通讯编程

开发平台：
Visual C++

propagation.tex：源码内容
							
%----------------------------------------------------------------------------
chapter{Radio Propagation Models}
label{chap:propagation}
This chapter describes the radio propagation models implemented in ns.
These models are used to predict the received signal power of
each packet. At the physical layer of each wireless node, there is a receiving
threshold. When a packet is received, if its signal power is below the receiving
threshold, it is marked as error and dropped by the MAC layer.
Up to now there are three propagation models in ns, which are the free
space modelfootnote{Based on the code contributed to ns~from the CMU Monarch
project.}, two-ray ground reflection modelfootnote{Contributed to ns~from the
CMU Monarch project.} and the shadowing modelfootnote{Implemented in ns~by
Wei Ye at USC/ISI}. Their implementation can be found in nsf{propagation.{cc,h}},
nsf{tworayground.{cc,h}} and nsf{shadowing.{cc,h}}. This documentation
reflects the APIs in ns-2.1b7.
%----------------------------------------------------------------------------
section{Free space model}
label{sec:freespace}
The free space propagation model assumes the ideal propagation condition
that there is only one clear line-of-sight path between the transmitter and
receiver. H. T. Friis presented the following equation to
calculate the received signal power in free space at distance $d$ from the
transmitter cite{Friis46}.
begin{equation}
  P_r (d) = frac{P_t G_t G_r lambda^2}{(4pi)^2 d^2 L}
  label{eqn:freespace}
end{equation}
where $P_t$ is the transmitted signal power. $G_t$ and $G_r$ are the antenna
gains of the transmitter and the receiver respectively. $L (Lge1)$ is the
system loss, and $lambda$ is the wavelength. It is common to select
$G_t = G_r = 1$ and $L = 1$ in ns~ simulations.
The free space model basically represents the communication range as a circle
around the transmitter. If a receiver is within the circle, it receives all
packets. Otherwise, it loses all packets
The OTcl interface for utilizing a propagation model is the code{node-config}
command. One way to use it here is
begin{program}
$ns_ node-config -propType Propagation/FreeSpace
end{program}
Another way is
begin{program}
set prop [new Propagation/FreeSpace]
$ns_ node-config -propInstance $prop
end{program}
%----------------------------------------------------------------------------
section{Two-ray ground reflection model}
label{sec:tworay}
A single line-of-sight path between two mobile nodes is seldom the only means
of propation. The two-ray ground reflection model considers both the direct
path and a ground reflection path. It is shown cite{Rappaport96} that this
model gives more accurate prediction at a long distance than the free space
model. The received power at distance $d$ is predicted by
begin{equation}
  P_r (d) = frac{P_t G_t G_r {h_t}^2 {h_r}^2}{d^4 L}
  label{eqn:tworay}
end{equation}
where $h_t$ and $h_r$ are the heights of the transmit and receive antennas
respectively. Note that the original equation in cite{Rappaport96} assumes
$L = 1$. To be consistent with the free space model, $L$ is added here.
The above equation shows a faster power loss than Eqn. (ref{eqn:freespace})
as distance increases. However, The two-ray model does not give a good result
for a short distance due to the oscillation caused by the constructive and
destructive combination of the two rays. Instead, the free space model is
still used when $d$ is small.
Therefore, a cross-over distance $d_c$ is calculated in this model. When
$d < d_c$, Eqn. (ref{eqn:freespace}) is used. When $d > d_c$, Eqn.
(ref{eqn:tworay}) is used. At the cross-over distance, Eqns. (ref{eqn:freespace})
and (ref{eqn:tworay}) give the same result. So $d_c$ can be calculated as
begin{equation}
%  d_c = frac{4pi h_t h_r}{lambda}
  d_c = left( 4pi h_t h_r right) / lambda
  label{eqn:crossover}
end{equation}
Similarly, the OTcl interface for utilizing the two-ray ground reflection model
is as follows.
begin{program}
$ns_ node-config -propType Propagation/TwoRayGround
end{program}
Alternatively, the user can use
begin{program}
set prop [new Propagation/TwoRayGround]
$ns_ node-config -propInstance $prop
end{program}
%----------------------------------------------------------------------------
section{Shadowing model}
label{sec:shadowing}
subsection{Backgroud}
The free space model and the two-ray model predict the received power
as a deterministic function of distance. They both represent the communication
range as an ideal circle. In reality, the received power at certain distance
is a random variable due to multipath propagation effects, which is also
known as fading effects. In fact, the above two models predicts the mean
received power at distance $d$. A more general and widely-used model is
called the shadowing model~cite{Rappaport96}.
The shadowing model consists of two parts. The first one is known as path
loss model, which also predicts the mean received power at distance $d$,
denoted by $overline{P_r(d)}$. It uses a close-in distance $d_0$ as
a reference. $overline{P_r(d)}$ is computed relative to $P_r(d_0)$
as follows.
begin{equation}
  frac{P_r(d_0)}{overline{P_r(d)}} = {left( frac{d}{d_0} right)}^beta
  label{eqn:pathloss}
end{equation}
$beta$ is called the path loss exponent, and is usually empirically
determined by field measurement. From Eqn. (ref{eqn:freespace}) we
know that $beta = 2$ for free space propagation. Table~ref{tab:pathlossexp}
gives some typical values of $beta$.
Larger values correspond to more obstructions and hence faster
decrease in average received power as distance becomes larger. $P_r(d_0)$
can be computed from Eqn. (ref{eqn:freespace}).
begin{table}
begin{center}
  centering small
  begin{tabular}{|l|l|c|}
  hline multicolumn{2}{|c|}{bf{Environment}} & $beta$ \
  hline Outdoor & Free space & 2 \
  cline{2 - 3}  & Shadowed urban area & 2.7 to 5 \
  hline In building & Line-of-sight & 1.6 to 1.8 \
  cline{2 - 3}  & Obstructed & 4 to 6 \ hline
  end{tabular}
  caption{Some typical values of path loss exponent $beta$}
  label{tab:pathlossexp}
end{center}
end{table}
begin{table}
begin{center}
  centering small
  begin{tabular}{|l|c|}
  hline bf{Environment} & $sigma_{dB}$ (dB) \
  hline Outdoor & 4 to 12 \
  hline Office, hard partition & 7 \
  hline Office, soft partition & 9.6 \
  hline Factory, line-of-sight & 3 to 6 \
  hline Factory, obstructed & 6.8 \ hline
  end{tabular}
  caption{Some typical values of shadowing deviation $sigma_{dB}$}
  label{tab:stddb}
end{center}
end{table}
The path loss is usually measured in dB. So from Eqn. (ref{eqn:pathloss})
we have
begin{equation}
  {left[ frac{overline{P_r(d)}}{P_r(d_0)} right]}_{dB} =
    -10 beta log left( frac{d}{d_0} right)
  label{eqn:pathlossdb}
end{equation}
The second part of the shadowing model reflects the variation of the
received power at certain distance. It is a log-normal random variable,
that is, it is of Gaussian distribution if measured in dB. The overall
shadowing model is represented by
begin{equation}
{left[ frac{P_r(d)}{P_r(d_0)} right]}_{dB} =
    -10 beta log left( frac{d}{d_0} right) + X_{dB}
  label{eqn:shadowing}
end{equation}
where $X_{dB}$ is a Gaussian random variable with zero mean and
standard deviation $sigma_{dB}$. $sigma_{dB}$ is called the
shadowing deviation, and is also obtained by measurement. Table
~ref{tab:stddb} shows some typical values of $sigma_{dB}$. Eqn.
(ref{eqn:shadowing}) is also known as a log-normal shadowing model.
The shadowing model extends the ideal circle model to a richer
statistic model: nodes can only probabilistically communicate when
near the edge of the communication range.
subsection{Using shadowing model}
Before using the model, the user should select the values of the path
loss exponent $beta$ and the shadowing deviation $sigma_{dB}$
according to the simulated environment.
The OTcl interface is still the code{node-config} command. One way to
use it is as follows, and the values for these parameters are just examples.
begin{program}
# first set values of shadowing model
Propagation/Shadowing set pathlossExp_ 2.0  ;# path loss exponent
Propagation/Shadowing set std_db_ 4.0       ;# shadowing deviation (dB)
Propagation/Shadowing set dist0_ 1.0        ;# reference distance (m)
Propagation/Shadowing set seed_ 0           ;# seed for RNG
$ns_ node-config -propType Propagation/Shadowing
end{program}
The shadowing model creates a random number generator (RNG) object. The RNG has
three types of seeds: raw seed, pre-defined seed (a set of known good seeds)
and the huristic seed (details in Section~ref{sec:random}). The
above API only uses the pre-defined seed. If a user want different seeding
method, the following API can be used.
begin{program}
set prop [new Propagation/Shadowing]
$prop set pathlossExp_ 2.0
$prop set std_db_ 4.0
$prop set dist0_ 1.0
$prop seed <seed-type> 0              ;# user can specify seeding method
$ns_ node-config -propInstance $prop
end{program}
The code{<seed-type>} above can be code{raw}, code{predef} or code{heuristic}.
%--------------------------------------------------------------------------------
section{Communication range}
label{sec:commrange}
In some applications, a user may want to specify the communication range of
wireless nodes. This can be done by set an appropriate value of the receiving
threshold in the network interface, ie,
begin{program}
Phy/WirelessPhy set RXThresh_ <value>
end{program}
A separate C program is provided at nsf{indep-utils/propagation/threshold.cc}
to compute the receiving threshold. It can be used for all the
propagation models discussed in this chapter. Assume you have compiled it and get
the excutable named as code{threshold}. You can use it to compute the threshold
as follows
begin{program}
threshold -m <propagation-model> [other-options] distance
end{program}
where code{<propagation-model>} is either code{FreeSpace}, code{TwoRayGround}
or code{Shadowing}, and the code{distance} is the communication range in meter.
code{[other-options]} are used to specify parameters other than their
default values. For the shadowing model there is a necessary parameter,
code{-r <receive-rate>}, which specifies the rate of correct reception at the
code{distance}. Because the communication range in the shadowing model is not
an ideal circle, an inverse Q-function cite{Rappaport96} is used to calculate the
receiving threshold. For example, if you want 95% of packets can be correctly
received at the distance of 50m, you can compute the threshold by
begin{program}
threshold -m Shadowing -r 0.95 50
end{program}
Other available values of code{[other-options]} are shown below
begin{program}
-pl <path-loss-exponent> -std <shadowing-deviation> -Pt <transmit-power>
-fr <frequency> -Gt <transmit-antenna-gain> -Gr <receive-antenna-gain>
-L <system-loss> -ht <transmit-antenna-height> -hr <receive-antenna-height>
-d0 <reference-distance>
end{program}
%-------------------------------------------------------------------------------
section{Commands at a glance}
label{sec:propcommand}
Following is a list of commands for propagation models.
begin{flushleft}
code{$ns_ node-config -propType <propagation-model>}\
This command selects code{<propagation-model>} in the simulation. the
code{<propagation model>} can be code{Propagation/FreeSpace},
code{Propagation/TwoRayGround} or code{Propagation/Shadowing}
code{$ns_ node-config -propInstance $prop}\
This command is another way to utilize a propagation model. code{$prop} is
an instance of the code{<propagation-model>}.
code{$sprop_ seed <seed-type> <value>}\
This command seeds the RNG. code{$sprop_} is an instance of the shadowing model.
code{threshold -m <propagation-model> [other-options] distance}\
This is a separate program at nsf{indep-utils/propagation/threshold.cc}, which
is used to compute the receiving threshold for a specified communication range.
end{flushleft}
endinput
%------------------------------------------------------------------------------

						