基于matlab构建 5G 城市宏蜂窝测试环境

一、前言

此示例展示了如何构建 5G 城市宏蜂窝测试环境，并在地图上可视化信干噪比（SINR）。测试环境基于ITU-R M.报告[IMT-2020.EVAL][1]用于评估5G无线电技术。此报告在第 8.2 节中定义了几个测试环境和使用场景。本示例中的测试环境基于以行人和车辆用户为中心的高用户密度和交通负荷的城市环境（Dense Urban-eMBB）。测试环境包括一个六边形蜂窝网络以及一个使用相控阵系统工具箱™实现的定制天线阵列。

二、定义网络布局

5G 技术的测试环境指南重用了 ITU-R M.4-8 [3] 报告 2135.1 中定义的 2G 技术的测试网络布局，如下所示。布局由 19 个以六边形布局放置的站点组成，每个站点有 3 个单元格。相邻站点之间的距离是站点间距离（ISD），具体取决于测试使用方案。对于密集城市eMBB测试环境，ISD为200 m。

使用 MathWorks® 格拉斯哥作为中心位置，在网络布局中创建与蜂窝基站对应的位置。

三、定义单元格参数

每个蜂窝基站都有三个对应于每个蜂窝的发射器。创建阵列以定义每个小区发射器的名称、纬度、经度和天线角度。

四、创建发射机站点

使用上面定义的参数以及为密集城市eMBB定义的配置参数创建发射机站点。启动站点查看器并使用属性设置地图图像。或者，通过单击右侧的第二个按钮在站点查看器中打开底图选取器。选择“地形”以选择包含地形、街道和标注的底图。

五、创建天线元素

ITU-R报告[8]第5.1节定义了基站天线的天线特性。天线被建模为具有一个或多个天线面板，其中每个面板都有一个或多个天线元件。使用相控阵系统工具箱实现报告中定义的天线元件模式。

六、显示单个天线元件的 SINR 图

使用单个天线元件和自由空间传播模型可视化测试场景的 SINR。对于发射机站点范围内地图上的每个位置，信号源是信号强度最大的小区，所有其他像元都是干扰源。网络中没有颜色的区域表示 SINR 低于默认阈值 -5 dB 的区域。

七、创建 8×8 矩形天线阵列

定义天线阵列以增加方向增益并提高峰值 SINR 值。使用相控阵系统工具箱创建 8×8 的均匀矩形阵列。

八、显示 8 x 8 天线阵列的 SINR 图

使用统一的矩形天线阵列和自由空间传播模型可视化测试场景的 SINR。应用机械下倾角以照亮每个发射器周围的预期地面区域。

九、使用近距离传播模型显示 SINR 地图

使用近距离传播模型 [3] 可视化测试场景的 SINR，该模型模拟 5G 城市微蜂窝和宏蜂窝场景的路径损耗。该模型生成一个SINR图，与自由空间传播模型相比，该图显示干扰效应降低。

十、使用矩形贴片天线作为阵列元件

上述分析使用了使用ITU-R报告中指定的公式定义的天线元件[1]。天线元件需要提供 9.5 dBi 的最大增益和大约 30 dB 的前后比。现在，使用标准的半波长矩形微带贴片天线将基于方程的天线元件定义替换为真实天线模型。天线元件提供约9 dBi的增益，尽管前后比较低。

十一、使用 8×8 阵列中的贴片天线元件显示 SINR 图

使用贴片天线作为阵列元素更新近距离传播模型 [3] 的 SINR 图。根据ITU-R报告[1]，该分析应捕获与基于方程的天线规格偏差的影响，包括：

峰值增益的变化

图案对称性随空间角度的变化

前后比率的变化

十二、总结

本示例展示了如何构建由 5 个基站组成的六边形网络组成的 19G 城市宏小区测试环境，每个基站包含 3 个扇区小区。信干加噪声比（SINR）在地图上针对不同的天线可视化。现提出以下意见：

与使用单个天线元件相比，矩形天线阵列可以提供更大的方向性，因此可以提供峰值 SINR 值。

SINR图周长的外向波瓣表示干扰较少的区域。更现实的建模技术是复制或环绕蜂窝基站以扩展几何形状，以便周边区域遇到与内部区域类似的干扰。

使用矩形天线阵列，估计增加的路径损耗的传播模型也由于干扰较小而导致更高的SINR值。

在天线阵列中尝试了两个天线元件：使用相控阵系统工具箱的基于方程的元件和使用天线工具箱™的贴片天线元件。它们生成类似的 SINR 映射。

十三、参考文献

Report ITU-R M.[IMT-2020.EVAL], "Guidelines for evaluation of radio interface technologies for IMT-2020", 2017. https://www.itu.int/md/R15-SG05-C-0057

Report ITU-R M.2135-1, "Guidelines for evaluation of radio interface technologies for IMT-Advanced", 2009. https://www.itu.int/dms_pub/itu-r/opb/rep/R-REP-M.2135-1-2009-PDF-E.pdf

Sun, S.,Rapport, T.S., Thomas, T., Ghosh, A., Nguyen, H., Kovacs, I., Rodriguez, I., Koymen, O.,and Prartyka, A. "Investigation of prediction accuracy, sensitivity, and parameter stability of large-scale propagation path loss models for 5G wireless communications." IEEE Transactions on Vehicular Technology, Vol 65, No.5, pp.2843-2860, May 2016.

十四、程序

使用Matlab R2022b版本，点击打开。（版本过低，运行该程序可能会报错）

打开下面的“Example.mlx”文件，点击运行，就可以看到上述效果。

程序下载：https://download.csdn.net/download/weixin_45770896/87666699