1.算法概述
无线电波的传播环境非常复杂，再加上无线电波自身的多样性，使得电波会通过多种方式和途径从发射天线传播到接收天线。无线视距是指与无线视线相关的路径的长度，它不仅是建立无线传播模型的基础，也被用来区分不同的传播模式。通常情况下，可以按照距离尺度将陆地移动通信无线信号的传播机 制划分为大尺度和小尺度两种。大尺度传播机制主要用于描述发射机与接收机之间长距离的平均信号场强的变化，小尺度传播机制用于描述短 距离内接收信号强度的变化。
按照传播模型的适用环境划分，又可以分为室外传播模型和室内传播模型。按照传播模型的来源划分，可以分为经验模型和确定性模型两种。其中，经验模型是根据大量的测量结果，统计分析后归纳导出的公式；确定性模型则是对具体现场环境直接应用电磁理论计算的方法得到的公式。
一个有效的传播模型应该能很好地预测出传播损耗，该损耗是距离、工作频率和环境参数的函数。由于在实际环境中地形和建筑物的影响，传播损耗也会有所变化，因此预测结果必须在实地测量过程中进一步验证。
无线信道是移动通信的传输媒介，所有的信息都在这个信道中传输。信道性能的优劣直接决定着信息传送的正确率和时效性，进而决定着人们的通信质量。因此，要想在有限的频谱资源上尽可能高质量、大容量传输有用信息，就要求我们必须十分清楚地了解信道的特性，然后根据信道的特性采取一系列的抗干扰和抗衰落技术来保证传输质量和传输容量方面的要求。而对于象认知无线电这样的通过协商利用授权网络空闲时间、空闲频段的无线通信网络，首先就需要实时检测授权网络用户当前未使用的频谱空洞，通过频谱分析，估计相应的参数，并根据非授权用户的需求判断可用的频段和可以达到的通信容量和QoS。
对于授权网络当前的使用状况仍需非授权网络完全通过空中接收、分析授权网络与其用户间的上、下行信号进行判断。更何况就认知无线电的设想而言，它应该解决异构的多种制式的无线网络的共存问题，CR网能够在全频段的频谱范围内快速捕获频谱空洞，进而重新配置网络资源、工作模式和参数。纵向要打破传统的分层概念，采用跨层新协议，横向要打破静态频谱分割方法，不仅动态接入，而且还要自适应地改变频段，改变制式、改变参数，甚至改变网络架构。这就对非授权网络如何通过无线信道获得授权网络信息的能力提出更高的要求。
目前，在实验室里研究移动无线信道普遍使用的是无线信道仿真模型，这比实物试验更能节省费用，并且信道仿真模型复用性高，可以利用其对系统性能进行测试、分析和评估。因此，无线信道仿真模型的研究有着重要的理论和实际意义。业界对无线信道仿真模型的研究由来已久，但多数只考虑了小尺度衰落，但对于认知无线电的研究来说，不单单需要解决小尺度衰落对数字传输技术的影响，最基础的是要解决认知无线电在空中接口上对信息的感知，并且要根据感知的信号强度判断非授权用户的接入是否会对授权网络用户造成干扰以及干扰的程度，进而提出非授权网络用户智接入和退出的机制以及接入和退出阈值的判断和计算，这势必要涉及到大尺度衰落
Okumura-Hata模型，是根据实测数据建立的模型，该模型提供的数据较齐全，应用较广泛，适用于VHF和UHF频段
COST-231Hata模型是EURO-COST组成的COST工作委员会开发的Hata模型的扩展版本，应用频率在1500~2000MHz，适用于小区半径大于1km的宏蜂窝系统，发射有效天线高度在30~200m，接收有效天线高度在1-10m。COST-231Hata模型是COST-231工作委员会提出的将频率扩展到2GHz的Hata模型扩展版本。
COST-231-WI模型广泛用于建筑物高度近似一致的郊区和城区环境，高基站天线时模型采用理论的Walisch-Beroni模型计算多屏绕射损耗，低基站天线时采用测试数据，模型也考虑了自由空间损耗、从建筑物顶到街面的损耗以及街道方向的影响，因此，发射天线可以高于、等于或低于周围建筑物。
AI 代码解读
2.仿真效果预览
matlab2022a仿真
3.MATLAB部分代码预览
%%%适用条件f=150-1000MHz;Hb=30-100m;Hm=1-10m;d=1-20km%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%
%%%%wireless_hata_attenuation(Model,f,Hm,Hb,d)%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%
%%%%%%%%%%%%发射功率f(MHz),收发天线距离(小区半径)d(km)%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%
%%%%%%%%%%%%移动台高度Hm(m),基站高度Hb(m)%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%
%%%%Model=1;中小城市.Model=2;大城市f<=200MHz.Model=3;大城市f>=400MHz.%%%%%%%%%%
%%%%Model=4;郊区.Model=5;农村%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%
function y=wireless_hata_attenuation(Model,f,Hm,Hb,d)
y1=69.55+26.16*log(f)/log(10)-13.82*log(Hb)/log(10)+(44.9-6.55*log(Hb)/log(10))*log(d)/log(10);
if Model==1
a=(1.11*log(f)/log(10)-0.7)*Hm-(1.56*log(f)/log(10)-0.8);
elseif Model==2
a=8.29*(log(1.54*Hm)/log(10)).^2-1.1;
elseif Model==3
a=3.2*(log(11.75*Hm)/log(10)).^2-4.97;
elseif Model==4
a=(log(f/28)/log(10)).^2+5.4;
elseif Model==5
a=40.98+4.78*(log(f)/log(10)).^2-18.33*log(f)/log(10);
else
error('no that model');
end
y=y1-a;
A01-13M
AI 代码解读
