CHƯƠNG 3: HIỆU CHỈNH MÔ HÌNH TRUYỀN SÓNG
3.7 KẾT QUẢ ĐO VÀ HIỆU CHỈNH MÔ HÌNH TRUYỀN SÓNG
Hình 3.5: Hiển thị công suất tần số quét cùng hai tần số kề trên và kề dưới
Hình 3.6: Hiển thị mức thu trong quá trình đo kiểm
Trong quá trình phân tích kết quả đo đạc thu được, có một điểm đáng lưu ý là Path Loss của kênh truyền đối với khoảng cách BS – MS nhỏ hơn 400m thay đổi không nhiều, hoặc nếu có thay đổi thì lại không có đáp ứng giống như các phương trình thực nghiệm mô tả. Hình dưới thể hiện ví dụ với các cell BDTA341 và DNBH181.
Hình 3.7: Kết quả đo đạc của BDTA341 và DNBH181
Như vậy, không giống như phương trình SUI ban đầu có phạm vi áp dụng với khoảng cách từ 20m trở lên, với các khu vực được khảo sát của đề tài, phương trình thực nghiệm dạng hàm bậc nhất chỉ đúng với khoảng cách lớn hơn 400m.
Theo quan sát, ở khoảng cách nhỏ hơn 400m, thông thường với môi trường khảo sát, điện thoại vẫn có thể có đường truyền thẳng LOS tới trạm phát sóng. Do đó, hiện tƣợng nêu trên là khá hợp lý với thực tế.
PROPAGATION MODEL TUNING
101 102 103 104
60 70 80 90 100 110 120 130 140
Distance, [10.log(met)]
Path Loss, [dB]
Measure HATA Determination SUI Tuned HATA Tuned SUI
PROPAGATION MODEL TUNING
101 102 103 104
60 70 80 90 100 110 120 130 140
Distance, [10.log(met)]
Path Loss, [dB]
Measure HATA Determination SUI Tuned HATA Tuned SUI
100 101 102 103 104
0 20 40 60 80 100 120 140 160
Distance, [10.log(met)]
Path Loss, [dB]
Measure HATA Determination SUI Tuned HATA Tuned SUI
100 101 102 103 104
20 40 60 80 100 120 140 160
Distance, [10.log(met)]
Path Loss, [dB]
Measure HATA Determination SUI Tuned HATA Tuned SUI
Nếu loại các mẫu đo có khoảng cách đến trạm nhỏ hơn 400m, kết quả dự đoán sẽ gần hơn so với kết quả đo đạc thực tế. Mô hình thu đƣợc so với kết quả đo của 05 cells mẫu có sai khác trung bình bằng 0 (hiển nhiên) và độ lệch chuẩn khoảng 6dB.
Đây lại là một sự khác biệt nữa so với nghiên cứu của [4], độ lệch chuẩn tương ứng với phân bố log–normal đo đạc đƣợc nhỏ hơn so với mô hình SUI ban đầu (vào khoảng 8dB).
Quá trình đo đạc, hiệu chỉnh và kiểm chứng mô hình sẽ cho những dữ liệu và kết quả nhƣ sau:
- Với tất cả các cell đo kiểm, đều có hình ảnh thể hiện địa hình tuyến đường đo kiểm trên bản đồ Google Earth.
- Với các cell đƣợc dùng làm dữ liệu để hiệu chỉnh mô hình: BDTA341, DNBH181, TYHT032, BDTM091, BDTM061, áp dụng (2.5) để hiệu chỉnh mô hình Okumura – Hata và (2.10) để hiệu chỉnh mô hình SUI, kết quả thu đƣợc sẽ thể hiện một mô hình đƣợc xây dựng trên tiêu chuẩn Least Square với bình phương các sai số giữa mô hình hiệu chỉnh và kết quả đo của 05 cells này là nhỏ nhất. Mô hình có trung bình sai số bằng 0, (do mô hình đƣợc hiệu chỉnh từ các cells này) và độ lệch chuẩn chính bằng phân bố log–normal.
- Tiếp theo là thống kê sai số của các mẫu đo giữa mô hình hiệu chỉnh và kết quả đo kiểm. Thống kê này có dạng hàm Gauss, với số lƣợng các mẫu đo có sai số nhỏ sẽ có tần suất xuất hiện nhiều nhất.
- Với cell đƣợc dùng để kiểm chứng mô hình: DNBH0I3, kết quả thu đƣợc sẽ thể hiện sự khác biệt giữa mô hình dự đoán (dựa trên dữ liệu từ các cell nêu bên trên) và kết quả đo thực tế. Sai số chung đƣợc đánh giá thông qua giá trị trung bình và bình phương sai số. Giá trị trung bình sẽ khác 0 và bình phương sai số sẽ lớn hơn nhiều so với các cell đƣợc dùng để hiệu chỉnh ở trên.
- Kết quả cũng sẽ thể hiện thống kê sai số giữa các mẫu đo của các cell kiểm chứng mô hình.
Phần tiếp theo sẽ trình bày kết quả đo đạc hiệu chỉnh cho cell BDTA341 và kết quả kiểm chứng mô hình cho cell DNBH0I3. Kết quả cho các cell còn lại sẽ đƣợc trình bày trong phụ lục.
Cell BDTA341 đƣợc dùng để hiệu chỉnh mô hình, những dữ liệu thu đƣợc nhƣ sau:
Hình 3.8: Địa hình tuyến đường đo kiểm của cell BDTA341
Hình 3.9: Mô hình hiệu chỉnh dựa trên dữ liệu đo đạc thực tế của BDTA341 Đường HATA ban đầu có sai số lớn hơn đường SUI ban đầu khá nhiều khi so với kết quả đo thực tế.
PROPAGATION MODEL TUNING
102 103 104
90 100 110 120 130 140 150 160
Distance, [10.log(met)]
Path Loss, [dB]
Measure HATA Determination SUI Tuned HATA Tuned SUI
102 103 104
80 90 100 110 120 130 140 150
Distance, [10.log(met)]
Path Loss, [dB]
Measure HATA Determination SUI Tuned HATA Tuned SUI
102 103 104
80 90 100 110 120 130 140 150
Distance, [10.log(met)]
Path Loss, [dB]
Measure HATA Determination SUI Tuned HATA Tuned SUI
102 103 104
90 100 110 120 130 140 150 160
Distance, [10.log(met)]
Path Loss, [dB]
Measure HATA Determination SUI Tuned HATA Tuned SUI
102 103 104
90 100 110 120 130 140 150
Distance, [10.log(met)]
Path Loss, [dB]
Measure HATA Determination SUI Tuned HATA Tuned SUI
102 103 104
80 90 100 110 120 130 140 150
Distance, [10.log(met)]
Path Loss, [dB]
Measure HATA Determination SUI Tuned HATA Tuned SUI
102 103 104
90 100 110 120 130 140 150
Distance, [10.log(met)]
Path Loss, [dB]
Measure HATA Determination SUI Tuned HATA Tuned SUI
Độ lệch chuẩn của đường SUI sau khi hiệu chỉnh cũng tốt hơn đường HATA sau khi hiệu chỉnh, dù không đáng kể.
Tương quan kết quả đo đạc với mô hình hiệu chỉnh cho thống kê sai số có phân bố dạng Gauss nhƣ các hình sau. Phân bố với mô hình HATA và mô hình SUI khá giống nhau do mô hình sau khi hiệu chỉnh đều có các hệ số gần giống nhau:
Hình 3.10: Thống kê phân bố sai số khi hiệu chỉnh mô hình HATA
Hình 3.11: Thống kê phân bố sai số khi hiệu chỉnh mô hình SUI
PROPAGATION MODEL TUNING
102 103 104
90 100 110 120 130 140 150 160
Distance, [10.log(met)]
Path Loss, [dB]
Measure HATA Determination SUI Tuned HATA Tuned SUI
102 103 104
80 90 100 110 120 130 140 150
Distance, [10.log(met)]
Path Loss, [dB]
Measure HATA Determination SUI Tuned HATA Tuned SUI
102 103 104
80 90 100 110 120 130 140 150
Distance, [10.log(met)]
Path Loss, [dB]
Measure HATA Determination SUI Tuned HATA Tuned SUI
102 103 104
90 100 110 120 130 140 150 160
Distance, [10.log(met)]
Path Loss, [dB]
Measure HATA Determination SUI Tuned HATA Tuned SUI
102 103 104
90 100 110 120 130 140 150
Distance, [10.log(met)]
Path Loss, [dB]
Measure HATA Determination SUI Tuned HATA Tuned SUI
102 103 104
80 90 100 110 120 130 140 150
Distance, [10.log(met)]
Path Loss, [dB]
Measure HATA Determination SUI Tuned HATA Tuned SUI
102 103 104
90 100 110 120 130 140 150
Distance, [10.log(met)]
Path Loss, [dB]
Measure HATA Determination SUI Tuned HATA Tuned SUI
102 103 104
80 90 100 110 120 130 140 150
Distance, [10.log(met)]
Path Loss, [dB]
Measure HATA Determination SUI Tuned HATA Tuned SUI
-60 -40 -20 0 20 40 60 80
0 0.1 0.2 0.3 0.4 0.5 0.6 0.7 0.8 0.9 1
-60 -40 -20 0 20 40 60 80
0 0.1 0.2 0.3 0.4 0.5 0.6 0.7 0.8 0.9 1
PROPAGATION MODEL TUNING
102 103 104
90 100 110 120 130 140 150 160
Distance, [10.log(met)]
Path Loss, [dB]
Measure HATA Determination SUI Tuned HATA Tuned SUI
102 103 104
80 90 100 110 120 130 140 150
Distance, [10.log(met)]
Path Loss, [dB]
Measure HATA Determination SUI Tuned HATA Tuned SUI
102 103 104
80 90 100 110 120 130 140 150
Distance, [10.log(met)]
Path Loss, [dB]
Measure HATA Determination SUI Tuned HATA Tuned SUI
102 103 104
90 100 110 120 130 140 150 160
Distance, [10.log(met)]
Path Loss, [dB]
Measure HATA Determination SUI Tuned HATA Tuned SUI
102 103 104
90 100 110 120 130 140 150
Distance, [10.log(met)]
Path Loss, [dB]
Measure HATA Determination SUI Tuned HATA Tuned SUI
102 103 104
80 90 100 110 120 130 140 150
Distance, [10.log(met)]
Path Loss, [dB]
Measure HATA Determination SUI Tuned HATA Tuned SUI
102 103 104
90 100 110 120 130 140 150
Distance, [10.log(met)]
Path Loss, [dB]
Measure HATA Determination SUI Tuned HATA Tuned SUI
102 103 104
80 90 100 110 120 130 140 150
Distance, [10.log(met)]
Path Loss, [dB]
Measure HATA Determination SUI Tuned HATA Tuned SUI
-60 -40 -20 0 20 40 60 80
0 0.1 0.2 0.3 0.4 0.5 0.6 0.7 0.8 0.9 1
-60 -40 -20 0 20 40 60 80
0 0.1 0.2 0.3 0.4 0.5 0.6 0.7 0.8 0.9 1
-60 -40 -20 0 20 40 60 80
0 0.1 0.2 0.3 0.4 0.5 0.6 0.7 0.8 0.9 1
Các thông số hiệu chỉnh cũng nhƣ thống kê sai số của kết quả đo đạc với kết quả tính toán đƣợc từ mô hình hiệu chỉnh đƣợc trình bày ở hai bảng sau:
Bảng 3.7: Các giá trị tính toán đƣợc sau khi hiệu chỉnh mô hình
Tham số Giá trị
n 22126
A1 –11.02
B1 8.80
Trung bình sai số (HATA) 0.00 Độ lệch chuẩn (HATA) 6.26
K1 –0.27
1 0.03
Trung bình sai số (SUI) 0.00 Độ lệch chuẩn (SUI) 6.14
Bảng 3.8: Phân bố sai số giữa kết quả đo & kết quả hiệu chỉnh của 05 cell hiệu chỉnh
Ngƣỡng so sánh (dB) Tần số xuất hiện (HATA) Tần số xuất hiện (SUI)
–40 0% 0%
–30 0% 0%
–25 0% 0%
–20 0% 0%
–15 1% 1%
–10 5% 4%
–5 14% 14%
0 29% 29%
5 29% 30%
Ngƣỡng so sánh (dB) Tần số xuất hiện (HATA) Tần số xuất hiện (SUI)
10 17% 16%
15 5% 4%
20 0% 0%
25 0% 0%
30 0% 0%
40 0% 0%
Đến đây, mô hình truyền sóng phù hợp với địa phương đã được thiết lập. Chẳng hạn, với cell BDTA341, phương trình SUI ban đầu có dạng:
( ) 71.53 10 4.18 lg( )
Erceg 100
PL dB d
Với các hệ số hiệu chỉnh K1 và 1, phương trình sau khi hiệu chỉnh có dạng:
BDTA341: ( ) 71.26 10 4.22 lg( ) (0, 6.14)
100
PL dB d X (3.12)
Tương tự, với các cell TYHT032, DNBH181, BDTM091, BDTM062, ta có:
TYHT032: ( ) 71.26 10 4.33 lg( ) (0, 6.14)
100
PL dB d X (3.13)
DNBH181: ( ) 71.26 10 4.49 lg( ) (0, 6.14)
100
PL dB d X
BDTM091: ( ) 71.26 10 4.55 lg( ) (0, 6.14)
100
PL dB d X
BDTM062: ( ) 71.26 10 4.66 lg( ) (0, 6.14)
100
PL dB d X
Cell DNBH0I3 đƣợc dùng để kiểm chứng mô hình dự đoán, kết quả cho thấy mô hình hiệu chỉnh cho dự đoán chính xác hơn so với các phương trình HATA và SUI ban đầu, độ sai lệch nhỏ hơn 4dB và độ lệch chuẩn nhỏ hơn 8dB, (bảng sau), nếu so sánh với những kết quả của [5], [14], [18] thì kết quả này khá chính xác.
Bảng 3.9: So sánh mô hình hiệu chỉnh và mô hình nguyên mẫu
Mô hình Trung bình sai số Độ lệch chuẩn
HATA hiệu chỉnh –3.35 7.34
SUI hiệu chỉnh –3.52 7.42
HATA (nguyên mẫu) 7.37 9.69
SUI (nguyên mẫu) –3.57 7.43
Dữ liệu địa hình của cell DNBH0I3 đƣợc dùng để kiểm chứng mô hình dự đoán:
Hình 3.12: Địa hình tuyến đường đo kiểm của cell DNBH0I3
Phương trình dự đoán mô hình của DNBH0I3 tương tự như (3.12), (3.13), có dạng:
( ) 71.26 10 4.41 lg( ) (0, 6.14) 100
PL dB d X
Hình dưới thể hiện kết quả kiểm chứng mô hình HATA (hiệu chỉnh) và SUI (hiệu chỉnh) của cell DNBH0I3.
Trong khi mô hình SUI hiệu chỉnh gần với SUI nguyên mẫu, thì mô hình HATA nguyên mẫu lại cho sai số khá nhiều so với mô hình hiệu chỉnh và kết quả đo.
Hình 3.13: Kết quả dự đoán mô hình truyền sóng cho DNBH0I3
Bảng sau thể hiện phân bố sai số giữa kết quả đo và kết quả dự đoán bằng mô hình HATA (hiệu chỉnh), SUI (hiệu chỉnh) của cell DNBH0I3.
Bảng 3.10: Phân bố sai số giữa kết quả đo kiểm chứng và kết quả dự đoán
Ngƣỡng so sánh (dB) Tần số xuất hiện (HATA) Tần số xuất hiện (SUI)
–40 0% 0%
–30 0% 0%
–25 0% 0%
–20 1% 1%
–15 4% 4%
–10 9% 10%
PROPAGATION MODEL TUNING
102 103 104
90 100 110 120 130 140 150
Distance, [10.log(met)]
Path Loss, [dB]
Measure HATA Determination SUI Tuned HATA Tuned SUI
Ngƣỡng so sánh (dB) Tần số xuất hiện (HATA) Tần số xuất hiện (SUI)
–5 24% 24%
0 28% 28%
5 24% 24%
10 8% 8%
15 1% 1%
20 0% 0%
25 0% 0%
30 0% 0%
40 0% 0%
Phân bố sai khác mẫu đo với mô hình HATA:
Hình 3.14: Phân bố sai số với mô hình HATA hiệu chỉnh
PROPAGATION MODEL TUNING
102 103 104
90 100 110 120 130 140 150
Distance, [10.log(met)]
Path Loss, [dB]
Measure HATA Determination SUI Tuned HATA Tuned SUI
-60 -40 -20 0 20 40 60 80
0 0.1 0.2 0.3 0.4 0.5 0.6 0.7 0.8 0.9 1
-60 -40 -20 0 20 40 60 80
0 0.1 0.2 0.3 0.4 0.5 0.6 0.7 0.8 0.9 1
Với mô hình SUI:
Hình 3.15: Phân bố sai khác với mô hình SUI hiệu chỉnh