宏小区的视线概率：框架、统计模型及来自美国大规模真实数据集的参数化
信号处理
2025-11-24 v1
摘要
准确建模视线（LOS）概率对于无线信道描述和覆盖规划至关重要。视线的存在会影响其他信道特征，如路径损耗、衰落深度、时延与角度扩散等。现有模型虽然有用，但基于的数据集非常有限。本文我们建立了一个框架，可从不同环境中的地理空间数据中生成高精度LOS模型，并将其应用于宏小区，采用美国在全国范围内的大规模数据集，包含超过13,000个真实世界宏小区位置。基于此，我们创建了一个全参数化模型，能够更好地描述美国的宏小区部署，优于3GPP模型。我们进一步证明，为获得更高精度，LOS概率应在单元级别上建模，模型参数应被视为随机变量；我们提供了这一新方法的完整描述和参数化，并通过仿真表明其在单元边缘预测单元间干扰方面优于基于平均值的模型。
引用
@article{arxiv.2511.16827,
title = {Line-of-Sight Probability in Macrocells: Framework, Statistical Models, and Parametrization from Massive Real World Datasets in the USA},
author = {Bassel Abou Ali Modad and Xin Yu and Yao-Yi Chiang and Andreas F. Molisch},
journal= {arXiv preprint arXiv:2511.16827},
year = {2025}
}