用蒙特卡洛理论模拟城市传播中的不确定性

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Monte Carlo 提供了一个处理场景中不确定性的机会，通过随机抽样输入参数来获得每种独特情况的结果，并提供最佳和最坏情况的界限。这是一种确定结果对场景中某个参数的敏感性的方法。Wireless InSite利用蒙特卡洛概念来改变项目参数，如材料类型、材料属性、发射机功率和频率。例如，如果您不知道场景中的建筑物主要是玻璃还是混凝土，您可以将建筑物的材料设置为蒙特卡洛多材料，以确定最大和最小接收功率，从而确定材料类型的变化会对结果产生多大影响。同样，如果材料属性（如电导率或介电常数）不确定，则可以使用蒙特卡洛可变参数单层材料来探索结果对介电常数、电导率、粗糙度或厚度变化的敏感性。利用蒙特卡罗概念模拟各种情况，不仅比测量节省时间，而且比单独运行模拟节省时间。Wireless InSite 中的蒙特卡罗工具会从所提供的分布中进行伪随机抽样，根据所要求的参数对最大值、最小值等进行统计估计。

在本示例中，定义了蒙特卡洛可变参数单层材料，并将其应用于城市中的建筑物。模拟使用 Wireless InSite 的 X3D 模型进行，并对最佳和最差情况下的结果进行检查。Monte Carlo 可变参数单层材料定义为一种材料定义，其中包含一系列介电常数、电导率、粗糙度和厚度值。另一种方法是使用蒙特卡洛多材料，允许用户改变材料类型，如混凝土或沥青，以测试不同的条件。

第一步是打开城市文件和相关地形文件。本例中使用的是软件中提供的罗斯林城市和地形文件。图 1 显示了打开这些文件后的场景。

Wireless InSite 可以在任何地形特征上叠加图像。这些图像包括街道图像、树叶图像、地形图像等。可接受的格式有 GeoTIFF 和 TIFF 文件。将街道图像 geoTiff 文件导入软件后，场景将如图 2 所示。

下一步是在 Wireless InSite 中定义 Monte Carlo 可变参数单层材料。定义可变参数材料与在 Wireless InSite 中定义普通材料类似。材料属性窗口如图 3 所示。单击每个参数旁边的蒙特卡罗按钮即可定义材料参数。在本例中，介电常数在 2 到 10 之间变化，6 为中间值。图 4 显示了本例中如何定义蒙特卡罗变化。分布定义也在此定义。可以选择均匀分布和正态分布。本例中将选择 "均匀分布"。如图 5 所示，一旦介电常数的蒙特卡洛变化被激活，参数旁边就会显示首字母 "MC"。

一旦定义了场景参数的其余部分，包括发射器位置、接收器位置、天线和波形，就可以定义传播模型了。接收器位置被设置为街道中间的一条路线。在本例中使用的是 X3D 模型，它提供了蒙特卡罗能力和 GPU 加速功能。传播模型在 Wireless InSite 的研究区域属性窗口中定义。如图 6 所示，可以定义蒙特卡罗评估的迭代次数以及相关的统计输出。图 7 显示了发射器和接收器路由的完整设置。

图 8 显示了城市街道上一条接收器路线的最小、平均和最大接收功率。从图中可以看出，随着接收机距离发射机越来越远，最小值和最大值之间的差异也越来越大。70 米处相差 11dBm。而在距离发射机 10 米处，两者相差不到 2 分贝。这说明了材料类型对场景传播的影响。该图表示场景中的最佳（最大）和最差（最小）情况，用户可以通过它们更好地了解材料变化将如何影响最终结果。

接收功率并不是与蒙特卡洛材料的最小、平均和最大统计输出相匹配的唯一输出。Wireless InSite 还会计算路径损耗和路径增益的这些值。图 9 描述了路径增益蒙特卡罗结果。

Monte Carlo 是 Wireless InSite 中的一个功能强大的工具，可让用户了解在仿真设置存在不确定性的情况下，仿真结果的范围。它提供了一种快速、高效的方法，可对情景中的未知参数引起的输出结果进行敏感性分析。在这一场景中，我们演示了随着材料属性的变化，结果是如何变化的。在距离发射机 70 米处，由于材料类型的变化，最佳和最差情况下的接收功率相差 20 dBm。这说明了材料参数的差异如何对系统性能产生巨大影响，并可帮助用户在已知场景的不确定性后确定发射器和接收器的最佳位置。通过使用 Wireless InSite 的 Monte Carlo 功能，这次运行在几分钟内就完成了，而且所有结果都是一次性计算出来的。如果没有这项功能，每个材料参数组合都要独立运行。最后还需要分别比较各个模拟的结果。总体而言，使用蒙特卡洛多材料模拟器完成整个研究的时间比没有这项功能时快了近四倍。