Создайте модель распространения РФ
создает модель распространения РФ для заданной модели.pm
= propagationModel(modelname
)
свойства наборов с помощью одной или нескольких пар "имя-значение". Например, pm
= propagationModel(___,Name,Value
)pm = propagationModel('rain','RainRate',96)
создает модель распространения дождя с уровнем дождя 96 мм/ч. Заключите каждое имя свойства в кавычки.
Задайте сайты передатчика и получателя.
tx = txsite('Name','MathWorks Apple Hill',... 'Latitude',42.3001, ... 'Longitude',-71.3504, ... 'TransmitterFrequency', 2.5e9); rx = rxsite('Name','Fenway Park',... 'Latitude',42.3467, ... 'Longitude',-71.0972);
Создайте модель распространения для уровня проливного дождя.
pm = propagationModel('rain','RainRate',50)
pm = Rain with properties: RainRate: 50 Tilt: 0
Вычислите силу сигнала в получателе с помощью модели распространения дождя.
ss = sigstrength(rx,tx,pm)
ss = -87.1559
Создайте ретранслятор.
tx = txsite
tx = txsite with properties: Name: 'Site 9' Latitude: 42.3001 Longitude: -71.3504 Antenna: 'isotropic' AntennaAngle: 0 AntennaHeight: 10 SystemLoss: 0 TransmitterFrequency: 1.9000e+09 TransmitterPower: 10
Создайте модель распространения Лонгли-Райса использование propagationModel
функция.
pm = propagationModel('longley-rice','TimeVariabilityTolerance',0.7)
pm = LongleyRice with properties: AntennaPolarization: 'horizontal' GroundConductivity: 0.0050 GroundPermittivity: 15 AtmosphericRefractivity: 301 ClimateZone: 'continental-temperate' TimeVariabilityTolerance: 0.7000 SituationVariabilityTolerance: 0.5000
Найдите покрытие ретранслятора с помощью заданной модели распространения.
coverage(tx,'PropagationModel',pm)
modelname
— Тип модели распространения'freespace'
| 'rain'
| 'gas'
| 'fog'
| 'close-in'
| 'longley-rice'
Тип модели распространения:
'freespace'
– Модель распространения свободного пространства
'rain'
– Лейтесь моделью распространения. Для получения дополнительной информации см. [3].
'gas'
– Газовая модель распространения
'fog'
– Вуалируйте модель распространения. Для получения дополнительной информации см. [2].
'close-in'
– Ближняя модель распространения обычно используется в городских макро-сценариях ячейки. Для получения дополнительной информации см. [1].
Ближняя модель реализует статистическую модель пути потерь и может быть сконфигурирована для различных сценариев. Значения по умолчанию соответствуют городскому сценарию макроячейки в среде не угла обзора (NLOS).
'longley-rice'
– Модель распространения Лонгли-Райса. Эта модель также известна как Неправильную модель ландшафта (ITM). Можно использовать эту модель, чтобы вычислить потерю пути "точка-точка" между сайтами по неправильному ландшафту, включая создания. Потеря пути вычисляется от потери свободного пространства, дифракции ландшафта, наземного отражения, преломления через атмосферу, тропосферное рассеяние и атмосферное поглощение. Для получения дополнительной информации и список ограничений, см. [4].
Модель Лонгли-Райса реализует режим "точка-точка" модели, которая использует данные о ландшафте, чтобы предсказать потерю между двумя точками.
'tirem'
– Ландшафт Интегрированная Грубая Земля Model™ (TIREM™). Можно использовать эту модель, чтобы вычислить потерю пути "точка-точка" между сайтами по неправильному ландшафту, включая создания. Потеря пути вычисляется от потери свободного пространства, дифракции ландшафта, наземного отражения, преломления через атмосферу, тропосферное рассеяние и атмосферное поглощение. Для модели нужен доступ к внешней библиотеке TIREM. Фактическая модель допустима от 1 МГц до 1 000 ГГц. Но с элементами Antenna Toolbox™ и массивами частотный диапазон ограничивается на уровне 200 ГГц.
Можно использовать следующие функции на моделях распространения РФ:
range
– Вычислите область значений радиоволны согласно различным сценариям распространения. range
функция не поддерживает Лонгли-Райса или модели распространения TIREM. Эта функция не поддерживает модель распространения TIREM.
pathloss
– Вычислите потерю пути распространения радиоволны между сайтами передатчика и получателя согласно различным сценариям распространения.
Типы данных: char
Задайте дополнительные разделенные запятой пары Name,Value
аргументы. Name
имя аргумента и Value
соответствующее значение. Name
должен появиться в кавычках. Вы можете задать несколько аргументов в виде пар имен и значений в любом порядке, например: Name1, Value1, ..., NameN, ValueN
.
'RainRate',50
'RainRate'
— Лейтесь уровнем
(значение по умолчанию) | положительная скалярная величинаЛейтесь уровнем, заданным как положительная скалярная величина в миллиметрах в час (мм/ч).
Задавать 'RainRate'
, необходимо задать 'rain'
модель распространения.
Типы данных: double
'Tilt'
— Угол наклона поляризации сигнала
(значение по умолчанию) | скалярУгол наклона поляризации сигнала, заданного как скаляр в градусах.
Задавать 'Tilt'
, необходимо задать 'rain'
модель распространения.
Типы данных: double
'Temperature'
— Температура воздуха
(значение по умолчанию) | скалярТемпература воздуха, заданная как скаляр в Цельсия (C).
Задавать 'Temperature'
, необходимо задать 'gas'
модель распространения.
Типы данных: double
'AirPressure'
— Сухое давление воздуха
(значение по умолчанию) | скалярСухое давление воздуха, заданное как скаляр в pascals (Па).
Задавать 'AirPressure'
, необходимо задать 'gas'
модель распространения.
Типы данных: double
'WaterDensity'
— Плотность водяного пара
(значение по умолчанию) | скалярПлотность водяного пара, заданная как скаляр в граммах на кубический метр (g/m3).
Задавать 'WaterDensity'
, необходимо задать 'gas'
модель распространения.
Типы данных: double
'Temperature'
— Температура воздуха
(значение по умолчанию) | скалярТемпература воздуха, заданная как скаляр в Цельсия (C).
Задавать 'Temperature'
, необходимо задать 'fog'
модель распространения.
Типы данных: double
'WaterDensity'
— Жидкая водная плотность
(значение по умолчанию) | скалярЖидкая водная плотность, заданная как скаляр в граммах на кубический метр (g/m3).
Задавать 'WaterDensity'
, необходимо задать 'fog'
модель распространения.
Типы данных: double
'ReferenceDistance'
— Расстояние ссылки свободного пространства
(значение по умолчанию) | скалярРасстояние ссылки свободного пространства, заданное как скаляр в метрах.
Задавать 'ReferenceDistance'
, необходимо задать 'close-in'
модель распространения.
Типы данных: double
'PathLossExponent'
— Экспонента пути потерь
(значение по умолчанию) | скалярЭкспонента пути потерь, заданная как скаляр.
Задавать 'PathLossExponent'
, необходимо задать 'close-in'
модель распространения.
Типы данных: double
'Sigma'
Стандартное отклонение
(значение по умолчанию) | скалярСтандартное отклонение нулевой средней Гауссовой случайной переменной, заданной как скаляр в децибелах (дБ).
Задавать 'Sigma'
, необходимо задать 'close-in'
модель распространения.
Типы данных: double
'NumDataPoints'
— Количество точек данных
(значение по умолчанию) | целое числоКоличество точек данных нулевой средней Гауссовой случайной переменной, заданной как целое число.
Задавать 'NumPoints'
, необходимо задать 'close-in'
модель распространения.
Типы данных: double
Ближняя модель допустима для расстояний, больше, чем или равный 'ReferenceDistance'
свойство. Если расстояние меньше, чем 'ReferenceDistance'
используется, потерей пути является 0
.
'AntennaPolarization'
— Поляризация антенн передатчика и получателя'horizontal'
(значение по умолчанию) | 'vertical'
Поляризация антенн передатчика и получателя, заданных как 'horizontal'
или 'vertical'
. Обе антенны приняты, чтобы иметь ту же поляризацию. Это значение используется, чтобы вычислить потерю пути, подлежащую выплате основать отражение.
Задавать 'AntennaPolarization'
, необходимо задать 'longley-rice'
модель распространения.
Типы данных: char |
string
'GroundConductivity'
— Проводимость земли
(значение по умолчанию) | скалярПроводимость земли, заданной как скаляр в Siemens на метр (S/m). Это значение используется, чтобы вычислить потерю пути, подлежащую выплате основать отражение. Значение по умолчанию соответствует средней земле.
Задавать 'GroundConductivity'
, необходимо задать 'longley-rice'
модель распространения.
Типы данных: double
'GroundPermittivity'
— Относительная проницаемость земли
(значение по умолчанию) | скалярОтносительная проницаемость земли, заданной как скаляр. Относительная проницаемость выражается как отношение абсолютной существенной проницаемости к проницаемости вакуума. Это значение используется, чтобы вычислить потерю пути, подлежащую выплате основать отражение. Значение по умолчанию соответствует средней земле.
Задавать 'GroundPermittivity'
, необходимо задать 'longley-rice'
модель распространения.
Типы данных: double
'AtmosphericRefractivity'
— Атмосферное явление преломления около земли
(значение по умолчанию) | скалярАтмосферное явление преломления около земли, заданной как скаляр в N-модулях. Это значение используется, чтобы вычислить потерю пути из-за преломления через атмосферу и тропосферное рассеяние. Значение по умолчанию соответствует средним атмосферным условиям.
Задавать 'AtmosphericRefractivity'
, необходимо задать 'longley-rice'
модель распространения.
Типы данных: double
'ClimateZone'
— Радио-зона климата'continental-temperate'
(значение по умолчанию) | 'equatorial'
| 'continental-subtropical'
| 'maritime-subtropical'
| 'desert'
| maritime-over-land'
| 'maritime-over-sea'
Радио-зона климата. Это значение используется, чтобы вычислить изменчивость из-за изменения атмосферных условий. Значение по умолчанию соответствует средним атмосферным условиям в конкретной зоне климата.
Задавать 'ClimateZone'
, необходимо задать 'longley-rice'
модель распространения.
Типы данных: char |
string
'TimeVariabilityTolerance'
— Уровень терпимости изменчивости времени
(значение по умолчанию) | скалярУровень переносимости изменчивости времени потери пути, заданной как скаляр между [0.001, 0.999]. Изменчивость времени происходит из-за изменения атмосферных условий. Это значение дает необходимую системную надежность или часть времени, в течение которого фактическая потеря пути, как ожидают, будет меньше чем или равна прогнозу модели. Для получения дополнительной информации см. [5].
Задавать 'TimeVariabilityTolerance'
, необходимо задать 'longley-rice'
модель распространения.
Типы данных: double
'SituationVariabilityTolerance'
— Уровень терпимости изменчивости ситуации
(значение по умолчанию) | скалярУровень переносимости изменчивости ситуации потери пути, заданной как скаляр, промежуточный [0.001, 0.999]. Изменчивость ситуации происходит из-за неконтролируемых или скрытых случайных переменных. Это значение вселяет необходимую системную веру или часть аналогичных ситуаций, для которых фактическая потеря пути, как ожидают, будет меньше чем или равна прогнозу модели. Для получения дополнительной информации см. [5].
Задавать 'SituationVariabilityTolerance'
, необходимо задать 'longley-rice'
модель распространения.
Типы данных: double
'AntennaPolarization'
— Поляризация антенн передатчика и получателя'horizontal'
(значение по умолчанию) | 'vertical'
Поляризация антенн передатчика и получателя, заданных как 'horizontal'
или 'vertical'
. Обе антенны приняты, чтобы иметь ту же поляризацию. Это значение используется, чтобы вычислить потерю пути, подлежащую выплате основать отражение.
Задавать 'AntennaPolarization'
, необходимо задать 'tirem'
модель распространения.
Типы данных: char |
string
'GroundConductivity'
— Проводимость земли
(значение по умолчанию) | числовой скалярПроводимость земли, заданной в виде числа в Siemens на метр (S/m) в области значений 0,0005 к 100. Это значение используется, чтобы вычислить потерю пути, подлежащую выплате основать отражение. Значение по умолчанию соответствует средней земле.
Задавать 'GroundConductivity'
, необходимо задать 'tirem'
модель распространения.
Типы данных: double
'GroundPermittivity'
— Относительная проницаемость земли
(значение по умолчанию) | числовой скалярОтносительная проницаемость земли, заданной в виде числа в области значений 1 - 100. Относительная проницаемость выражается как отношение абсолютной существенной проницаемости к проницаемости вакуума. Это значение используется, чтобы вычислить потерю пути, подлежащую выплате основать отражение. Значение по умолчанию соответствует средней земле.
Задавать 'GroundPermittivity'
, необходимо задать 'tirem'
модель распространения.
Типы данных: double
'AtmosphericRefractivity'
— Атмосферное явление преломления около земли
(значение по умолчанию) | скалярАтмосферное явление преломления около земли, заданной в виде числа в N-модулях в области значений 250 - 400. Это значение используется, чтобы вычислить потерю пути из-за преломления через атмосферу и тропосферное рассеяние. Значение по умолчанию соответствует средним атмосферным условиям.
Задавать 'AtmosphericRefractivity'
, необходимо задать 'tirem'
модель распространения.
Типы данных: double
'Humidity'
— Абсолютная воздушная влажность около земли
(значение по умолчанию) | числовой скалярАбсолютная воздушная влажность около земли, заданной в виде числа в g/m^3
модули в области значений от 0 до 110. Можно использовать это значение, чтобы вычислить потерю пути из-за атмосферного поглощения. Значение по умолчанию соответствует абсолютной влажности воздуха в и 70-процентной относительной влажности на 15 градусов Цельсия.
Задавать 'Humidity'
, необходимо задать 'tirem'
модель распространения.
Типы данных: double
Основные модели распространения предсказывают потерю пути как функцию расстояния между сайтами и принимают условия угла обзора (LOS), игнорируя искривление Земли, ландшафта или других препятствий. Городские модели распространения также предсказывают потерю пути как функцию расстояния, но используют эмпирические модели, которые выведены из измерений в условиях не угла обзора (NLOS). Модели распространения ландшафта предсказывают потерю пути как функцию профиля вертикального изменения ландшафта между сайтами включая создания, которые могут быть использованы для расчета или LOS, или условия NLOS применяются.
Показатель преломления воздуха n связан с диэлектрическими постоянными газовых составляющих воздушной смеси. Численное значение n незначительно больше, чем один. Чтобы сделать вычисление более удобным, можно использовать модули N, которые даны формулой:
[1] Sun, S., Взаимопонимание, T.S., Томас, T., Ghosh, A., Нгуен, H., Ковач, я., Родригес, я., Koymen, O. и Prartyka, A. "Расследование точности прогноза, чувствительности и устойчивости параметра крупномасштабных моделей пути к распространению потерь для радиосвязей 5G". Транзакции IEEE на Автомобильной Технологии, Vol.65, № 5, стр 2843-2860, май 2016.
[2] ITU-R P.840-6. "Затухание из-за облака и вуали". Сектор радиосвязи ITU
[3] ITU-R P.838-3. "Определенная модель затухания для дождя для использования в методах прогноза". Сектор радиосвязи ITU
[4] Хуффорд, Джордж А., Анита Г. Лонгли и Уильям А.Киссик. "Руководство по использованию ITS неправильная модель ландшафта в режиме прогноза области". Отчет 82-100. Pg-7 NTIA.
[5] Домашняя страница SoftWright https://www.softwright.com/faq/support/longley_rice_variability.html
[6] Seybold, Джон. Введение в распространение РФ. Вайли, 2005
[7] ITU-R P.676-11. "Затухание атмосферными газами". Сектор радиосвязи ITU
coverage
| link
| los
| pathloss
| range
| sigstrength
| sinr
| tiremSetup
| tirempl
У вас есть модифицированная версия этого примера. Вы хотите открыть этот пример со своими редактированиями?
1. Если смысл перевода понятен, то лучше оставьте как есть и не придирайтесь к словам, синонимам и тому подобному. О вкусах не спорим.
2. Не дополняйте перевод комментариями “от себя”. В исправлении не должно появляться дополнительных смыслов и комментариев, отсутствующих в оригинале. Такие правки не получится интегрировать в алгоритме автоматического перевода.
3. Сохраняйте структуру оригинального текста - например, не разбивайте одно предложение на два.
4. Не имеет смысла однотипное исправление перевода какого-то термина во всех предложениях. Исправляйте только в одном месте. Когда Вашу правку одобрят, это исправление будет алгоритмически распространено и на другие части документации.
5. По иным вопросам, например если надо исправить заблокированное для перевода слово, обратитесь к редакторам через форму технической поддержки.