GISビューの観点からの電波伝搬モデリング

電気通信に携わる別の部門から、標高データをGTOPO30、DTED、またはSRTM形式にラジオモバイルと呼ばれるプログラムへの入力として改造するように依頼されました。彼らは低信号エリアにインフィルサイトを追加することに取り組んでいます。Radio Mobileは、歴史のあるプログラムのようであり、メッセージアーカイブやチュートリアルサイトをざっと見れば、アクティブなユーザーコミュニティがあることがわかります。

幾分日付が変更された標高形式に依存しているため（たとえば、ジオティフを聞いていなかったり、地理的な緯度/経度ですべてを行ったりしていない）、GISと無線信号分析の重複について不思議に思いました。GISの観点から、電波伝搬モデリングに取り組むコミュニティやソフトウェアシステムはありますか？彼らのGISの「精通度」をどのように評価しますか？

編集：これはまた、GISについて何かを知っていて、無線信号の伝播については何も知らない人はどこで詳細を学ぶのですか？

FCC（米国）向けのブロードバンド通信と携帯電話に取り組んでいるときに、この問題に遭遇しました。この視点の紹介については、Wagen＆Risk、電波伝搬、データベースの構築、およびGISを参照してください。共通点はありますか？無線技術者の視点。

私が見たものは、愚かな（バッファを作成する、または可視領域の計算を使用する）非常に単純な計算から、雑然とした環境（丘、木、建物など）の周囲の大気を通る電磁伝搬をモデル化するものまで、さまざまです。洗練されていますが、すべての通信会社が知識、リソース、またはそれを使用する必要さえあるわけではありません。

NOAAから

頻度と電離層の状態が要因になると思います。信号は電離層で跳ね返ることができ、地形の影響を軽減します。数年前、VOACAPとGISのインターフェースについて検討しました。今、オンライン版があるのがわかります。より高い緯度では、私が覚えているように、電離層はあまり予測できません。

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また、HF伝播解析および予測プログラムのレビューでは、54の異なるアプリケーションを検討しています。それぞれにグローバルマップが関連付けられているように見えることに注意してください。GISの観点からは、HFトランスミッターを設置している場合、Voice of AmericaがVOACAPをどのように使用しているかを統計的に知り、ターゲットオーディエンスがどの程度受信できるかを知りたいと思います。私が見たすべてのソースコードは、冷戦時代のFORTRANです。

GISを使用して代替送信サイトを評価できます。これは、提案された各サイトの信号強度分布を示す時刻マップ（たとえば、1時間ごと）を生成することで実行できます。このビデオは、時刻マップを示しています。時刻マップを組み合わせて、サイトの受信が十分である時間数を示すマップを作成します。一部の地域では1日2時間しか聞こえない場合がありますが、その他の地域では6と続きます。次に、そのマップを人口でオーバーレイして、サイトの潜在的なリスナー時間数を決定できます。

多分あなたはまた「GRASS GISのための無線計画ツール」-Raplatを使いたいです。引用：「GSM / UMTSシステムの無線カバレッジ計算用に特別に設計されていますが、400 MHzから2.4 GHzの周波数範囲の他のワイヤレスシステム（TETRA、WiFiなど）にも適用できます。その構造はモジュール式で、柔軟性と適応性のレベル。」

http://grass.osgeo.org/wiki/Addons#Raplatを参照してください

この答えは少しベースから外れていますが、誰かを助けるかもしれません...私は数週間前にこの問題に取り組みました（セルカバレッジデータを取得しようとしました）が、私が尋ね続けた質問はなぜですか？

セルプロバイダーによって既に提供されているインタラクティブマップを使用して、より迅速な解決策を見つけました。 http://www.thadwester.com/1/post/2011/11/custom-cell-coverage-map-the-easy-way.html

これで、計画を立てることがわかっているので、カスタム分析が必要になりますが、ベースマップはプラグインするのに役立ちます。

ラジオモバイルでの興味深いソリューション。それを試してみるつもりです。

私はRMを使用して作業エリア（約64,000 km2）にある現在の30を超えるタワーの範囲をマッピングするために取り組んでいます。これにより、災害時にリモートプロパティの住人がエリアで利用できる通信経路を明確に理解できるようになります。それらはその時にアクセスできます。

このプロセスの主な部分は、RMのデカルト座標プロットシステムによって作成されたtxtファイルをベクトルポリゴンシェープファイルに変換し、作成された大きなデータセット（タワーあたり1 GBを超えるテキストファイルと3,000万行）を処理することでした。私がこれのために作成したすべてのモデルとpythonスクリプトを共有できて嬉しいです。

使用したプロセスの要約文書を添付しており、RMユーザーグループからのフィードバックに本当に感謝します。私は空間および生態学の科学者なので、通信工学の側面については、Ian D Brown（G3TVU）からのアドバイスに大きく依存する必要がありました。仕事の。

https://docs.google.com/document/d/1WW9IKQWlrhc0-VBJqM79dNx3e4p6Xs89QlqV9wAoi6Q/editの / edit / commentを参照してください

乾杯、

ジョージコリアGISスペシャリストアサートン、QLD、オーストラリア

エンドユーザーのサインアップと事前認証のための簡単なWeb統合により、シンプルで使いやすいRF伝播マッピングサイトを構築しました。RogerCoudéは、カバレッジマップとリンクパスのレンダリングを高速化するために、マルチスレッドのみでこのサイトのRadio Mobileを完全にオーバーホールしました。それは基本的にステロイドのラジオ携帯です。また、拡張現実を備えたフィールド技術者向けのAndroidアプリ、Webサイトからサードパーティの課金システムまたはCRMにエンドユーザーの送信をプッシュするAPIもあります。世界中の地形データがあり、22の言語がサイトに追加されています。