非视距无线链路雨致信号特征及影响模型研究

Precipitation measurement of using microwave link is the new method of precipitation measurement proposed in recent years. It has a unique advantage of high spatial and temporal resolution. The project studies the forward model of precipitation measurement in non line of sight radio link. Unlike the precipitation measurement by line of sight microwave link, it has the advantages of wide network coverage, high temporal resolution, and signal not easy to break, antenna not easy to wet. This project focuses on the precipitation measurement by NLOS link, in which extraction of rain induced signal feature and the LOS rain attenuation model not suitable for the NLOS link are two key issues. We use dynamic vector analysis method; present the rain induced signal recognition algorithm based on amplitude and phase characteristics under the fast fading and multiple factors. We also consider the factors with environmental characteristics, multipath signal synthesis, and reflection coefficient; initially establish a comprehensive rain induced attenuation model of NLOS link under the ideal suburban scene. The project put forward the thoughts of developing precipitation measurement by NLOS wireless link. Its research helps to accurately describe the forward model of precipitation measurement by NLOS wireless link. It also helps to make full use of the existing wide distributed wireless network, develop a new precipitation measurement method to further improve the time and spatial resolution of area precipitation measurement.

利用微波链路测量降水是近年来提出的降水测量的最新方法，具有高时空分辨率的独特优势。本项目针对该降水测量方法，研究非视距无线链路测量降水的正演模型。与视距微波链路测量降水不同，非视距链路测量降水具有网络覆盖广、时间分辨率高、信号不易中断、天线不易沾湿等优势。本项目围绕非视距链路测量降水中，雨致信号特征难以识别提取和视距雨衰影响模型不适合非视距链路两个关键问题，采用动态矢量分析法，研究提出快衰落、多因素条件下基于幅度特征和相位特征的雨致信号识别算法；结合环境特点、多径信号合成、反射系数等因素，初步建立理想市郊场景下非视距链路雨致信号影响的综合衰减模型。项目提出了发展非视距无线链路测量降水的思想，研究成果有助于准确描述非视距无线链路测量降水的正演模型，为充分利用现有广泛分布的无线网络，发展非视距无线链路测量降水新方法，进一步提高区域降水测量的时空分辨率和覆盖范围，改善区域降水测量效果奠定基础。

利用广泛分布的移动通信链路测量降水是一种新型降水测量方法，具有高时空分辨率的独特优势。项目主要研究了2GHz频段电磁波在非视距场景下由降雨导致的综合衰减与降雨量之间的关系问题，这对于能否利用该频段的通信链路进行降水反演至关重要。项目进行了大量前所未有的实验，取得了一手数据资料。研究发现，在一条100米左右的非视距多径链路上，雨致信号衰减受降雨影响明显，降雨量在6-240mm时，对应的信号衰减为1-3dB左右，并且雨致信号衰减与降雨量之间有良好的相关关系。研究提出了斜率相关系数的概念，发现当降雨量大于6mm时，降雨量与接收电平的3分钟斜率相关系数的吻合度可达80%以上，可以把3分钟斜率相关系数用作降水起始时刻判别的特征参数。此外，项目研究了线性和非线性回归分析方法，运用2016年7月5日的降雨量数据和接收电平数据初步拟合了基于高斯函数的雨致综合衰减模型并进行优化，运用2016年6月8号至7月21号的所测数据进行了降雨量评估值和实测值的相关系数检验。研究表明，15组数据中，相关系数大于0.9的有40%，大于0.5的有86.7%，总体该模型的拟合效果不错。