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| 內容簡介： |
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本书引据经典与展现前沿相结合，全面阐述了无线通信的传播预测模型，并涉及不同媒介传播及毫米波通信等前沿技术。全书共分6章，理论分析与实践数据相融合，对无线通信系统的Lee宏蜂窝、微蜂窝、室内蜂窝及其集成作了详细论述和分析比较，为无线网络的设计和管理提供了综合解决方案。 全书图文丰富、语言流畅，非常适合无线通信领域的工程技术人员及前沿技术研发工作者阅读。
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| 關於作者： |
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刘青格，女，北京航空航天大学博士和博士后，目前任职于北京航空航天大学电子信息工程学院。主要研究领域包括毫米波通信、射频光纤（RoF）、射频识别（RFID）和卫星导航及信号处理中的非正弦变换。已在国内外相关高级期刊及国际会议发表多篇论文。
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| 目錄：
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第1章 无线通信移动信号建模导论1
1.1 为什么写这本书？1
1.2 自由空间通信和移动通信的传播区别1
1.3 移动信号处理1
1.4 Lee模型发展历史2
1.5 基本系统运行3
1.6 移动射频信号：衰落信号3
1.6.1 移动信号接收环境3
1.6.2 信号衰落类型4
1.6.3 衰落信号特性4
1.6.4 平坦衰落8
1.6.5 时延扩展引起的信号衰落——频率选择性衰落9
1.6.6 多普勒扩展引起的信号衰落10
1.6.7 短期衰落信号和长期衰落信号10
1.7 频率复用引起的共道干扰11
1.7.1 基本概念11
1.7.2 仿真模型13
1.7.3 仿真结果14
1.8 传播衰落模型17
1.8.1 瑞利衰落模型——短期衰落模型17
1.8.2 对数衰落模型——长期衰落模型18
1.8.3 无偏均值噪声估计19
1.8.4 莱斯分布21
1.9 三种基本传播机制22
1.9.1 反射22
1.9.2 衍射26
1.9.3 散射33
1.10 预测模型的应用33
1.10.1 预测模型分类33
1.10.2 不同大小区域的传播预测模型34
1.10.3 一般环境下信号强度预测的考虑因素34
1.10.4 预测干扰信号36
1.11 总结36
参考文献36
附加文献39
第2章 宏蜂窝预测模型I：区域-区域模型40
2.1 自由空间损耗40
2.2 平面地球模型40
2.3 Young模型41
2.4 布林顿（Bullington）组合43
2.4.1 衰落、对流层传输折射和衍射44
2.4.2 建筑和树木效应44
2.5 Egli模型——杂波因子模型之一46
2.6 JRC方法47
2.7 整合地形的粗地球模型（TIREM）48
2.7.1 TIREM简介48
2.7.2 陆地传播公式总结49
2.8 Carey模型51
2.9 CCIR模型51
2.9.1 模型描述51
2.10 Blomquist-Ladell模型和Edwards-Durkin模型53
2.11 Ibrahim-Parsons模型55
2.11.1 经验公式的发现55
2.11.2 两个建议模型57
2.12 Okumara-Hata模型和COST 231 Hata模型59
2.12.1 Okumura方法59
2.12.2 COST 231 Hata模型63
2.13 Walfisch-Bertoni模型64
2.14 Ikegami模型65
2.15 Walfisch-Ikegami模型66
2.16 平坦边缘模型69
2.17 ITU模型70
2.17.1 ITU-R提案P.154671
2.17.2 ITU-R提案P.530-973
2.18 身体模型74
2.18.1 模型174
2.18.2 模型274
2.19 总结75
参考文献75
第3章 宏蜂窝预测模型II：点-点模型78
3.1 Lee模型78
3.1.1 Lee宏蜂窝模型78
3.1.2 Lee单断点模型——点-点模型79
3.1.3 Lee模型变形91
3.1.4 地形高度对信号强度预测的影响93
3.1.5 地表形态对信号强度预测的影响96
3.1.6 水增强103
3.1.7 天线方向效应108
3.1.8 预测数据文件121
3.2 微调Lee模型122
3.2.1 地形规范化方法123
3.2.2 测量数据特性124
3.2.3 无阻挡情形下测量曲线和预测曲线比较125
3.2.4 阻挡路径的测量曲线与预测曲线比较127
3.2.5 结论132
3.3 改进Lee宏蜂窝预测模型132
3.3.1 简介132
3.3.2 算法132
3.3.3 测量数据与预测数据134
3.3.4 结论137
3.4 Longley-Rice模型137
3.4.1 点-点模型预测137
3.4.2 区域模型预测137
3.5 总结140
3.5.1 模型实施方法141
3.5.2 模型特征142
参考文献143
第4章 微蜂窝预测模型146
4.1 简介146
4.2 基本Lee微蜂窝预测模型147
4.2.1 基本原理和算法147
4.2.2 微蜂窝预测的输入数据156
4.2.3 建筑对微蜂窝预测的影响160
4.2.4 地形效应162
4.2.5 四种情形的预测模型165
4.2.6 测量数据的特性166
4.2.7 模型有效性：测量与预测168
4.2.8 整合其他属性于模型173
4.3 微蜂窝预测模型和宏蜂窝预测模型的整合175
4.3.1 两个模型的整合算法175
4.3.2 测量数据处理177
4.3.3 模型有效性：测量与预测180
4.4 特定区域的模型调整183
4.4.1 调整之前的Lee微蜂窝模型183
4.4.2 Lee模型的调整算法183
4.4.3 Lee模型验证185
4.5 其他微蜂窝预测模型186
4.5.1 简介186
4.5.2 经验（路径损耗）模型187
4.5.3 物理模型190
4.5.4 非视距（NLOS）模型192
4.5.5 ITU-R P.1411模型194
4.6 总结199
参考文献200
第5章 室内（皮蜂窝）预测模型203
5.1 简介203
5.1.1 与其他模型的区别203
5.1.2 室内射频系统的传播损伤和质量测量203
5.1.3 Lee室内模型的闪光点204
5.2 Lee室内预测模型204
5.2.1 室内模型近中心距离的推导204
5.2.2 单楼层（同一楼层）模型209
5.2.3 确定室内路径损耗斜率214
5.2.4 Lee模型的应用214
5.2.5 测量数据的特征214
5.2.6 模型验证（测量与预测）216
5.2.7 覆盖与干扰之间的平衡217
5.2.8 分析Lee室内预测模型218
5.3 增强Lee室内模型226
5.3.1 增强Lee模型的闪光点226
5.3.2 研究不同情形的测量数据226
5.3.3 测量数据与预测数据的比较236
5.3.4 应用测量数据优化Lee模型242
5.3.5 增强Lee室内模型的通用公式247
5.4 路径损耗经验模型249
5.4.1 Keenan-Motley模型（经验）与Lee模型的比较250
5.4.2 爱立信断点模型（经验）252
5.5 ITU模型253
5.5.1 COST 231多墙模型（经验）253
5.5.2 ITU-R 1238（经验）254
5.6 物理模型——应用衍射几何理论（GTD）255
5.6.1 室内射线跟踪模型（皮蜂窝）255
5.6.2 FDTD257
5.7 总结和结论260
参考文献261
第6章 Lee复合模型——三个模型的综合266
6.1 引言266
6.2 综合三个Lee模型266
6.2.1 验证宏蜂窝模型267
6.2.2 验证微蜂窝模型268
6.2.3 验证建筑物内模型（皮蜂窝模型）269
6.3 采用不同预测模型的系统设计269
6.3.1 系统设计准备269
6.3.2 设计参数和输入数据269
6.3.3 系统覆盖270
6.3.4 CDMA覆盖272
6.3.5 采用新技术的特殊区域系统设计274
6.4 Lee综合模型的用户菜单284
6.4.1 Lee综合模型的整体系统设计流程图284
6.4.2 室内蜂窝——Lee室内模型的点-点分析286
6.4.3 微蜂窝——Lee微蜂窝模型的点-点分析289
6.4.4 宏蜂窝——Lee宏蜂窝模型的点-点分析291
6.5 如何应用预测工具294
6.5.1 无线通信链路——信道294
6.5.2 噪声、损耗和增益的类型294
6.5.3 接收信号功率与噪声功率295
6.5.4 计算链路预算所需的信息296
6.5.5 链路预算分析297
6.6 如何规划和设计好的无线系统298
6.6.1 理解系统需求299
6.6.2 选择正确预测模型299
6.7 不同传输媒介的传播预测300
6.7.1 卫星通信信号预测300
6.7.2 水下通信信号预测303
6.7.3 航空通信信号预测304
6.7.4 动车通信信号预测307
6.7.5 毫米波信号308
6.8 总结和结论308
参考文献309
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| 內容試閱：
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为帮助读者理解Lee模型，本书包含了许多其他预测模型，同时呈现了三个Lee模型——宏蜂窝、微蜂窝和室内（皮蜂窝）模型的综合，可用于未来某特定区域整个蜂窝系统的规划。用户应明白，一个好的预测模型只有在其预测误差标准偏差为±8dB时方可接收。对于小蜂窝，预测误差应为±5dB。
测量大范围的信号强度成本很高。因此，可将区域-区域模型产生的特定区域的许多预测曲线图求平均而完成。每一张图代表一个特定的环境。接着，Lee模型推导了点-点模型，应用地形图和有效天线高度微调信号强度。当蜂窝尺寸较大时，点-点预测模型非常有效。当蜂窝变小时，测量小范围内的信号强度则相当容易且测量成本低，我们可以采集特定有限区域内的更多实践数据。因此，基于实践数据的预测模型更加准确。
Lee模型是如何提出的？1976年，贝尔实验室的工程师们正在讨论在没有进行大量测量的区域建设蜂窝系统。接着我写了一份有关我的点-点预测的内部备忘录，该预测基于Okumura等1968年的经典文章，这是提供区域-区域模型基础工作的**篇文章。在当时，我需要向贝尔实验室的工程师们证明该工具的可用性。*初，1976年，我请求三州电话公司团队（由纽约贝尔、新泽西贝尔和康乃迪克贝尔三公司组成）的工程师们帮助我，因为他们能够为我提供他们地域的测量数据。而且，他们拥有人力能够产生我所需要的粗略地形图。首先，我采用US Defense Map Agent印制的50 000∶1比例的商业地形地图。每一张图约5英里×8英里（8千米×13千米）。轮廓线步长为20英尺。为使在地图上制作沿移动路径的地形曲线变得容易，我们制作了格图。每格约12平方千米。每一张图含有18×24格。三州的工程师应用每一格内地形高度的眼球均值。每一张图有432（18×24）个数值，每格一值。这是一项冗长的工作。制作了格图之后，我们开始选择三州地域的路线以得到测量数据。每一特定地图上的规划路线是通过连接测量信号强度的路线所经过的格子而制成的。依据眼球平均高度制定了路线的沿途高度。一旦已知发射端天线的安装位置、高度、功率和增益，以及移动端天线的高度和增益，三州的工程师们便能传递信息给我。正是我依据地形轮廓图上相应格子的眼球值通过手工计算来制作了沿移动路径的预测信号强度曲线并在测量之前发给三州工程师们。第二天，三州工程师们将特定规划路线的测量数据与我的预测值进行比较。我从未外出参与测量。因此，测量与预测是完全独立的过程。
该进程经历了一年多，总体上预测值与测量值的比较非常好。这不但表明我的预测工具较好，同时表明眼球均值高度方法也很好。在三州不同区域进行了一年多的手工计算来预测信号强度，我就像台计算机。当时我年轻，能量大，也不怕同事们取笑。
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