Распространение радиоволн ВЧ/Рей-трейсинг: различия между версиями
Строка 145: | Строка 145: | ||
###<math>\zeta_{\theta} \leftarrow 0</math> | ###<math>\zeta_{\theta} \leftarrow 0</math> | ||
###Пока <math>\theta < \pi</math> | ###Пока <math>\theta < \pi</math> | ||
####<math>\varphi \leftarrow 0</math> | |||
####<math>\zeta_{\varphi} \leftarrow 0</math> | |||
####Пока <math>\varphi<2\pi</math> | |||
#####Если <math>i=0 \vee \zeta_{\theta} \bmod 2 \neq 0 \vee \zeta_{\varphi} \bmod 2 \neq 0</math> | |||
######<math>T</math>.Добавить<math>(s_j,~\theta,~\varphi)</math> | |||
#####<math>\varphi \leftarrow \varphi + \frac{\Delta_{\varphi} (s_j,~\theta,~\varphi)}{2^i}</math> | |||
#####<math>\zeta_{\varphi} \leftarrow \zeta_{\varphi}+1</math> | |||
####<math>\theta \leftarrow \theta + \frac{\Delta_{\theta} (s_j,~\theta)}{2^i}</math> | ####<math>\theta \leftarrow \theta + \frac{\Delta_{\theta} (s_j,~\theta)}{2^i}</math> | ||
####<math>\zeta_{\theta} \leftarrow \zeta_{\theta}+1</math> | ####<math>\zeta_{\theta} \leftarrow \zeta_{\theta}+1</math> |
Текущая версия на 07:50, 14 февраля 2018
Модель
Алгоритм
Идея последовательного приближения
Идея заключается в последовательном удвоении числа элементарных модельных экспериментов. Это продолжится до тех пор, пока результат текущего моделирования не приблизится к результату моделирования на предыдущей итерации:
, где
- - параметр моделирования, задаваемый пользователем.
Однако сравнение соседних итераций не дает достаточного условия на достижение заданной точности (основная причина этого - излучение по направлениям). Поэтому правильнее будет сравнивать итерации через одну, две и т.д.:
, где
- также будет задаваться пользователем.
- здесь - это параметр цикла, стоящего над циклами основной программы, .
При равномерном увеличении числа направлений излучения от первичного источника в два раза путем деления на 2 соответствующего шага по углу в процессе увеличения
, только каждое второе направление будет новым, т.е. не учитанным на предыдущих итерациях. Другая половина будет повторять эксперименты, уже выполненные ранее. Поэтому в цикл основной программы введено дополнительное условие для учета этих повторений.Шаги
по азимуту и по зениту источника являются функциями от направления либо постоянными.Угловой шаг дискретизации как функция ХН
Большинство современных вещательных систем используют панельные антенны с ограниченными углами раствора диаграммы направленности (ДН) в горизонтальной плоскости (до 120°) и очень малыми углами в вертикальной плоскости (до 20°). Соответственно, в таких системах происходит серьезное перераспределение излучаемой энергии в пространстве. Типичные коэффициенты усиления: 16-18 dBi. Поэтому одним из решений задачи оптимизации является использование динамического углового шага дискретизации
как функции от характеристики направленности источника.Изменение частоты дискретизации
происходит по следующему закону:, где
- - коэффициент девиации, где
- - максимальное и (для любого ) минимальное значение частоты дискретизации;
- - максимальное расстояние от источника до границ модели;
- - функция ХН;
- - угол места и азимутальный угол;
- - частота излучения;
- - длина излучаемой волны.
Тогда шаг дискретизации (угол) будет меняться по следующим образом:
Общее кол-во лучей определяется выражением:
С учетом, что максимум ДН находится в
, получим выражения:,
.
Инициализация геометрической модели
Перерасчет высот с учетом кривизны земли и рефракции радиоволн в тропосфере.
Входной параметр
пересчитывается в соответствии с формулой:, где
- - радиус Земли (км),
- - изменение коэффициента преломления с высотой.
- эквивалентный радиус Земли, где
- - расстояние до точки с высотой .
Основной цикл программы | Вариант 1
Предусловия
- геометрической моделью. - входное описание среды распространения моделируемого поля, заданное
- - номер итерации моделирования, .
Основное течение
- G.Множество первичных источников()
- Если то ВЫХОД
- .Антенна().Тип антенны().Амплитудно-частотная характеристика()
- Если
- Если
- Position .Антенна().Позиция()
- Ray Луч().Создать(Position, .Антенна().Мировая система координат(Вектор ))
- Distance
- G.Множество отражающих объектов()
- Ray.Пересечение(.Плоскость грани())
- Если .Принадлежность( )
- Distance' Расстояние(Position, )
- Если Distance'
- Distance Distance'
Distance
.Множество отражающих поверхностей()
- G.Множество контрольных точек()
- Если .Область регистрации луча Distance
- .Напряженность , Расстояние(Position, .Позиция()), G.Среда распространения() ) .Зарегистрировать(
- Если .Область регистрации луча Distance
- Если .Напряженность , Distance, G.Среда распространения()
- Angle Ray.Угол пересечения(.Плоскость грани())
- Вторичный источник при рейтрейсинге.Создать(.Напряженность , Distance, G.Среда распространения() Angle, )
- Переход на шаг 2
Свойства алгоритма
Сложность
Возможности распараллеливания
Основной цикл программы | Вариант 2
Геометрическая модель (рей-трейсинг 2). Наследует свойства Геометрической модели.
- Предикат завершения(). При возвращает истину, иначе возвращает значение функции SubApprox для результатов моделирования не предыдущем и на текущем этапах, а также для включаемого отклонения и допустимого процента точек .
Предусловия
- геометрической моделью. - входное описание среды распространения моделируемого поля, заданное
- - список частот, на которых необходимо провести моделирование.
- - критическое значение напряженности, на котором дальнейшая трассировка луча прекращается.
- - критерий разности между текущим и предыдущим результатом моделирования, при которой можно считать, что поле промоделированно точно.
Основное течение
- Pre_SCP G.Множество контрольных точек( //Копирование состояния до изменения. )
- Set_event Preprocessing( )
- Set_event
- Postprocessing(G.Множество контрольных точек() )
- SAcheck G.Множество контрольных точек(, Pre_SCP, ) ) SucApprox(
- Если SAcheck
- Переход на 1.2
- ВЫХОД
[Таблица событий] Preprocessing(Геометрическая модель, Номер итерации, Частота)
Функция создает таблицу событий, необходимых обработать. В качестве событий - испускаемые моделью лучи на данной частоте.
- Пустой односвязный список значений .
- Геометрическая модель.
- Номер итерации
- Частота
- G.Множество первичных источников()
- Если .Антенна().Тип антенны().Амплитудно-частотная характеристика( )
- Пока
- Пока
- Если
- .Добавить
- Если
- Если .Антенна().Тип антенны().Амплитудно-частотная характеристика( )
- Вернуть Массив( )
Если
, и , то есть углы распределены равномерно, таблица может быть реализована в виде массива значений , элементы которого могут заполняться параллельно, без синхронизации. Если же размер таблицы заранее не определен (общий случай), то таблица реализуется связанным списком, добавление элементов в который должно защищаться мьютексом на шаге 4.1.3.1.3.1.1, а алгоритм на заключительном шаге преобразует связанный список в массив с произвольным доступом. Второй путь при параллельном выполнении - создавать таблицы в локальной памяти потока, после выполнения которых - объединять таблицы в массив в основном потоке.Параллельная форма
Параллельное выполнение в общем случае возможно только цикла, перебирающего первичные источники (шаг 4), так как распределение углов заранее не определено.
Пусть
- число потоков, выполняющих функцию. Пусть - массив изначально пустых связанных списков троек , так, что - -тый список массива, .- Номер итерации
- Частота
- Создать массив.
- G.Множество первичных источников()
- индекс потока.
- Если .Антенна().Тип антенны().Амплитудно-частотная характеристика( )
- Пока
- Пока
- Если
- .Добавить
- Если
- Вернуть Массив
Trace
Функция трассирует луч через геометрическую модель и и фиксирует его прохождение вблизи контрольной точки.
- NaN
- G.Множество отражающих объектов()
- G.Множество плоскостей вывода результатов()
- Ray.Пересечение(.Плоскость())
- Если .Принадлежность( )
- Ray.Пробег( )
- Если
- .Ближайшая контрольная точка( )
- Ray, , G.Среда распространения()) .Зарегистрировать(
- Если NaN
Postprocessing
Функция "проявляет" поле в контрольных точках по накопленным значениям напряженности от всех пришедших лучей.
SucApprox
Функция сравнивает текущие результаты моделирования с результатами, полученными на предыдущем шаге. На выходе получаем флаг, по которому решаем, следует ли продолжать уточнять модель.
Свойства алгоритма
Сложность
Возможности распараллеливания
