1

1. Perhitungan/Persamaan Link Budget menggunakan Model Path Loss

Kebanyakan model propagasi radio berasal menggunakan kombinasi

analisis dan metode empiris. Pendekatan empiris didasarkan pada kurva pas atau

ekspresi analitis yang menciptakan satu set data yang diukur. Ini memiliki

keuntungan dari implisit memperhitungkan semua faktor propagasi, keduanya

dikenal dan diketahui , melalui pengukuran lapangan yang sebenarnya. Namun,

model validitas empiris pada frekuensi transmisi atau lingkungan selain yang

digunakan untuk menurunkan model tersebut hanya dapat dibentuk oleh tambahan

pengukuran data pada lingkungan baru yang dibutuhkan frekuensi transmisi.

Seiring waktu, beberapa model propagasi klasik telah muncul, yang sekarang

digunakan untuk memprediksi cakupan skala besar untuk desain sistem

komunikasi mobile. Dengan menggunakan model path loss untuk memperkirakan

tingkat sinyal yang diterima sebagai fungsi jarak, maka ada kemungkinan untuk

memprediksi SNR untuk sistem komunikasi mobile. Sebagai contoh, Model 2 -

ray digunakan untuk memperkirakan kapasitas spread sistem seluler spektrum,

sebelum sistem tersebut dikerahkan. Praktek teknik estimasi path loss disajikan di

bawah ini.

1.1. Model Path Loss log-jarak

Baik teori maupun pengukuran model propagasi dasar menunjukkan

bahwa rata-rata kekuatan sinyal yang diterima menurun logaritmis dengan jarak,

apakah di saluran radio outdoor atau indoor. Model tersebut telah digunakan

secara ekstensif dalam literatur. Rata-rata path loss skala besar untuk T-R

separation dinyatakan sebagai fungsi jarak dengan menggunakan suatu eksponen

path loss, yaitu n.

................................................................................persamaan 1

2

Atau

............................................persamaan 2

dimana n adalah eksponen path loss yang menunjukkan tingkat di mana

path loss meningkat dengan jarak, d0 adalah jarak referensi dekat di yang

ditentukan dari pengukuran dekat dengan pemancar, dan d adalah T-R separation

distance.

Gambar 1. E-lapangan pada bidang kedatangan. (polarisasi paralel)

3

Gambar 2. E-lapangan normal terhadap bidang kejadian. (polarisasi tegak lurus)

Persamaan 1 dan persamaan 2 menunjukkan rata-rata semua kemungkinan

nilai path loss untuk nilai tertentu d. Ketika diplot pada log-log skala, path loss

dimodelkan sebagai garis lurus dengan kemiringan sama dengan 10n dB per

dekade. Nilai n tergantung pada lingkungan propagasi tertentu. Misalnya, di ruang

bebas, n adalah sama dengan 2, dan ketika penghalang hadir, n akan memiliki

nilai yang lebih besar.

Hal ini penting untuk memilih referensi ruang jarak bebas yang sesuai

untuk lingkungan propagasi. Dalam sistem selular cakupan yang besar, 1 km

referensi jarak yang umum digunakan, sedangkan dalam system mikroseluler,

digunakan jarak jauh lebih kecil (seperti 100 m atau 1 m). Jarak referensi harus

selalu berada di medan jauh dari antena sehingga efek dekat lapangan tidak

mengubah path loss referensi. Tabel 1. menunjukkan daftar tipe eksponen path

loss yang diperoleh dalam berbagai lingkungan radio mobile.

4

Tabel 1. Path Loss Eksponen untuk Lingkungan Berbeda

1.2. Log-Bayangan Normal

Model dalam persamaan 2. tidak mempertimbangkan fakta bahwa sekitar

kekacauan lingkungan mungkin sangat berbeda di dua lokasi yang berbeda

memiliki sama T-R separation. Hal ini menyebabkan sinyal yang diukur jauh

berbeda dari nilai rata-rata yang diprediksi oleh persamaan 2. Pengukuran

telah menunjukkan bahwa pada setiap nilai d, path loss PL (d) di lokasi tertentu

adalah acak dan terdistribusi log-normal (normal dalam dB) tentang rata-rata nilai

yang tergantung jarak, yaitu :

Persamaan 3.

atau

...................................persamaan 4.

dimana Xσ, merupakan Gaussian nol berarti didistribusikan variabel acak (dalam

dB) dengan standard deviasi σ (juga dalam dB).

Log distribusi normal menggambarkan efek bayangan random yang

terjadi selama sejumlah besar lokasi pengukuran yang memiliki T-R separation

yang sama, tetapi memiliki berbagai tingkat berbeda pada jalur propagasi.

Fenomena ini disebut log-normal shadowing. Sederhananya, log normal

5

menyiratkan bahwa pengukuran tingkat sinyal pada T-R separation tertentu

mempunyai Gaussian (normal) distribusi tentang rata-rata jarak tergantung dari

persamaan 2. , di mana tingkat sinyal yang diukur memiliki nilai dalam satuan dB.

Standar deviasi dari distribusi Gaussian menggambarkan bahwa shadowing juga

memiliki satuan dB. Dengan demikian, random efek shadowing dihitung dengan

menggunakan Gaussian distribusi yang cocok untuk evaluasi.

Di jarak referensi d0, path loss eksponen n, dan standar

deviasi σ, statistik menggambarkan model path loss untuk lokasi yang memiliki

T-R separation tertentu, dan model ini dapat digunakan dalam simulasi komputer

untuk memberikan tingkat daya yang diterima untuk lokasi acak dalam

komunikasi desain sistem dan analisis.

Dalam prakteknya, nilai-nilai n dan σ dihitung dari data yang diukur,

menggunakan regresi linier sehingga perbedaan antara yang diukur dan

diperkirakan path loss adalah minimal dalam arti mean square error atas berbagai

pengukuran lokasi dan T-R separation. Nilai PL (d0) dalam persamaan 3. adalah

berdasarkan pengukuran atau pada asumsi ruang bebas dari pemancar d0. Sebuah

contoh bagaimana eksponen path loss ditentukan dari data yang diukur.

Sejak PL (d) adalah variabel acak dengan distribusi normal dalam dB

tentang rata-rata jarak, Pr (d), dan fungsi-fungsi Q atau kesalahan (erf) dapat

digunakan untuk menentukan probabilitas bahwa tingkat sinyal yang diterima

akan melebihi (atau jatuh di bawah) tingkat tertentu. Q-fungsi didefinisikan

sebagai

.................persamaan 5.

Dimana

........................................................................persamaan 6.

Probabilitas bahwa tingkat sinyal yang diterima akan melebihi nilai y tertentu

dapat dihitung dari fungsi kepadatan kumulatif

6

.............................................persamaan 7.

Demikian pula, probabilitas bahwa tingkat sinyal yang diterima akan berada di

bawah γ diberikan oleh

.................................................persamaan 8.

Gambar 3. mengilustrasikan data yang aktual yang diukur dalam beberapa sistem

radio selular dan menunjukkan variasi acak tentang rata-rata path loss (dalam dB)

karena membayangi pada T-R separation tertentu.

7

1.3. Penentuan Persentase Daerah Cakupan

Hal ini jelas bahwa karena efek random dari bayangan, beberapa lokasi

dalam cakupan area akan berada di bawah suatu yang diinginkan menerima

ambang batas sinyal. Ini sering berguna untuk menghitung bagaimana cakupan

batas berkaitan dengan persen dari area yang tercakup dalam batas. Untuk area

jangkauan lingkaran memiliki radius R dari base station dan ada beberapa yang

diinginkan menerima sinyal ambang γ. Kami tertarik pada komputasi U (γ),

persentase wilayah layanan yang berguna (yaitu persentase daerah dengan sinyal

yang diterima yaitu sebesar atau lebih besar dari γ), diberi kemungkinan dikenal

cakupan pada batas sel. d = r mewakili jarak radial dari pemancar, ditunjukkan

bahwa jika Pr (r) > γ adalah probabilitas bahwa sinyal yang diterima acak pada

d = r melebihi ambang batas γ dalam area dA tambahan, maka U (y) dapat

ditemukan dengan

Persamaan 9.

Menggunakan (persamaan 7.), Pr [Pr (r)> γ] diberikan oleh

Persamaan 10.

8

Dalam rangka untuk menentukan path loss sebagai referensi untuk batas sel (r =

R), itu jelas bahwa

...............Persamaan 11.

dan persamaan 10. dapat dinyatakan sebagai

Persamaan 12.

.................................Persamaan 13.

Dengan mengganti t = a + blog (r / R) dalam persamaan 13. dapat ditunjukkan

bahwa

Persamaan 14.

Dengan memilih tingkat sinyal sedemikian rupa sehingga P (R) = γ (yaitu a = 0),

U (y) dapat terbukti

Persamaan 15.

9

Persamaan 14. dapat dievaluasi untuk sejumlah besar nilai σ dan n, seperti

ditunjukkan pada Gambar 4. Sebagai contoh, jika n = 4 dan a = 8 dB, dan jika

batas adalah memiliki cakupan batas 75% (75% dari waktu sinyal untuk

melebihi ambang batas pada batas), maka cakupan wilayah sebesar 941% •

n = 2 dan a = 8 dB, cakupan boimdary 75% memberikan cakupan wilayah 91%.

Jika n = 3 dan a = 9 dB, maka cakupan batas 50% memberikan cakupan wilayah

71%.

Gambar 4. Keluarga kurva berkaitan fraksi dari total wilayah dengan sinyal di atas

ambang batas, U (γ) sebagai fungsi probabilitas sinyal di atas ambang batas pada

batas sel.

2. Model Propagasi Outdoor

Radio transmission dalam sistem komunikasi mobile sering terjadi di

medan yang tidak teratur. Profil medan daerah tertentu perlu dibutuhkan untuk

memperkirakan path loss. Profil daerah mungkin bervariasi dari profil bumi

10

karena sederhana seperti profil pegunungan yang tinggi. Kehadiran pohon,

bangunan, dan hambatan lain juga harus diperhitungkan. Sejumlah model

propagasi dapat untuk memprediksi path loss di medan yang tidak teratur.

Sementara semua model ini bertujuan untuk memprediksi kekuatan sinyal pada

penerima di titik tertentu atau di daerah tertentu (disebut sektor), variasi metode

yang luas dalam pendekatan, kompleksitas, dan akurasi. Sebagian besar model-

model ini didasarkan pada sistematis interpretasi data pengukuran yang diperoleh

di bidang layanan. Beberapa yang umum digunakan adalah model propagasi luar.

2.1. Model Longley-Rice

Model Longley-Rice berlaku untuk sistem komunikasi point-to-point

dalam rentang frekuensi dari 40 MHz sampai 100 GHz, dengan jenis medan yang

lebih berbeda. Hilangnya transmisi median diperkirakan menggunakan path

geometri profil medan dan refractivity troposfer. Geometris optics techniques

(terutama tanah Model refleksi 2 - ray) yang digunakan untuk memprediksi sinyal

kekuatan dalam cakrawala radio. Kerugian difraksi lebih terisolasi hambatan

diestimasi dengan menggunakan model Fresnel-Kirchoff Knife-Edge. Forward

scatter theory digunakan untuk membuat prediksi troposcatter jarak jauh, dan

kerugian difraksi lapangan di jalur cakrawala ganda diperkirakan menggunakan

modifikasi Van der Pol-Bremmer method. Model propagasi The Longley-Rice

disebut sebagai Irregular Terrain Model. The Longley-Rice model juga tersedia

sebagai program komputer untuk menghitung skala besar rata-rata kerugian

transmisi relatif terhadap free space loss irregular terrain model untuk frekuensi

antara 20 MHz dan 10 GHz. Untuk transmisi yang diberikan, program mengambil

masukan frekuensi transmisi, jalur panjang, polarisasi, ketinggian antena,

kebiasan permukaan, radius efektif bumi, konduktivitas tanah, tanah konstanta

dielektrik, dan iklim.

Program juga beroperasi pada parameter jalan-spesifik seperti cakrawala

jarak antenna sudut elevasi cakrawala, sudut jarak trans-cakrawala,

ketidakteraturan medan dan input spesifik lainnya.

11

Metode Longley-Rice beroperasi dalam dua mode. Ketika suatu detail path

profile medan tersedia rinci, parameter - jalan tertentu dapat dengan mudah

ditentukan dan prediksi ini disebut prediksi mode point-to -point. Di sisi lain,

jika path profil medan tidak tersedia, metode Longley-Rice menyediakan

teknik untuk mengestimasi parameter jalur khusus, dan prediksi tersebut adalah

disebut prediksi modus daerah. Ada banyak modifikasi dan perbaikan pada

Longley–Rice Model sejak publikasi aslinya. Satu transaksi modifikasi penting

dengan propagasi radio di daerah perkotaan, dan ini sangat relevan dengan ponsel

radio.

Modifikasi ini memperkenalkan istilah kelebihan sebagai penyisihan

tambahan redaman karena kekacauan perkotaan dekat antena penerima.

Tambahan panjang, disebut faktor perkotaan (UF), telah diturunkan dengan

membandingkan prediksi oleh Longley-Rice model dengan yang diperoleh oleh

Okumura. Salah satu kelemahan dari model Longley-Rice adalah bahwa hal itu

tidak memberikan jalan penentuan koreksi karena faktor lingkungan di sekitar

langsung dari handphone penerima, atau mempertimbangkan faktor koreksi untuk

memperhitungkan efek bangunan dan dedaunan. Selanjutnya, multipath tidak

dianggap .

2.2. Durkin`s Model Studi Kasus

Sebuah pendekatan propagasi prediksi klasik mirip dengan yang

digunakan oleh Longley-Rice dibahas oleh Edwards dan Durkin, serta Dadson.

Makalah ini menggambarkan simulator komputer, untuk memprediksi kontur

kekuatan di medan yang tidak teratur , yang diadopsi oleh Joint Radio Komite

(JRC ) di Inggris untuk estimasi cakupan radio bergerak efektif daerah Meskipun

simulator ini hanya memprediksi fenomena skala besar (yaitu path loss),

memberikan perspektif yang menarik ke dalam sifat propagasi di medan yang

tidak teratur dan kerugian yang disebabkan oleh hambatan dalam jalur radio.

Sebuah penjelasan metode Edwards dan Durkin menunjukkan bagaimana

semua konsep yang dijelaskan dalam bab ini digunakan dalam satu model.

Pengerjaan simulator Durkin path loss terdiri dari dua bagian. Bagian pertama

12

mengakses data base topografi daerah layanan yang diusulkan dan merekonstruksi

informasi profil tanah sepanjang radial pemancar penerima. Asumsinya adalah

bahwa antena penerima menerima semua energi sepanjang radial dan, karenanya

tidak mengalami propagasi multipath. Dengan kata lain, fenomena propagasi yang

dimodelkan hanya LOS dan difraksi dari rintangan sepanjang radial, dan tidak

termasuk refleksi dari yang lain sekitar objek dan scatterers lokal. Efek dari

asumsi ini adalah bahwa model ini agak pesimis di lembah sempit, meskipun

diidentifikasi isolasi penerimaan daerah lemah cukup baik.

Bagian kedua dari algoritma simulasi menghitung path loss yang

diharapkan sepanjang radial. Setelah ini dilakukan, simulasi lokasi penerima dapat

dipindahkan ke lokasi yang berbeda dalam layanan daerah untuk menyimpulkan

kekuatan sinyal kontur.

Topografi data base dapat dianggap sebagai array dua dimensi. Setiap

elemen array sesuai dengan titik di peta area layanan sementara isi sebenarnya

dari masing-masing elemen array berisi ketinggian di atas permukaan laut data

yang seperti yang ditunjukkan pada Gambar 5. Jenis digital elevation model

(DEM) tersedia dari Survei Geologi Amerika Serikat (USGS). Menggunakan peta

wilayah terkuantisasi ketinggian layanan, program merekonstruksi profil tanah

sepanjang radial yang menghubungkan pemancar dan penerima. Karena radial

mungkin tidak selalu melewati titik data diskrit, metode interpolasi digunakan

untuk menentukan perkiraan ketinggian yang diobservasi. Gambar 6.a.

menunjukkan grid topografi dengan pemancar dan lokasi penerima, radial antara

pemancar dan penerima, dan poin dengan yang menggunakan interpolasi linier

diagonal. Gambar 6.b. juga menunjukkan profil medan reconstructured. Pada

kenyataannya, nilai tidak hanya ditentukan oleh satu rutin interpolasi, tetapi

dengan tiga kombinasi untuk meningkatkan akurasi. Oleh karena itu, setiap titik

dari direkonstruksi profil terdiri dari rata-rata ketinggian diperoleh diagonal,

vertikal (baris ), dan horisontal ( kolom ) metode interpolasi. Dari interpolasi rutin

ini, dihasilkan matriks jarak dari penerima dan sesuai ketinggian sepanjang radial.

Sekarang masalahnya berkurang ke one dimensional perhitungan link point-to-

point.

13

Gambar 5. Ilustrasi array dua dimensi informasi ketinggian.

Pada titik ini, algoritma harus membuat keputusan seperti apa kerugian

transmisi. Langkah pertama adalah untuk memutuskan apakah line-of-sight (LOS)

ada antara pemancar dan penerima.

Jika ada δj (j = 1, ...... , n) ditemukan menjadi positif sepanjang profil,

dapat disimpulkan bahwa jalur LOS tidak ada, jika tidak, maka dapat disimpulkan

bahwa LOS ada. Dengan asumsi memiliki LOS yang jelas, algoritma kemudian

memeriksa untuk melihat apakah zona Fresnel pertama dicapai. Sebagaimana

ditunjukkan sebelumnya, jika zona Fresnel pertama jalur radio terhalang, maka

mekanisme kerugian yang dihasilkan adalah sekitar bahwa ruang bebas. Jika ada

obstruksi yang hanya nyaris menyentuh garis yang menghubungkan pemancar dan

penerima, maka sinyal kekuatan di penerima dB kurang dari nilai ruang bebas

karena difraksi energi off obstruksi dan jauh dari penerima. Metode untuk

menentukan zona Fresnel dilakukan dengan terlebih dahulu menghitung Fresnel

yang difraksi parameter v, untuk masing-masing elemen tanah j.

14

Gambar 6.a. Top pandangan diinterpolasi peta dan tine antara Tx dan Rx

Gambar 6.b. Tampak samping profil medan reconstruced antara Tx dan Rx

Gambar 6. Ilustrasi rekonstruksi profil medan menggunakan interpolasi diagonal.

Jika vj < -0.8 Untuk semua j = 1, .... , n, maka kondisi propagasi ruang

bebas yang dominan. Untuk kasus ini, daya yang diterima dihitung dengan

menggunakan ruang bebas transmisi.

Jika profil medan gagal pada zona Fresnel pertama (yaitu setiap v j> -0.8),

maka ada dua kemungkinan:

a) Non-LOS

b) LOS, tetapi dengan tidak mencukupi zona Fresnel pertama

Untuk kedua kasus ini, program menghitung kekuatan ruang bebas dan

daya yang diterima menggunakan persamaan propagasi pesawat bumi. Algoritma

kemudian memilih power yang lebih kecil.

Untuk kasus non-LOS, tingkatan sistem dari masalah ini merupakan salah

satu dari empat kategori:

a) Tepi difraksi tunggal

b) Dua tepi difraksi

c) Tiga tepi difraksi

d) Lebih dari tiga tepi difraksi

15

Gambar 7. Ilustrasi proses pembuatan keputusan line-of-sight (LOS).

Metode ini diuji untuk setiap kasus secara berurutan sampai menemukan

salah satu yang sesuai yang diberikan profil. Sebuah tepi difraksi terdeteksi

dengan menghitung sudut antara garis yang menghubungkan pemancar dan antena

penerima dan garis bergabung dengan antena penerima untuk setiap titik pada

profil daerah direkonstruksi. Maksimum sudut ini terletak dan diberi label oleh

titik profile (di, hi). Selanjutnya, langkah-langkah algoritma melalui proses

menghitung sudut antara garis yang menghubungkan pemancar dan antena

penerima dan baris bergabung dengan antena pemancar untuk setiap titik pada

profil daerah direkonstruksi. Maksimum sudut ini ditemukan, dan itu terjadi pada

(dj, hj) di medan profile. Jika di = dj, maka profil dapat dimodelkan sebagai

difraksi tunggal tepi. Parameter Fresnel vj, terkait dengan tepi ini dapat ditentukan

dari panjang hambatan di atas garis yang menghubungkan transmitter dan antena

penerima. Kerugian kemudian dapat dievaluasi dengan menghitung PL. Kerugian

tambahan yang disebabkan oleh kendala ini, kemudian ditambahkan ke salah satu

ruang bebas atau pesawat kehilangan bumi, mana yang lebih besar .

Jika kondisi tepi difraksi tunggal tidak memuaskan, maka cek

untuk dua sisi difraksi dijalankan. Tes ini serupa dengan tepi difraksi tunggal,

dengan pengecualian bahwa komputer akan mencari dua sisi dalam mata

satu sama lain (lihat Gambar 8.).

16

Gambar 8. Ilustrasi beberapa tepi difraksi

Algoritma Edwards dan Durkin menggunakan metode Epstein dan

Peterson untuk menghitung kerugian terkait dengan dua sisi difraksi. Singkatnya,

ini adalah jumlah dari dua attenuation (redaman). Redaman pertama adalah

kerugian pada tepi difraksi kedua disebabkan oleh tepi difraksi pertama dengan

pemancar sebagai sumber. Redaman kedua adalah kerugian pada penerima yang

disebabkan oleh tepi difraksi kedua dengan tepi difraksi pertama sebagai sumber.

Kedua jumlah redaman tersebut memberikan tambahan kerugian yang disebabkan

oleh hambatan yang ditambahkan ke free space loss atau kehilangan pesawat

bumi, mana yang lebih besar.

Selama tiga tepi difraksi, tepi difraksi luar harus berisi satu tepi difraksi di

antaranya. Hal ini terdeteksi dengan menghitung garis antara dua sisi difraksi luar.

Jika hambatan antara kedua tepi luar melewati melalui garis, maka dapat

disimpulkan bahwa tepi difraksi ketiga ada. Sekali lagi, metode Epstein dan

Peterson digunakan untuk menghitung hilangnya bayangan yang disebabkan oleh

hambatan. Untuk semua kasus lain lebih dari tiga difraksi, profil antara dua

hambatan luar didekati dengan tunggal, ujung pisau virtual.

Metode ini sangat menarik karena bisa membaca pemetaan elevasi digital

dan melakukan perhitungan propagasi spesifik lokasi pada data elevasi. Hal ini

dapat menghasilkan kekuatan sinyal kontur yang telah dilaporkan baik dalam

beberapa dB. Kerugiannya adalah bahwa hal itu tidak dapat secara memadai

memprediksi propagasi efek karena dedaunan, bangunan, struktur buatan manusia

17

lainnya, dan itu tidak dihitung untuk propagasi multipath selain refleksi dasar,

sehingga tambahan lost faktor sering disertakan. Prediksi algoritma propagasi

yang menggunakan medan informasi biasanya digunakan untuk desain sistem

nirkabel modem.

2.3. Okumura Model

Model Okumura adalah salah satu model yang paling banyak digunakan

untuk prediksi signal di daerah perkotaan. Model ini dapat diterapkan untuk

frekuensi di kisaran 150 MHz ke 1920 MHz (meskipun biasanya diekstrapolasi

sampai 3000 MHz) dan jarak 1 km hingga 100 km. Hal ini dapat digunakan untuk

antena base station ketinggian mulai dari 30 m sampai 1000 m.

Okumura mengembangkan satu set kurva memberikan attenuation

(redaman) relatif median ke ruang bebas (Amu), di daerah perkotaan melalui

medan kuasi-halus dengan base station tinggi antena efektif (hte) 200 m dan tinggi

antena ponsel (hre) dari 3 m. Kurva ini dikembangkan dari pengukuran luas

dengan menggunakan vertikal antena omni-directional, baik di dasar dan mobile,

dan diplot sebagai fungsi frekuensi di kisaran 100 MHz ke 1920 MHz dan sebagai

fungsi jarak dari base station di kisaran 1 km sampai 100 km.

Untuk menentukan jalur kerugian dengan menggunakan model Okumura,

ruang bebas path loss antara tempat tujuan pertama ditentukan, kemudian nilai

Amu (f, d) (seperti membaca dari kurva) yang ditambahkan ke dalamnya bersama

dengan faktor koreksi untuk memperhitungkan jenis medan. Model itu dapat

dinyatakan sebagai

Persamaan 16.

Di mana L50 adalah persentil ke-50 (yaitu, median) nilai path loss

propagasi, LF adalah hilangnya propagasi ruang bebas, Amu adalah redaman

median relatif bebas ruang, G (hte) adalah base station antena faktor tinggi gain, G

(hre) adalah tinggi antena faktor keuntungan mobile, dan GAREA adalah

18

keuntungan karena jenis lingkungan. Perhatikan bahwa keuntungan tinggi antena

secara ketat fungsi dari ketinggian dan tidak ada hubungannya dengan pola

antena.

Plot Amu (f, d) dan GAREA untuk berbagai frekuensi ditunjukkan dalam

Gambar 3,23 dan Gambar 3.24. Selanjutnya, Okumura menemukan bahwa G (hte)

bervariasi pada tingkat 20 dB / dekade dan G (hre) bervariasi pada tingkat 10 dB /

dekade untuk ketinggian kurang dari 3 m.

Persamaan 17.

Koreksi lain juga dapat diterapkan pada model Okumura ini. Beberapa

parameter penting terkait medan yang tinggi undulasi medan (A/i), terisolasi

tinggi ridge, rata-rata kemiringan medan dan parameter darat-laut campuran.

Setelah parameter terkait medan dihitung, faktor koreksi yang diperlukan dapat

ditambahkan atau dikurangi sesuai kebutuhan. Semua faktor ini adalah koreksi

juga tersedia pada kurva Okumura.

19

Gambar 9. Redaman Median relatif terhadap ruang bebas (Amjf, d)),

selama medan kuasi-halus

Model Okumura ini sepenuhnya didasarkan pada data yang diukur dan

tidak memberikan penjelasan analitis. Untuk banyak situasi, ekstrapolasi dari

turunan Kurva dapat dibuat untuk mendapatkan nilai-nilai di luar rentang

pengukuran, meskipun keabsahan ekstrapolasi tersebut tergantung pada keadaan

dan kehalusan kurva tersebut.

Model Okumura ini dianggap antara yang paling sederhana dan terbaik

dalam hal akurasi dalam jalur prediksi kerugian bagi seluler matang dan tanah

sistem radio selular di environmehts berantakan. Hal ini sangat praktis dan telah

menjadi standar untuk merencanakan sistem di negeri sistem radio selular modern

di Jepang. Utama Kerugian dengan model ini adalah respons yang lambat

terhadap perubahan yang cepat di medan, Oleh karena itu model ini cukup baik di

daerah perkotaan dan pinggiran kota, tapi tidak sebagus di daerah pedesaan.

20

Deviasi standar umum antara diprediksi dan diukur nilai path loss sekitar 10 dB

sampai 14 Dib.

Gambar 10. Faktor koreksi, G AREA, untuk berbagai jenis medan

2.4. Hata Model

Model Hata adalah formulasi empiris dari grafis path loss data yang

diberikan oleh Okumura, dan berlaku dari 150 MHz sampai 1500 MHz. Rumus

standar untuk median path loss di daerah perkotaan

Persamaan 18.

dimana fc adalah frekuensi (dalam MHz) dari 150 MHz ke 1500 MHz, h ie

adalah pemancar efektif (base station) antena tinggi (dalam meter) berkisar antara

30 m sampai 200 m, hre adalah penerima (mobile) efektif antena tinggi (dalam

meter) mulai dari 1 m sampai 10 m, d adalah jarak T-R separation (dalam km),

21

dan (hre) adalah faktor koreksi. Untuk tinggi antena ponsel yang efektif merupakan

fungsi dari ukuran cakupan area. Untuk kota kecil dan menengah, faktor koreksi

antena ponsel adalah :

Persamaan 19.

Untuk kota besar, sebagai berikut :

Persamaan 20.

Untuk mendapatkan path loss di daerah pinggiran kota, standar rumus

Hata dalam persamaan 18. dimodifikasi sebagai

Persamaan 21.

dan path loss di daerah pedesaan terbuka, rumus dimodifikasi sebagai

Persamaan 22.

Walaupun model Hata yang tidak memiliki salah satu dari koreksi jalur

khusus yang tersedia dalam model Okumura itu, ekspresi di atas memiliki nilai

praktis yang signifikan. Prediksi dari model Hata membandingkan sangat erat

dengan Model Okumura asli, asalkan d melebihi 1 km. Model ini cocok untuk

22

sistem mobile sel besar, tetapi sistem komunikasi bukan pribadi (PCS) yang

memiliki sel pada urutan radius 1 km.

2.5. PCS Perluasan Hata Model

EUROCOST mengusulkan model path loss :

Persamaan 23.

di mana (hre) didefinisikan dalam persamaan 19. Dan persamaan 20. dan

Perluasan model Hata dibatasi berbagai parameter:

f : 1500 MHz to 2000 MHz

hte : 30 m to 200 m

hre : l m to l0 m

d :l km to 20 km

2.6. Walfisch dan Bertoni Model

Sebuah model yang dikembangkan oleh Walfisch dan Bertoni

mempertimbangkan dampak dari atap dan bangunan tinggi menggunakan difraksi

untuk memprediksi rata-rata kekuatan sinyal di jalan. Model ini menganggap path

loss, S, menjadi produk tiga faktor.

....................................................................Persamaan 24.

23

di mana P0 merupakan ruang bebas path loss antara antena isotropik yang

diberikan oleh

...................................................................Persamaan 25.

Faktor Q2 memberikan pengurangan sinyal atap karena deretan

bangunan yang memberi bayangan penerima. Istilah P1 didasarkan pada difraksi

dan menentukan kehilangan sinyal dari atap ke jalan.

Di dB, path loss diberikan oleh

...............................................Persamaan 26.

dimana L0 merupakan free space loss, Lrts merupakan "difraksi atap jalan

dan scatter loss", dan Lms menunjukkan multiscreen difraksi akibat deretan

bangunan. Gambar 11. menggambarkan geometri yang digunakan dalam Walflsch

Bertoni Model. Model ini sedang dipertimbangkan untuk digunakan oleh ITU-R

dalam kegiatan standar IMT-2000.

Gambar 11. Propagasi geometri untuk model yang diajukan oleh Walfisch dan

Bertoni.

24

2.7. Wideband PCS microcell

Bekerja dengan Feuerstein, dkk pada tahun 1991 menggunakan 20 MHz

pemancar berdenyut di 1900 MHz untuk mengukur path loss, pemadaman, dan

delay spread dalam sistem mikroselular di San Francisco dan Oakland.

Menggunakan antena base station dengan ketinggian 3,7 m, 8,5 m, dan 13,3 m,

dan penerima mobile dengan ketinggian antena 1,7 m di atas tanah, statistik untuk

path loss, multipath, dan coverage area yang dikembangkan dari pengukuran luas

dalam line-of-sight (LOS) dan lingkungan terhambat (OBS). Karya ini

mengungkapkan bahwa refleksi tanah 2-ray model adalah perkiraan yang baik

untuk path loss di LOS microcells, dan model log-jarak path loss sederhana

berlaku baik untuk OBS lingkungan mikro.

Untuk model bumi tanah refleksi datar, jarak df di mana Zona Fresnel

pertama hanya terhalang oleh tanah, sebagai berikut :

............Persamaan 27.

Untuk kasus LOS, model path loss regresi ganda yang menggunakan

regresi breakpoint pada zona Fresnel pertama terbukti cocok untuk pengukuran.

Model mengasumsikan antena omnidirectional vertikal dan memprediksi rata-rata

path loss sebagai

Persamaan 28.

dimana p1 sama dengan PL (d0) (path loss dalam desibel pada jarak

referensi dari d0 = 1 m), d adalah dalam meter dan n1, n2 adalah eksponen path loss

25

yang merupakan fungsi tinggi pemancar. Hal ini dapat dengan mudah ditampilkan

bahwa pada 1900 MHz, p1 = 38.0 dB.