6. Ý nghĩa khoa học của đề tài
3.6.3.2. Mô phỏng kết quả xác suất của vùng phủ
Bảng 3.2 đưa ra các tham số tính toán xác suất vùng phủ
Bảng 3.2: Các tham số mô phỏng xác suất vùng phủ
Tham số Giá trị tValues 9.8 betaConst 3.8000000000000000 lambda 0.1440000000000000 K 0.0001447178002894 sigmaDb 3.0000000000000000 sigma 2.3026000000000000 Noise(N) 0.0000000000002512 P 1659.5869074375700000 W(N/P) 0.0000000000000002 simNumb 10000.0000000000000000 diskRadius 20.0000000000000000 k 1.0000000000000000
Ta đưa các tham số vào:
tValues=9.8 là ngưỡng của SINR (Là giá trị ngưỡng T) lambda=0.2887/2 là tham số của trạm gốc.
betaCoust=3.8 là tham số tổn hao đường truyền
K=6910 km-1, tham số K và betaconst được lấy dựa trên mô hình Walfisch- Ikegami.
sigmDb=3, như vậy sigma=sigmDb./10*log(10).
ESTwoBeta = exp(sigma^2*(2-betaConst)/betaConst^2)
Các tham số tiếng ồn được tính N=10^(-96/10)/1000; P=10^(62.2/10)/1000; W=N/P; x=W*a^(-2/betaConst) tNumb=length(tValues); k=1; numbMC=10^3; simNumb=10^4; diskRadius=20 ;
Kết quả thu được 1- SimpCovK= 0.8174 và 1- PCov=0.8187
Để hiển thị kết quả trên biểu đồ, ta cho giá trị tVlaluesDb trong miền sau tValuesDb=(tMinDb:tMaxDb) với tMinDb=-10 dB và TmaxDb=25dB Giá trị ngưỡng T là tValues=10.^(tValuesDb/10);
Với giá trị SINR trong khoảng từ -5dB đến 9 dB thì giá trị tValues tương ứng là
0.3162 0.3981 0.5012 0.6310 0.7943 1.0000 1.2589 1.5849 1.9953 2.5119 3.1623 3.9811 5.0119 6.3096 7.9433
Giá trị trả về tương ứng của 1-Pc(T) là:
Với 1-SimpCovK:
0.6031 0.6495 0.6910 0.7274 0.7605 0.7891 0.8148 0.8369 0.8565 Với 1-PCov: 0.2615 0.3183 0.3774 0.4370 0.4953 0.5513 0.6025 0.6479 0.6881 0.7237 0.7552 0.7831 0.8079 0.8298 0.8492
Kết quả được biểu thị ở hình 3.5
Hình 3.5: Kết quả mô phỏng xác suất vùng phủ
Xem kết quả tính toán ở trên ta xác định giá trị ngưỡng tValues tốt nhất để tính xác suất vùng phủ.
Nhìn hình 3.5 ở trên, trục hoành T (dB) là các giá trị được sử dụng để tính tham số cho của ngưỡng T. Nhắc lại rằng giá trị ngưỡng T chính là tham số tValues trong chương trình mô phỏng ở trên và được tính bằng tValues=10.^(tValuesDb/10) mà miền tValuesDb từ -10 đến 25. Trục tung 1-Pc (T) là các giá trị trả về tương ứng của chương trình trên, đó là xác suất vùng phủ k.
Nhận xét:
- Đường cong nét liền là kết quả hiển thị của chương trình 1 là hàm function simPCovk = funSimLogNormProbCov được tính toán dựa trên mô hình Walfisch-Ikegami. Đường cong đứt nét chấm tròn là kết quả hiển thị của chương trình 2 là hàm function PCov=funProbCov được tính toán trên phương pháp mới được nêu tại mục trên. Kết quả của hai phương pháp tính gần như xấp sỉ bằng nhau thể hiện ở hai đường cong gần như trùng nhau. Sử dụng phương pháp tính mới sẽ thuận lợi cho lập trình, dễ dàng tính được vùng phủ và thời điểm chuyển giao của máy di động. Phương pháp này rất có thể được sử dụng để tính cho mạng di động thế hệ mới.
- Với các tham số mô phỏng ở chương trình trên thì sự biến thiên của đường cong ta thấy khi T > 12 thì giá trị 1-P(T) tiến tới giá trị bão hòa. Trong vùng này việc tăng T nghĩa là tăng công suất phát sẽ không có lợi.
- Giá trị chọn T tốt nhất là 9.8 < T < 12.
Ta xây dựng chương trình tính toán xác suất vùng phủ với ảnh hưởng fading: Chương trình 1
function
simPCovFade=funSimLogNormProbCovFade(tValues,betaConst,K,lambda,sigma ,W,diskRadius,simNumb)
function CovPFade=funProbCovFade(tValues,betaConst,x)
Cả hai chương trình này đều trả về kết quả là xác suất phủ vùng với ảnh hưởng của fading.
Các tham số đưa vào cũng giống mục 2.8, chỉ có bán kính tăng gấp 2, tức là diskRadius=40;
Kết quả mô phỏng 2 được hiển thị ở hình 3.6
Hình 3.6: Kết quả mô phỏng xác suất vùng phủ với ảnh hưởng fading
Nhận xét:
- Kết quả mô phỏng ở hình 3.6 cũng như nhận xét ở kết quả mô phỏng ở phần trên
- Khi có fading đường 1-P(T) sẽ cao hơn khi không có fading, nghĩa là vùng phủ sẽ kém hơn.
- Giá trị T tốt nhất nên chọn 9.8 <= T < 11.