CN116702294A - 基于gis和射线跟踪的山地智慧城市网络规划系统 - Google Patents
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Abstract
本发明涉及一种基于GIS和射线跟踪的山地智慧城市网络规划系统，属于通信技术领域。该系统包括三维GIS地理信息模块、射线跟踪仿真模块以及GIS与射线追踪集成接口，其中GIS与射线跟踪集成接口包括地图转换接口、初始化全局数据接口和全局数据仿真接口。该系统将GIS技术与时空大数据技术相结合，实现空间数据可视化、查询、分析和传递等操作，同时运用高性能射线跟踪技术，实现高质量的地形与地球物理仿真效果，更好地服务于城市规划和设计等领域。并结合了5G技术，实现城市数据与智慧城市应用场景的精准对接。
Description
技术领域
本发明属于通信技术领域，涉及一种基于GIS和射线跟踪相集成的山地智慧城市网络规划系统。
背景技术
城市网络规划系统是一种结合GIS和射线跟踪技术的城市规划和设计工具，其背景技术涉及到地理信息系统(GIS)技术、城市规划和设计理论、地形分析技术、射线跟踪技术等方面的知识。
GIS技术是一种集成了地理信息系统的数据管理、处理、分析和可视化的技术，可以对地理数据进行空间分析和可视化。城市规划和设计理论方面，需要涉及城市发展规划、城市格局、城市交通规划等知识。地形分析技术需要了解数字高程模型(DEM)、地形分析、数据可视化等技术。GIS数据的问题主要包括数据完整性、精度和代表性。其中数据完整性指数据的完备程度，数据可能存在丢失、缺失等问题，精度指数据的准确度，数据可能存在测量误差、模型误差等问题，代表性指数据的代表性是否足够，数据可能存在样本偏差等问题。此外，GIS技术需要处理和管理大量空间和属性数据，需要较高的计算和存储能力。
射线跟踪技术是计算机图形学中的一种技术，可以通过发射光线进行场景中物体的位置、尺寸、方向、移动等参数的计算和可视化。在山地智慧城市网络规划系统中，射线跟踪技术可以用于确定城市场景中建筑物的遮挡关系和交通网络的路径规划，从而为城市规划和设计提供可靠的数据支撑。射线跟踪技术的问题主要包括计算速度和准确性。由于需要进行大量计算，因此需要较高的计算能力和算法优化技术。
但现有的城市网络规划系统存在以下几方面问题：
(1)精度问题
GIS和射线跟踪技术在应用中需要高精度地处理和分析大量地理数据，而地理数据的精度直接影响到结果的准确性。地理数据精度不够高可能会导致数据分析和结果预测的误差，因此如何提高地理数据的精度是当前需要解决的技术问题之一。例如，在GIS应用中，用户需要具备专业的地图绘制和数据处理技能，而这些技能对于一般用户来说可能比较困难。另外，由于GIS技术的高精度和高分辨率要求，需要大量的计算资源和存储空间，这也是制约其应用的一个因素。
(2)数据处理问题
GIS和射线跟踪技术在应用中需要大量的地理数据支持，如地图数据、气象数据、遥感数据等，这些数据的获取、处理和分析需要大量的计算资源和算法支持，数据量大、数据格式不一致等问题也会影响数据处理的效率和准确性。同时整合不同类型和来源的地理数据，如遥感数据、传感器数据等，这些数据的不同来源和格式会导致数据集成的问题。如何整合不同来源的数据，提高数据的一致性和可靠性也是需要解决的问题。而地理数据的获取和处理涉及到多个部门和单位，数据共享和交流也成为了当前应用中需要解决的问题之一。如何保证数据的安全性和保密性，解决数据的共享和利用效率问题也十分重要。
(3)算法问题
GIS和射线跟踪技术的算法复杂度较高，需要进行大量的计算和分析。但是，当前的算法仍存在一些问题，如算法精度不够高、算法效率较低等问题。例如，在GIS中，由于需要进行大量的地图绘制和数据处理，因此需要进行算法优化，以提高计算效率和准确性。在射线跟踪技术中，由于需要进行复杂的三维重建和渲染，因此需要采用高效的算法和优化方法，以提高渲染效果和计算效率。
(4)可视化渲染问题
GIS和射线跟踪技术可以处理和分析大量的地理数据，但是如何将数据可视化成为一个重要的问题。数据可视化能够直观地展示数据的分布和变化趋势，但是如何将处理好的数据进行可视化展示，是需要解决的问题之一。在GIS中，由于数据来源多样，数据的准确性和一致性难以保证。例如，地图数据中可能存在错位、偏差等问题，这些都可能对GIS应用造成影响。在射线跟踪技术中，由于需要进行三维建模和渲染，因此需要大量的模型和纹理数据。
因此，亟需一种新的城市网络规划系统来适应山地城市。
发明内容
有鉴于此，本发明的目的在于提供一种基于GIS和射线跟踪的山地智慧城市网络规划系统，将GIS技术与时空大数据技术相结合，实现空间数据可视化、查询、分析和传递等操作，同时运用高性能射线跟踪技术，实现高质量的地形与地球物理仿真效果，更好地服务于城市规划和设计等领域。同时，还结合了5G技术，实现城市数据与智慧城市应用场景的精准对接，如交通导航、环境监测、公共安全等各方面，为城市管理和发展提供科技支持和保障。
为达到上述目的，本发明提供如下技术方案：
一种基于GIS和射线跟踪的山地智慧城市网络规划系统，包括三维GIS地理信息模块、射线跟踪仿真模块以及GIS与射线追踪集成接口；所述GIS与射线追踪集成接口包括三维地图转换接口、初始化全局数据接口和全局数据仿真接口等多个接口。
所述三维GIS地理信息模块用于准确地模拟太阳高度角、阴影和反射地形地貌因素对网络建设分析地形和地貌对网络规划的影响，即在三维空间中进行精确的光的影响，从而帮助规划者确定最佳的网络布局和建设方案；
所述射线跟踪仿真模块是根据三维GIS地理信息模块获取信息，并计算出每个区域的光照强度和反射情况，实现三维实景基站网络覆盖效果的可视化与具体路损数据输出，从而预估建设光缆和基站的成本；
所述GIS与射线追踪集成接口通过三维地图转换接口将tiff格式地图数据转换为planet格式；通过初始化全局数据接口从三维GIS地理信息模块调用材料库路径、建筑高度文件路径、地物类型文件路径、地物索引文件路径、仿真点位及移动散射体文件路径、发射机以及接收机的天线文件路径，并定义传播机制，完成仿真计算前的全局初始化；通过全局数据仿真接口调用射线跟踪仿真模块的传播机制与仿真计算函数完成全局数据加载之后的仿真计算。
进一步，所述射线跟踪仿真模块中的分布式计算技术采用的是射线跟踪仿真支撑算法，根据追踪射线的方向不同分为两类：基于正向算法的发射-反弹射线法和基于反向算法的镜像法。
进一步，所述基于正向算法的发射-反弹射线法的信道建模方法为：从源向任何能够预期从源传播的方向发射一组测试射线，每一束射线都被期望能够捕捉到来自发射天线的某种固体辐射角的行为；然后，这些测试射线在场景中被追踪，在大多数情况下，建模为电均匀材料之间的界面的三角形网格；在后处理步骤中，记录射线与场景中物体的交点，计算给定发射天线在某一观测点的电场；从功率衰减的角度来看，射线通常被视为球面波；而从物质相互作用的角度来看，射线通常被视为平面波，它们的大小随着半径衰减，而与平面相互作用。
进一步，所述基于反向算法的镜像法的具体步骤为：
1)搭建场景模块，该模块主要完成仿真环境建模；
2)搭建材质特性模块，该模块主要确定仿真环境的建筑材质特性参数，完成环境初始化搭建；
3)搭建天线模块，该模块主要内容包括确定收发天线的类型、位置、高度、增益以及发射功率，完成仿真环境天线初始化搭建；
4)搭建路径搜索模块，该模块主要内容包括直射、反射以及绕射的路径搜索流程及具体的数学方法介绍，完成射线跟踪过程；
5)搭建漫散射模块，该模块主要内容包括确定漫散射传播模型和有效漫散射区域计算，完成漫散射与射线跟踪算法的结合，提升算法的准确性；
6)搭建合场强模块，该模块主要是计算多径信号到达接收端的合场强，完成算法结果输出。
进一步，本发明系统的构建方法具体为：
1)导入基站、天线、材料以及建筑物场景信息，最终可以得到所需要的文件是否都导入成功；
2)配置仿真参数；
根据文件设定仿真传播机制：直射、菲涅尔反射、Deygout绕射、透射、地物损耗和自地物损耗；根据实际区域设定适应程序的仿真区域等仿真所必须的参数；
3)场景预处理；
根据导入的材料和建筑物等的信息构建基本的几何结构，三角形的包围盒以及对应的材质信息等等；并根据这些几何信息构建加速结构(均匀网格加速结构)以减小射线与场景的相交检测次数；
4)开始仿真；
首先根据建筑文件中是否含有楼宇Vector判断仿真场景的类型(山区或城镇)，对于城镇场景，判断是否采用自适应算法，如果采用了自适应算法，程序会将城镇场景划分为多个子场景，对子场景求统计数据并根据统计结果决定子场景的传播机制；如果没有打开自适应开关，则根据用户预设的传播机制进行仿真；
5)判断接收机类型；
对于室内接收机和室外接收机有不同的多径计算方法；对于室外接收机，根据直射、O2O透射、菲涅尔反射、Degyout绕射等传播机制以及地物损耗和自地物损耗等计算路损；
6)室内接收机；
室内接收机分为两部分进行计算，第一部分是室外发射机到室内接收机之间的直射路径与室内接收机所在楼宇表面的相交点即边界点到发射机之间的虚拟直射路径，它同室外一样采用直射、O2O透射、菲涅尔反射和Degyout绕射等传播机制以及地物损耗和自地物损耗等计算路损；第二部分是边界点与接收机之间的路径，它需要根据O2I室外到室内透射机制计算路损，两者的路损就是总和就是室外发射机到室内接收机的路损；
7)场景判断；
当判断为山区场景时，会对接收机到发射机之间的直接进行直射、Deygout绕射、自地物损耗和地物损耗的路损计算；
8)文件输出；
根据传播模型计算路径损耗并输出.loss文件；
9)文件合并；
合并路损文件到Data文件中。
进一步，该系统具有校正功能，具体包括：
1)根据接口输入的文件路径解析路径名并初始化传播机制，从接口输入的文件包括：地图海拔高度、地图建筑物高度、地图地物信息、天线方向图、基站工参数据、路损数据和材料参数等数据；
2)导入地图数据并处理路测数据和基站信息，运行每个基站的路测数据获取RSRP值并求出最大和最小的测量RSRP值；
3)随机抽取nmax个不重复样本参与校正；
4)准备材料参数并存储校正前的数据，用于识别被校正的参数；
5)为每个CPU准备一套初始校正材料以materialProcess为前缀；
6)进行几何计算并运行Cost Function初始化误差；
7)进行校正，更新RT参数并输出报告。
本发明的有益效果在于：
1)本发明是将GIS地理信息系统与射线追踪仿真模组相结合，即基于高性能射线跟踪模组与三维GIS时空引擎的网络规划系统在网络规划有如下优势：
(1)线投射和碰撞检测方面
本发明可以准确地模拟太阳高度角、阴影和反射等地形地貌因素对网络建设分析地形和地貌对网络规划的影响。射线跟踪可以在三维空间中进行精确的光的影响，从而帮助规划者确定最佳的网络布局和建设方案。
(2)成本预估方面
本发明结合GIS可以绘制精确的地形和地貌图，利用射线跟踪可以计算出每个区域的光照强度和反射情况，从而可以预估建设光缆和基站的成本。
(3)信号预测方面
本发明利用线跟踪可以模拟无线信号的传播和衰减过程，结合GIS可以获取地形和地貌等信息，从而可以预测出网络信号的覆盖范围和信号强度，从而为网络规划提供科学的依据。
(4)网络优化方面
本发明结合射线跟踪和GIS技术，可以生成高精度的三维地图，利用数据挖掘和机器学习等技术，可以对网络质量、用户需求等因素进行分析和优化，从而提升网络的性能和用户体验。
2)本发明的智感孪生CIST系统开创性地使用了基于移动边缘计算MEC的智慧运算平台，能够为智慧城市等场景提供高效、低延迟的计算和数据处理服务。它将计算和存储资源推向网络边缘，即用户终端和边缘服务器，以实现更低的延迟和更高的带宽利用率。基于MEC的智慧运算平台,CIST将计算和数据处理任务尽可能地分布到网络边缘，减少了数据传输和处理的时间和成本，提高了计算资源的利用效率，即仿真精度与响应速率。
综上，本发明采用高效规划城市网络布局，解决了实地路测效率低、成本高问题；解决了GIS行业地理信息格式不一，三维时空数据转换与获取问题；解决了现有智慧城市5G+网络布局方案问题。
本发明的其他优点、目标和特征在某种程度上将在随后的说明书中进行阐述，并且在某种程度上，基于对下文的考察研究对本领域技术人员而言将是显而易见的，或者可以从本发明的实践中得到教导。本发明的目标和其他优点可以通过下面的说明书来实现和获得。
附图说明
为了使本发明的目的、技术方案和优点更加清楚，下面将结合附图对本发明作优选的详细描述，其中：
图1为本发明的智感孪生CIST系统总体框架示意图；
图2为射线跟踪实现流程；
图3为遮挡物下的阴影区域；
图4为正向算法示意图；
图5为基于反向算法的射线跟踪示意图；
图6为射线跟踪过程流程图；
图7为射线跟踪仿真算法整体设计流程图。
具体实施方式
以下通过特定的具体实例说明本发明的实施方式，本领域技术人员可由本说明书所揭露的内容轻易地了解本发明的其他优点与功效。本发明还可以通过另外不同的具体实施方式加以实施或应用，本说明书中的各项细节也可以基于不同观点与应用，在没有背离本发明的精神下进行各种修饰或改变。需要说明的是，以下实施例中所提供的图示仅以示意方式说明本发明的基本构想，在不冲突的情况下，以下实施例及实施例中的特征可以相互组合。
请参阅图1～图7，本发明提供一种基于GIS和射线跟踪的山地智慧城市网络规划系统(即智感孪生CIST系统)，包括三维GIS地理信息模块、射线跟踪仿真模块以及GIS与射线追踪集成接口；所述GIS与射线追踪集成接口包括三维地图转换接口、初始化全局数据接口和全局数据仿真接口等多个接口。
三维GIS地理信息模块用于准确地模拟太阳高度角、阴影和反射地形地貌因素对网络建设分析地形和地貌对网络规划的影响，即在三维空间中进行精确的光的影响，从而帮助规划者确定最佳的网络布局和建设方案。
射线跟踪仿真模块是根据三维GIS地理信息模块获取信息，并计算出每个区域的光照强度和反射情况，实现三维实景基站网络覆盖效果的可视化与具体路损数据输出，从而预估建设光缆和基站的成本。
GIS与射线追踪集成接口通过三维地图转换接口将tiff格式地图数据转换为planet格式；通过初始化全局数据接口从三维GIS地理信息模块调用材料库路径、建筑高度文件路径、地物类型文件路径、地物索引文件路径、仿真点位及移动散射体文件路径、发射机以及接收机的天线文件路径，并定义传播机制，完成仿真计算前的全局初始化；通过全局数据仿真接口调用射线跟踪仿真模块的传播机制与仿真计算函数完成全局数据加载之后的仿真计算。
射线跟踪仿真模块的设计方法具体包括：
1)射线跟踪基础理论
射线跟踪技术作为确定性信道建模方法的主要代表，是基于几何光学(Geometrical Optics,GO)理论和一致性绕射理论(Uniform Theory of Diffraction,UTD)的电磁场环境预测法。将两者结合能够在已知指定环境信息的情景下，对信号的所有传播路径做出精准预测。舍弃不满足现实传播要求的射线后，预测出所有可能的传播路径，通过电磁计算求出接收点的场强。然后对该环境的其他位置分别分析，即可得到整个环境的信道信息，射线跟踪技术的具体实现流程图射线跟踪实现流程如图2所示。
几何光学理论：
当频率不断提高(波长不断减小)，尤其在毫米波频段的条件下，即波长远小于环境内散射体的尺寸的时候，在传播过程中近似于光的传播，就可以使用GO理论进行几何光学近似。GO理论是一种计算电场强度的近似方式，能够对合乎要求的信号传播路径和过程进行预测。但是要注意的是，GO理论只考虑了直射、反射以及透射这三种传播机制，而对绕射的传播无法进行准确计算。GO遵守费马、直射、反射、折射这四大光学定理。不难看出，除了绕射传播不在GO理论的计算范围之内，GO能够计算预测直射、反射以及透射路径，还能够为之后其他传播机制下传输损耗的计算需求提供指导。
一致性绕射理论：
绕射其实就是电磁波在传播过程中碰到散射体时，在散射体的阴影区内依旧能够观测到电波的一种电波传播机制，遮挡物下的阴影区域如图3所示。
在使用GO理论计算电磁场时，散射体阴影区内的电场视为零。但实际上存在绕射，阴影区内的电场并非等于零。因此，绕射身为一类主要的传播机制，不管是在哪种环境下进行电场计算时，都需要考虑是否存在遮挡效应。尤其是在信道建模使用射线跟踪技术时，更要考虑绕射对预测准确度的影响。
2)射线跟踪仿真支撑算法
射线跟踪技术通过将发射信号转换为光学中的射线来描述无线信道中基站移动台之间的传播路径，进而获得计算电场强度所需要的多径参数信息。射线跟踪技术根据追踪射线的方向不同可以分为两类：基于正向算法的发射-反弹射线法(Shooting andBouncing Ray,SBR)和基于反向算法的镜像法(Imaging Method,IM)。
正向算法：
正向算法的核心思想是，设置发射天线作为源点来发射射线，并对所有的射线进行追踪，同时记录射线在该环境中的传播路径，再根据所需模型精度来设置合适的阈值，从而判断是否与散射体相交或到达接收端，正向算法示意图如图4所示。
使用正向算法时需要注意以下几个方面：第一，需要确保源点发射的射线能够包含所有可能路径的方向。第二，在追踪过程中需要判定射线是否与环境中的散射体相交，确定并记录相交顺序。第三，需要判断该条射线能否到达接收端，即该条射线是否被接收端接收。然而，由于该方法必须对发射的所有射线进行遍历追踪，因此计算时间和工作量将随着预测反射次数的增多呈几何倍数增加。
反向算法：
基于反向追踪的镜像法以接收端为起点，利用镜像原理将到达接收点的射线倒推回发射端，从而确定射线传播的路径。传播场景中存在多个散射体时，只需要反复计算镜像点、连接镜像点与收发端的这一流程，就能够计算出全部的传播路径，基于反向算法的射线跟踪示意图如图5所示。
因为反向算法需要先判定射线是否从发射天线抵达接收天线，所以每条射线势必是在传播中真实存在的，不必像发射-反弹射线法去遍历每一条射线，这能够极大地降低计算工作量。镜像法更适合用于已知收发天线位置的环境下，预测信号的传播路径。但反向算法不适用于复杂的室内环境，因为复杂室内散射体多，会造成镜像点多，从而使计算量随之增加。
3)射线跟踪基于发射-反弹射线法的信道建模
发射-反弹射线法需要从源向任何可以预期从源传播的方向发射一组测试射线。每一束射线都被期望能够捕捉到来自发射天线的某种固体辐射角的行为。然后，这些测试射线在场景中被追踪，在大多数情况下，建模为电均匀材料之间的界面的三角形网格。在后处理步骤中，记录射线与场景中物体的交点，计算给定发射天线在某一观测点的电场。从功率衰减的角度来看，射线通常被视为球面波；而从物质相互作用的角度来看，射线通常被视为平面波，它们的大小随着半径衰减，而与平面相互作用。射线跟踪过程如图6所示。
接收天线最终接收的信号是由每条射线的复电场做相干叠加得到的，最终的接收功率是所有射线功率的叠加。因此，在基于射线跟踪的信道建模中，信道冲激响应由多径分量合成，如下式所示：
其中，Pl是第l条路径的接收功率，tl表示第l条路径的到达时间，Np为总路径数，为第l条路径的相对相位，射线跟踪的路径损耗由天线的发射功率、增益和每条路径的功率总和决定，计算公式如下：
接收端的电场强度决定了每条路径的接收功率，到达接收端的全部路径的功率总和为最后的接收功率。由此，可计算各个测量点在射线跟踪仿真时对应的接收功率，则Pl可以表示为：
式中，λ为波长，η0是自由空间的阻抗，一般取值为377Ω，Eθ,1表示第l条射线被接收端接收时在垂直方向的电场强度，同理，是水平方向的电场强度，θl和/>分别为该射线的到达角。
本发明的射线跟踪仅考虑LOS场景，K因子表示LOS场景下直射径与其他多径分量的比值，表达式为：
式中，P表示多径分量接收功率的总和，PLOS为直射径的功率。信号从天线发射并在所有方向上转换为射线，然后射线将在自由空间中传输，最后到达接收天线。因此需要计算各条射线的到达角。射线到达接收点的到达角，单位方向向量可表示为：
a＝sin(θ)cos(φ)x+sin(θ)sin(φ)y+cos(θ)z
其中，θ、φ表示该射线的到达角，x、y、z分别表示给定方向上的长度。
4)射线跟踪仿真建模模型
射线跟踪仿真算法主要采用基于镜像法的射线跟踪技术，并结合了粗糙表面的漫散射传播模型，算法设计主要采用MTALAB软件。
如图7所示，基于镜像法的射线跟踪算法设计主要包括6大部分，分别为：
①场景模块，该模块主要完成仿真环境建模。
②材质特性模块，该模块主要确定仿真环境的建筑材质特性参数，完成环境初始化搭建。
③天线模块，该模块主要内容包括确定收发天线的类型、位置、高度、增益以及发射功率，完成仿真环境天线初始化搭建。
④路径搜索模块，该模块主要内容包括直射、反射以及绕射的路径搜索流程及具体的数学方法介绍，完成射线跟踪过程。
⑤漫散射模块，该模块主要内容包括确定漫散射传播模型和有效漫散射区域计算，完成漫散射与射线跟踪算法的结合，提升算法的准确性。
⑥合场强模块，该模块主要是计算多径信号到达接收端的合场强，完成算法结果输出。
5)高性能射线跟踪仿真模组框架。
6)本发明系统的总体仿真流程，具体步骤为：
(1)导入基站、天线、材料以及建筑物场景信息
最终可以得到所需要的文件是否都导入成功。
(2)配置仿真参数
根据文件设定仿真传播机制：直射、菲涅尔反射、Deygout绕射、透射、地物损耗和自地物损耗；根据实际区域设定适应程序的仿真区域等仿真所必须的参数。
(3)场景预处理
根据导入的材料和建筑物等的信息构建基本的几何结构，三角形的包围盒以及对应的材质信息等等；并根据这些几何信息构建加速结构(均匀网格加速结构)以减小射线与场景的相交检测次数。
(4)开始仿真
首先根据建筑文件中是否含有楼宇Vector判断仿真场景的类型(山区或城镇)，对于城镇场景，判断是否采用自适应算法，如果采用了自适应算法，程序会将城镇场景划分为多个子场景，对子场景求统计数据并根据统计结果决定子场景的传播机制；如果没有打开自适应开关，那就根据用户预设的传播机制进行仿真。
(5)判断接收机类型
对于室内接收机和室外接收机有不同的多径计算方法。对于室外接收机，根据直射、O2O透射、菲涅尔反射、Degyout绕射等传播机制以及地物损耗和自地物损耗等计算路损；
(6)室内接收机
分为两部分进行计算，第一部分是室外发射机到室内接收机之间的直射路径与室内接收机所在楼宇表面的相交点(之后就称它为边界点)到发射机之间的虚拟直射路径，它同室外一样采用直射、O2O透射、菲涅尔反射、Degyout绕射等传播机制以及地物损耗和自地物损耗等计算路损；第二部分是边界点与接收机之间的路径，它需要根据O2I室外到室内透射机制计算路损，两者的路损总和就是室外发射机到室内接收机的路损；以下是城镇场景下，处于室内和室外接收机的接收功率计算公式以及对应参数模型。
室外接收功率计算公式表达为：
PO2O(i)＝Gsys+20log10H(f)-LDiff-Lc-Lsc(1)
其中，G为涵盖发射功率、线损等影响的系统增益，H(f)＝∑ai-是直射、反射、O2O透射叠加的频率响应，ai为第i条径的幅值(考虑天线方向增益)为相位，为Deygout绕射损耗，为传播过程经过的地物累积损耗，为当前接收机位置所处的地物类型自身的损耗。
室外到室内接收功率计算公式：
PO2I(i)＝PO2O(j)-LIN(i)
其中，LIN为室外到室内的穿透损耗，由外墙穿损(LO2I)、楼宇内部每米水平损耗(L02I_hor)和每米垂直损耗(LO2I_ver)共同决定：
LIN(i)＝LO2I+Δdhor*LO2I_hor+Δdver*LO2I_ver
如各个模型参数及其物理意义如表1所示。
表1各个模型参数及其物理意义
(7)场景判断
当判断为为山区场景时，会对接收机到发射机之间的直接进行直射、Deygout绕射、自地物损耗和地物损耗的路损计算。
(8)文件输出
根据传播模型计算路径损耗并输出.loss文件
(9)文件合并
合并路损文件到Data文件中。
7)本发明系统具有校正流程，具体包括以下步骤：
①根据接口输入的文件路径解析路径名并初始化传播机制，从接口输入的文件包括：地图海拔高度、地图建筑物高度、地图地物信息、天线方向图、基站工参数据、路损数据和材料参数等数据。
②导入地图数据并处理路测数据和基站信息，运行每个基站的路测数据获取RSRP值并求出最大和最小的测量RSRP值。
③随机抽取nmax个不重复样本参与校正。
④准备材料参数并存储校正前的数据，用于识别被校正的参数。
⑤为每个CPU准备一套初始校正材料以materialProcess为前缀。
⑥进行几何计算并运行Cost Function初始化误差。
⑦进行校正，更新RT参数并输出报告。
8)并行计算流程，具体包括以下步骤：
①使用CQUPT_Set_Pathloss_Path函数来指定所使用的路损文件路径。通过这个函数确保仿真计算使用正确的路损文件。
另外，使用CQUPT_Prepare_Parallel函数一次性生成仿真计算所需的.cell和.BSmerge无需手动创建这些文件，由函数自动生成。同时，同时使用CQUPT_Set_Thread函数来指定并发计算的线程数。这样可以提高仿真计算的速度和效率。总的来说，通过以上几个函数利用多线程技术提高了计算速度。
②对每个线程进行监控，当所有的线程完成后调用BS_Combine合并路损文件生成Data文件。
最后说明的是，以上实施例仅用以说明本发明的技术方案而非限制，尽管参照较佳实施例对本发明进行了详细说明，本领域的普通技术人员应当理解，可以对本发明的技术方案进行修改或者等同替换，而不脱离本技术方案的宗旨和范围，其均应涵盖在本发明的权利要求范围当中。
Claims (6)
1.一种基于GIS和射线跟踪的山地智慧城市网络规划系统，其特征在于，该系统包括三维GIS地理信息模块、射线跟踪仿真模块以及GIS与射线追踪集成接口；所述GIS与射线追踪集成接口包括三维地图转换接口、初始化全局数据接口和全局数据仿真接口；
所述三维GIS地理信息模块用于准确地模拟太阳高度角、阴影和反射地形地貌因素对网络建设分析地形和地貌对网络规划的影响，即在三维空间中进行精确的光的影响，从而帮助规划者确定网络布局和建设方案；
所述射线跟踪仿真模块是根据三维GIS地理信息模块获取信息，并计算出每个区域的光照强度和反射情况，实现三维实景基站网络覆盖效果的可视化与具体路损数据输出，从而预估建设光缆和基站的成本；
所述GIS与射线追踪集成接口通过三维地图转换接口将tiff格式地图数据转换为planet格式；通过初始化全局数据接口从三维GIS地理信息模块调用材料库路径、建筑高度文件路径、地物类型文件路径、地物索引文件路径、仿真点位及移动散射体文件路径、发射机以及接收机的天线文件路径，并定义传播机制，完成仿真计算前的全局初始化；通过全局数据仿真接口调用射线跟踪仿真模块的传播机制与仿真计算函数完成全局数据加载之后的仿真计算。
2.根据权利要求1所述的山地智慧城市网络规划系统，其特征在于，所述射线跟踪仿真模块中的分布式计算技术采用的是射线跟踪仿真支撑算法，根据追踪射线的方向不同分为两类：基于正向算法的发射-反弹射线法和基于反向算法的镜像法。
3.根据权利要求2所述的山地智慧城市网络规划系统，其特征在于，所述基于正向算法的发射-反弹射线法的信道建模方法为：从源向任何能够预期从源传播的方向发射一组测试射线，每一束射线都被期望能够捕捉到来自发射天线的某种固体辐射角的行为；然后，这些测试射线在场景中被追踪，建模为电均匀材料之间的界面的三角形网格；在后处理步骤中，记录射线与场景中物体的交点，计算给定发射天线在某一观测点的电场；从功率衰减的角度来看，射线通常被视为球面波；而从物质相互作用的角度来看，射线通常被视为平面波，它们的大小随着半径衰减，而与平面相互作用。
4.根据权利要求2所述的山地智慧城市网络规划系统，其特征在于，所述基于反向算法的镜像法的具体步骤为：
1)搭建场景模块，完成仿真环境建模；
2)搭建材质特性模块，确定仿真环境的建筑材质特性参数，完成环境初始化搭建；
3)搭建天线模块，包括确定收发天线的类型、位置、高度、增益以及发射功率，完成仿真环境天线初始化搭建；
4)搭建路径搜索模块，包括直射、反射以及绕射的路径搜索流程及具体的数学方法介绍，完成射线跟踪过程；
5)搭建漫散射模块，包括确定漫散射传播模型和有效漫散射区域计算，完成漫散射与射线跟踪算法的结合；
6)搭建合场强模块，计算多径信号到达接收端的合场强，完成算法结果输出。
5.根据权利要求1～4中任意一项所述的山地智慧城市网络规划系统，其特征在于，该系统的构建方法具体为：
1)导入基站、天线、材料以及建筑物场景信息，最终得到所需要的文件是否都导入成功；
2)配置仿真参数；
根据文件设定仿真传播机制：直射、菲涅尔反射、Deygout绕射、透射、地物损耗和自地物损耗；根据实际区域设定仿真所必须的参数；
3)场景预处理；
根据导入的材料和建筑物构建基本的几何结构，三角形的包围盒以及对应的材质信息；并根据这些几何信息构建加速结构以减小射线与场景的相交检测次数；
4)开始仿真；
首先根据建筑文件中是否含有楼宇Vector判断仿真场景的类型，对于城镇场景，判断是否采用自适应算法，如果采用了自适应算法，程序会将城镇场景划分为多个子场景，对子场景求统计数据并根据统计结果决定子场景的传播机制；如果没有打开自适应开关，则根据用户预设的传播机制进行仿真；
5)判断接收机类型；
对于室内接收机和室外接收机有不同的多径计算方法；对于室外接收机，根据直射、O2O透射、菲涅尔反射、Degyout绕射以及地物损耗和自地物损耗计算路损；
6)室内接收机；
室内接收机分为两部分进行计算，第一部分是室外发射机到室内接收机之间的直射路径与室内接收机所在楼宇表面的相交点即边界点到发射机之间的虚拟直射路径，它同室外一样采用直射、O2O透射、菲涅尔反射和Degyout绕射以及地物损耗和自地物损耗计算路损；第二部分是边界点与接收机之间的路径，它需要根据O2I室外到室内透射机制计算路损，两者的路损就是总和就是室外发射机到室内接收机的路损；
7)场景判断；
当判断为山区场景时，会对接收机到发射机之间的直接进行直射、Deygout绕射、自地物损耗和地物损耗的路损计算；
8)文件输出；
根据传播模型计算路径损耗并输出.loss文件；
9)文件合并；
合并路损文件到Data文件中。
6.根据权利要求5所述的山地智慧城市网络规划系统，其特征在于，该系统具有校正功能，具体包括：
1)根据接口输入的文件路径解析路径名并初始化传播机制，从接口输入的文件包括：地图海拔高度、地图建筑物高度、地图地物信息、天线方向图、基站工参数据、路损数据和材料参数；
2)导入地图数据并处理路测数据和基站信息，运行每个基站的路测数据获取RSRP值并求出最大和最小的测量RSRP值；
3)随机抽取nmax个不重复样本参与校正；
4)准备材料参数并存储校正前的数据，用于识别被校正的参数；
5)为每个CPU准备一套初始校正材料以materialProcess为前缀；
6)进行几何计算并运行Cost Function初始化误差；
7)进行校正，更新RT参数并输出报告。
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