WCDMA RNP 传播模型校正数据分析指导书
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__设
x1为某测试点的预测值，x2为该点的实测值，令y＝x1－x2，且Y＝
iiiii?y（N为总测试点数），则此
iNY即为Mean Error。而有RMS Error＝
____?yN2i，
Std.Dev.Error＝
?(yi?Y)N?12。由此可见，当
Y为0时，RMS Error＝Std.Dev.Error。
因此我们可用RMS Error和Std.Dev.Error来对校正后的模型进行评估，RMS Error和Std.Dev.Error的值越小，说明使用该模型进行预测的结果与实测结果贴合的越好，即该模型越适合于当前无线传播环境。 5.6.2 K2的校正
由于K1~K7各参数值的变化都会互相影响，因此我们先校正影响最大，与距离变化最密切的参数K2。公式的变形如下：
Ploss = [K1 +K3(Hms) + K4log(Hms) + K5log(Heff) + K7diffn]+ [K2+K6log(Heff) ]
log(d) + Clutter_Loss
在给定了数字地图、测试数据及天线信息的条件下，可以认为[K1 +K3(Hms) + K4log(Hms) + K5log(Heff) + K7diffn ]为常数，而Clutter_Loss设为0，则Ploss与log(d)成线性比例关系。因此以距离的对数值为横轴，以信号强度为纵轴建立坐标系，将测试数据分布到此坐标系中，对数据进行直线拟合，则得到的直线斜率就是K2+K6log(Heff) ，只要再减去K6log(Heff)就可得到K2。但K6log(Heff)不是一个常数，Heff是基站发射天线与移动台接收天线之间的相对高度，是随地形的起伏而不断变化的，即每一点的Heff都不同，通过读数字地图可以得到各点的具体值。因此最佳办法是假设K6不变，将每个点的信号强度减去K6log(Heff)log(d)后再进行直线拟合，这样得到的斜率就是最逼近的K2值。
Enterprise的做法稍有不同，它并不直接提供K2值，而是根据模型进行预测，并将每个测试点的预测值减去实测值，得到一个差值，再对所有差值进行直线拟合，则拟合出来的直线斜率就是K2+K6log(Heff)值的偏差，如果假定K6log(Heff)已是合理值，则该偏差就是K2的偏差。
因此校正K2的具体做法如下：点击Gragh>图标，出来两项分析图，一是Received Level vs log(distance)，二是Error.vs log(distance)。其中Received Level vs log(distance)图中的Gradient即K2+K6log(Heff)。而Error.vs log(distance)中的Gradien则反映了K2校正值与原值的偏差，只需到Propagation Models中将原设定的K2值加上Error.vs log(distance)中的Gradient即得K2校准值。
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图13 K2值的获得
5.6.3 K1的校正
K2校好后可再用Gragh>检查，若Error.vs log(distance)中的Gradient为0则表示K2值已校准，则此时图中的intercept即为K1的偏差（实际应为[K1 +K3(Hms) + K4log(Hms) + K5log(Heff) + K7diffn ]的偏差，但可先假设K3(Hms) + K4log(Hms) + K5log(Heff) + K7diffn ]为常数，则此就为K1的偏差），将原K1值加上intercept即得K1的校正值。也可以用Analyse功能得到此偏差值（表中Mean Error一项的相反数就是此偏差值）。
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图14 K1值的获得（方法1）
图15 K1值的获得（方法2）
5.6.4 K3、K4的校正
K3、K4与移动台天线高度相关，从图三中可以看到在设置模型缺省值时已预先设置了移动台的天线高度缺省值，一般取1.5m。因而K3(Hms) + K4log(Hms)为常数，K3、K4的变化可由K1来弥补，因此一般无需调整，保留缺省参数设置为-2.93和0.00。 5.6.5 K5、K6的校正
K5、K6 与基站天线高度相关。由于我们通常选择的是relative(Site antinna height relative mobile height)，即基站天线的有效高度为天线与移动台的相对高度，因此Heff是个变值。这样K5的变化不能完全由K1来弥补，而K6的变化也不能完全由K2来弥补。但是试验证明，当地形起伏不大且K5、K6的变化较小时（小于10），K5log
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（Heff）、K6log（Heff）的变动也可认为均为常量，这样就可通过K1、K2的变化来代替其变化的影响，因此一般也无需调整，保留缺省参数设置-13.82 和-6.55。 5.6.6 K7的校正
K7为衍射系数，表示衍射损耗对整个路径损耗贡献的权重。因为衍射只对非视线传播范围内的样点有效，对视线传播范围内的样点衍射损耗为0，因此，在调整前应将 LOS 数据去除。与衍射密切相关的信息有三种：建筑物高度信息、Clutter高度信息、地形高度信息。我们目前所使用的数字地图一般缺少精确的建筑物高度信息，而Clutter高度信息又一般不用（在定义模型参数时设置），因此目前无法根据前两种信息对K7进行调整。因此如果地形起伏不大，LOS/NLOS 判断的准确度就比较差，这种情况下建议保留缺省的参数设置：0。 如果地形起伏比较大，LOS/NLOS 的判断会相对准确，在NLOS数据较多时（多于300个点）对 k7 进行校正就是必要的。 校正方法如下：
1、滤除LOS的数据，具体方法为在Options中Filter菜单下选中NLOS，而将LOS前的√去掉。
2、以±0.05为步长等间距调整K7值，直到使Std.Dev.Error达到最小，则此时的K7即为所校正的结果。
3、由于K7的调整将对K1、K2值产生影响，因此在调整完K7后需要再对K1、K2进行调整，调整方法见上，但需要加上LOS数据一起参加校正。
另外如果校正后的模型是用于链路预算，由于在链路预算中没有数字地图信息可供利用，所以 k7 值无法应用，因此如果要避免在地形起伏比较大时链路预算结果出现较大的偏差，在链路预算中使用的传播模型应该是在 k7 值固定为 0 的条件下校正得到的，由此产生的误差在阴影衰落余量中一并考虑。也就是说，在地形起伏较大的情况下用于仿真和用于链路预算中的传播模型最好分别进行校正得到不同的参数值。
5.6.7 Clutter offset的调整
由于车载路测的限制，我们得到的 CW 测试数据绝大多数集中于 open land in urban 这种地物类型，在没有其它地物数据干扰的情况下，经过正常的模型校正过程，会把 open land in urban 这种地物类型的 clutter offset 校为 0dB。在实际操作中，由于地图配准，地图自身准确度以及部分较窄道路的原因，会有部分点落到 common building 之类的地物上去，根据目前的校正方法，如果落到某类地物上的点数超过了门限（300 点），这些地物也会获得一个校正后的 clutter offset 值。在
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这种情况下， open land in urban 的 clutter offset 值会略微偏移 0dB，使得其与其它地物clutter offset 值的加权平均等于 0。
从以上分析可见，open land in urban 之外地物的校正后 clutter offset，主要是由于地图误差所致，并不足以成为整个目标区域内该地物的可靠校正值。所以对于利用车载路测数据进行的的模型校正中，应保持所有地物的 clutter offset 为 0dB，对 k1/k2/k7 等参数进行校正。最后设置 open land in urban 地物的 clutter offset 为 0dB，其它地物的clutter offset按照缺省建议设置得到最终的校正后模型。 各地物Clutter offset的缺省建议设置参数表如下：
表1 各地物Clutter offset的缺省建议设置参数表
clutter High buildings Dense urban Larger and buildings lower Offset(dB) 18 7 -0.5 2 -0.5 0 0 -1 -0.9 -0.5 -0.5 -1 0 -1 -1 15 Common buildings Parallel and lower buildings Park in urban Open land in urban Wet land village Town in suburban Others buildings lower Open land in villages Green land Ocean area Inland water forest
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