Текущая версия на 07:50, 14 февраля 2018

Модель

Графическая иллюстрация модели рейтрейсинга

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:

$\left | F_i-F_{i-1} \right |<\Delta$ , где

\Delta

- 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.:

$\left | F_i-F_{i-k} \right |<\Delta$ , где

k

также будет задаваться пользователем.

i

здесь - это параметр цикла, стоящего над циклами основной программы,

i=\overline{0:N}

.

При равномерном увеличении числа направлений излучения от первичного источника в два раза путем деления на 2 соответствующего шага по углу в процессе увеличения $i$ , 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 $\Delta_{\theta}\left(\theta\right)$ по азимуту и $\Delta_{\varphi}\left(\varphi\right)$ по зениту источника являются функциями от направления либо постоянными.

Угловой шаг дискретизации как функция ХН

Диаграмма направленности и испускаемые моделью лучи

Зависимость углового шага от азимутального угла

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 $\Delta_{\theta},~\Delta_{\varphi}$ как функции от характеристики направленности источника.

Изменение частоты дискретизации $\omega(\theta,\varphi, f)$ происходит по следующему закону:

$\omega(\theta,\varphi, f) = \omega_{min} + k F(\theta,\varphi, f)$ , где

k = \omega_{max} - \omega_{min}

- коэффициент девиации, где

\omega_{max} = \frac{1}{\arcsin\left(\frac{\lambda}{R_{max}}\right)}\approx\frac{R_{max}}{\lambda}

- максимальное и

\omega_{min} = \alpha\omega_{max}

(для любого

0 \leq \alpha \leq 1

) минимальное значение частоты дискретизации;

R_{max}

- максимальное расстояние от источника до границ модели;

F

- функция ХН;

\theta,~ \varphi

- угол места и азимутальный угол;

f

- частота излучения;

\lambda

- длина излучаемой волны.

Тогда шаг дискретизации (угол) будет меняться по следующим образом:

$\Delta_{\theta},~\Delta_{\varphi} = \frac {1} {\omega(\theta,\varphi)}$

Общее кол-во лучей определяется выражением:

$N_{total} = \frac {1} {2 \pi^2} \int \limits_0^{\pi} \int \limits_0^{2 \pi} \omega(\theta,\varphi)~d \theta d \varphi$

С учетом, что максимум ДН находится в $\theta=0,~\varphi=0$ , получим выражения:

$N_{\theta~total} = \frac {1} {\pi} \int \limits_0^{\pi} \omega(\theta,\varphi) \bigr|_{\varphi=0}~d \theta$ ,

$N_{\varphi~total}(\theta) = \frac {1} {2 \pi} \int \limits_0^{2 \pi} \omega(\theta,\varphi)~d \varphi$ .

Инициализация геометрической модели

Перерасчет высот с учетом кривизны земли и рефракции радиоволн в тропосфере.

Входной параметр $h$ пересчитывается в соответствии с формулой:

$h'(x,y) = h(x,y)-\frac{-2 R_{eq}+\sqrt{(2 R_{eq})^{2}+4 r^{2}}}{2} \approx h(x,y)-\frac{r^{2}}{2 R_{eq}}$ , где

R_{eq}=\frac{R_0}{1+R_0 \frac{dn}{dh}}

- эквивалентный радиус Земли, где

R_0=6371

- радиус Земли (км),

\frac{dn}{dh}=grad~n

- изменение коэффициента преломления с высотой.

r=\sqrt{x^{2}+y^{2}}

- расстояние до точки с высотой

h(x,y)

.

Основной цикл программы | Вариант 1

Предусловия

$G$ - входное описание среды распространения моделируемого поля, заданное геометрической моделью.
$i$ - номер итерации моделирования, $i\geq 0$ .

Основное течение

$S \leftarrow$ G.Множество первичных источников()
Если $S \colon ~\varnothing$ то ВЫХОД
1. $S \leftarrow S~ \backslash \left \{ s_j \right \}$
2. $s_j$ .Антенна().Тип антенны().Амплитудно-частотная характеристика()
  1. $\theta \leftarrow 0$
  2. $\zeta_{\theta} \leftarrow 0$
  3. Если
    1. $\varphi \leftarrow 0$
    2. $\zeta_{\varphi} \leftarrow 0$
    3. Если
      1. Position $\leftarrow$ $s_j$ .Антенна().Позиция()
      2. Ray $\leftarrow$ Луч().Создать(Position, $s_j$ .Антенна().Мировая система координат(Вектор $(\theta,~\varphi, 1)$ ))
      3. Distance $\leftarrow \infty$
      4. $\forall ~ f_m\in$ G.Множество отражающих объектов()
        $\forall ~ t_{mn} \in f_m$ .Множество отражающих поверхностей()
        $P' \leftarrow$ Ray.Пересечение( $t_{mn}$ .Плоскость грани())
        
        Если $t_{mn}$ .Принадлежность( $P'$ )
        Distance' $\leftarrow$ Расстояние(Position, $P'$ )
        
        Если Distance' $<$ Distance
        Distance $\leftarrow$ Distance'
        
        $t' \leftarrow t_{mn}$
        
        $P \leftarrow P'$
      5. $\forall ~ \rho_k \in$ G.Множество контрольных точек()
        Если $\rho_k \in$ $s_j$ .Область регистрации луча $(\theta,~\varphi,~\frac{\Delta_{\theta} (\theta)}{2^i},~\frac{\Delta_{\varphi} (\theta, \varphi)}{2^i},$ Distance $)$
        $\rho_k$ .Зарегистрировать( $s_j$ .Напряженность $(\omega_n,~\theta,~\varphi$ , Расстояние(Position, $\rho_k$ .Позиция()), G.Среда распространения() $)$ )
      6. Если $s_j$ .Напряженность $(\omega_n,~\theta,~\varphi$ , Distance, G.Среда распространения() $)>E_{end}$
        Angle $\leftarrow$ Ray.Угол пересечения( $t'$ .Плоскость грани())
        
        $s' \leftarrow$ Вторичный источник при рейтрейсинге.Создать( $s_j$ .Напряженность $(\omega_n,~\theta,~\varphi$ , Distance, G.Среда распространения() $),$ Angle, $P,~t'$ )
        
        $S \leftarrow S \cup \{s'\}$
    4. $\varphi \leftarrow \varphi + \frac{\Delta_{\varphi} (\theta, \varphi)}{2^i}$
    5. $\zeta_{\varphi} \leftarrow \zeta_{\varphi}+1$
  4. $\theta \leftarrow \theta + \frac{\Delta_{\theta} (\theta)}{2^i}$
  5. $\zeta_{\theta} \leftarrow \zeta_{\theta}+1$
Переход на шаг 2

Свойства алгоритма

Сложность

Возможности распараллеливания