GIS를 기반으로 한 스펙트럼 엔지니어링 시뮬레이터 설계 및 개발

Design and Implementation of a Spectrum Engineering Simulator Based on GIS

  • Lee, Hyeong-Su (Electronics And Telecommunications Research Institute) ;
  • Jeong, Yeong-Ho (Electronics And Telecommunications Research Institute) ;
  • Jeong, Jin-Uk (Dept.of Information Communication Engineering, Sungkyunkwan University)
  • 발행 : 1996.01.01

초록

스펙트럼 요구가 증가하고 무선국수가 급증함에 따라 같은 주파수를 공유 또는 재사용 가능성을 평가하는 기반기술인 스펙트럼 엔지니어링 기술에 관한 연구가 시급 히 요구되고 있다. 또한 무선기지국에 대한 서비스 영역이나 기자국 선정등 무선망 설계의 기반기술이 되는 전파분석 기술은 산악이 70%이상인 국내 전파환경상 외국의 연구결과와 치이점이 있을 수 있기 때문에 독자적으로 개발할 필요가 있다. 본 논문에 서는 ; 이 두 분야를 동시에 시뮬레이션 가능하도록 전체 구성요소를 제시하였으며, 국내 전파환경에 적합한 전파전파 예측모델을 제시함과 동시에 GIS(Geographic Information System)를 기반으로 무선 기지국 장소 선정을 현장감 있게 한 시뮬레이터 를 설계 및 구현하였다. 구현된 시뮬레이터를 이용하여 주파수할당, 치국설계, 무선 서비스범위 업무에 적용시킬 수 있음을 보였다. 그리고 전파분석 결과를 고찰해볼 때, 전파전파 예측치와 실측치의 오차는 표준편차 약 5∼7dB로서 실용성이 있다고 판단한다.

Recently, as the demands for radio spectrum are growing and the number of cell sites is increasing rapidly, the spectrum engineering plays an important role in estimating frequency sharing and reuse. The radio propagation analysis is essential in the basic technology of radio network design such as deciding the service area and selecting the position of the base station. But, domestic propagation environment in which mountainous region is occupying over 70% of our terrain does not allow us to apply foreign studies which are deduced in highly different environments. Therefore, we need to have our propagation analysis system derived from our own terrain condition. In this paper, we propose the propagation prediction model which issuitable toour propagation environment, and also usinghis model, we implement thesimulator based on GIS(Geographic Information System)which can be applied to both spectrum engineering and radio propagation analysis. We showed that this simulator can well be applied to frequency assignment, propagation network design as well as other radio services. Considering the results of our analysis, we could guarantee the standard deviation of error between the measured data and predicted results as 5 to 7 dB.

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