PL EN


Preferencje help
Widoczny [Schowaj] Abstrakt
Liczba wyników
Tytuł artykułu

Kalibracja mocelu predykcji propagacji na podstawie badań empirycznych dla przykładowego scenariusza pomiarowego

Identyfikatory
Warianty tytułu
EN
Calibration of propagation prediction model based on empirical research for exemplary measurement scenario
Konferencja
Krajowa Konferencja Radiokomunikacji, Radiofonii i Telewizji (25-27.06.2019 ; Wrocław, Polska)
Języki publikacji
PL
Abstrakty
PL
W artykule przedstawiono metodykę kalibracji modelu predykcji propagacji na podstawie przykładowego scenariusza badań empirycznych. Kalibrowanym modelem propagacyjnym jest model bazujący na numerycznym rozwiązaniu równania falowego w postaci parabolicznej, który pozwala uwzględnić ukształtowanie terenu. W artykule przedstawiono opis stanowiska pomiarowego, scenariusza pomiarowego oraz otrzymane wyniki tłumienia, które zostały wykorzystane do wstępnej kalibracji modelu.
EN
This paper presents the calibration methodology of a propagation prediction model based on an exemplary empirical research scenario. The calibrated propagation model is based on the numerical solution of the wave equation in a parabolic form that allows considering a lay of the land. The paper presents the description of the test-bed, the measurement scenario, and the obtained attenuation results, which are used to pre-calibrate the model.
Rocznik
Tom
Strony
347--352, CD
Opis fizyczny
Bibliogr. 19 poz., rys.
Twórcy
  • Wojskowa Akademia Techniczna im. Jarosława Dąbrowskiego, Wydział Elektroniki, Instytut Telekomunikacji, 00-908 Warszawa, ul. Gen. Witolda Urbanowicza 2
autor
  • Wojskowa Akademia Techniczna im. Jarosława Dąbrowskiego, Wydział Elektroniki, Instytut Telekomunikacji, 00-908 Warszawa, ul. Gen. Witolda Urbanowicza 2
  • Wojskowa Akademia Techniczna im. Jarosława Dąbrowskiego, Wydział Elektroniki, Instytut Telekomunikacji, 00-908 Warszawa, ul. Gen. Witolda Urbanowicza 2
  • Wojskowa Akademia Techniczna im. Jarosława Dąbrowskiego, Wydział Elektroniki, Instytut Telekomunikacji, 00-908 Warszawa, ul. Gen. Witolda Urbanowicza 2
Bibliografia
  • [1] F. Pérez Fontán and P. Mariño Espiñeira, Modeling the wireless propagation channel: A simulation approach with Matlab. Chichester: John Wiley & Sons, 2008.
  • [2] R. Vaughan and J. Bach Andersen, Channels, propagation and antennas for mobile communications. London, UK: Institution of Engineering and Technology, 2003.
  • [3] R. J. Katulski, Propagacja fal radiowych w telekomunikacji bezprzewodowej. Warszawa: Wydawnictwa Komunikacji i Łączności, 2009.
  • [4] “Google Earth.” [Online]. Available: http://www.google.pl/intl/pl/earth/. [Accessed: 07- Nov-2015].
  • [5] A. Corucci, P. Usai, A. Monorchio, and G. Manara, “Wireless propagation modeling by using ray-tracing,” in Computational electromagnetics. Recent advances and engineering applications, R. Mittra, Ed. New York, NY, USA: Springer, 2014, pp. 575– 618.
  • [6] Z. Yun and M. F. Iskander, “Radio propagation modeling and simulation using ray tracing,” in The world of applied electromagnetics. In appreciation of Magdy Fahmy Iskander, A. Lakhtakia and C. M. Furse, Eds. Cham, Switzerland: Springer, 2018, pp. 275–299.
  • [7] P. Skokowski, K. Malon, J. M. Kelner, and J. Łopatka, “Realizacja sensingu radiowego w symulatorze CORASMA,” Przegląd Telekomunikacyjny i Wiadomości Telekomunikacyjne, vol. 86, no. 6, pp. 345–348, Jun. 2014.
  • [8] P. Skokowski, K. Malon, and J. Łopatka, “Sensing kooperacyjny scentralizowany vs. lokalny w kognitywnych sieciach radiowych,” Przegląd Telekomunikacyjny i Wiadomości Telekomunikacyjne, vol. 90, no. 8–9, pp. 1072–1077, Sep. 2017.
  • [9] K. Malon, P. Skokowski, and J. Łopatka, “Optimization of wireless sensor network deployment for electromagnetic situation monitoring,” International Journal of Microwave and Wireless Technologies, pp. 1–8, 2018.
  • [10] J. Mitola and G. Q. Maguire, “Cognitive radio: Making software radios more personal,” IEEE Personal Communications, vol. 6, no. 4, pp. 13–18, Aug. 1999.
  • [11] S. Haykin, “Cognitive radio: Brain-empowered wireless communications,” IEEE Journal on Selected Areas in Communications, vol. 23, no. 2, pp. 201–220, Feb. 2005.
  • [12] W. Bednarczyk, P. Gajewski, and R. Michniewicz, “Wybór modelu propagacji do konstrukcji map środowiska radiowego,” Przegląd Telekomunikacyjny i Wiadomości Telekomunikacyjne, vol. 91, no. 6, pp. 230–233, Jun. 2018.
  • [13] Ł. Kułacz, A. Kliks, and P. Kryszkiewicz, “Wykorzystanie baz danych środowiska radiowego REM do zarządzania przydziałem zasobów widmowych,” Przegląd Telekomunikacyjny i Wiadomości Telekomunikacyjne, vol. 90, no. 6, pp. 462–465, Jun. 2017.
  • [14] M. Suchański, P. Kaniewski, J. Romanik, and E. Golan, “Radio environment map to support frequency allocation in military communications systems,” in 2018 Baltic URSI Symposium (URSI), 2018, pp. 230–233.
  • [15] M. F. Levy, Parabolic equation methods for electromagnetic\ wave propagation. London, UK: The Institution of Engineering and Technology (IET), 2000.
  • [16] National Geospatial-Intelligence Agency (NGA), “Digital Terrain Elevation Data.” [Online]. Available: https://www.nga.mil/ProductsServices/TopographicalTerrestrial/ Pages/DigitalTerrainElevationData. aspx. [Accessed: 25-Jun-2017].
  • [17] “Google Maps,” Google Maps. [Online]. Available: https://www.google.pl/maps/. [Accessed: 30-Jan- 2018].
  • [18] T. S. Rappaport, Wireless communications: Principles and practice, 2nd ed. Upper Saddle River, NJ, USA: Prentice Hall, 2002.
  • [19] J. R. Taylor, Wstęp do analizy błędu pomiarowego, 2nd ed. Warszawa: Wynawnictwo Naukowe PWN, 1999.
Uwagi
PL
Opracowanie rekordu w ramach umowy 509/P-DUN/2018 ze środków MNiSW przeznaczonych na działalność upowszechniającą naukę (2019).
Typ dokumentu
Bibliografia
Identyfikator YADDA
bwmeta1.element.baztech-78715536-32eb-4588-858b-5746db66dcc5
JavaScript jest wyłączony w Twojej przeglądarce internetowej. Włącz go, a następnie odśwież stronę, aby móc w pełni z niej korzystać.