由于射线模型有可能重现多径传播的过程，其可能应用的范围几乎是无限的。当然可以由射线模型实现功率覆盖范围的预测。但是，简单的经验-统计模型，如Hata-like模型、室内多层模型等在大多数情况下可以提供一个几乎非常准确的层次，其计算时间也比较少。因此，如果有较强的洞察力的话，射线模型在多径传播中是值得使用的。这是衰落的统计评估、宽带评估、多层面（空间、时间、频率、多普勒频率）信道的特性，以及任何涉及这些方面其他的问题。参考文献［Bert02］和［ChBe01］把VPL射线跟踪模型用于表征无线电信道。先进的系统设计需要信道统计数据，但测量费用昂贵。此外，在一个环境中进行的测量，可能无法适用于不同的环境。射线模型是测量的相对廉价的替代品，它拥有在很短的时间内进行大量数据的模拟这一优势。参考文献［Bert02］显示了它是如何基于蒙特卡罗方法运行对RT输出的大量数据，得出可能的信道统计。特别是，获得了DS、AS、Rake接收机指数生命统计及其他统计资料和报告，如环境因素、建筑物高度统计等。

在参考文献［TLVD01］中通过RT模拟获得衰落统计。特别是，从一个单点多径信息开始，有可能估计在这一点区域的信号统计，因此一个具有有效具体地点的信道模型可能是可行的。使用射线跟踪技术，一个接收机的多普勒功率谱密度S（f）可以由到达方向和每个路径的强度计算出来，其中我们假设接收机在一个给定的方向以给定的速率前进。此外，利用每个波的相位ϕ_k，可以推导出复函数R（f），其中R（f）2=S（f），接收信号的时域复包络可通过对R（f）进行简单的傅里叶反变换取得。这个过程显然快于大量地点接收信号仿真（本书中记为方法1）速度。最后，一旦得到接收信号的时域复包络，考虑时间和空间是与速度明显相关的［见式（4.3）］，衰落的空间分布也就得到了。一个点区的快速衰落统计在多普勒频率已知的情况下由对曲线适当的采样～r（l）取得

重要的是要注意，这里用作参数的移动速度是与实际大小不相关的，因此它可以作为一个差速考虑。衰落的空间分布只取决于功率密度是如何沿着多普勒频率分布的，而不是在最大多普勒频率上。

参考文献［TLVD01］对测量和RT模拟结果进行了较广泛的比较。测量行动的一部分是在坎塔布里亚大学通信工程系5楼进行的，那是一个非常复杂的环境。有3个RX轨迹，分别是T1、T2和T3。无论是从测量获得的数据还是以获取莱斯概率分布函数为目的的模拟结果，按最低标准方均根误差，都能最佳拟合曲线。图4.19显示了这3个轨迹的局部快衰落的莱斯因子K。图4.20给出了轨迹T1的归一化水平交叉率，这个情况能代表其他所有的情况。可以观察到无论是测量或模拟所取得的成果，都与理论值密切近似，这是因为这个传播环境接近同性散射的情况。

另一种方法，可用于计算局部衰落统计（包括预期平均水平），此方法载于参考文献［NaCB04］。在网络规划方面，此方法对估计局部预期平均水平是有益的。由于多径衰落（通常称为瑞利衰落），它要把数百个点（10λ×10λ）大的块区用小波长（如λ/4）平分，以估计局部平均水平，这可能需要巨大的计算量。另一种估计预期的局部平均水平的方法，是通过人工调整墙面来包含所有可能的信号相位，它就是墙面缺陷模型。该模型是通过随机改变每面墙的位置来实施的，它使用的是在简单的室内环境下三维RT运行一定数目的均匀分布的随机变量。该随机变量的标准差可以随不同程度的墙体位移改变。选择均匀分布计算本地平均场强，它是把同等比重的所有相位进行平均。类似的方法可以用来研究墙体使用材料比例的缺陷，通过加入一个任意分布（均匀或高斯）的随机变量表示墙上的电磁属性值的不确定性。这个方法在估计信号强度的平均值上具有优势，相对于用高分辨率（λ/4）网格平均分块的方法，它能降低电脑的运行次数。在几个环境下测试墙上的缺陷模型。例如，该模型应用于面积30m×30m任意室内环境，在中央的RX点（15m，15m）估计其信号电平。该过程描述如下。在每次计算机运行时，所有的墙壁同时随机地不相关移动，我们可以得到到达接收机所有的光线相量的总和。对于墙壁电磁特性（介电常数和电导率）占这些值的不确定性的比例，可选的附加随机变量有10％的标准偏差（任意选择）。计算机运行次数n的值被平均，以获取RX点的磁场强度的局部平均估计。比较估计水平与获得的接收机周围用λ/4均分的块值。所得到的平均场强值对不同计算机运行（对墙缺陷模型）和形成平均分块的不同点（空间取样方法）进行比较。结果总结见表4.3。点的平均分块结果满足空间抽样法，结果表明，与传统室内环境使用（10λ×10λ）或（20λ×20λ）平均较大块的做法相比，平均400点（5λ×5λ）似乎是最小化小信号变化的影响后达到一个稳定的平均值所需要的足够的室内环境。墙壁缺陷模型得到的场的平均水平在运行50～100次以后似乎已经取得达到了其最终值，因此其减少了87.5％

图4.19 莱斯因子K的测量和仿真图

图4.20 莱斯因子K的测量值和仿真值

的计算机运行次数。

表4.3 路径［RX1］～［RX9］的时延扩展，方位与传播延迟和方位的相关系数总结

图4.21 仿真环境俯视图(www.daowen.com)

参考文献［FuMa03］使用了一个完整的三维RT工具来研究典型的城市微单元在2GHz的宽频特性，如图4.21所示。该模型考虑了多反射、多衍射及两者的组合。在这里，最大反射阶数设为6，最大的衍射阶数设为2。仿真环境是719m×539m的卡尔斯鲁厄市和“BS”标志的基站（发射机的地方），基站位于12.5m高的建筑屋顶的一根13m高的杆子上。接收机（移动站—MT）有一个距地面1.7m的天线。发射和接收天线都是一个λ/2的偶极天线。在9个不同仿真路径下收集信道脉冲响应，分为3种不同的传播途径类:［RX1］～［RX4］为街道峡谷，［RX5］～［RX7］为十字路口，［RX8］～［RX9］为所有传播类。在不同路径类型下的多模式行为显示出其一致性，其报告在参考文献［LKTH02］中。表4.4总结了所有模拟路径的统计参数。比较场景一（街道峡谷）和场景二（十字路口），我们可以看到，十字路口的时间和角度扩散都比前者高。或许，在路口信号波不被街道指引影响，所以能量能在平面方向上传播更大的范围。比较时延扩展和角度扩展，可以看到高相关性。BS处比MT处的典型相关要高一些。所得参数可用于空间信道模型参数估计。

表4.4 路径［RX1］～［RX9］的时延扩展，方位与传播延迟和方位的相关系数总结

在参考文献［CoWS04］2.5维RT模型（见参考文献［RiWG97］）作为UMTS模拟方案的传输引擎。应用环境是巴黎中心密集市区。使用传统的Hata-like经验传播模型，如著名的COST-231-Hata模型来运行相同的UMTS仿真也已完成。对两个传播模型得到的场预测和系统仿真结果进行了对比和讨论。在图4.22中，例如，多基站电场强度覆盖显示和由Hata-like模型（见图4.22a）以及RT模型（见图4.22b）预测一致。很明显，虽然考虑到了天线的模式，经验模型还是无法重现城市布局对传播场的作用，而图4.22b则恰恰相反。当然，在系统性能评估中也存在巨大的差异。本文献指出用经验模型引擎对UMTS系统仿真会导致少于1％的拒绝率R_jR，

R_jR=（被拒绝的来电号码/来电总数）

而同样的模拟，用RT法会导致20％的拒绝率。

斯图加特大学和德国AWE协会一组研究人员已经用射线模型（见参考文献［WHZL02］，［ZBLL04］）研究了先进的本地化方法。特别是，参考文献［HoWW03］描述的射线跟踪模型被用来实现城市环境所谓的“数据库关联法”。场强预测的结果是在给定的服务环境下利用RT法确定每一个基站的查询表。通过评估MT和BS之间的路径损失测量，在表中查找相应的损失值，得到确定的移动终端的位置。为了显示在真实环境下可实现

图4.22 巴黎市中心的一部分的场预测

图4.23 穿过斯图加特城市中心的路由（黑色:真实的;灰色:估计的;描绘面积:2.5km×2km）

的性能，把GSM网络测量本地化。测量结果代表同时从4个基站接收信号的移动台。接收到的功率值对应的模式与数据库值相比较，以确定MT的位置。图4.23显示了测试方案所得到的结果。该定位技术初期的结果（即矩阵像素的判定决心和计算查找表项）高出常规方法的结果。但如果使用像三维射线追踪或其他类似的精确预测模型（像主导路径的方法，见4.3.7节），实现的定位精度更好。

射线模型对现有的移动无线电系统优化阶段有很大帮助。例如在参考文献［LBLC02］中，作者试图解释使用三维射线追踪工具（EPICS）会在400MHz的MPT1327中继系统形成一个覆盖面缺口的原因。一个环境完整的三维的表示（包括地形高度），被采用且研究是通过比较测量和RT模拟结果来进行的。这项研究证实，不好的覆盖来自于建筑物影响，并对这个问题可能的解决办法提出了建议。