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2018 , Vol. 40 >Issue 3: 46 - 49

DOI: https://doi.org/10.3969/j.issn.1673-3819.2018.03.011

Theory & Research

A Calculation Model for Shadowing Loss Caused by a Moving Human Body in 60GHz WLAN

  • ZHANG Chi ,
  • YU Sheng-lin ,
  • WANG Qi
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  • College of Electronics and Information Engineering Nanjing University of Information Science and Technology, Nanjing 210044, China

Received date: 2017-12-18

  Revised date: 2018-01-05

  Online published: 2022-05-19

Fold

Abstract

60GHz has been attracting significant attentions for ultra-broadband WLAN applications because 60GHz band is available for unlicensed use on a world-wide basis.However,60GHz WLAN has some disadvantages, such as significant shadowing loss caused by a moving human body and large free space loss.To develop anti-shadowing techniques near the 60GHz band,it is required to characterize features of shadowing loss caused by a moving human body and develop a calculation model for performance evaluation of countermeasures against the shadowing loss.This paper proposes a knife cutting model based on ray tracing method.which is suitable for solving the problem of shadow loss caused by a moving human body to 60GHz WLAN.calculation model for shadowing loss caused by a moving human body in 60GHz WLAN.Through the comparison between the calculated results and measured results,the proposed calculation model can be used for ray-tracing simulations when the angle between a LOS path and a direction of a moving human body is 30 deg and 60 deg.

Key words： 60GHz; ultra-broadband; shadowing loss; moving human body

Cite this article

ZHANG Chi , YU Sheng-lin , WANG Qi . A Calculation Model for Shadowing Loss Caused by a Moving Human Body in 60GHz WLAN[J]. Command Control and Simulation, 2018 , 40(3) : 46 -49 . DOI: 10.3969/j.issn.1673-3819.2018.03.011

随着网络技术的突飞猛进,高频通信的研究越来越受到业界的关注。为了解决无线通信频谱资源的稀缺问题,同时满足对更快传输速率和更优质通信质量的需求,60GHz频段无线通信成了超宽带WLAN(Wireless Local Area Networks)最有吸引力的部分[1]。由于数据的传输速率和带宽成正比,而60GHz频段无线通信技术有足够的带宽资源,因此其无需使用复杂的技术即可使传输速率达到Gbps级别。最重要的是,60GHz频谱资源在世界范围内是免费使用的,在开发成本上具有很大的经济优势[2-3]。然而60GHz无线局域网也有缺点,如自由空间损耗和人体移动造成的阴影损耗,尤其是在室内网络传输环境中,因人体的经常移动所造成的阴影[4]。为了解决这些问题,在60GHz频段下必须使用高增益定向天线对抗巨大的自由空间损耗及严重的阴影损耗。
针对移动人体对无线局域网造成阴影损耗的问题已经提出了一些解决方法。例如,自适应波束形成技术的智能天线可以接收经地面反射到达接收端的反射路径分量,而不只是经自由空间到达接收端的直接路径分量,同时采用2.4/5GHz和60GHz的多频段WLAN,发生阴影损耗时其操作频率从60GHz切换到2.4/5GHz[5-6]。若要评估解决方案的性能,我们需要描述在60GHz 频段的WLAN中由移动人体造成阴影损耗的特征。当前,已有相当多的试验研究记录阴影损耗的测量结果,并分析与统计实验数据搭建出阴影损耗模型[7-8]。
射线追踪模型是基于几何光学的原理,通过模拟射线的传播路径可以确定反射、折射和阴影等。射线追踪模型非常适用于60GHz频带的模拟仿真实验,因此,射线追踪模型已经成为60GHz WLAN的信道模型发展和性能评估的主要方式[9⇓-11]。针对由移动人体造成的阴影损耗开发出一种计算模型,以便进行射线追踪模拟实验从而对阴影损耗的各项性能评估。
本文提出了在60GHz WLAN中由移动人体造成阴影损耗的计算模型,该计算模型基于射线追踪方法的刀切模型,根据人体移动方向与视距路径之间的夹角对阴影损耗进行评估,并在频域和时间域中将实验结果与计算结果进行比较。

1 移动人体造成阴影损耗的计算模型

图1为一个扩展的计算模型,该模型假设有三个绕射路径和三路刀切模型;人体近似为一个长方体,长宽高分别为T、W、H;在长方体的中心取一垂直截面,长和宽分别为W、H,该平面作为刀切模型用来计算绕射损耗。尽管这种刀切模型不可以精确地计算出由一个三维人体所造成的绕射损耗,但足以计算出在各种环境中由移动人体造成的传播损耗。刀切模型结合射线追踪模拟的方法可被应用于着重由移动人体造成传播损耗的系统模拟中。在该模型中,我们把人体的高度定义为H、宽度定义为W,假设有三个传播路径用来计算绕射损耗、自由空间损耗和时间延迟,RX(receive接收机)需要接收三条多径信号分量。因此,我们把该计算模型称为三路刀切模型。如图1,绕射分量的传播路径在三路刀切面上的高度分别为h1、h2和h3,绕射分量的传播路径长度分别为d11+d21、d12+d22和d13+d23,绕射损耗的计算公式如下:
J(v)[dB]=-20log( [ 1 - C ( v ) - S ( v ) ] 2 + [ C ( v ) - S ( v ) ] 2 2)
图1 三路刀切模型
其中,C(v)和S(v)可由Fresnel积分表示:
C(v)= ∫ 0 v cos( π 2t2)dt,S(v)= ∫ 0 v sin( π 2t2)dt
传播路径中绕射损耗的计算参数由Vi给出,其表达式为
vi=hi 2 λ ( 1 d 1 i + 1 d 2 i ),(i=1,2,3)
自由空间损耗由Li表示:
Li= λ 60 G 4 π ( d 1 i + d 2 i ) 2,(i=1,2,3)
其中,λ60G为60GHz的波长。在RX接收端,除绕射波信号还要接收反射波信号分量。因此,接收端的电场强度Er(t)是由绕射波和反射波累加给出的:
Er t= ∑ i = 1 MAi e j ω ( t - τ i )+ ∑ i = M + 1 M + NAi e j ω ( t - τ i )
其中M是绕射路径的条数,N是反射路径的条数,τi表示第i条波信号的相对时延。在本文所提的刀切模型中M=3。

2 用三路刀切模型计算幅频特性的实例

如图2所示,在使用射线追踪模拟的家庭居室环境中,假设有三条绕射波路径、六条反射波路径(一条由天花板反射,一条由地板反射,其余为四面墙壁的反射)。如果在该模型中我们仅采用一次反射信号波,在方程(5)中M=3,N=6。
图2 室内环境下的射线追踪模型
如图3所示,定义三路刀切模型中用于计算绕射损耗的阴影参数,图中h表示刀口平面的有效高度,d是发射机与人体中心之间的距离作垂直投影的长度。如果将人的外形近似成一个长宽高分别为T、W、H的长方体,那么用来计算绕射损耗的刀切平面可看成是一个W×H的长方形。θ是人体移动方向与视距路径方向之间的夹角,当θ=90°时,人体的刀切平面模型由T×H的长方形代替W×H的长方形。
图3 阴影参数的定义
图4所示为一个计算实例的幅频特性,根据刀切平面的有效高度h计算出频率范围在59GHz-61GHz的幅频特性。在该计算模型中,发射机TX的坐标为(0.5,6.5),接收机RX的坐标为(6.9,3.5),且发射机与接收机的高度都为1.5m。假设T=0.2m、W=0.5m、H=1.7m,则人体模型的刀切矩形平面为W=0.5m、H=1.7m。天线收发端的半功率波束宽度设置为30°。当d=1.0m,h=0.0m,此时的传播路径几乎接近视距传播,所以幅频特性的波动很小。随着h的增大即出现阴影,直射波会有明显的阴影损耗,将造成反射波传播信号的强度高于直射波强度[12]。因此,为了减小或消除多径传输和信道衰减的影响,提高通信系统的性能,在接收端需采用均衡技术[13]。
图4 阴影参数d=1.0m、θ=30°时改变h值的幅频特性

3 模型中的接收功率

在t时刻的接收信号X(f,t)可由三路刀切模型得出。若得到t时刻的X(f,t),即可求得功率P(t),计算公式如下:
P(t)= ∫ f c - B / 2 f c + B / 2 X ( f , t ) 2df
其中,B是接收信号的带宽,fc是载波频率。在式子(6)中,假设参数B=1.76GHz,人体的移动速度为4km/h,计算出接收功率特性如图5所示。由图可得,人体的移动方向与视距路径方向之间的夹角越小其阴影损耗深度越大,阴影的时间也更长。
图5 人体移动速度为4km/h时,接受功率与方向夹角θ的关系

4 实测结果

4.1 实验参数的设置

本文提出的,在60GHz下由移动人体造成阴影损耗的扩展计算模型,需要进行阴影测量以证实模型的有效性。根据人体的移动位置,使用微波网络分析仪检测幅频特性。采用的人体模型与真实人体相近,其参数设定为T=0.2m、W=0.5m、H=1.7m,人体移动速度设定为4km/h。接收端功率P(t)可由式(6)计算得出。

4.2 幅频特性的评估

当θ=30°,h分别为0m和0.125m时的幅频特性,如图6所示。我们可以观察到,当h=0.125m时,产生严重的频率选择性损耗;而当h=0m时,幅频特性几乎与预期的一样平坦,这个结果和图4所描述的结果完全一致。此外,实验中测量的阴影损耗约为20dB,这也完全符合图4所示的计算结果。
图6 θ=30°时,h=0m和h=0.125m的幅频特性

4.3 评估不同参数θ对接收功率的影响

其他参数相同,θ值分别取30°、60°和90°,比较其接受功率的测量结果与计算结果,如图7所示。当θ=30°和60°时,计算结果与测量结果相吻合,包括阴影损耗的深度及损耗持续的时间。这说明本文所提出的刀切模型即人体近似成矩形平面的方法,可以用在射线追踪模拟系统中来估计由移动人体造成的阴影损耗及其持续的时间。但θ=90°时,阴影损耗的测量结果大于计算结果,并且测得的损耗持续时间要长于计算结果所给出的时间。我们认为这种不一致是由不适当的计算参数造成的,刀切模型尺寸偏小或者模型中发送端和人体之间的距离与计算的参数有误差等原因。事实上,我们假设刀切面的中心为人体的中心,当移动方向与视距路径方向垂直时,刀切面的中心点到发射机之间的距离要大于刀边和发射机之间的距离。我们认为,刀边和发射机之间的距离越短绕射损耗越大,阴影周期越长。
图7 参数θ在不同取值情况下,实验与计算所得接收功率特性的比较

5 结束语

无线局域网空间中由移动人体造成的阴影损耗问题,通常采取2.4/5GHz和60GHz多频段WLAN,当阴影发生时操作频段从60GHz切换到2.4/5GHz波段。但2.4/5GHz频带提供了更大、更可靠的覆盖范围,从而在传输过程中造成60GHz波段的资源浪费。本文提出了由移动人体造成阴影损耗的刀切计算模型。通过比较计算结果和实测结果,该模型可以用于人体移动方向与视距路径方向夹角为30°和60°的射线追踪模拟中。我们还发现阴影损耗不仅造成接收信号功率的损失,而且会产生严重的频率选择性损耗。但是,实测结果表明,当θ=90°时,所提出的模型与计算结果不一致,我们还需要改进计算模型的性能。

References

Publishing order | Descend order by publishing year | Descend order by cited within
[1]
张琼. 60GHz毫米波短距通信的若干问题研究[D]. 中国科学技术大学, 2010.

[2]
王静, 杨旭, 莫亭亭. 60GHz无线通信研究现状和发展趋势[J]. 信息技术, 2008(3):140-144.

[3]
A. Siligaris et al. A 65nm CMOS fully integrated transceiver module for 60GHz wireless HD applications[C]. 2011 IEEE International Solid-State Circuits Conference, San Francisco, CA, 2011, pp. 162-164.

[4]
T. Aoyagi. Consideration of antenna directions for high frequency wireless body area networks during human walking movement[C]. 2017 11th European Conference on Antennas and Propagation (EUCAP), Paris, 2017, pp. 283-285.

[5]
H. Singh, J. Hsu, L. Verma, S. S. Lee and C. Ngo. Green operation of multi-band wireless LAN in 60 GHz and 2.4/5 GHz[C]. 2011 IEEE Consumer Communications and Networking Conference (CCNC), Las Vegas, NV, 2011, pp. 787-792.

[6]
M. Umehira, G. Saito, S. Wada, S. Takeda, T. Miyajima and K. Kagoshima. Feasibility of RSSI based access network detection for multi-band WLAN using 2. 4/5GHz and 60GHz[C]. 2014 International Symposium on Wireless Personal Multimedia Communications (WPMC), Sydney, NSW, 2014, pp. 243-248.

[7]
T. V. Nguyen, E. Masry and L. B. Milstein. Channel Model and Performance Analysis of QAM Multiple Antenna Systems at 60-GHz in the Presence of Human Activity[C]. 2011 IEEE Global Telecommunications Conference-GLOBECOM 2011, Houston, TX, USA, 2011, pp. 1-6.

[8]
M. Jacob, C.Mbianke and T.Kürner. A dynamic 60 GHz radio channel model for system level simulations with MAC protocols for IEEE 802.11ad[C]. IEEE International Symposium on Consumer Electronics (ISCE 2010), Braunschweig, 2010, pp. 1-5.

[9]
A. Maltsev, R. Maslennikov, A. Sevastyanov, A.Lomayev and A. Khoryaev. Statistical channel model for 60 GHz WLAN systems in conference room environment[C]. Proceedings of the Fourth European Conference on Antennas and Propagation, Barcelona, Spain, 2010, pp. 1-5.

[10]
M. Jacob, S. Priebe, A. Maltsev, A. Lomayev, V. Erceg and T. Kürner. A ray tracing based stochastic human blockage model for the IEEE 802.11ad 60 GHz channel model[C]. Proceedings of the 5th European Conference on Antennas and Propagation (EUCAP), Rome, 2011, pp. 3084-3088.

[11]
严忠民, 徐云生. 用射线跟踪法预测室内电波传播模型[J]. 信息通信, 2017(2):8-9.

[12]
葛云鹏. 超短波(FM)通讯与阴影损耗[J]. 森林防火, 1991(2):28-29.

[13]
郭建美. 60GHz单载波通信系统中低复杂度频域均衡技术研究与实现[D]. 电子科技大学, 2015.

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