伝播モデルの選択

伝播モデルを使用すると、無線信号が環境を通過する過程における、信号の伝播と減衰を予測できます。propagationModel 関数を使用して、伝播モデルをシミュレーションするオブジェクトを作成します。add 関数を使用して、伝播モデルを組み合わせます。さらに、range 関数と pathloss 関数を使用して、シミュレーションしたモデル内の無線信号の範囲とパス損失を特定することもできます。

以下の節では、各種の伝播モデルとレイ トレーシング モデルについて説明します。各節の表に、関数 propagationModel でサポートされるそれぞれのモデルについて、サポートされる周波数範囲、モデルの組み合わせ、および制限の比較を示します。

大気

大気伝播モデルは、距離の関数としてサイト間のパス損失を予測します。これらのモデルは、見通し内 (LOS) 条件を仮定し、地球の曲率、地形、その他の障害物を無視します。

モデル説明周波数組み合わせ制限
自由空間 (FreeSpace)送信機と受信機の間にクリアな見通し線をもつ理想的な伝播モデル範囲の強制なしrain、fog、gas と組み合わせ可能見通し線の存在を前提とする
雨 (Rain)無線波信号の伝播と、雨中のパス損失。詳細については、[3]を参照してください。 1 ～ 1000 GHz任意の伝播モデルと組み合わせ可能見通し線の存在を前提とする
気体 (Gas)無線波信号の伝播と、酸素と水蒸気によるパス損失。詳細については、[5]を参照してください。1 ～ 1000 GHz任意の伝播モデルと組み合わせ可能見通し線の存在を前提とする
霧 (Fog)無線波信号の伝播と、雲および霧中のパス損失。詳細については、[2]を参照してください。10 ～ 1000 GHz任意の伝播モデルと組み合わせ可能見通し線の存在を前提とする

経験

経験的モデルは、大気伝播モデルと同様に距離の関数としてパス損失を予測します。大気モデルとは異なり、close-in 経験的モデルは見通し外 (NLOS) 条件をサポートします。

モデル説明周波数組み合わせ制限
近距離 (CloseIn)都市部のマクロ セルのシナリオにおける信号の伝播。詳細については、[1]を参照してください。範囲の強制なしrain、fog、gas と組み合わせ可能—

地形

地形伝播モデルは、建物を含む不規則な地形上のサイト間のポイントツーポイントのパス損失を予測します。これらのモデルは、自由空間損失、地形および障害物回折、地表反射、大気屈折、および対流圏散乱からパス損失を計算します。物理特性と実測データ統計を組み合わせてパス損失の推定が行われます。

都市環境などの建物が含まれるシーンでのパス損失を予測するには、レイ トレーシング伝播モデルの使用を検討してください。地形モデルと比較すると、レイ トレーシング モデルはマルチパスの影響をより適切に取得します。

モデル説明周波数組み合わせ制限
Longley-Rice (LongleyRice)不規則地形モデル (ITM) とも呼ばれる。詳細については、[4]を参照してください。20 MHz ～ 20 GHzrain、fog、gas と組み合わせ可能

  • アンテナ高さ 0.5 ～ 3000 m 向けに設計

  • 1 ～ 2000 km の距離向けに設計

TIREM (TIREM (Antenna Toolbox))Terrain Integrated Rough Earth Model™1 MHz ～ 1000 GHzrain、fog、gas と組み合わせ可能

  • 外部 TIREM ライブラリへのアクセスが必要

  • アンテナ高さは最大 30000 m

レイ トレーシング

RayTracing オブジェクトによって表されるレイ トレーシング モデルは、3 次元環境での伝播パスを計算します。モデルは、伝播パスにおける信号の水平偏波と垂直偏波のトレースなどの電磁解析を使用して各パスのパス損失と位相シフトを判定します。パス損失の計算には、自由空間損失、反射損失、およびエッジ回折損失が含まれます。

サポートされる他のモデルは単一の伝播パスを計算するのに対し、レイ トレーシング モデルは複数の伝播パスを計算します。

これらのモデルは、3 次元の屋外環境および屋内環境の両方をサポートしています。

レイ トレーシング モデルの詳細については、無線通信のためのレイ トレーシングを参照してください。

レイ トレーシング手法説明周波数組み合わせ制限
Shooting-and-bouncing rays (SBR)

  • 最大 100 回のパス反射と 2 回のエッジ回折について、伝播パスの計算をサポートします。

  • 正確な幾何学的精度で伝播パスのおおよその数を計算します。

  • 計算量は、反射の数に応じて線形的に増加し、回折の数に応じて指数的に増加します。SBR 法の方がイメージ手法よりも一般に高速になります。

100 MHz ～ 100 GHzrain、fog、gas と組み合わせ可能コーナー回折、頂点回折、屈折、または拡散散乱の効果は含まれない
イメージ

  • 最大 2 回のパス反射について、伝播パスの計算をサポートします。

  • 正確な幾何学的精度で伝播パスの正確な数を計算します。

  • 計算量は反射の回数に応じて指数的に増加します。

100 MHz ～ 100 GHzrain、fog、gas と組み合わせ可能回折、屈折、または拡散散乱の効果は含まれない

参照

[1] Sun, Shu, Theodore S. Rappaport, Timothy A. Thomas, Amitava Ghosh, Huan C. Nguyen, Istvan Z. Kovacs, Ignacio Rodriguez, Ozge Koymen, and Andrzej Partyka. “Investigation of Prediction Accuracy, Sensitivity, and Parameter Stability of Large-Scale Propagation Path Loss Models for 5G Wireless Communications.” IEEE Transactions on Vehicular Technology 65, no. 5 (May 2016): 2843–60. https://doi.org/10.1109/TVT.2016.2543139.

[2] International Telecommunications Union Radiocommunication Sector. Attenuation due to clouds and fog. Recommendation P.840-6. ITU-R, approved September 30, 2013. https://www.itu.int/rec/R-REC-P.840/en.

[3] International Telecommunications Union Radiocommunication Sector. Specific attenuation model for rain for use in prediction methods. Recommendation P.838-3. ITU-R, approved March 8, 2005. https://www.itu.int/rec/R-REC-P.838/en.

[4] Hufford, George A., Anita G. Longley, and William A.Kissick. A Guide to the Use of the ITS Irregular Terrain Model in the Area Prediction Mode. NTIA Report 82-100. National Telecommunications and Information Administration, April 1, 1982.

[5] International Telecommunications Union Radiocommunication Sector. Attenuation by atmospheric gases. Recommendation P.676-11. ITU-R, approved September 30, 2016. https://www.itu.int/rec/R-REC-P.676/en.

[6] Yun, Zhengqing, and Magdy F. Iskander. “Ray Tracing for Radio Propagation Modeling: Principles and Applications.” IEEE Access 3 (2015): 1089–1100. https://doi.org/10.1109/ACCESS.2015.2453991.

[7] Schaubach, K.R., N.J. Davis, and T.S. Rappaport. “A Ray Tracing Method for Predicting Path Loss and Delay Spread in Microcellular Environments.” In [1992 Proceedings] Vehicular Technology Society 42nd VTS Conference - Frontiers of Technology, 932–35. Denver, CO, USA: IEEE, 1992. https://doi.org/10.1109/VETEC.1992.245274.

参考

関数

トピック