Wireless Insite通信系统分析

Wireless InSite 的Communication Systems Analyzer 功能会运用ray-tracing 传播模型计算的结果来做后处理解以预测通信系统的性能指标，如SINR，吞吐量(Throughput),信道容量(capacity),误码率(BER)以及一些总汇性的结果，用户可以识别机站对个别接收点效能差异并且了解将系统视为一个整体时的涵盖范围。MIMO版的用户还可以从多种MIMO信道技术中做选择并且运用在发射/接收端，产生多个数据流来改善效能。

建立一个用于分析的通信系统

在Wireless InSite中，用户可以将一系列发射器(TX)以及接收机(RX)组成一个通信系统（Communication Systems），其中发射器代表基站，接收机可以代表一个区域，一个用户终端设备，特定地点或是路径，也可以将环境中的干扰考虑进去，这些干扰通常来自于在附近的其他信号源，这些信号源可能是不在用户定义的系统中的基站，但是由于接近，所以会对用户定义的系统的通信效能造成影响。

当用户建立了一个通信系统后，可以从三种分析方式中选择并作适当设置：

• 吞吐量以及信道容量(Throughput and Capacity)
• 比特误码率/误码率(Bit Error Rate, BER)
• 噪声及干扰分析(Noise and Interference Analysis)

MIMO版的用户还可以进一步的对MIMO相关的波束赋形以及天线分集等技术进行设置。

干扰与噪声分析

分析工作的第一步就是使用信道和噪声相关的信息来判定信号功率，干扰以及噪声本身，噪声功率密度(noise power density), 信号带宽，以及个别接收机(RX)的噪声系数等信息可以用来断定噪声功率，干扰则是由通信系统内的基站接收功率，以及存在于模型中但不在系统内的基站等其他可能干扰源来定义，Wireless Insite可以从这些输入来分析并得到每个接收点的总噪声，干扰功率，信噪比，以及信号与干扰加噪声比(SINR)等输出以及许多其他的信息，也会提供整体汇总类型的数据输出，比方说可以用于判别提供给每一个接收点最佳的SINR以及对应这个SINR的基站或发射器/发射点。

吞吐量

• Wireless InSite对3个不同的LTE带宽做吞吐量计算，从图中贯穿场景的路径(红线) 上的吞吐量变化可以看出讯号覆盖率变化甚至丢失的现象。

Wireless InSite 可以透过带宽以及SINR预测通信系统信道吞吐量以及信道容量(数据率最大理论值)，并支持多种不同的无限接入方式(通信协定):

• LTE
• WiMax
• 802.11n, ac
• 用户自定接入方式

用户自定的接入方式可以用来定义软件自带的三种接入方式以外的通信协定，或是特定的优化调制以及编码方式。

在选择或定义接入方式之后，用户可以从允许范围之内选择带宽和载体，接着Wireless Insite会基于通讯标准以及规格书来计算并提供通信系统中各信道的吞吐量，SINR等输出。

误码率/比特误码率

Wireless InSite有三种计算比特误码率/误码率的方法: 

• AWGN: 假设存在一个外加的高斯白噪声（Additive White Gaussian Noise，AWGN) 信道。
• Theoretical Fading:假设存在一个瑞利或瑞森衰落信道。
• Semi-Analytic: 透过分析该信道的( complex impulse response, CIR)来断定。

BER的计算和用户选定的调制方式，编码方式，以及字元大小高度相关，也和SINR以及带宽有关系，有一些接入方式会需要一些从CIR导出的信道特征信息。

•  4-QAM (左图)以及256-QAM (右图)的BER比较，可以看出256-QAM调制方式有较高的比特误码率。

MIMO波束赋形,空间复用，天线分集

Wireless Insite MIMO版的用户可以进一步的把各种通信系统中的MIMO基站或MIMO终端用户设备，对于配置了MIMO天线的基站，用户可以在下列选项中选择要运用的MIMO技术：

• Adaptive beamforming using MRT
• Precoding table (supports beamforming or diversity techniques)
• No beamforming/precoding
• Spatial multiplexing using singular value decomposition (SVD)

对于终端用户设备(UE), 可以选择的MIMO技术有：

• Selection combining (SC)
• Equal gain combining (EGC)
• Maximum ratio combining (MRC)
• Spatial multiplexing using singular value decomposition (SVD)

这些选项都运用基站和终端的MIMO天线之间每一个点对点链路的空间分集技术以及各端的特定技巧来改善通信效能，比如同时协调链路两端的SVD技术，其结果通常是透过波束赋形或分集来改善SINR或是透过空间复用提供多个平行的数据流，接着会对这些点对点的链路上的数据流进行吞吐量以及BER的计算来判定结果。