北邮电磁场与电磁波测量实验报告4 场强特性

时间：2024.4.1

北京邮电大学

电磁场与电磁波测量实验

实验报告

实验内容：无线信号场强特性的研究

学院：电子工程学院

班级：2010211203班

组员：崔宇鹏张俊鹏章翀

20##年5月9日

一、实验目的

1.通过实地测量校园内室内外的无线电信号场强值，掌握室内外电波传播的规律。

2.熟悉并掌握无线电中的传输损耗，路径损耗，穿透损耗，衰落等概念。

3.熟练使用无线电场强仪测试空间电场强的方法。

4.学会对大量数据进行统计分析，并得到相关传播模型。

二、实验原理

1、电波传播方式

电磁场在空间中的传输方式主要有反射、绕射、散射三种模式。当电磁波传播遇到比波长大很多的物体时，发生反射。当接收机和发射机之间无线路径被尖锐物体阻挡时发生绕射。当电波传播空间中存在物理尺寸小于电波波长的物体、且这些物体的分布较密集时，产生散射。散射波产生于粗糙表面，如小物体或其它不规则物体、树叶、街道、标志、灯柱。

2、无线信道中信号衰减

无线信道中的信号衰减氛围衰落，路径损耗，建筑物穿透损耗。此外还有多径传播的影响。

移动环境下电波的衰落包括快衰落和慢衰落（又叫阴影衰落），快衰落的典型分布为Rayleigh分布或Rician分布；阴影衰落的典型分布为正态分布，即高斯分布。快衰落和慢衰落两者构成移动通信系统中接收信号不稳定因素。

路径损耗：测量发射机和接收机之间信号的平均衰落。即定义为有效发射功率（Pt）和平均接收功率（Pr）之差（dB）。距离是决定路径损耗大小的首要因素；除此之外，还与接收点的电波传播条件密切相关。

人们根据不同的地形地貌条件，总结出各种电波传播模型：自由空间模型，布林顿模型，Egli模型，Hata-Okumura模型。

建筑物的穿透损耗是指建筑物外测量的信号的中值电场强度和同一位置室内测量的信号中值电场强度之差（dB）。建筑物穿透损耗的大小同建筑物的材料、结构、高度、室内陈设、工作频率等多种因素有关。室外至室内建筑物的穿透损耗定义为：室外测量的信号平均场强减去在同一位置室内测量的信号平均场强，用公式表示为：

为穿透损耗（单位：dB），是在室内所测的每一点的功率（单位：dBuv），共个点，是在室外所测的每一点的功率（单位：dBuv），共个点。

三、实验内容与结果分析

实验中我们观测波段中心频率为300MHz，各项实验对应的地点如下表1所示。

表1 实验项目对应地点

1.空间开放区域

第一组数据在空间开放区域，地点选择在风雨操场，每半个波长（约0.5m）选择一个数据。在风雨操场沿南北方向测量信号强度的变化，测量数据如下表2所示（单位：）。

表2 空间开放区域测量数据表

根据表中数据，绘制相应的折线统计图如图1所示。

图1 空间开放区域折线统计图

从表中数据与上图可以看出，在空旷场地中，信号强度的分布比较平均，数据比较集中。但由于干扰或其它因素，个别数据存在较大波动。

2.室内测量

第二组数据选在室内，地点在第六学生公寓楼道内，每半个波长（约0.5m）选择一个数据。在楼道内测量电磁场强度的变化，测量数据如下表3所示（单位：）。

表3 室内测量数据表

根据表中数据，绘制相应的折线统计图如图2所示。

在楼道中，信号强度的分布也比较均匀。图中个别数据与其他数据偏差较大，那是由于该位置距离建筑物的门较近，因而信号强度也有一定的波动。从下图可以看出总体的数据非常平稳，基本没有太大波动。

3.建筑物的遮挡

第三组数据在建筑物的遮挡下，地点选择在主楼前广场以及主楼花坛处距离楼体很近，观察“阴影衰落”；总结衰落服从的分布规律。

图2室内测量数据折线统计图

我们在主楼前广场上测量了前面30个数据，距离楼梯较远，之后来到主楼花坛下再测量30个数据，序号为31到60。测量数据如下表4所示（单位：）。

表4 建筑物的遮挡下电磁场强度分布

根据表中数据，绘制相应的折线统计图如图3所示。

图3 建筑物的遮挡数据统计折线图

从图3可以看出，前30个数据的大体趋势要略高于后30个数据，这表明在主楼前阴影衰落在可测量范围内，不过其差异并不明显，但依然可以反映出，在主楼脚下这一频率值对应的场强比较远处要小。

4.建筑物内外场强测量

第四组数据反映建筑物外和建筑物内之间的场强差异，地点选择在主楼内外。对建筑物穿透损耗的测量结果进行分析，用室外平均信号场强减去同一位置室内的所测信号的平均场强，得到建筑物穿透损耗。

从主楼外檐花坛处测量电场强度，序号为0到30，之后进入主楼测量楼内同一频率的场强，所得数据序号为31到60。此处为了简便起见，采用之前第3组实验的31到60的测量数据作为建筑物楼外的对应数据。所测得数据如下表5所示（单位：）。

表5 建筑物内外场强测量数据表

根据表中数据，绘制相应的折线统计图如图4所示。

图4 建筑物内外场强折线统计图

由折线图可以看出，图中后30个室内测量数据的平均水平要明显低于前30个室外测量数据的平均水平。下面公式来进行具体计算。

四、实验总结

在本次实验中，可以发现在空间开放区域以及室内测量的信号强度变化均不大，信号强度的分布比较平均。在建筑物遮挡下，主楼前阴影衰落在可测量范围内，不过其差异并不明显，“阴影衰落”现象刚好在可以检测到的程度。在建筑物内外测量信号强度可明显看出建筑物对信号的损耗，通过计算可得出建筑物的穿透损耗。不过这一损耗的大小也并不是太大。总体来说，通过这次实际的场强测量过程，加深了我们对电磁场传播的认识和理解，并且提高了我们的实践能力和自我组织和参与能力。

第二篇：北邮电磁场与电磁波实验报告

信息与通信工程学院

电磁场与电磁波实验报告

题目：校园无线信号场强特性的研究

1、实验目的

2、掌握在移动环境下阴影衰落的概念以及正确测试方法；

3、研究校园内各种不同环境下阴影衰落的分布规律；

4、掌握在室内环境下场强的正确测试方法，理解建筑物穿透损耗的概念；

5、通过实地测量，分析建筑物穿透损耗随频率的变化关系；

6、研究建筑物穿透损耗与建筑材料的关系。

7、实验内容

利用DS1131场强仪，实地测量信号场强

8、研究具体现实环境下阴影衰落分布规律，以及具体的分布参数如何；

9、研究在校园内电波传播规律与现有模型的吻合程度，测试值与模型预测值的预测误差如何；

10、研究建筑物穿透损耗的变化规律。

11、实验原理

12、阴影衰落

在无线信道里，造成慢衰落的最主要原因是建筑物或其他物体对电波的遮挡。在测量过程中，不同测量位置遇到的建筑物遮挡情况不同，因此接收功率不同，这样就会观察到衰落现象。在阴影衰落的情况下，移动台被建筑物遮挡，它所收到的信号是各种绕射、反射、散射波的合成。所以，在距基站距离相同的地方，由于阴影效应的不同，他们收到的信号功率有可能相差很大，理论和测试表明，对任意的d值，特定位置的接收功率为随机对数正态分布即：

其中，为0均值的高斯分布随机变量，单位为，标准偏差为，单位也是。

对数正态分布描述了在传播路径上，具有相同的T-R距离时，不同的随机阴影效应。这样利用高斯分布可以方便的分析阴影的随机效应。它的概率密度函数是：

应用于阴影衰落时，上式中的x表示某一次测量得到的接受功率，m表示以表示的接收功率的均值或中值，表示接收功率的标准差，单位为。阴影衰落的标准差同地形、建筑物类型、建筑物密度等有关，在市区的频段其典型值是。

除了阴影效应外，大气变化也会导致慢衰落。但在测量的无线信道中，大气变化所造成的影响要比阴影效应小得多。

13、大尺度路径衰落

在移动通信系统中，路径损耗是影响通信质量的一个重要因素。

大尺度平均路径损耗：用于测量发射机和接收机之间信号的平均衰落，定义为有效发射功率和平均接受功率之间的（dB）差值，根据理论和测试的传播模型，无论室内或室外信道，平均接受信号功率随距离对数衰减，这种模型已被广泛的使用。对任意的传播距离。

大尺度平均路径损耗表示为：

即平均接收功率为：

其中，为路径损耗指数，表明路径损耗随距离增长的速度；为近地参考距离；为发射机与接收机之间的距离。

决定路径损耗大小的首要因素是距离，此外，它还与接收点的电波传播条件密切相关。为此，我们引进路径损耗中值的概念。中值是使实测数据中一半大于它而另一半小于它的一个数值（对于正态分布中值就是均值）。人们根据不同的地形地貌条件，归纳总结出各种电波传播模型。

14、自由空间模型

15、布灵顿模型

16、EgLi模型

17、Hata-Okumura模型

18、建筑物的穿透损耗定义

建筑物的穿透损耗大小对于研究室内无线信道具有重要意义。穿透损耗又称大楼效应，一般指建筑物一楼内的中值电场强度和室外附近街道上中值电场强度之差。

发射机位于室外，接收机位于室内，电波从室外进入到室内，产生建筑物的穿透损耗，由于建筑物存在屏蔽和吸收作用，室内场强一定小于室外的场强，造成传输损耗。室外至室内建筑物的穿透损耗定义为：室外测量的信号平均场强减去在同一位置室内测量的信号平均场强，用公式表示为：

是穿透损耗，单位，是在室内所测的每一点的功率，单位，共M个点，是在室外所测的每一点的功率，单位，共N个点。

19、电磁波的传播方式

无线通信系统是由发射机、发射天线、无线信道、接收机、接收天线所组成。对于接受者，只有处在发射信号的覆盖区内，才能保证接收机正常接受信号，此时，电波场强大于等于接收机的灵敏度。因此基站的覆盖区的大小，是无线工程师所关心的。决定覆盖区的大小的主要因素有：发射功率，馈线及接头损耗，天线增益，天线架设高度，路径损耗，衰落，接收机高度，人体效应，接收机灵敏度，建筑物的穿透损耗，同播，同频干扰等。

电磁场在空间中的传输方式主要有反射﹑绕射﹑散射三种模式。当电磁波传播遇到比波长大很多的物体时，发生反射。当接收机和发射机之间无线路径被尖锐物体阻挡时发生绕射。当电波传播空间中存在物理尺寸小于电波波长的物体﹑且这些物体的分布较密集时，产生散射。散射波产生于粗糙表面，如小物体或其它不规则物体﹑树叶﹑街道﹑标志﹑灯柱。

20、实验步骤

1、选择实验对象

这次实验数据采集地点我们选择了教三内部。在选频方面，我们采用的是低频测量，频点选用的是107.3MHz

2、数据采集

利用场强仪DS1131测量无线信号的强度（单位），围绕教三内部墙壁，小广场以及部分的教室，此外，测量时以两步为一个测量点进行测量，数据基本保证平均取点。

3、数据录入

将测量得到的数据录入Excel表格，分别以墙壁，教室走廊，小广场，小教室内部为一张单独的sheet，总计523个数据

4、数据处理流程

采集到的数据有500多组，需要对数据进行细致的处理以便得到明确的结论。下图所示为数据处理的流程图。

21、matlab程序

%----------------------------------------------------

%分析小教室内部情况

tb4etow=-1.*[67.2,50.3,63.6,58.6,67.2,54.1,51.9,49.6,51.3,54.9,59.9,

48.2,41.4,45.6,47.6,45.2,48.2,39.5,50.2,57.2,55.6,50.6,52.3,54.3,

60.1,54.7,66.3,59.8,60.2,58.1,64.3,49.6,57.6,56.7,62.4,56.3,56.7,

45.2,56.7,45.2,56.7,52.1,42.3,45.6,63.6,50.1,48.4,51.5,58.8,53,

63.8,62.6,68.7,61.2,67.7,64.6,74.2,70.9,69.2,63.2,65.9];

figure(11)

subplot(1,2,1);

hist(tb4etow)%画样本数目直方图

axis([-75,-35,0,15]);

grid on

str={'小教室内部';'信号电平概率分布直方图'};

title(str);

xlabel('电平值(dBmw)');

ylabel('样本数目(个)');

legend('实际样本分布');

h = get(gca,'Children');%设置颜色

set(h,'FaceColor',[.8 .8 1])

min1=min(tb4etow)%最小值

max1=max(tb4etow)%最大值

mean1=mean(tb4etow)%均值

std1=std(tb4etow)%标准差

subplot(1,2,2)

x=-75:0.5:-35;

y=normpdf(x,mean1,std1);%在相同均值标准差下，画正态分布图

plot(x,y,'r')

axis([-75,-35,0,0.2]);

hold on

[n,m]=hist(tb4etow);%在同一坐标系下，画出统计概率图

plot(m,n/95)

legend('μ，σ相同的正态分布','样本概率分布')%显示图例

grid on

text(-45,0.11,['最大值= ',num2str(max1)]);%在图中标明最值

text(-45,0.09,['最小值= ',num2str(min1)]);

text(-45,0.07,['平均值= ',num2str(mean1,'%.2f\n')]);

text(-45,0.05,['标准差= ',num2str(std1,'%.2f\n')]);

str={'小教室内部';'信号电平概率分布曲线与正态分布比较'};

title(str);

xlabel('电平值(dBmw)');

ylabel('概率p(x)');

本组数据相比衰减较小，信号较强，但是标准差也比较大。可能是由于小教室采样点有限，造成数据标准差过大，图形也有大致的高斯分布图样。

tb1etow=-1.*[69.3,65.5,72.9,71.3,63.1,77.2,71.8,71.4,74.8,72.8,74.5,72.3,

74.2,66.1,67.8,69.5,70.9,75.7,62.1,66.8,68.1,66,72.7,64.1,72.3,64.6,

68.3,69.1,73.1,78.4,67.8,67.2,72.6,71.6,76.4,66.8,68,73.8,69.5,70.5,

70.6,64.9,67.5,72.9,73,69.4,72.3,73.8,78.1,75.6,71.1,74.1,71.9,73.5,

67.8,70.6,68.8,68.6,75.9,71.2,71.8,67.8,77.2,76.7,72,68.1,66.6,75,72.9,70.9,68.8,64,68.1,70.5,69.1,71.2,66.3,67.5,73.9,69.9,67.4,75,69.5,65.3,65,68.1,66.6,75,72.9,70.9,68.8,64,68.1,70.5,69.1,71.2,66.3,67.5,73.9,

69.9,67.4,75,69.5,65.3,65,68.1,66.7,69,71.3,73.5,68.1,66.5,64.5,67.8,

66.2,66.5,69.3,67.7,65.8,65,64.1,64.4,63.5,68.5,60.5,67.3,70.1,67.2,

64.8,73.1,66,70.5,69.5,66.6,62.8,72.7,67.8,61.3,64.4,68.8,61.8,68.2,

67.1,63.3,68.4,70.3,70.5,66.7,66.1,64.1,73.5,60.6,68.8,60.9,69,68.8,

68.7,66.1,70.1,69.6,70.5,67.7,63.2,67.4,63,66,68,63.7,67.7,68.2,

70.6,66.1,65.3,73,69.3,64.2,66.9,66.5,71.2];

figure(11)

subplot(1,2,1);

hist(tb1etow)%画样本数目直方图

axis([-80,-60,0,60]);

grid on

str={'长走廊';'信号电平概率分布直方图'};

title(str);

xlabel('电平值(dBmw)');

ylabel('样本数目(个)');

legend('实际样本分布');

h = get(gca,'Children');%设置颜色

set(h,'FaceColor',[.8 .8 1])

min1=min(tb1etow)%最小值

max1=max(tb1etow)%最大值

mean1=mean(tb1etow)%均值

std1=std(tb1etow)%标准差

subplot(1,2,2)

x=-80:0.5:-60;

y=normpdf(x,mean1,std1);%在相同均值标准差下，画正态分布图

plot(x,y,'r')

axis([-80,-60,0,1]);

hold on

[n,m]=hist(tb1etow);%在同一坐标系下，画出统计概率图

plot(m,n/46)

legend('μ，σ相同的正态分布','样本概率分布')%显示图例

grid on

text(-65,0.4,['最大值= ',num2str(max1)]);%在图中标明最值

text(-65,0.3,['最小值= ',num2str(min1)]);

text(-65,0.2,['平均值= ',num2str(mean1,'%.2f\n')]);

text(-65,0.1,['标准差= ',num2str(std1,'%.2f\n')]);

str={'长走廊';'信号电平概率分布曲线与正态分布比较'};

title(str);

xlabel('电平值(dBmw)');

ylabel('概率p(x)');

本组数据与高斯分布吻合型较好，也符合地形造成阴影衰落的特点。

tb1etow=-1*[63.2,68.8,70.1,68.4,66.1,63.1,64.2,60.2,69.8,68.6,69.4,

71.5,66.4,75.7,69,75.6,64.4,58.7,64.4,65.7,59.7,65.6,62.8,60.1,70.1,

65.5,65.6,67.3,67.9,67.9,65.6,62,61.2,62.6,64.2,64.6,63.2,56.8,57.3,

60.1,59.2,61.3,60.6,70,67.4,63.7,65,64.6,65.8,69.7,70.3,73.6,71.3,69.2,71.2,

70.7,77.3,68.6,72.7,65.2,72.8,74.6,71.7,72.3,66,63.7,77.8,68,64.3,68,

77.4,69.3,69.4,75,66.7,63.7,65.4,64.1,72.4,68.8,71.7,72.5,72.2,76.8,

75.7,65.6,73.6,67.6,68.2,60.1,64.6,61.2,63.8,61.5,65.2,68.3,76.7,66.1,

72.8,73.7,70.7,72.7,71.6,66.2,72.9,73,68.2,65.6,72.7,75.8,66.9,67.3,73,71.2,64.6,71,66.8,59.9,67.8,65.2,66.2,66.4,63.7,58.5,60.2,60.4,63.2,

64.5,64.2,75.4,67.3,58.2,65.9,58.3,59.2,56.8,62.4,62.2,56.1,49.3,52.1,

54.6,53.3,56.2,57.7,61.2,63.7,69.7,66.2,66.8,63.9,64,62.2,59.2,66.8,

73.2,69.8,64.6,74.2,71.2,62.1,63.2,60.7,73.2,65.6,68.3,70,61.4,72.3,

71.2,63.2,61,66.8,76.2,73.6,72.1,67.6,62.4,66.9,58.3,58.1,64.3,56.3,

67.9,65.3,61.6,71.1,63.3,70,75.4,70.1,69.3,68,74.4,71.1,62.8,68.1,69,

68.7,66.2,63.3,68.6];

figure(11)

subplot(1,2,1);

hist(tb1etow)%画样本数目直方图

axis([-90,-40,0,50]);

grid on

str={'教三墙壁一圈';'信号电平概率分布直方图'};

title(str);

xlabel('电平值(dBmw)');

ylabel('样本数目(个)');

legend('实际样本分布');

h = get(gca,'Children');%设置颜色

set(h,'FaceColor',[.8 .8 1])

min1=min(tb1etow)%最小值

max1=max(tb1etow)%最大值

mean1=mean(tb1etow)%均值

std1=std(tb1etow)%标准差

subplot(1,2,2)

x=-90:0.5:-40;

y=normpdf(x,mean1,std1);%在相同均值标准差下，画正态分布图

plot(x,y,'r')

axis([-90,-40,0,1]);

hold on

[n,m]=hist(tb1etow);%在同一坐标系下，画出统计概率图

plot(m,n/46)

legend('μ，σ相同的正态分布','样本概率分布')%显示图例

grid on

text(-53,0.2,['最大值= ',num2str(max1)]);%在图中标明最值

text(-53,0.15,['最小值= ',num2str(min1)]);

text(-53,0.10,['平均值= ',num2str(mean1,'%.2f\n')]);

text(-53,0.05,['标准差= ',num2str(std1,'%.2f\n')]);

str={'教三墙壁一圈';'信号电平概率分布曲线与正态分布比较'};

title(str);

xlabel('电平值(dBmw)');

ylabel('概率p(x)');

信号强度分布均匀，整体看来比较契合高斯分布，相比起来标准差也较小。整体地形没有太大变化

tb1etow=-1.*[69.3,67.6,67.5,65.5,65.6,65.3,66.3,71.3,67.6,68.3,63.4,

62.4,

64.9,65.5,63.6,71.3,71.2,66.5,62.8,69.9,74.2,65.5,67.5,64.1,65,62.6,

76.8,66.4,62.8,64.3,68.6,67.8,73.6,74.7,67.4,76.1,72.5,66.3,70.9,62.9,

72.7,70.3,63.1,66.9,65.1,73,68.8,69.9,67.1,69,71.6,68.1,70.1,68.8,72.9,

73.2,67.7,72.3,72.5,70.7,72.6,70,63.6,73.6,72.5,75.9,62.8,76.6,71.9,

72.3,70.7,68,71.9,72.3,76,72.8,73.7,75.1,71.8,68.9,66.1];

figure(11)

subplot(1,2,1);

hist(tb1etow)%画样本数目直方图

axis([-80,-60,0,15]);

grid on

str={'教三小广场';'信号电平概率分布直方图'};

title(str);

xlabel('电平值(dBmw)');

ylabel('样本数目(个)');

legend('实际样本分布');

h = get(gca,'Children');%设置颜色

set(h,'FaceColor',[.8 .8 1])

min1=min(tb1etow)%最小值

max1=max(tb1etow)%最大值

mean1=mean(tb1etow)%均值

std1=std(tb1etow)%标准差

subplot(1,2,2)

x=-80:0.5:-60;

y=normpdf(x,mean1,std1);%在相同均值标准差下，画正态分布图

plot(x,y,'r')

axis([-80,-60,0,0.3]);

hold on

[n,m]=hist(tb1etow);%在同一坐标系下，画出统计概率图

plot(m,n/46)

legend('μ，σ相同的正态分布','样本概率分布')%显示图例

grid on

text(-65,0.11,['最大值= ',num2str(max1)]);%在图中标明最值

text(-65,0.09,['最小值= ',num2str(min1)]);

text(-65,0.07,['平均值= ',num2str(mean1,'%.2f\n')]);

text(-65,0.05,['标准差= ',num2str(std1,'%.2f\n')]);

str={'教三小广场';'信号电平概率分布曲线与正态分布比较'};

title(str);

xlabel('电平值(dBmw)');

ylabel('概率p(x)');

图形出现两个极大值，而在中间出现了极小值，完全不符合高斯模型，很大一部分原因是数据的采样值较少。

22、误差分析与解决

23、实验时我们选取了教三一层进行测量，但是由于教三门窗比较多，有些开，有些关，，给实验带来一定的影响，阴影衰落也有所不同。

24、实验中，我们尽量每两步测一个数据，但是步长不准确带来了距离上的误差。

25、记录数据时，场强仪的跳动变化比较大，我们只能凭感觉找平均值，所以读数会有较大误差。

26、由统计产生的高斯分布需要大量数据，我们只记录了不到五百个数据，最少的一组才60多个数据，数目偏少，故对于高斯分布拟合程度不算高。

27、分工安排

整个过程都是一起合作完成，一起测量，学习matlab相关函数，编程，探讨分析结果和撰写报告。

28、心得体会

本次实验的比较简单，只是比较繁琐，需要细心地记录数据，以及周围环境，数据量比较大。然而本次实验真正的收获应该是，做实验的过程,思考问题的方法,与做其他的实验是通用的，真正使我们受益匪浅。还有我想我和搭档协作的精神，对我今后的人生也会有很大的帮助

29、附录：

教三小广场

69.3,67.6,67.5,65.5,65.6,65.3,66.3,71.3,67.6,68.3,63.4,62.4,

64.9,65.5,63.6,71.3,71.2,66.5,62.8,69.9,74.2,65.5,67.5,64.1,65,62.6,

76.8,66.4,62.8,64.3,68.6,67.8,73.6,74.7,67.4,76.1,72.5,66.3,70.9,62.9,

72.7,70.3,63.1,66.9,65.1,73,68.8,69.9,67.1,69,71.6,68.1,70.1,68.8,72.9,

73.2,67.7,72.3,72.5,70.7,72.6,70,63.6,73.6,72.5,75.9,62.8,76.6,71.9,

72.3,70.7,68,71.9,72.3,76,72.8,73.7,75.1,71.8,68.9,66.1

教三墙壁

63.2,68.8,70.1,68.4,66.1,63.1,64.2,60.2,69.8,68.6,69.4,