전파 전파에서 손실은 주로 전파의 산란과 회절 그리고 감쇠로 발생한다. 교외 지역에 대한 대부분의 전파 전파 모텔들은 주로 지세의 영향을 고려하였으나 토지 이용으로 인한 영향은 고려하지 않았다. 본 논문에서는 제주 지형에 적합한 전파 예측 프로그램을 개발하기 위하여 지세와 토지 이용에 의한 영향올 고려하였다. 전파 경로 및 토지 환경을 분별할 수 있도록 지형 데이터와 토지이용 데이터를 화소로 구성하였다 2-ray 모 텔은 지형 기울기와 예측 반사계수에 의하여 가시 등가 모델로 변환하였으며 비가시 경로에서는 정량적인 방법으로 손실을 구하였다. 그 결과 이 프로그램은 제주 교외지역에서의 서비스 범위를 예측하는데 적용할 수 있다.
A prediction model is proposed to describe the path loss in propagation environment of indoor microcell. This model includes the lineal corridor for line--of-sight(LOS) and T-shaped corridor for non-line-of-sight(NLOS). In computation of receiving power the ray tracing technique based on image method is utilized and also reflected waves bounced on the walls and ceilings are considered. To check validity of the computed resuls cross checks between the predicted and measured are being made, which shows a close agreement for LOS case whereas somewhat disagreement for NLOS case. UTD technique is incorporated with propagation path determination algorithm in the treatment of NLOS case.
In the development of a new wireless communications system, a versatile and accurate radio channel for indoor communications is needed. In particular, the investigation of radio transmission into buildings is very important. In this letter, we present an improved three-dimensional electromagnetic wave propagation prediction model for indoor wireless communications that takes into consideration building penetration loss. A ray tracing technique based on an image method is also employed in this study. Three-dimensional models can predict any complex indoor environment composed of arbitrarily shaped walls. A speed-up algorithm, which is a modified deterministic ray tube method, is also introduced for efficient prediction and computation.
본 논문에서는, 기하광학 기법을 적용하여 60GHz 대역의 밀리미터파 실내통신환경에서 전파손실 파라미터를 예측할 수 있는 GUI 기반의 프로그램을 개발하였다. 프로그램은 전기영상법과 광선 추적기법의 두 가지 모듈로 구성되어 있으며, 각각 UTD 이론이 적용되었다. 전기영상법을 사용한 일(一)자형 복도 구조와 광선 추적기법을 적용한 T자형 복도 구조에 대한 결과를 제시하였다. 시물레이션 결과 데이터는 기존 논문에서 발표된 측정 데이터와 비교 검증하였으며, 전파손실에 대한 비교결과가 매우 잘 일치 하였다.
A deep water wave prediction model applicable to the East Sea is presnted. This model incorporates rediative transter of energy specrum, atmospheric input form the wind, nonlinear interaction, and energy dissipation by white capping. The propagation scheme by Gadd shows satisfactory results and the characteristics of the nonlinear interaction is simulated well by discrete interaction approximatiion. The application of the model to the sea around the Korean Peninsula shows reasonable agreement with the observation.
본 논문에서는 핑거프린트(fingerprint)기법과 전파 예측 모델을 결합한 무선랜 기반 실내 위치추정 기법을 제안한다. 실내에 설치된 무선랜 AP(access point)는 공용 AP와 사설 AP로 구분되고, 설치 위치가 고정된 공용 AP의 경우 핑거프린트 방식을 적용하기 용이하지만 사설 AP의 경우 위치가 임의로 변경될 수 있으므로 핑거프린트 방식을 적용하기 힘들다. 제안된 방식에서는 공용 AP로부터 수신된 신호에 핑거프린트 방식을 적용하고, 사설 AP로부터 수신된 신호에 전파 예측 모델을 적용하여 공용 AP와 사설 AP를 모두 이용함으로써 위치 추정 정확도를 높인다. 무선랜 환경에서의 데이터 실측과 모의실험을 통해 기존 실내 위치 추정 방식과 제안된 방식의 성능을 비교한다.
본 논문에서는 광선 추적법을 이용한 마이크로셀 전파 환경 예측 모텔에서의 여러 가지 오차들에 관하여 해석 하였다. 반사 및 회절 계수의 부정확성 및 계산 과정에서 이들의 횟수 제한이 예측 결과에 미치는 영향올 분석하 였으며, 특히 건물 지도의 유한한 해상도에 의한 건물 데이터베이스의 오차가 전파 환경 예측 결과에 미칠 수 있는 영향에 대하여 자세히 분석하였다. 빠르고 정확한 예측 결과를 얻기 위해서는 각 건물들에 대하여 적절한 전기적 상수들의 선정과 반사 및 회절 횟수의 적절한 제한이 필요함을 보였다. 또한, 건물 지도의 해상도가 나빠질 수록 예측 결과의 오차가 증가함을 보였으며, LOS 구간과 NLOS 구간을 구분하여 그 오차의 크기를 분석하였다. 본 논문에서의 결과를 바탕으로 건물 지도의 해상도에 따른 예측 결과의 최대 오차 한계를 6 dB이하로 제한 할 경우 적절한 건물 지도의 해상도는 5m정도가 됨을 알 수 있다.
위성통신 경로의 강우감쇠량을 예측하기 위하여 국제적으로 여러 가지 예측모델들이 개발 운용되고 있다. 이러한 예측 모델들은 대부분 미국과 유럽을 비롯한 위성 선진국에서 개발한 것으로 국내의 강우환경을 고려하여 개발된 모델은 없는 실정이다. 본 논문에서는 한국전자통신연구원에서 측정한 강우환경 및 강우감쇠 데이터를 이용하여, 국내 위성통신망에서 고려할 수 있는 강우감쇠량 예측 방법에 대해 기술하였다. 특히, 기존 예측 모델들이 적용한 강우경로의 수평적 변화를 고려한 유효경로 길이 예측 기법에서 탈피하여, 위성통신망에서 필연적으로 고려하여야 할 강우경로의 수직적 변화까지도 고려한 유효경로 예측기법을 유도하고 이를 제안하였다. 본 논문에서 제안한 예측 기법은 국내 강우환경에 적합한 예측 기법으로써, 향후 설계 및 운용될 10GHz 이상의 국내 위성 및 무선통신시스템에 매우 효율적으로 활용할 수 있을 것이다. ^u The engineering of satellite communication systems at frequencies above 10GHz requires a method for estimating rain-caused outage probabilities on the earth-satellite path. A procedure for predicting a rain attenuation distribution from a point rainfall rate distribution is, therefore, needed. In order to predict rain attenuation on the satellite link, several prediction models such as ITU-R, Global, SAM, DAH model, have been developed and used at a particular propagation condition, they may not be appropriate to a propagation condition in Korean territory. In this paper, a new rain attenuation prediction method appropriate to a propagation condition in Korea is introduced. Based on the results from ETRI measurements, a new method has been derived for an empirical approach with an identification on the horizontal correction factor as in current ITU-R method, and the vertical correction factor has been suggested with decreasing power law as a function of rainfall rate. This proposed model uses the entire rainfall rate distribution as input to the model, while the ITU-R and DAH model approaches only use a single 0.01% annual rainfall rate and assume that the attenuation at other probability levels can be determined from that single point distribution. This new model was compared with several world-wide prediction models. Based on the analysis, we can easilty know the importance of the model choice to predict rain attenuation for a particular location in the radio communication system design.
To improve the prediction accuracy of the strong-unloading rock slope performance and obtain the range of variation in the slope displacement, a new displacement time-series prediction model is proposed, called the fuzzy information granulation (FIG)-genetic algorithm (GA)-back propagation neural network (BPNN) model. Initially, a displacement time series is selected as the training samples of the prediction model on the basis of an analysis of the causes of the change in the slope behavior. Then, FIG is executed to partition the series and obtain the characteristic parameters of every partition. Furthermore, the later characteristic parameters are predicted by inputting the earlier characteristic parameters into the GA-BPNN model, where a GA is used to optimize the initial weights and thresholds of the BPNN; in the process, the numbers of input layer nodes, hidden layer nodes, and output layer nodes are determined by a trial method. Finally, the prediction model is evaluated by comparing the measured and predicted values. The model is applied to predict the displacement time series of a strong-unloading rock slope in a hydropower station. The engineering case shows that the FIG-GA-BPNN model can obtain more accurate predicted results and has high engineering application value.
도심지 무선 인터넷 서비스에서 전파 특성(wave propagation characteristics)을 정화하게 예측하여 서비스 영역을 결정하는데 있어서 최적의 기지국 선정, 셀 설계 등은 매우 중요한 과정이다. 서비스 지역의 지형 지물 및 인위적 구조물의 건물 재질 및 높이와 폭 등 각기 다른 특징으로 인하여 무선망 서비스의 송수신 거리에 큰 영향을 미치고 있으며, 이는 기본적으로 요구되어지는 무선 인터넷 품질을 정확하게 예측 및 분석하여 이용자에게 서비스를 제공하는데 큰 어려움을 갖게 한다. 본 논문에서는 이러한 문제점을 개선하기 위한 전파 예측 모델에 의한 기본 기지국 위치 선정 후 가장 서비스 영향을 미치는 기지국 위치 이동 및 안테나의 각도 등 무선망 최적화를 결정짓는 파라미터 값의 변화에 따라 서비스 영역이 최적화 되어 서비스 지역 덴 품질이 개선되는 과정을 시뮬레이션 함으로써 무선방 기지국 최적화 과정을 통하여 동일 지역 내 서비스 커버리지가 넓어지고 개선된 품질로서 이용자들이 질 높은 무선 인터넷 서비스를 제공받을 수 있게 된다는 것을 보여 주었다.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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