Monte Carlo bietet die Möglichkeit, Unsicherheiten in einem Szenario zu behandeln, indem Eingabeparameter zufällig ausgewählt werden, um Ergebnisse für jede einzelne Situation zu erhalten und eine Grenze für den besten und den schlechtesten Fall zu setzen. Auf diese Weise lässt sich die Empfindlichkeit der Ergebnisse gegenüber einem Parameter innerhalb einer Szene bestimmen. Wireless InSite nutzt das Monte Carlo-Konzept, um Projektparameter wie Materialtyp, Materialeigenschaften, Sendeleistung und Frequenz zu variieren. Wenn Sie z. B. nicht wissen, ob die Gebäude in einer Szene überwiegend aus Glas oder Beton bestehen, können Sie das Material der Gebäude auf ein Monte-Carlo-Multimaterial einstellen, um die maximale und minimale Empfangsleistung zu bestimmen und so einzugrenzen, wie stark sich die Variation des Materialtyps auf Ihre Ergebnisse auswirken könnte. Wenn Ihre Materialeigenschaften (z. B. Leitfähigkeit oder Permittivität) unsicher sind, können Sie ebenfalls ein Monte-Carlo-Material mit variablen Parametern für eine einzelne Schicht verwenden, um die Empfindlichkeit der Ergebnisse gegenüber Änderungen der Permittivität, Leitfähigkeit, Rauheit oder Dicke zu untersuchen. Die Simulation verschiedener Szenarien unter Verwendung des Monte-Carlo-Konzepts spart nicht nur Zeit im Vergleich zur Messung, sondern auch im Vergleich zur Ausführung der einzelnen Simulationen. Das Monte-Carlo-Dienstprogramm in Wireless InSite führt pseudozufällige Stichproben aus den bereitgestellten Verteilungen durch, um eine statistische Schätzung der Höchst- und Mindestwerte usw. auf der Grundlage der angeforderten Parameter zu erstellen.
In diesem Beispiel wird ein Monte-Carlo-Material mit variablen Parametern definiert und auf Gebäude innerhalb einer Stadt angewendet. Die Simulation wird mit dem X3D-Modell von Wireless InSite durchgeführt und die Ergebnisse werden für den besten und den schlechtesten Fall untersucht. Eine einschichtige Monte-Carlo-Simulation mit variablen Parametern wird als eine Materialdefinition definiert, die eine Reihe von Werten für die Dielektrizitätskonstante, die Leitfähigkeit, die Rauheit und die Dicke enthält. Eine weitere Option wäre die Verwendung des Monte-Carlo-Multimaterials, das es dem Benutzer ermöglicht, die Materialtypen wie Beton oder Asphalt zu variieren, um verschiedene Bedingungen zu testen.
Der erste Schritt besteht darin, eine Stadt- und eine dazugehörige Geländedatei zu öffnen. In diesem Fall wurden die Stadt- und Geländedateien von Rosslyn verwendet, die in der Software enthalten sind. Abbildung 1 zeigt, wie das Szenario nach dem Öffnen dieser Dateien aussehen wird.
Abbildung 1: Szenario, nachdem die Stadt- und Geländedateien in Wireless InSite geöffnet worden sind.
Wireless InSite kann ein Bild über ein beliebiges Geländemerkmal legen. Dazu können Straßenbilder, Laubbilder, Geländebilder usw. gehören. Die akzeptierten Formate sind GeoTIFF- und TIFF-Dateien. Nachdem eine GeoTIFF-Datei mit Straßenbildern in die Software importiert wurde, sieht das Szenario wie in Abbildung 2 aus.
Abbildung 2: Szenario nach dem Import der Bilddatei.
Der nächste Schritt ist die Definition des Monte-Carlo-Materials mit variablen Parametern für eine Schicht in Wireless InSite. Die Definition des Materials mit variablen Parametern erfolgt ähnlich wie die Definition eines normalen Materials in Wireless InSite. Das Fenster mit den Materialeigenschaften ist in Abbildung 3 zu sehen. Die Materialparameter werden durch Klicken auf die Monte-Carlo-Schaltfläche neben den einzelnen Parametern definiert. In diesem Fall wird die Dielektrizitätskonstante von 2 bis 10 variiert, wobei 6 der Mittelwert ist. Abbildung 4 zeigt, wie die Monte-Carlo-Variation für diesen Fall definiert wird. Die Definition der Verteilung wird hier ebenfalls festgelegt. Zur Auswahl stehen Uniform und Normal. In diesem Fall wird Uniform gewählt. Sobald die Monte-Carlo-Variation für die Dielektrizitätskonstante aktiv ist, werden die Initialen "MC" neben dem Parameter angezeigt, wie in Abbildung 5 zu sehen.
Abbildung 3: Fenster mit den Eigenschaften der Monte-Carlo-Variablen-Parameter.
Abbildung 4: Monte-Carlo-Parameterfenster.
Abbildung 5: Monte-Carlo-Fenster mit variablen Parametern nach Aktivierung von Monte Carlo.
Sobald die restlichen Parameter des Szenarios definiert sind, darunter Senderstandorte, Empfängerstandorte, Antennen und Wellenformen, kann das Ausbreitungsmodell definiert werden. Die Empfängerstandorte wurden so festgelegt, dass sie in der Mitte der Straße verlaufen. In diesem Fall wird das X3D-Modell verwendet, das die Monte-Carlo-Fähigkeit zusammen mit der GPU-Beschleunigung bietet. Das Ausbreitungsmodell wird im Fenster mit den Eigenschaften des Untersuchungsgebiets in Wireless InSite definiert. Die Anzahl der Iterationen für die Monte-Carlo-Bewertung kann zusammen mit der entsprechenden statistischen Ausgabe definiert werden, wie in Abbildung 6 zu sehen ist. Das vollständige Setup mit der Sender- und Empfängerroute ist in Abbildung 7 zu sehen.
Abbildung 6: Fenster mit den Monte-Carlo-Eigenschaften.
Abbildung 7: Komplette Szene innerhalb der Wireless InSite GUI.
Abbildung 8 zeigt die minimale, mittlere und maximale Empfangsleistung für eine Reihe von Empfängern entlang einer Straße in der Stadt. Das Diagramm zeigt, dass der Unterschied zwischen den minimalen und maximalen Werten umso größer ist, je weiter die Empfänger vom Sender entfernt sind. Bei 70 m beträgt der Unterschied 11 dBm. In 10 m Entfernung vom Sender beträgt der Unterschied weniger als 2 dBm. Dies zeigt, welchen Einfluss die Materialtypen auf die Ausbreitung in der Umgebung haben. Das Diagramm stellt die besten (maximalen) und schlechtesten (minimalen) Szenarien innerhalb einer Szene dar und ermöglicht es dem Benutzer, besser zu verstehen, wie sich die Materialvariationen auf seine Endergebnisse auswirken.
Abbildung 8: Minimale, mittlere und maximale Empfangsleistung als Ergebnis von Monte-Carlo-Simulationen.
Die empfangene Leistung ist nicht die einzige Ausgabe, die mit der minimalen, mittleren und maximalen statistischen Ausgabe aus den Monte-Carlo-Materialien kompatibel ist. Wireless InSite berechnet diese Werte auch für den Pfadverlust und die Pfadverstärkung. In Abbildung 9 sind die Monte-Carlo-Ergebnisse für die Pfadverstärkung dargestellt.
Abbildung 9: Minimaler, mittlerer und maximaler Pfadgewinn als Ergebnis von Monte-Carlo-Simulationen.
Monte Carlo ist ein leistungsfähiges Werkzeug in Wireless InSite, das dem Benutzer eine Vorstellung von den Grenzen des Ergebnisses bei einer gewissen Unsicherheit im Simulationsaufbau vermittelt. Es bietet eine schnelle und effiziente Möglichkeit, eine Sensitivitätsanalyse der Ergebnisse aufgrund unbekannter Parameter innerhalb des Szenarios durchzuführen. In diesem Szenario haben wir gezeigt, wie sich die Ergebnisse ändern, wenn die Materialeigenschaften variiert werden. Es gab eine Änderung von 20 dBm in der empfangenen Leistung zwischen dem besten und dem schlechtesten Szenario in 70 m Entfernung vom Sender aufgrund der Änderung des Materialtyps. Dies zeigt, wie sich die Unterschiede in den Materialparametern stark auf die Leistung eines Systems auswirken und dem Benutzer helfen können, die beste Platzierung von Sender- und Empfängersets zu bestimmen, sobald die Unsicherheit des Szenarios bekannt ist. Durch den Einsatz der Monte-Carlo-Funktion in Wireless InSite war dieser Lauf in wenigen Minuten abgeschlossen, und alle Ergebnisse wurden auf einmal berechnet. Ohne diese Funktion wäre jede der Materialparameterkombinationen unabhängig voneinander ausgeführt worden. Dann hätten die Ergebnisse der einzelnen Simulationen am Ende separat verglichen werden müssen. Insgesamt konnte die gesamte Studie mit der Monte-Carlo-Multimaterialsimulation fast viermal schneller abgeschlossen werden als ohne diese Funktion.
