Prediction Model of Wave Propagation, Propagation Model, RF Channel Model, Radio Channel Model   전파 모델, 무선 채널 모델, 전파 예측 모델

1. 전파 모델 (Propagation Model of Electromagnetic Wave)

  ㅇ 이론적 및 실험적 또는 이를 혼합하여 전자파의 전파 특성에 대해 모델화 하는 것
     - 특정 거리,위치,지형 등에 따른 신호 세기의 상태를 예측하는데 이용됨

  ㅇ 무선 구간의 통신 신호처리를 위한 모델


2. 전파 예측

  ㅇ 전파 예측 필요성
     - 주파수대, 지형여건 등에 따라 여러 다양한 전파전파 특성이 존재

  ㅇ 전파 예측 모델 구분
     - 통계적 예측모델, 해석적 예측모델 등


3. 주요 전파 모델 (Propagation Model)

  ㅇ 대규모 전파 모델 (Large Scale Propagation Model)
     * 주로 신호전력의 거리에 따른 경로손실에 기초한 전파예측 모델들임

     - 자유공간 전파모델 (Free Space Propagation Loss)
        . 이상적인 자유공간에서 거리에 대한 신호전력의 단순한 감쇄 만을 고려한 모델
          

     - 로그-거리 경로손실 모델 (Log-distance)
        . 측정 및 이론에 따르면 `평균 수신 전력`은 거리에 따라 대수(對數)적으로 감소
          
           .. d0: 원거리장 영역 기준거리(큰 커버리지 셀룰러시스템 약 1 km)
           .. `평균`의 의미는 거리 d에 대해 가능한 모든 경로손실의 앙상블평균

        . 평균 대규모 경로손실은 경로손실계수 n에 의해 거리의 함수로 표현 가능
          
           .. n: 전파환경에 따른 경로손실계수 (자유공간 2,도심지역 3~5 정도)

     - 로그-정규 모델 (로그 정규분포 모델,Log-normal) (음영 효과 고려)
        . 동일 거리에 있더라도 위치에 따라 음영효과 등에 의해 다른 손실이 발생(변동)
          
           .. Xσ: 표준편차 σ,평균 0, 분산 σ2인
                              가우시안 확률분포의 랜덤변수

     - Knife-Edge Diffraction 모델

  ㅇ 실외환경 전파모델 (협대역 전파경로손실에 의한 예측 모델)
     * 인간주거환경을 고려하여 측정된 데이터의 체계적인 해석에 의해 제안된 `경험적 전파모델`

     - Longley-Rice 모델

     - Okumura 모델
        . 일본 도쿄 지역에서 측정을 통해 얻어진 실험 데이터를 근거로하여 제안된 모델

     - Hata 모델
        . Okumura 모델을 바탕으로하여 도심,교외,개방 환경에 대해 모델링

     - Lee 모델
        . 지역 대 지역(area-to-area) 모델, 지점 대 지점(point-to-point) 모델로 구분

  ㅇ 소규모 전파 모델 (Small Scale Propagation Model) : 파장 정도의 거리 단위로 변동 발생
     - 주로, 다중경로에 의한 이동통신 페이딩 현상이 지배적인 페이딩 채널로 묘사됨
        . 반사,회절,산란 현상을 모두 겪음
           .. 즉, 비 직진파를 무시 못함
        . 주위 환경이 계속해서 시변적(시간의존적)으로 변화됨

     - 주로, 채널을 확률적 과정으로 보고 통계적으로 묘사됨
        . short-term 수신 신호의 PSD(전력스펙트럼)의 확률 분포 특성에 따라 구분해 보면,
           .. 직접 가시경로 만 존재  =>  가우스 분포 채널   
           .. 직접 가시경로 없고 반사파 우세  =>  레일리 분포 채널   (반사파 우세)
           .. 반사파 외에 부분적 직접 가시경로 존재  =>  라이시안 분포 채널  (직접파 우세) 


4. 전파모델의 변동성 비교

    

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