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摘 要：窄带物联网（NB-IoT）成为万物互联网络的一个重要分支。NB-IoT构建于蜂窝网络，只消耗大约180KHz的带宽，可直接部署于LTE网络。本文重点在于NB-IOT传播模型的校正方式，通过引入两个修正因子{a （距离斜率校正因子）、λ（路径损耗校正因子）}，以及利用统计学上的标准方差、均方误差算法对a、λ合理求解，从而对NB-IoT通用传播模型进行校正，使NB-IOT的传播模型与实际高度吻合。 根据NB-IoT传播模型的校正方式方法，对南昌市区的NB-IOT无线传播模型进行合理求解，并与实测进行吻合性评估；根据理论与实测的吻合性评估结果，这套NB-IOT传播模型校正方式方法求解出的理论数据与实测情况高度吻合，能有效评估NB-IoT的覆盖情况。 关键词：NB-IoT 32.45 路径损耗校正因子 距离斜率校正因子
毛勇平 陈剑峰 江西电信南昌分公司 南昌市 330000
1009-0940(2019)-3-06-09
1 概述
N B-I o T物联网具有：广覆盖、窄带宽、低功耗等特点，所以NB-IoT网仅需要200KHZ（1个RB）的窄带宽；而NB-IoT网的制式类似于LTE简化版，下行为OFDMA，子载波间隔15kHz，上行为SC-FDMA，子载波为3.75kHz/15kHz；同时NB-IoT主要应用于移动性弱的场景(如智能抄表、智能停车等)；同时为满足低功耗要求，终端复杂度进行了简化，也不支持连接态的移动性管理（测量、测量报告、切换等）。
本文重点研究南昌市区的N B-I o T的无线传播模型，引入距离斜率校正因子(α)、路径衰减校正因子（λ）；根据实测数据，利用统计学的标准方差、均方误差算法对距离斜率校正因子(α)、路径衰减校正因子（λ）合理求解，从而求解出合理性强的南昌市区NB-IOT无线传播模型公式，合理评估南昌市区NB-IoT 网的信号覆盖情况。
2 研究思路
随着网络的逐渐晚上并逐渐进行大面积商用，因此NB-IoT网络的覆盖质量必须提上日常优化日程。
统计L1800M与NB-IoT在相同RSRP区域段的SINR均值，生成NB-IoT(800M)的SINR、 LTE（800M）的SINR 与RSRP关系对比图：
可以明显看出，在RSRP相同情况，NB-IOT的SINR 明显劣与L T E，其原因主要是由于N B-I O T采用窄带宽（180K），各小区间在频域上使用相同的RB，这样就非常容易产生严重的同频干扰。
因此通过研究N B -I o T 网络无线传输模型，并引入了距离斜率校正因子（a）、路径衰减校正因子（λ），并分别利用统计学上的最小标准
方差（σ）、最小均方误差（ψ） 公式进行相关因子求
DOI:10.16714/jki.36-1115/tn.2019.03.002
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解，使NB-IoT传播模型更好地与南昌市区环境吻合，使之能很好地进行南昌市区的NB-IoT信号评估，从而合理测算NB-IoT小区的覆盖范围，实现NB-IoT小区的功率的有效调整，减少NB-IOT网小区间的同频干扰，最终达到提升NB-IoT网络的覆盖质量目标。
本次研究模型计算结果与北京东路测试区域进行吻合度验证，以证明模型的准确性。
3 NB-IoT无线覆盖传播校正模型研究3.1 32.45自由空间损耗模型原因
目前无线覆盖传输模型主要有：Okumura-Hata模型、COST231 Hata模型、COST231 WI模型、通用模型。
由于Okumura-Hata模型、COST231 Hata 模型、COST231 WI模型并不适应于NB-IoT城区覆盖场景；而通用模型的预测精度关键在于K参数的取值，而K参数过多，合理取值困难。所以，为简化计算考虑，采取32.45自由空间传播损耗模型，并引入了路径损耗校正因子（λ）、距离斜率的校正因子（a）两个关键参数，对32.45自由空间损耗模型进行校正，从而适用于南昌市区NB-IoT场景。
3.2 32.45自由空间损耗校正模型自由空间传播模式，表达式如下：
PL (d )=32.45+(20 +a)log (d×0.001)+20 log（f） +λ (dB)
D: 与终端的距离F: 载波频率
λ：路径损耗的校正因子a: 距离斜率的校正因子
3.3 32.45覆盖模型的校正因子λ、α求解终端接受信号强度公式如下：
根据朝向的信号测试的距离与信号强度渐变图（多项式），与【32.45自由空间损耗传播模型】进行吻合性匹配，进行【32.45自由空间损耗传播模型】的两个校正因子λ（路径损耗校正因子）、a（距离斜率的校正因子）的求解，可获得南昌市区NB的32.45自由空间损耗模型的参数：
三爪拉马PL (d )=32.45+(20 +a)log (d×0.001)+20 logf +λ (dB) D:：与终端的距离（KM）F：载波频率(M)
λ：路径损耗校正因子 = (31.65) dB a: 距离斜率的校正因子: = 21.43
【a：距离斜率的校正因子=21.43 推导过程】利用理论数据信号强度与距离的斜率a1、实测数据信号强度与距离斜率关系因子a2之间的最小标准方差要求，求解距离斜率的校正因子a
说明：各参数的说明：D：某点与的距离
RSRP （理论d）：根据自由空间损耗模型下的理论信号强度
RSRP （实际d）：：某点实测情况的信号强度。△RSRP （d）
：某点理论与实测差值：= RSRP （理论d）
Pr=Pt+Gt-PL(d)-Po-Pc Pr: 终端的接收电平
碳化硅纳米线
Pt：的发射功率（29.2）
Gt: 的天线增益(11dB)Po: 其他损耗(反射损耗3dB )
Pc: 穿透损耗 （室内为30dB，室外为0dB）PL(d)：自由空间损耗
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-RSRP （实际d）
RSRP （实际d）= Pt+Gt-Po-Pc-PL(d)
= Pt+Gt-Po-Pc-(32.45+(20 +a)log (d×0.001)+20 logf +λ)
所以：
△R S R P （d）= P t+G t-P o-P c-(32.45+(20 +a)l o g (d×0.001)+20 logf +λ)- RSRP （实际d）
由此获得所有测试点Σd(数量为N)的三个序列数据：
Σ（理论d）、Σ（实际d）、Σ△RSRP （d）继续推导：
△RSRP ：为Σ△RSRP （d）序列的平均值：
△RSRP （d）：某点理论与实测差值：=RSRP （理论d）
-
RSRP （实际d）
RSRP （理论d）= Pt+Gt-Po-Pc-PL(d)
= P t+G t-P o-P c-(32.45+(20 +a)l o g (d×0.001)+20 logf +λ)
所以：
△R S R P （d）= P t+G t-P o-P c-(32.45+(20 +a)l o g (d×0.001)+20 logf +λ)-RSRP （实际d）
横轴为：a : 距离斜率的校正因子 纵轴为：σ{Σ△RSRP （d）序列的标准方差}【λ ：路径损耗校正因子 = (31.65 dB) 推导过程】利用距离因子斜率的校正因子a=21.43，理论测试的信号强度与实测的信号强度之间差值的的最小均方误差要求，求解路径损耗校正因子λ
说明：各参数的说明：D：某点与的距离
RSRP （理论d）：根据自由空间损耗模型下的理论信号强度。
RSRP （实际d）：某点实测情况的信号强度。
3.4 【NB-IoT理论与实测的吻合性评估】
通过对北京东路试验区域进行DT测试，并将实测
NB-IoT的RSRP与理论RSRP进行吻合度评估：
根据吻合度评估， RSRP偏差在5db以内的比例为36.8%，偏差在5~10db之间的比例为33.98%：
可见，实测与理论值偏差大部分都集中在10db以内，说明通过32.45自由空间传播校正模型的理论数据与实测数据吻合度非常高，能很好地对南昌市区N B-IOT的覆盖进行合理性的测算。
4 NB-IoT覆盖范围与RS功率关系算法
汽车储物箱
由于NB-IoT网络与LTE800M共天馈系统，而按优先保障L800M原则，往往不建议通过天馈调整手段来进行覆盖控制。但由于N B-I o T的窄带宽、同频域R B 调度的特性，导致N B-I o T小区间的自干扰性远高于LTE800M，所以造成NB-IoT网络的SINR明显偏差；所以合理估算NB-IoT网络小区在不同覆盖范围的RSRP强度成为降低干扰、保证覆盖质量的关键。
利用上述32.45自由空间校正模型，合理估算NB-IOT小区覆盖范围。主要原理为：确保小区边缘室内信号强度略大于终端最低接收电平，从而确定小区的发射功率，最大限度的降低干扰，达到提升网络质量的目的：
◎ 通过两两站间距估算各小区的覆盖距离；
◎ 确保小区覆盖边缘室内信号强度刚好满足终端室内最低接收电平
◎ Pr=Pt+Gt-PL(d)-Po-Pc- Slow Fading Margin
◎ Pr>= Receiver Sensitivity
Pt：的发射功率(RS功率)
Gt: 的天线增益(11dB)
Po: 其他损耗(3dB )
Pc: 穿透损耗 （室内为25dB，室外0dB）
Pr: 终端接收到的RSRP(dBm)
PL(d): 空间路径损耗(dB)
S l o w F a d i n g M a r g i n : 室内覆盖慢衰落余量（dB），室外为0
Receiver Sensitivity：终端室内最低接收电平(dBm)
其中：
PL(d)= 32.45+(20 +a)lg (d×0.001)+20 lg（f） +λ
名词解释：
λ：路径损耗校正因子 = (31.65) dB
a: 距离斜率的校正因子: = 21.43
d: NB-IOT 小区覆盖范围(M)
f:NB-IOT小区频段（MHZ）
Slow Fading Margin =NORMINV(Cell Edge Coverage Probability,0, Slow Fading Standard Deviation (dB))
名词解释：
NORMINV（）： 正态分布的概率函数
牛蒡去皮机Cell Edge Coverage Probability：小区室内边缘覆盖概率 （%）
Area Coverage Probability ：室内区域覆盖概率 （%）
Slow Fading Standard Deviation：室内慢衰落标准差 ，取17.65dB）
Receiver Sensitivity =-174+10*lg(Bandwidth(k Hz)*1000)+ Receiver noise figure + Required SINR =-174+10*log（180*1000）+5+（-10）=-126.45dbm
名词解释：
Receiver noise figure (dB)：接收机噪声系数（5 db）
Required SINR: 最少要求保证SINR值（-10 db）
【代入校正模型计算小区发射功率与覆盖距离关系】
Pr=Pt+Gt-PL(d)-Po-Pc- Slow Fading Margin
=Pt+Gt-Po-Pc-[32.45+(20 +a)log (d×0.001)+20 logf
（下转第16页）
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4 结论
本文设计了一种可应用于电力设备局部放电特高频检测的改进型Hilbert分形天线，主要结论如下：（1）改进型Hilbert分形天线尺寸为86 mm×86 mm×12.5 mm；在300~1000MHz范围内有效检测频带为447~678 MHz及720~1000 MHz，；天线最大增益可达-8 dBi；天线方向图正面接近半球状，能有效地接收正面电磁波信号。
在公交车上释放（2）局部放电测量对比试验表明：与传统三阶Hilbert分形天线相比，本文设计的改进型Hilbert分形天线局部放电检测性能更优。
参考文献
[1] 基于曲流技术的多频段特高频传感器的研制[J]. 叶海峰, 钱勇, 王红斌, 董越.高电压技术, 2014, 40(8).
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[7] 叠层对矩形微带天线性能影响规律的研究[D]. 郭成建.吉林大学硕士论文, 2009.
（上接第9页）
+λ]-17.65
要求：
Pr >= -126.45
可推NB-IoT小区的RS功率与NB-IoT小区覆盖范围的关系：
◎ P t≥-126.45-G t+P o+P c+[32.45+(20 +a)l o g (d×0.001)+20 logf +λ]+17.65
◎ Pt≥ -27.7+41.43lg(d*0.001)+20lg(f)
湿法炼锌◎ Pt≥31.1+41.43lg(d*0.001)
5 总结
物联网为未来万物互联的基础，是一张新兴网络；但对于不同的场景，其传播覆盖模型亦有差异性。为使N B-I o T通用传播模型与不同区域场景相吻合，故引入距离斜率校正因子和距离衰减因子，借用统计学上的标准方差、均方误差对NB-IoT传播模型进行校正，使之与各实际场景合理吻合，指导后续相关场景的覆盖预测与估算。
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