這一章節主要介紹我們所使用的系統模型。先從系統架構說明；接著，描述我們在 無線傳播環境 (Radio Environments) 中所考量的因子；最後，指出在討論細胞大小時，
我們用來衡量效能表現的指標。
3.1 系統架構
我們討論的情境是在 19 個細胞相鄰的架構下，討論中間細胞內使用者接受服務的 情形。並且，根據 [23] 所建議的模擬參數，基地台採用方向性天線，將細胞分為三個 扇區 (Sectors)，如圖 3.1所示。
圖 3.1: 系統架構圖
方向性天線的好處在於能讓信號集中在某個角度範圍發射，使得信號強度更強，並且 降低細胞內各扇區彼此間的干擾，進而讓頻譜可以重複使用，增加細胞容量。此外，
我們也假設基地台使用多用戶多輸入多輸出的技術 (MU-MIMO, Multi-User MIMO)，這 在設計下一代通訊系統時被廣泛討論。文獻 [13] 中有提及，在規劃 4G 系統時，基地 台與行動端點被期望能使用自適應性天線 (Adaptive Antennas) 以及智慧型天線 (Smart Antennas)。這樣的系統可以自動地對應其信號環境而改變輻射模式，大幅地增加系統 的表現 (如：容量增加)。多用戶多輸入多輸出的技術即在這樣的訴求下產生，其好處在
於基地台利用多根天線來傳送信號，可以將信號更集中傳送至接收端，一來信號強度 增加，二來對其他使用者的干擾降低；並且，只要接收端彼此相距稍遠，還可以利用傳 送集中的特性，分別將信號打向不同方位的使用者，讓這些使用者，可以同時使用相同 的頻段，提高系統的傳輸容量。例如，若基地台具有兩根傳輸天線，則可以讓扇區內兩 個在地理位置上有差距的使用者，同時使用相同頻段。而在之後的討論，我們則假設基 地台一定能找到相對應的使用者實現多用戶多輸入多輸出的技術。
圖 3.2: 以每日流量負載圖估計不同時刻之 PA值
而我們也對細胞內使用者的使用情形做一討論。這邊主要想討論的是隨著細胞涵 蓋範圍的不同，細胞內有效使用者人數的變化。我們參考文獻 [4]，定義了參數 PA：使 用者存取網路的機率。由前面的討論我們知道，隨著不同時刻，細胞的流量負載也會跟 著不同，而在 [4] 中發現，一天中不同時刻之有效使用者數的變化，能用流量負載的變 動情形去類比；並且在尖峰時刻約有 10∼30% 的用戶會存取網路。因此，以在文獻中 討論尖峰時刻用戶存取網路的機率為例，其決定的方法為：假定 10% 的歐洲人口註冊 了寬頻服務，而在尖峰時刻有效之使用者數為所有用戶的 20% ，則可以推得使用者存 取網路的機率為 0.1× 0.2 = 0.02。而考慮台灣使用者的情形，由 [24] 我們得知，台灣 開通 3G 數據服務之用戶約佔總人口數的 73% ，參考文獻相同方法，我們設定於尖峰時 刻，使用者存取網路的機率為 PA = 0.73× 0.2 = 0.146，則一地區的人口數乘上 PA值 後，即為尖峰時刻需要服務的使用者數。
決定尖峰時刻使用者的存取機率後，我們接著估計不同時間點的 PA 值：同樣
PA 0.1168 0.0934 0.0613 0.0423 0.0277 0.0234
Time 6h 7h 8h 9h 10h 11h
PA 0.0204 0.0248 0.0394 0.0584 0.073 0.0861
Time 12h 13h 14h 15h 16h 17h
PA 0.0934 0.0949 0.1007 0.1051 0.1095 0.1139
Time 18h 19h 20h 21h 22h 23h
PA 0.1183 0.1241 0.1372 0.1431 0.146 0.1387
3.2 無線傳播環境
為了方便探討，本篇論文所討論的無線傳播環境，先只考慮天線方向圖 (Antenna Pattern) 以及路徑耗損模型 (Path Loss Model)。根據文獻 [23] 的定義，每一扇區的水平 天線方向圖如 (3.1) 所示：
−150 −100 −50 0 50 100 150
−25
−20
−15
−10
−5 0
Azimuth (degrees)
Gain (dB)
Horizontal Antenna Pattern
圖 3.3: 不同方位之天線增益圖
們用等效的天線增益值來表示，如下所示：
GAP(φ) = 10(AH(φ)/10) (3.2)
而路徑損耗的產生則是因為信號在空間中傳遞會隨距離遠近而衰退，在文獻中定 義為：
L (d) = 128.1 + 37.6 log10 ( d
1000 )
, in dB (3.3)
其中 d 為接收端與基地台的距離遠近，單位為公尺。同樣地，我們使用等效的增益值來 表示，其數學式如 (3.4)：
GP L(d) = 1/
10(L(d)/10) (3.4)
因此，在接收端接受到的信號強度，即為傳送端天線送出的功率，乘上數學式 (3.2) 與 (3.4) 所計算的值。
3.3 性能衡量指標
這一小節我們說明在之後的討論，衡量不同細胞大小之效能表現所使用的兩個條 件。在第二章的時候，我們已經知道細胞佈建規劃需要針對服務量以及涵蓋範圍做分 析，因此，主要的衡量指標即為這兩個條件。我們參考文獻 [5] 中討論的方法，定義了 涵蓋範圍條件 (Coverage Condition)，以及容量大小條件 (Capacity Condition)，茲說明如 下：
涵蓋範圍的限制條件
在文獻 [4] 中先行定義了細胞在尖峰時刻，三種不同程度的流量負載，分別是高、
中以及低流量負載，其內容如下：
• 高流量負載： 在密集的都市區域，依據每月使用約 68GB 的電信用戶來換算，每平 方公里細胞要能提供 120 Mbps 的容量大小 (120Mbps/km2)。這樣的容量大小可以在 尖峰時刻提供有效使用者，同時使用高解析度電視 (HDTV) 的服務。
• 中流量負載： 在密集的都市區域，依據每月使用約 17GB 的電信用戶來換算，每平 方公里細胞要能提供 30 Mbps 的容量大小 (30Mbps/km2)。這樣的容量大小可以在尖 峰時刻提供有效使用者，同時使用標準解析度電視 (SDTV) 的服務。
• 低流量負載： 在密集的都市區域，依據每月使用約 3GB 的電信用戶來換算，每平方 公里細胞要能提供 6 Mbps 的容量大小 (6Mbps/km2)。
而這裡所謂密集的都市區域 (Dense Urban Areas)，定義為平均每平方公里有 3000 個居 民。由於細胞的流量負載會與細胞所涵蓋範圍內人口密度有關，因此，文獻也定義了不 同區域的人口密度：
• 都市地區 (Urban Areas) 為平均每平方公里有 1000 個居民。
• 近郊地區 (Suburban Areas) 為平均每平方公里有 500 個居民。
• 鄉村地區 (Rural Areas) 為平均每平方公里有 100 個居民。
並且列出相對應不同程度的流量負載量，如表 3.2所示 [4]：
表 3.2: 尖峰時刻不同地區之細胞流量負載 (單位：Mbps/km2) 不同地區 高流量負載 中流量負載 低流量負載
都市地區 40 10 2
近郊地區 20 5 1
鄉村地區 4 1 0.2
而涵蓋範圍的條件限制定義為：細胞內接收到的信號強度為最差的 10% 區域 (10%
worst areas)，其最小可獲得的位元速率 (Bit Rate) 需要大於某一個設定值 [5]。此限制條 件的目的是為了保證能滿足使用者的服務品質，所以，會隨著使用者使用的情形而有 不同的條件值。例如，在文獻 [5] 中所使用的值即為考慮在都市地區 (Urban Area) 中，
高流量負載下，細胞設計須達到的限制值，其值為 2 Mbps。這邊計算的方法是：已知 在都市地區，高流量負載下每平方公里細胞要能提供 40 Mbps 的容量大小，而文獻中採 用的使用者存取網路之機率值為 2%，乘上一般都市地區的人口密度，可以知道在尖峰 時刻會有 20 個使用者存取網路。若所有有效使用者同時存取，則每人至少須獲得的傳 輸速率為 40/20 = 2Mbps。因此，依據不同區域的人口密度，我們可以依照相同方法計 算應設定的條件值。
容量大小的限制條件
容量大小的限制條件定義為：每平方公里系統最少提供的服務流量，有最小值的 要求 [5]。換句話說，我們可以視其為一細胞的細胞容量除上它的涵蓋範圍，需大於某 一條件值。而這邊條件設定的方式，是以使用者至少須獲得的傳輸速率，乘上有效使用 者的人數。同樣地，可以發現，此一條件會與服務地區的人口密度及使用者存取網路的 機率有關，這在之後的討論，會有更詳細的說明。
上面所介紹的兩個限制條件，即為之後在設計細胞半徑時，需要檢驗是否滿足的 衡量指標。在第五章的時候，會以數學式來討論這兩個條件。