được ứng dụng để dự đoán công suất đường đi
Sử dụng (4.7) cho việc dự đoán công suất đến đa đường khi biết vị trí của bộ phát và bộ thu, điều này rất quan trọng để biết p và q thay đổi như thế nào với khoảng cách đường đi l Để làm điều đó, ta cho L là khoảng cách giữa bộ phát và bộ thu, vì thế l = + ΔL , trong đó Δ là sai biệt giữa tổng chiều dài đường đi và khoảng cách giữa bộ phát và bộ thu Vì thế p(L) = 0 là do LOS không có bất cứ sự phản xạ nào cả Khi đạt đến một giới hạn chiều dài đường đi thì sự phản xạ và truyền qua là tương đối bằng nhau thì p tiến đến 0,5 Chính vì thế, chúng ta có thể phỏng đoán rằng điều này có thể là do số mũ, ví dụ như:
Mô phỏng Monte Carlo đã hổ trợ cho sự phỏng đoán mà mô hình dạng chữ nhật được triển khai Sự mô phỏng này có thể được tóm tắt như sau: Mô hình chữ nhật của sơ đồ tầng nhà có thể là 10 5× với 50% chiều dài hoặc chiều rộng Điều này có nghĩa là chiều rộng là 5+δ W trong đó δ W dao động trong khoảng [-2,5 ; 2,5], và chiều dài là 10+δ L trong đó δ L dao động trong khoảng [-5 ; 5] Một lượng lớn tia đi qua n giao điểm được tạo ra Đối với mỗi tia, kiểu giao nhau (phản xạ hay truyền qua) được ghi nhận lại tại mỗi điểm giao nhau như hình 4.1
Hình 4.1: Mô hình chữ nhật được dùng để tìm PDF của q và p
Sự đi tới và chiều dài của mỗi đường đi thì sau đó được tính toán, nơi mà sự tiến tới của đường đi là khoảng cách trực tiếp giữa Tx và Rx (L), trong khi đường đi tương đương L+ Δ Vì thế, p và q mà được ấn định cho mỗi Δ từ PDF của p ( ) Δ được ước lượng Hình 4.2 cho thấy kết quả của sự mô phỏng này, giá trị 1λ được ước lượng rất gần với “khoảng cách tự do trung bình” của hình chữ nhật với kích thước
10 5× khi được tính toán bằng cách sử dụng công thức được cho ở phần sau
Hình 4.2: Phân phối xác suất của sự phản xạ (p)
4.2.4 Công thức tổng quát cho công suất đường đi
Chú ý Δ chỉ dùng tại thời điểm suy giảm kể từ khi τ = Δ c, trong đó c là vận tốc ánh sáng Vì thế, ta có:
Công thức này thể hiện công suất suy giảm “trung bình” cho kênh truyền vô tuyến bên trong nhà Để có thể hình dung sự quan trọng của thông số này đến hình dạng, hình 4.3 (a-d) sẽ minh hoạ điều này, mỗi hình thì có một thông số là biến thay đổi còn các thông số còn lại được giữ cố định Và thông số có ảnh hưởng nhất đó là khoảng cách Tx - Rx, sau đó là λ, còn T và R thì ảnh hưởng tương tự nhau Chú ý rằng khi l=L thì (4.10) sẽ cho một giá trị công suất mong muốn đối với tia LOS
P L =P L e − − λ − (4.11) a Khoảng cách Tx-Rx là biến b.λ là biến c R là biến d T là biến Hình 4.3: Các thông số của mô hình và sự ảnh hưởng lên việc dự đoán kênh truyền
Rõ ràng, công suất LOS tỉ lệ nghịch với bình phương khoảng cách Tx - Rx, và mũ số tiêu hao do truyền qua trong khoảng cách này Lưu ý rằng 1−T 2 là trung bình mất mát do truyền qua (không có hệ số phản xạ trong LOS) và λL là trung bình số truyền qua xảy ra với L Khi tia LOS không còn là một đường được vẽ giữa Tx và
Rx thì một phần công suất tín hiệu có thể bị thay thế bởi việc tính toán công suất xác định (Deterministic Power Calculation) Nếu có n giao điểm với vật thể dọc theo đường thẳng này, ta sửa lại giống như (4.9) thì (4.10) sẽ như sau:
Công suất thu đa đường
Trong phần này, tổng công suất nhận được từ đa đường sẽ được ước lượng dựa trên công thức toán đã được trình bày ở phần trước Đối với bộ thu băng rộng, công suất đa đường có thể được định nghĩa đơn giản như là tổng của các công suất độc lập thông thường của những đường đi độc lập [10] Ví dụ như:
Công thức trên có thể được tính toán bằng số học như sau:
Trong đó δ c là một “hộc thời gian đơn vị” (Bin Time Unit) [6] Ở (4.14) ta đã cho rằng một đường đi sẽ tồn tại trong mỗi hộc là 5ns, trong trường hợp này khi băng thông là 200 MHz Kết quả từ (4.14) sẽ được so sánh với công suất ước lượng sử dụng kết quả Ray-tracing Ở phần sau, phương pháp với ba thông số quyết định (R,
T và λ) sẽ được trình bày
4.3.1 Phân vùng mà R, T và λ được ước lượng Đối với cặp (Tx - Rx), ta cần phải xác định lân cận, ví dụ như vật cản xung quanh Tx và Rx mà ảnh hưởng đến việc ước lượng công suất thu bằng cách quyết định giá trị trung bình của R, T và λ Để xác định những vật cản này, ta cần có đường đi chiều dài lớn nhất (Maximum Path Length)
Công suất đường đi được cho là tiến tới mức ngưỡng (dưới 10dB) thì có thể bỏ qua
Hình dạng của vùng mà đường đi có chiều dài lớn nhất đi qua trước khi công suất rớt xuống mức ngưỡng là hình elip Với hình dạng elip này, đường đi được mong đợi có công suất thấp nhất khi nó chỉ trải qua một sự phản xạ trong số n giao điểm Điều này thật sự dựa trên nền tảng thống kê khi mà R T 2 2( n − 1) ≤R T 2 m 2( n m − ) (cho rằng
T ≤R) Như miêu tả ở hình 4.4, vị trí của Tx và Rx được dùng như là tiêu điểm của elip trong đó đường bao được xem như là phản xạ xa nhất mà các tia khi nảy ra đều cùng một chiều dài Việc phân vùng thẳng (Rectilinear Partitioning) sơ đồ tầng nhà là để làm đơn giản cho việc quyết định khoảng không mà elip phủ lắp lên phải được xét đến trong việc ước lượng ba thông số của mô hình Trong quá trình phân vùng thẳng, sự mở rộng giả tạo sẽ được vẽ và ấn định T = 1 (không có mất mát do truyền tới) và R = 0 (không có phản xạ) Sự mở rộng này sẽ được xét đến trong suốt việc ước lượng những giá trị trung bình của mô hình (T và R) Đường đi có chiều dài Khoảng trống hình chữ nhật được xác định lớn nhất trong elip bởi elip cho việc ước lượng T, R vàλ
Hình 4.4: Minh hoạ đường đi có chiều dài lớn nhất liên quan đến hình dạng elip
Nếu đường đi chiều dài lớn nhất được thể hiện là l max, thì mức ngưỡng được tính như sau [1]:
Trong đó P max là công suất lớn nhất của tia đi từ Tx đến Rx, mà ta tính được ở (4.9)
Cho P th = 10dB, thì P(l max )= 0,1×P max Một phương pháp xác định l max được sử dụng như sau: l max≅3L đối với LOS và l max≅1,5L đối với OLOS, trong đó L là khoảng cách giữa Tx và Rx mà ta thấy ở hình 4.4 Hai công thức tính l max này bắt nguồn từ một số tính toán ở công thức (4.9) Một cách khác là sử dụng mô hình ad hoc bắt nguồn từ những đo đạc đối với bộ thu; chẳng hạn như JTC, hay wall- dependent [1]:
Trong đó có thông số suy hao α
Một khi mà hình dạng elip đã được xác định, hệ số phản xạ và hệ số truyền qua cho tất cả vật thể (k vật thể) bên trong nó cũng sẽ được dùng tới R và T được ước lượng như sau [1]:
Trong đó R i , T i và S i là hệ số phản xạ, hệ số truyền qua và hệ số kích cỡ cho vật thể thứ i Trong trường hợp 2D thì S i là chiều dài vật thể (chẳng hạn như chiều dài tường) R i và T i có thể được tính toán thông qua biểu thức sau [1]:
Trong đó ε ε= r + j60σ là hằng số điện môi phức, ε r là hằng số điện môi tương đối, σ là độ dẫn điện, và χ là hệ số nhằm giải thích việc tiêu hao do truyền qua và nó thường được lấy là 0,5 [6] Lưu ý rằng (4.19) là công thức của góc tới, và góc tới thường thay đổi trong khoảng [ 0, π 2 ] Chính vì thế, nếu được cho biết chất liệu thì chúng ta có thể tìm ra giá trị trung bình của hệ số phản xạ và hệ số truyền qua bằng cách lấy trung bình (4.19) và (4.20) trên [ 0, π 2 ] , ví dụ: R=2 π ∫ 0 π 2 R i ( )ε θ θ, d và
Một hình dạng tương tự như hình được sử dụng ở phần trước sẽ được sử dụng để ước lượng λ Để ước lượng giá trị trung bình của λ thì sẽ cần đến PDF của chiều dài tia Phần phụ lục B sẽ cho thấy phân phối xác suất hình học của tia với hình chữ nhật, được thể hiện với ba loại tia khác nhau Đường đi tự do trung bình (Mean Free
Path) 1 λ có thể được ước lượng như sau:
Trong đó ρ A , ρ W và ρ L là chiều dài trung bình của những tia giữa hai vùng kế cận nhau (bốn trường hợp), vùng đối diện chiều rộng và vùng đối diện với chiều dài
⎝ ⎠ (4.24) Đối với hình chữ nhật thứ i trong tầng nhà, đường đi tự do trung bình 1 λ i được tính toán dựa trên chiều dài của nó (a) và chiều rộng của nó (b) Bất cứ hình chữ nhật nào bên trong elip sẽ được sử dụng để ước lượng giá trị trung bình của λ bằng cách tỉ lệ diện tích vùng lấp lên hình chữ nhật bởi hình elip như được thể hiện ở hình 4.4 Vì thế ta có [2]:
Giá trị của mô hình dự đoán đã được đề nghị
đi tự do trung bình sẽ như sau: 1 λ i =ρ W hay 1 λ i =ρ L
4.4 Giá trị của mô hình dự đoán được đề nghị
Trong phần này, kết quả của việc dự đoán công suất sử dụng mô hình Thống kê sẽ được so sánh với công suất được dự đoán bởi phần mềm Ray-tracing và công suất đo đạc trên thực tế trong môi trường văn phòng Tầng nhà thứ 2 và thứ 3 trong phòng thí nghiệm Atwater Kent (AK2 và AK3) được dùng để kiểm tra giá trị của mô hình Thống kê
Trong suốt quá trình, chúng ta sẽ duy trì các thông số sau cho cả hai trường hợp (AK2 và AK3) [13], [14]:
+ Tần số trung tâm của kênh truyền là 1 GHz, và băng thông là 200 MHz
+ Số profile là 620 được lấy từ những vị trí khác nhau trên tầng thứ 2 của toà nhà thí nghiệm AK
4.4.1 So sánh với kết quả của RT
Trong phần này, kết quả của những phần trước sẽ được sử dụng để ước lượng công suất AK3 và sau đó so sánh với kết quả đạt được từ phần mềm RT Để làm được điều đó, ta hãy xem ba vùng LOS, OLOS1 và OLOS2 là độc lập với nhau Trong tầng nhà này, bức tường, cửa ra vào và cửa sổ được xem như là những chất liệu có điện môi cao - gần như dẫn điện hoàn toàn - những chất liệu có điện môi thấp lần lượt tương ứng Những bức tường được cho điện môi là 10 và độ dẫn điện là 0.001, vì thế hệ số R i và T i là (0,75 ; 0,48) với góc tới nằm trong khoảng [0,π 2] Những hệ số được tính tương tự là (0,95 ; 0,01) và (0,1 ; 0,9) đối với cửa ra vào và cửa sổ
Trong trường hợp này, tất cả Rx được đặt trong cùng một phòng (phòng số 317) với
Tx như hình 4.5 Diện tích phòng này vào khoảng 9 8× m 2 Khoảng cách giữa Tx và
Rx nằm trong khoảng 0,2m - 6m có nghĩa là elip của mỗi một cặp Tx - Rx sẽ bao lấy căn phòng này và cả vùng hành lang xung quanh (OLOS1) và phòng số 318
Bước đầu tiên là ước lượng R và T bằng công thức (4.17) và (4.18) với hệ số phản xạ và truyền qua cho trước Hệ số kích cỡ được quyết định cho mỗi bước tường là swall≅0,8, cửa ra vào là sdoor≅0,05 và cửa sổ là swindows≅0,15 Vì thế R LOS≅0,7 và
T LOS≅0,5 Bước hai là ước lượng λ từ kích thước của phòng số 317 và vùng lân cận nó là OLOS1 - với bề rộng khoảng 2 m Hình elip chỉ bao phủ khoảng 5 m của hai bức tường song song của OLOS1 Chính vì thế, kích thước của một phần OLOS1 là khoảng 2 5× m 2 Lưu ý rằng trong trường hợp này công thức (4.23) hay (4.24) được sử dụng để tìm λ s wall s windows s door R T λ
Bảng 4.1: Các thông số ước lượng cho vùng LOS [6]
Hình 4.5: Sơ đồ nhà tầng AK3[14]
Cách phân tích tương tự có thể được dùng trong trường hợp này Như đã thấy ở hình 4.5, những vùng bên trái, vùng bên phải, vùng đỉnh, vùng đáy đều có những thông số duy nhất bởi vì những vùng lân cận nó là khác nhau Vùng ảnh hưởng nhiều nhất là phòng số 317, nó sở hữu khoảng 70% diện tích hình elip trong trường hợp này Vì thế, λ sẽ nằm trong khoảng 0,2 - 0,25 đối với vùng bên trái, vùng bên phải và vùng đáy Trong vùng còn lại, thì phía bên dưới chịu ảnh hưởng bóng râm rất nhiều của phòng số 318 Hình elip trong vùng này sẽ bao lấy những bức tường song song dọc theo chiều rộng của phòng số 318, với kích thước khoảng 4 3× Trong trường hợp này, λ vào khoảng 0,3 (Công thức 4.23) Đường bao trên của vùng đỉnh có những phòng nhỏ (phòng số 319, phòng số 320, và lối vào phòng 320 – CWINS) Kích thước của chúng là 3 2× ; λ nằm trong khoảng 0,5 – 0,6 Hơn thế đã tìm thấy trong LOS Nó được ước lượng vào khoảng 0,22 (Công thức 4.21) Vì thế, giá trị trung bình λ cho vùng đỉnh là vào khoảng 0,4 – 0,6
Vùng này bao gồm một hàng các văn phòng, hầu hết chúng đều có kích thước là
3 2× ngoại trừ phòng số 311 và phòng số 301 Kiểm tra hình 4.5, ta thấy phòng số
301 – 310 có giá trị thông số so sánh được Phòng số 311 chịu ảng hưởng bóng râm sâu sắc bởi phòng số 318 Nếu ta cho khoảng 50% hình elip nằm trong phòng số
317, 25% bên trong OLOS1 và 25% trong OLOS2 Sau đó, phòng số 301 – 310, λ nằm trong khoảng 0,25 – 0,3 Phòng số 312 chịu ảnh hưởng bóng râm của phòng số
318 Những bộ thu trong phòng này là xa nhất so với Tx Hình elip ở hai bức tường kế cận nhau (một cái ở trên và một cái ở bên phải) làm cho λ có thể được tính toán bằng cách sử dụng (4.22) Bảng 4.2 sẽ tóm tắt các thông số sẽ được sử dụng trong
(4.12) cho những vị trí Rx trong AK3 để ước lượng công suất thu được
Bên trái, phía dưới, bên phải 0,7 0,5 0,2 OLOS1
Bảng 4.2: Các thông số cho cả ba vùng ở AK3[6]
4.4.1.4 Kết quả của việc dự đoán công suất từ mô hình Thống kê và RT
Hình 4.6 thể hiện các đồ thị công suất được ước lượng bằng mô hình Thống kê so với kết quả RT Sự tương tự giữa hai trường hợp cho thấy mô hình Thống kê là một kỹ thuật có giá trị trong việc dự đoán công suất Trường hợp LOS thể hiện sự tương đồng cho tất cả các điểm, ví dụ như dạng thay đổi công suất rất giống nhau OLOS1 có cùng khuynh hướng ngoại trừ một số điểm được đặt chỗ giao nhau của vùng đỉnh với cả hai vùng bên phải và bên trái Trong trường hợp OLOS2, thì sự suy giảm theo chu kì không có nhiều như là ở kết quả RT Điều này liên quan đến thực tế rằng thông số λ được cho là bằng nhau xuyên suốt các phòng số 301 – 310 Thực tế là các phòng số 308 – 310 sẽ phải dần dần tăng thông số này như là dần dần tăng như trong ảnh hưởng bóng râm của phòng số 318 Nhìn chung, sự lệch chuẩn của việc dự đoán có liên quan đến sự ước lượng RT là khoảng 5dB trên tất cả các vùng Tuy nhiên, sự lệch chuẩn cho mỗi vùng riêng biệt là như sau: 1,2dB trong LOS; 5,9dB trong OLOS1; 5,5dB trong OLOS2
Hình 4.6: Dự đoán công suất bằng cách sử dụng mô hình Thống kê và RT ở AK3
[6] (tần số hoạt động là 900MHz)
Hình 4.7 sẽ thể hiện các đồ thị dự đoán công suất trong cả ba vùng Rõ ràng ta thấy trường hợp LOS thể hiện sự tương thích cao nhất, trong khi đó kết quả của OLOS2 thể hiện sự tương thích thấp nhất
Khi mà mối quan hệ giữa công suất - khoảng cách được vẽ trên trục logarit như đầu tiên và sự suy giảm này sẽ trở nên dốc hơn Mối quan hệ này phù hợp với sự suy hao theo hàm mũ e − al l 2 , mà nó rất gần giống với lí thuyết đã trình bày ở (4.7)
Hình 4.7: So sánh công suất dự đoán bằng mô hình Thống kê và RT ở cả ba vùng của tầng nhà AK3 [14] (tần số hoạt động là 900MHz)
Hình 4.8: Công suất dự đoán bằng mô hình Thống kê và RT theo khoảng cách Tx –
Rx của tầng nhà AK3 [6] (tần số hoạt động là 900MHz)
4.4.2 Kết quả từ mô hình Thống kê so với việc đo đạc Để so sánh việc dự đoán công suất thu với những gì đạt được từ đo đạc, thì cách phân tích tương tự được tiến hành với những vị trí (Hình 4.9) để tìm ba thông số cho mỗi vị trí Chất liệu của những bức tường, cửa sổ và cửa ra vào thì tương tự như tầng nhà AK3
Hình 4.9: Sơ đồ tầng nhà AK2 [13]
Sự ước lượng ba thông số này đã được đề cập ở phần trước sẽ được nhắc lại ở đây, xem bảng 4.3 So sánh với tầng nhà AK3, giá trị R là như nhau, trong khi đó T thì khá nhỏ hơn là do thực tế tầng nhà này có nhiều cửa ra vào bằng kim loại Bộ thu ở Room-1, nơi mà bộ phát được đặt, được liên kết với bốn khoảng không xung quanh Khoảng không thứ năm bao gồm những bộ thu ở Room-4
Kết quả của việc dự đoán công suất được trình bày ở hình 4.10 Độ lệch chuẩn giữa dự đoán và đo đạc là vào khoảng 2,87dB, lỗi trung bình là 2,77dB, được so sánh với độ lệch chuẩn 2,4dB khi dùng RT Hình 4.11 thể hiện mức công suất đạt được khi dùng ba phương pháp: đo đạc, RT, và mô hình Thống kê ở AK2
Hình 4.10: Công suất dự đoán bằng mô hình Thống kê và đo đạc của tầng nhà AK2 (tần số hoạt động là 900MHz) [6]
Hình 4.11: So sánh công suất dự đoán bằng dữ liệu đo đạc, Ray-tracing và mô hình Thống kê của tầng nhà AK2 (tần số hoạt động là 900MHz)
So sánh độ phức tạp tính toán của mô hình Thống kê và RT
Theo phương pháp Thống kê, công suất thu đa đường được ước lượng bằng cách sử dụng thuật toán sau đây [6]:
1) Biểu diễn những phần chia tuyến tính (hình chữ nhật) của tầng nhà Kết quả cho thấy rằng tầng nhà được chia xấp xỉ thành N 2 hình chữ nhật, trong đó N là số bức tường
2) Tính toán những thông số truyền sóng (R, T và λ) như đã được giải thích ở phần trước R và T thể hiện trên góc tới với tầm thay đổi là [ 0,π 2] cho mỗi bức tường, cửa ra vào, cửa sổ (Công thức 4.13 và 4.14) λđược tính toán cho mỗi hình chữ nhật trong tầng nhà Hành động này được biểu diễn một lần cho mỗi tầng nhà
3) Xác định vị trí của bộ phát (Tx) và bộ thu (Rx) trong sơ đồ tầng nhà
4) Vẽ hình elip, trong đó tiêu điểm là vị trí của Tx và Rx
5) Tìm vùng phủ lấp giữa elip và sơ đồ tầng nhà Bước này xác định tất cả các dạng hình chữ nhật (những căn phòng) sẽ được sử dụng trong bước sau
6) Tính giá trị trung bình của R, T và λ cho vùng phủ lấp đã được xác định ở bước
5 bằng cách sử dụng (4.17), (4.18) và (4.25)
7) Sử dụng những thông số đã tính toán ở bước 6 trong (4.12), (4.13) và (4.14) để ước lượng công suất thu đa đường
Lưu ý rằng bước 2 và bước 3 được xem như là quá trình chỉ diễn ra một lần cho mỗi sơ đồ tầng nhà Bước 4 và bước 5 có liên quan đến các bước trong thuật toán Đặc biệt là bước 5 đòi hỏi cần phải biết về những hình chữ nhật mà elip phủ lấp trong sơ đồ tầng nhà Điều khó khăn trong phương pháp này là ta phải N 2 lần kiểm tra vùng phủ lấp với hình chữ nhật trong sơ đồ tầng nhà cho mỗi cặp Tx - Rx Sự phức tạp này có thể được cải tiến bằng cách sử dụng cấu trúc dữ liệu không gian Cấu trúc dữ liệu không gian sẽ giảm bớt thời gian kiểm tra từ N 2 xuống F, đó là số hình chữ nhật mà bị elip phủ lấp trong sơ đồ tầng nhà Trong thực nghiệm, F được quyết định bởi khoảng cách Tx - Rx và kích cỡ hình chữ nhật Các bước được thực hiện một cách dễ dàng khi mà R, T và λ được biểu diễn chỉ một lần cho mỗi hình chữ nhật mà đã được xác định ở bước 2 Hơn thế nữa, R và T là những giá trị trung bình được tính toán trên các góc [ 0,π 2]
Có hai phương pháp để thực hiện RT là “kĩ thuật hình ảnh” (Image Technique) và
“phóng tia” (Ray Shooting) Công cụ RT bắt đầu bằng việc phóng (M) tia từ bộ phát đến tất cả các hướng xung quanh Mỗi tia sẽ được quét khi nó tiến tới bộ thu sau khi đi qua n giao điểm với tường (m sự phản xạ và (n-m) sự truyền tới) Mỗi giao điểm, mỗi tia sẽ chia thành hai “tia con”, một tia phản xạ và một tia truyền tới Vì thế, số lần thực hiện trong kĩ thuật “phóng tia” RT thì tỉ lệ với O M ( 2 ( n + 1 − 1 ) N ) cho 2 n đường đi riêng biệt và không có tia phân chia Sử dụng phép tam giác trắc lượng như là cấu trúc dữ liệu, kĩ thuật “phóng tia” được xúc tiến như là các giao điểm giữa tia và bức tường có thể được biểu diễn ít hơn N thao tác Mặt khác, khó khăn trong việc thực hiện “kĩ thuật hình ảnh” là độ phức tạp tính toán tỉ lệ với N n Beaming tracing, một trong những “kĩ thuật hình ảnh”, được báo cáo gần đây là có độ phức tạp tỉ lệ với N n+1/2 Trong thực nghiệm, những thông số M và n thường được cho tuần tự là 180 và 3 Những thông số này, đối với mỗi cặp Tx - Rx, sẽ có khoảng
2700 tia, mỗi một tia đòi hỏi công suất tính toán tại giao điểm với bức tường Tuy nhiên, mô hình Thống kê này cần một lượng tính toán tương đương với số hình tam giác mà bị phủ lấp bởi elip Trong hai sơ đồ tầng nhà (AK2 và AK3) mà ta đã đề cập thì tổng số hình chữ nhật là ít hơn 50; điều đó có nghĩa là tỉ số tính toán được tốt hơn 2700:50 Hơn thế nữa, phương pháp này dự đoán công suất thu trung bình, vì thế sự dự đoán này ít trực quan đối với các mẫu nhân tạo hơn so với phương pháp
Kết luận
Chương này đã trình bày mô hình Thống kê cho kênh truyền trong nhà Mô hình dựa trên xác suất hình học của việc bố trí ở môi trường trong nhà bắt đầu từ công thức suy giảm công suất Công thức này có ba thông số liên quan trực tiếp đến dạng hình học của tầng nhà và chất liệu của những bức tường, cửa ra vào, cửa sổ Mô hình Thống kê này được sử dụng để dự đoán công suất thu tại hai tầng văn phòng AK2 và AK3 ở WPI và so sánh với kết quả đạt được từ việc chạy phần mềm RT và những dữ liệu đo đạc để kiểm tra tính giá trị của mô hình này Mô hình này có thể thay thế các kỹ thuật RT cho việc dự đoán truyền sóng vô tuyến trong nhà Mô hình Thống kê này có thể mở rộng ra bao gồm cả đường nhiễu xạ dùng để dự đoán trong outdoor Hơn thế nữa, sự phân tích có thể được mở rộng cho hình học ba chiều, mà có thể giúp chúng ta dự đoán công suất bao phủ khắp các tầng của toà nhà
Chương 5: Kết quả mô phỏng và kết quả đo thực tế
Đặc điểm của mô hình dùng kỹ thuật RT và mô hình Thống kê
Để tối ưu việc ước lượng công suất thu tại những vị trí thu Rx của trạm phát Tx có nhiều điểm cần loại bỏ không cần tính toán để giảm bớt thời gian xử lý cho CPU và dung lượng bộ nhớ lưu trữ nhưng không ảnh hưởng đến kết quả so với Mô hình dùng phương pháp RT Luận văn này dùng phương pháp hình học Thống kê để
Bỏ những tia quét không cần thiết được giới hạn bởi hình Elip
Bỏ bớt sự kiểm tra giao điểm của những tia quét với các vật cản bức tường, không lưu lại giá trị tại giao điểm với bức tường
Không lưu lại từng giá trị trên đường đi của mỗi tia
Dưới đây là những liệt kê của Mô hình dùng kỹ thuật RT và Mô hình Thống kê dùng phương pháp thống kê xác suất hình học
5.1.1 Mô hình dùng kỹ thuật RT Để tính được mức thu tại điểm cần tính nếu dùng kỹ thuật Ray-tracing phải tốn rất nhiều bộ nhớ để lưu trữ và xữ lý Vì phải lưu hết tất cả các vị trí trên đường đi của từng tia Hai phương pháp để thực hiện RT là “kỹ thuật hình ảnh” (Image
Technique) và “phóng tia” (Ray Shooting) [6]
Phương pháp RT bắt đầu bằng việc phóng (M) tia từ bộ phát đến tất cả các hướng xung quanh Mỗi tia sẽ được quét khi nó tiến tới bộ thu sau khi đi qua n giao điểm với tường (m sự phản xạ và (n-m) sự truyền tới) Mỗi giao điểm, mỗi tia sẽ chia thành hai “tia con”, một tia phản xạ và một tia truyền tới Vì thế, số lần thực hiện trong kĩ thuật “phóng tia” RT thì tỉ lệ với O M ( 2 ( n + 1 − 1 ) N ) cho 2 n đường đi riêng biệt và không có tia phân chia
Mặt khác, khó khăn trong việc thực hiện “kĩ thuật hình ảnh” là độ phức tạp tính toán tỉ lệ với N n Beaming tracing, một trong những “kĩ thuật hình ảnh”, được báo cáo gần đây là có độ phức tạp tỉ lệ với N n+1/2
Trong thực nghiệm, những thông số M và n thường được cho tuần tự là 180 và 3
Những thông số này, đối với mỗi cặp Tx - Rx, sẽ có khoảng 2700 tia [6], mỗi một tia đòi hỏi công suất tính toán tại giao điểm với bức tường
5.1.2 Mô hình Thống kê Để giải quyết những nhược điểm trên, trong mô hình này dùng một hình Elip có hai tiêu cự là Tx và Rx Lúc này, ta chỉ quan tâm đến đường đi của những tia quét từ Tx nằm trong hình Elip
Mô hình này cần một lượng tính toán tương đương với số hình chữ nhật mà bị phủ lấp bởi elip Trong sơ đồ tầng nhà mà ta đã đề cập dưới đây thì tổng số hình chữ nhật là ít hơn 50; theo thống kê điều đó có nghĩa là tỉ số tính toán được tốt hơn
Tuy nhiên, mô hình Thống kê này dự đoán công suất thu trung bình, vì thế sự dự đoán này ít trực quan đối với các mẫu nhân tạo hơn so với phương pháp RT.
Các phép biến đổi
5.2.1 Phương trình elip chính tắc
Trạm phát Tx có tọa độ (x 1 , y 1 ) và vị trí thu Rx có tọa độ (x 2 , y 2 ) Tx và Rx được xem như hai tiêu cự của hình Elip có phương trình sau
Trong đó a, b: là độ dài cạnh lớn và cạnh nhỏ của Elip tương ứng, c: là độ dài tiêu cự của Elip và bằng một phần hai khoảng cách từ Tx đến Rx
Theo lý thuyết chương 4 phần (4.2.1), đối với vùng không có vật cản giữa Tx và Rx
Công thức (5.1) là phương trình Elip chính tắc có tâm tại góc tọa độ (0,0), a là độ dài cạnh lớn nằm trên trục Ox, b là độ dài cạnh nhỏ nằm trên trục Oy Để đưa hình Elip chính tắc như trên về hình Elip nằm bất kỳ trong mặt phẳng Oxy dùng hai phép biến đổi, xoay và tịnh tiến
Xoay Elip chính tắc (chiều dương cùng chiều kim đồng hồ) so với trục Ox một góc α, dùng ma trận phép biến đổi xoay như sau:
Trong đó: x’, y’ : là tọa độ mới sau khi xoay một góc α x, y: là tọa độ trước khi xoay một góc α
Dịch chuyển hình Elip một khoảng cách trong hệ tọa độ Oxy
Ma trận phép biến đổi tịnh tiến như sau:
Tương tự như trên: x’, y’: là tọa độ sau khi tịnh tiến một đoạn thẳng x, y: là tọa độ trước khi tịnh tiến một đoạn thẳng
Tr x : là khoảng cách tịnh tiến theo trục Ox của tâm Elip sau khi dịch
Tr y : là khoảng cách tịnh tiến theo trục Oy của tâm Elip sau khi dịch
Sau khi có các công thức Xoay và Tịnh tiến trên, để đưa hình Elip từ tâm góc tọa độ về vị trí bất kỳ trong mặt phẳng Oxy, chúng ta nhân hai ma trận của phép biến đổi
Nhân hai ma trận kết quả như sau:
(5.11) Đưa về dạng hai phương trình hai ẩn số:
Tr X y x α α α α cos sin sin cos (5.12)
Phương trình tổng quát sau khi Xoay và Tịnh tiến như sau:
Với x, y là biến của phương trình Elip sau:
Đối tượng hình học
5.3.1 Các đối tượng hình học đơn giản Điểm: Được xác định bởi 2 toạ độ (x, y) và các tọa độ này là số nguyên Cấu trúc lệnh:
Point (x, y) Đoạn thẳng: Được xác định bởi 2 điểm (x a , y a ) và (x b , y b ) và các toạ độ này là số nguyên Cấu trúc lệnh: Line (Point1, Point2)
Hình chữ nhật: Được xác định bởi 4 giá trị (4 đỉnh hình chữ nhật) hay 2 đỉnh chéo (top, left) và
(right, bottom) Cấu trúc lệnh: Rectangle (top, left, right, bottom)
Tạo vector 2D từ 2 điểm đầu mút (x 1 , y 1 ) và (x 2 , y 2 ) v=( x 2−x y 1, 2−y 1 ) hay v = ( dx dy , )
Cho vector v=( v v 1, 2 ) và w=( w w 1, 2 ) Tích vô hướng của 2 vector v và w là:
( 2 2 ) v =sqrt dx +dy với sqrt là căn bậc 2
Sơ đồ tòa nhà khảo sát mô phỏng
Hình 5.3 : sơ đồ tầng nhà khảo sát Ước lượng các hệ số, dựa vào công thức trong chương 4 phần 4.3.2 và 4.3.3
Bảng 5.1 : các hệ số ước lượng
Giải thuật
Chương trình mô phỏng sẽ dựa trên các kiến thức hình học 2D được trình bày ở trên
5.4.1 Các thông số cần tìm
Trong phần này ta mô phỏng sơ đồ tòa nhà phòng thí nghiệm bộ môn Viễn thông
209B1 và phòng học 210B1 trường đại học Bách khoa TpHCM
Các thông số R, T và λ được tính toán dựa vào công thức trong chương 4 phần 4.3.2 và 4.3.3, như bảng 5.1
Tìm góc lệch α giữa đường thẳng có hai điểm Tx, Rx và trục Ox
Tính chiều dài đường đi l của mỗi tia quét từ Tx đến Rx
Tính xác suất phản xạ p và xác suất truyền qua q là số lần phản xạ và truyền qua với bức tường so với tổng số lần va chạm với bức tường (gồm phản xạ và truyền qua) của một tia đi từ Tx đến Rx
Thứ nhất, chúng ta có vị trí đặt anten phát (Tx) Vị trí này sẽ được lưu dưới dạng điểm toạ độ x, y Lúc bấy giờ điểm ảnh sẽ là Point (x, y)
Lúc này ta cho tia bắn đi theo một hướng nhất định và khảo sát tại những điểm cách nhau một khoảng là d (trong chương trình này d = 0.5m)
Hình 5.4: Phóng tia Ở hình 5.4 cho thấy P1 là vị trí anten, P2, P3 lần lượt là các điểm mà ta cần khảo sát Giả sử tại P1 có các thông số sau (x 1 , y 1 ) thì P2 có tọa độ như sau (x 2 , y 2 ) = (x 1
+ d, y 1 ) Cứ tương tự như vậy ta làm cho điểm P3 nhưng ta không so sánh với P1 mà là so sánh với P2 tức là P3 có tọa độ (x 3 , y) = (x 2 + d, y 2 ) Ta cho vòng lặp để lần lượt tìm ra các điểm này và cứ mỗi lần phóng tia ta tăng chiều dài đường đi của tia đó lên một đoạn d
Cũng tương tự như trên, lúc này ta sẽ tăng góc quay lên một góc ϕ, hình 5.5 Cứ mỗi lần quét tia mới ta cứ cộng tích luỹ một lượng ϕ, ϕ càng nhỏ thì càng chính xác Ví dụ như ϕ = 10 0 thì ta quét chỉ có 36 tia, nếu ϕ = 5 0 thì ta quét được 72 tia
Tuy góc quay càng nhỏ thì càng tốt nhưng nếu góc quay nhỏ thì ta cần một lượng tính toán nhiều hơn
Hình 5.5: Phóng tia với góc ϕ
Trong trường hợp này, tọa độ P2 sẽ có tọa độ như sau (x 2 , y 2 ) = (x 1 + d cosϕ, y 1 + d sinϕ)
Tương tự như phần trên, ta cho chạy vòng lặp Ở đây ta chỉ xét trường xa nên những vị trí cách anten lớn hơn 1 m thì áp dụng giải thuật như nói ở trên Còn khoảng cách nhỏ hơn 1 m thì ta cho giá trị thông số gt không bị suy giảm, tức là bằng công suất phát của anten Để kết thúc vòng lặp trên thì ta sẽ quy định một trong các điều kiện sau :
- Trong quá trình đi từ Tx đến Rx, tia phóng nằm ngoài hình Elip mà có hai tiêu cự là Tx và Rx
- Tia phóng giao với những cạnh giới hạn của sơ đồ tòa nhà
- Nếu điểm cuối cùng giao với Rx
- Giá trị của tia phóng nằm dưới mức ngưỡng
5.4.3 Giao nhau với bức tường
Bức tường trong vùng khảo sát của chúng ta chỉ là 2D nên ta xem bức tường như là một đoạn thẳng Nhưng đoạn thẳng này không chỉ dừng lại ở hai điểm đầu và cuối mà còn chứa thêm giá trị như độ dày bức tường (DX hay DY), hằng số điện môi của
Với ( x y a , a ) và ( x y b , b ) lần lượt là điểm đầu và điểm cuối của bức tường Do đó khi lập trình thì ta chỉ cần tìm được 3 hệ số A, B, C từ hai điểm đã biết thì ta có thể biết được phương trình đường thẳng đi qua 2 điểm
Tương tự như vậy ta cũng có thể tìm được phương trình đường thẳng của hai điểm
(P1, P2) hay (P2, P3) hay (P3, P4)… để xem khi phóng tia thì có sự giao nhau giữa tia với bức tường hay không Để tìm giao điểm của 2 đường thẳng thì ta giải hệ 2 phương trình và tìm nghiệm của hệ
Ta chỉ lấy trường hợp D≠0 Lúc này có được giao điểm giữa tia sóng và bức tường
5.4.4 Sự phản xạ và truyền qua bức tường
Hình 5.6: Sự phản xạ tại bức tường
Tại giao điểm với bức tường thì có xảy ra hiện tượng phản xạ Để tìm tia phản xạ thì làm như sau Trước hết tia có được vector a (tia sóng), vector pháp tuyến n của bức tường (suy ra từ phương trình đường thẳng của bức tường), thì vector r được tính như sau: r e m a = − = − 2 m a = − 2 ( a u u n ) n với n u n
D≠ Tuỳ ý Có nghiệm duy nhất x Dx D y Dy D
Hình 5.7: Mô tả cách tính vector r
Tại giao điểm không những có tia phản xạ không mà còn có tia truyền qua Và ta cũng giả sử rằng tia truyền qua không bị lệch đi so với tia tới Thực tế thì tia truyền qua lệch đi một góc tuân theo định luật Snell (xem công thức 2.7)
Hình 5.8: Tia truyền qua và tia phản xạ Ở đây ta thấy tia truyền qua và tia phản xạ cùng xảy ra đồng thời Do đó để tính toán thì ta cần dùng giải thuật đệ quy Nhưng giải thuật đệ quy thường làm chậm phần tính toán Do đó, một giải pháp đơn giản được đưa ra là ta chỉ tính tia truyền qua thôi, đồng thời lưu lại các giá trị như tọa độ, điểm phản xạ, khoảng cách l, góc tới, số lần phản xạ, tổng số va chạm, và số thứ thứ tự của bức tường để mà khi tính toán xong phần truyền qua thì ta quay lại làm tiếp phần phản xạ và phần phản xạ này cũng chính là sự phóng tia đơn thuần mà thôi, chỉ có khác ở chỗ là góc phóng của nó được tính từ thông số góc tới
Lưu ý một điều là chỉ những tia nào nằm trong vùng khảo sát Rx mới được tính giá trị Sau khi quét hết 360 0 ta chỉ cần suất giá trị gt ra màn hình bằng cách hiển thị màu sắc với công suất tương ứng.
Kết quả mô phỏng
5.5.1 Giới thiệu chương trình mô phỏng
Hình 5.9: giao diện lúc khởi động chương trình Ở hình 5.10 ta thấy có hai khu vực đó là vùng sơ đồ 1 anten và vùng sơ đồ 2 anten Ở mỗi vùng có các thông số như sau: Công suất phát (dbm), tần số khảo sát (Mhz), mức ngưỡng của tia phóng (dbm), góc quay (độ) chính là góc ϕ mà ta đã đề cập trong phần giải thuật Còn hai thông số Gt và Gr thì ta cho giá trị mặc định là 0dB
(tức là anten mà ta đang khảo sát là anten đẳng hướng)
Hình 5.10: giao diện chính của chương trình
Các thông số nhập vào cho phần sơ đồ một anten
Hình 5.11: thông số nhập vào
Trong mỗi vùng ta đều thấy có nút nhấn “Xem sơ đồ” Khi nhấn nút này thì một cửa sổ mới sẽ bung ra Khi nhấp chuột vào một trong các bức tường thì bức tường đó sẽ đổi màu và xuất hiện một khung giá trị chứa các thông số của bức tường đó như vị trí bắt đầu (Xcor, Ycor), độ dày (DX, DY) và hằng số điện môi (E)
Các bức tường mà ta thấy chỉ là những bức tường mặc định Do đó, ta có thể hoàn toàn chỉnh lại được các thông số của các bức tường trực tiếp bằng cách thay đổi giá trị trên khung giá trị Hoặc ta có thể thêm vào một bức tường mới bằng cách nhấn nút “Thêm” hoặc bỏ đi bức tường hiện hành bằng cách nhấn nút “Xoá”
Tương tự, ta cũng có thể thay đổi vị trí đặt anten như là ta thay đổi vị trí các bức tường Sau khi hiệu chỉnh xong vị trí và số lượng các bức tường cũng như vị trí đặt anten thì ta có thể nhấn nút “Kết quả” để xem kết quả mô phỏng
Vị trí các bức tường Bảng điều khiển thêm, xóa
Vị trí đặt anten phát Các thông số của bức tường đã được chọn
Hình 5.12: giao diện cửa sổ thiết kế
Hình 5.13: giao diện cửa sổ kết quả 1 2
Với 1: bảng phân bố màu chung
Với 2: Khi ta rê chuột vào vùng cần khảo sát thì nơi đây sẽ thể hiện vị trí và giá trị chính xác tại vùng đó
5.5.2 Kết quả đo thực tế, dùng kỹ thuật RT và mô hình Thống kê
Các thông số nhập vào
Sơ đồ tầng nhà mà ta khảo sát có chất liệu các bức tường là sơ đồ tầng nhà Phòng thí nghiệm bộ môn viễn thông 209B1 và phòng học 210B1 trường đại học Bách
Khoa TpHCM diện tích sơ đồ 23m x 12m, hình 5.1
Các thông số máy phát và máy thu được dùng để đo đạt thực tế:
Máy phát tín hiệu SMJ 100A:
Máy thu: Spectrum Analyzer 3.3Ghz Model 2650
Hình 5.15: máy thu Spectrum Analyzer 3.3Ghz Model 2650
Vị trí đặt máy phát Tx
Hình 5.16: phòng đặt máy phát (Tx)
Hình 5.17: hành lang phòng thí nghiệm 209B1
Hình 5.18: máy đang đo ở vị trí thu trong phòng thí nghiệm 209B1
Sơ đồ vị trí thu từ 1 đến 8 như hình vẽ
Sơ đồ công suất các vị trí thu:
Hình 5.19: sơ đồ và kết quả các vị trí thu
Các thông số tính toán đối với mỗi cặp Tx-Rx, cho góc quay tại anten phát 2 độ, diện tích của bản đồ được tính 23m x 12m, anten phát đặt tại tọa độ x = 220, y 100, công suất phát -10 dbm, mức ngưỡng -80 dbm
Kết quả dùng kỹ thuật RT
Bảng 5.2: kết quả dùng kỹ thuật RT
Kết quả các thông số tính toán đối với từng cặp Tx-Rx dùng mô hình thống kê
Tổng chiều dài đường đi (m)
Số lần giao nhau với các bức tường
Tổng chiều dài đi được (m)
Số lần giao nhau với bức tường 6384.5 1432
Bảng 5.3: kết quả dùng mô hình Thống kê
Số lần giao nhau với bức tường:
Trong quá trình quét các tia quét này gặp phải các vật cản (bức tường) mỗi lần gặp vật cản là một lần giao với bức tường
Tổng chiều dài đi được:
Là tồng chiều dài mà các tia quét đi được, ứng với mỗi nữa mét thì phóng tia một lần Vì vậy, số lần phóng tia và số lần lưu trữ các giá trị của tia phóng gấp hai lần chiều dài đường đi
Bảng kết quả đo dùng mô hình Thống kê và thực tế
Dưới đây là bảng dữ liệu đo được dùng mô hình Thống kê và thực tế, với vị trí anten phát (x = 220, y = 100), công suất phát -10dbm (0.1 mW)
Mô hình Thống kê (dbm) Đo đạt thực tế min, max (dbm)
Bảng 5.4: kết quả dùng mô hình Thống kê và đo thực tế
Từ bảng 5.3 cho thấy rằng: Đối với mô hình Thống kê, tùy vào khoảng cách từng cặp Tx-Rx gần hay xa nhau mà khối lượng tính toán sẽ khác nhau Nếu khoảng cách Tx-Rx càng gần thì khối lượng tính toán càng ít Đối với kỹ thuật RT, khối lượng tính toán là như nhau đối với từng cặp Tx-Rx
Từ bảng 5.4 cho thấy rằng:
( 10 -6 mW) Đo đạt thực tế min, max (10 -6 mW)
Kết quả giữa đo thực tế và mô hình Thống kê lệch nhau, nhưng trong giới hạn cho phép, độ lệch trung bình khoảng 3db Độ lệch này là do trong mô phỏng ta cộng tất cả các biên độ số dương tín hiệu tại điểm thu (bỏ qua pha của tín hiệu) Trong khi đó đo đạt thực tế tín hiệu tại điểm thu được cộng bằng số thực (gồm cả pha của tín hiệu)
Hình 5.20: kết quả mô phỏng và đo thực tế
Sơ đồ vùng phủ sóng với:
Vị trí Tx (220, 100), công suất phát – 10dbm, góc quay anten phát 2 độ, mức ngưỡng -70 dbm
5.5.3 Sơ đồ hai anten phát
Thông số nhập vào phần sơ đồ hai anten phát
Hình 5.22: thông số nhập vào phần hai anten phát
Các thông số nhập vào:
Công suất phát mỗi anten phát: -10 dbm
Tần số phát mỗi anten phát: 2.4 GHz
Góc quay mỗi anten phát: 2 độ
Sơ đồ tầng nhà dùng 2 anten phát như hình 5.22
Hình 5.22: sơ đồ tầng nhà khảo sát dùng hai anten phát
Bản đồ công suất thu dùng 2 anten phát với các thông số nhập vào như hình 5.21
Hình 5.23: bảng đồ công suất thu của hai anten phát
Vùng có màu trắng là vùng có mức thu giao nhau giữa 2 anten phát Dựa vào phân bố công suất thu như trên ta có thể phân bố những trạm phát sao cho hợp lý để tất cả những vị trí của tòa nhà có công suất thu như mong muốn.
Kết luận và hướng phát triển
Với những lý thuyết ở các chương trước và kết quả đo đạt, mô phỏng ở chương 5 Đề tài này đã làm được những việc như sau:
- Kết quả tính mức thu của mô hình Thống kê so với đo thực tế không khác nhau nhiều (bảng 5.4), nhưng so với phương pháp tính toán dùng kỹ thuật RT thì nhanh hơn Tùy vào từng khoảng cách Tx-Rx xa hay gần mà khối lượng tính toán khác nhau, khoảng cách Tx-Rx càng nhỏ khối lượng tính toán càng ít (bảng 5.2 và 5.3)
- Mô hình Thống kê này có thể thay thế phương pháp RT cho việc dự đoán truyền sóng vô tuyến trong nhà
- Kết quả của đề tài sẽ được ứng vào việc tính toán công suất thu tại những vị trí cần tính Từ kết quả này ta thiết kế cell, thiết kế vị trí anten phát và tối ưu vùng phủ sóng như mong muốn
- Chương trình mô phỏng cũng giải quyết được một số vấn đề như hiển thị được bản đồ bao phủ khi cho đặt một anten phát, xem vùng phủ sóng đó có bao phủ hết tầng nhà hay không khi ta thay đổi các thông số công suất, mức ngưỡng, góc quay, tần số, vị trí anten phát
- Ngoài ra, chương trình cũng đã cho thấy được sự ảnh hưởng qua lại giữa các anten phát đặt ở những chỗ khác nhau để cho người dùng có thể dự đoán và bố trí lại vị trí các anten để chúng không ảnh hưởng lẫn nhau
- Tạo chương trình phần mềm thực hiện hóa ý tưởng cải thiện được khối lượng tính toán so với phương pháp RT truyền thống
- Giao diện đẹp, thân thiện, cho phép người dùng thay đổi các thông số cần thiết như:
Chất liệu, chiều dài, độ dày, vị trí, thêm, bỏ bớt bức tường
Vị trí anten phát, công suất phát, tần số, góc quay, mức ngưỡng, độ lợi anten phát, độ lợi anten thu
- Chương trình được ứng dụng nhiều vào thực tế Đặc biệt, hiện nay các công ty khai thác dịch vụ di động đang cạnh tranh về chất lượng mạng Vì vậy, việc tối ưu vùng phủ sóng, thiết kế cell, thiết kế vị trí anten phát đang cần một công cụ để hổ trợ thì chương trình này sẽ là một công cụ rất hữu ích
Hướng phát triễn của đề tài Đề tài này có thể mở rộng ra bao gồm cả đường tán xạ, mà có thể được áp dụng cho môi trường microcell nơi mà sự phản xạ và tán xạ chiếm ưu thế trong cơ cấu truyền sóng
Mô hình này cũng được mở rộng (thêm tia nhiễu xạ) để dự đoán công suất cho
Hơn thế nữa, Mô hình này có thể được mở rộng cho hình học ba chiều, mà có thể giúp chúng ta dự đoán công suất bao phủ khắp các tầng của toà nhà