Page 11 - Integrated Wireless Propagation Models

C o n t e n t s IX

3.1.1 Implementation of the Lee Macrocell Model . . . . . . . . 100
3.1.2 The Lee Single Breakpoint Model-
A Point-to-Point Model . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . 101
3.1.3 Variations of the Lee Model . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . 116
3.1.4 Effects of Terrain Elevation on the Signal Strength
Prediction . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . 119
3.1.5 Effects of Morphology on the Signal Strength
Prediction . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . 122
3.1.6 Water Enhancement . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . 131
3.1.7 Effect of Antenna Orientation . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . 138
3.1.8 Prediction Data Files . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . 1 5 5
3.2 Fine-Tuning the Lee Model . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . 1 5 7
3.2.1 The Terrain Normalization Method . . . . . . . . . . . . . . . . 1 5 8
3.2.2 Measurement Data Characteristics . . . . . . . . . . . . . . . . 1 5 9
3.2.3 Comparison of Measured and Predicted Curve
for the Nonobstructive Case . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . 160
3.2.4 Comparison of Measured and Predicted Curves
for the Obstructive Paths . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . 161
3.2.5 Conclusion . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . 168
3.3 Enhanced Lee Macrocell Prediction Model . . . . . . . . . . . . . . . . . 169
3.3.1 Introduction . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . 169
3.3.2 The Algorithm . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . 169
3.3.3 Measured versus Predicted Data . . . . . . . . . . . . . . . . . . 170
3.3.4 Conclusion . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . 174
3.4 Langley-Rice Model . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . 175
3.4.1 Point-to-Point Model Prediction . . . . . . . . . . . . . . . . . . 175
3.4.2 Area Model Prediction 175
3.5 Summary . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . 178
3.5.1 Ways of Implementation of Models . . . . . . . . . . . . . . . 181
3.5.2 Features Among Models . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . 181
References . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . 183

4 Microcell Prediction Models ................................. . 187
4.1 Introduction . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . 187
4.2 The Basic Lee Microcell Prediction Model . . . . . . . . . . . . . . . . . . 188
4.2.1 Basic Principle and Algorithm . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . 188
4.2.2 Input Data for Microcell Prediction . . . . . . . . . . . . . . . . 199
4.2.3 The Effect of Buildings on Microcell
Prediction . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . 20 5
4.2.4 The Terrain Effect . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . 207
4.2.5 Prediction Model w i th Four Situations 210
4.2.6 Characteristics of the Measured Data 212
4.2.7 Validation of the Model: Measured versus
Predicted . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . 214
4.2.8 Integrating Other Attributes into the Model 219