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IOSR Journal of Electronics and Communication Engineering (IOSR-JECE) e-ISSN: 2

IOSR Journal of Electronics and Communication Engineering (IOSR-JECE) e-ISSN: 2278-2834,p- ISSN: 2278-8735.Volume 10, Issue 6, Ver. I (Nov - Dec .2015), PP 63-72 www.iosrjournals.org DOI: 10.9790/2834-10616372 www.iosrjournals.org 63 | Page Optimisation du modèle d’Okumura Hata par la régression linéaire. Application à la ville de Yaoundé au Cameroun. Deussom Djomadji Eric Michel 1, Tonye Emmanuel 2. 1&2 (Département de génie électrique et des télécommunications ; Ecole Nationale Supérieure Polytechnique de Yaoundé ; Université de Yaoundé I, CAMEROUN) Résumé: Les modèles de propagation sont des outils essentiels pour la planification et l’optimisation radio dans les réseaux mobiles. Ils permettent d’évaluer la puissance du signal reçu par un terminal mobile, d’évaluer les rayons de couvertures et d’en déduire le nombre de cellules nécessaires pour couvrir une zone donnée. Cet article prend en compte le modèle standard K facteur pour ensuite utiliser un algorithme de régression linéaire s’appuyant sur la méthode des moindres carrés ordinaires pour mettre sur pied un modèle de propagation adapté au milieu physique de la ville de Yaoundé au Cameroun. Les mesures radio ont été faites sur le réseau CDMA2000 1X-EVDO de l’opérateur CAMTEL. Le calcul de la racine carrée de l’erreur quadratique moyenne entre les données réelles issues des mesures radio et les données de prédiction issues du modèle mis en place permet de valider les résultats obtenus. Une étude comparative faite entre la valeur du RMSE obtenue par le nouveau modèle et celles obtenues par les modèles standard d’OKUMURA HATA et K facteurs, nous permet de conclure que le nouveau modèle est meilleur et plus représentatif de notre environnement local que celui d’OKUMURA HATA. Le nouveau modèle obtenu peut être utilisé pour la planification radio dans la ville de Yaoundé au Cameroun. Mots clés: Mesures radio, modèle de propagation, racine carrée de l’erreur quadratique moyenne, régression linéaire. I. Introduction Un modèle de propagation adapté à un environnement donné est un élément essentiel pour la planification et l’optimisation d’un réseau mobile. Les points clés de la planification radio sont : la couverture, la capacité et la qualité de service. Afin de permettre aux usagers d’accéder aux différents services mobiles, un accent particulier doit être mis sur le dimensionnement de la couverture radio. Les modèles de propagation sont largement utilisés dans la planification réseau, en particulier pour la réalisation d'études de faisabilité et le déploiement initial du réseau, ou alors lors des extensions réseau notamment dans les nouvelles métropoles. Pour déterminer les caractéristiques du canal de propagation radio, les tests des modèles de propagation réels et la calibration des modèles existants sont nécessaires pour obtenir un modèle de propagation qui reflète exactement les caractéristiques de propagation radioélectrique dans un environnement donné. Plusieurs types logiciels de planification incluant la calibration de modèles existent sur le marché à savoir : ASSET de l’entreprise AIRCOM en Angleterre, PLANET de l’entreprise MARCONI, ATTOL de l’entreprise française FORK etc. Plusieurs auteurs se sont intéressés à la calibration des modèles de propagation, nous avons par exemple : Chhaya Dalela, et all [1] qui ont travaillé sur « tuning of Cost231 Hata modle for radio wave propagation prediction », Medeisis and Kajackas [2] ont présenté « the tuned Okumura Hata model in urban and rural zones at Lituania at 160, 450, 900 and 1800 MHz bands », Prasad et al [3] ont travaillé sur « tuning of COST-231 Hata model based on various data sets generated over various regions of India », Mardeni &Priya [4] ont présenté optimized COST-231 Hata model to predict path loss for suburban and open urban environments in the 2360-2390MHz, certains auteurs se sont particulierement intéréssé à l’utilisation de la méthode des moindres carrés pour calibrer ou déterminer les modèles de propagation nous avons par exemple : MingjingYang; et al [5] en Chine ont présenté « A Linear Least Square Method of Propagation Model Tuning for 3G Radio Network Planning », Chen, Y.H. et Hsieh, K.L [6] à TAIWAN ont présenté « A Dual Least-Square Approach of Tuning Optimal Propagation Model for existing 3G Radio Network », Simi I.S et all [7] en Serbie ont présenté « Minimax LS algorithm for automatic propagation model tuning », Allam Mousa, Yousef Dama et All [8] en Palestine ont présenté «Optimizing Outdoor Propagation Model based on Measurements for Multiple RF Cell ». Dans notre étude, nous utilisons les données collectées dans le réseau CDMA1X-EVDO RevB Phase II de l’opérateur CAMTEL et ceci dans la ville de Yaoundé. Pour ce faire nous utilisons 6 BTS reparties de part et d’autres dans la ville. Nous utilisons un algorithme basé sur la régression linéaire pour déterminer un modèle de propagation adapté à la ville de Yaoundé. Cet article sera articulé comme suit : Dans la section 1, les détails expérimentaux seront présentés, suivi par une description de la méthodologie adoptée à la section 2, les résultats sur l’implémentation de Optimisation du modèle d’Okumura Hata par la régression linéaire. Application à la ville… DOI: 10.9790/2834-10616372 www.iosrjournals.org 64 | Page l’algorithme, la validation des résultats et les commentaires seront fournis à la section 3 et enfin une conclusion sera présentée à la section 5. II. Détails expérimentaux. II.1 Environnement de propagation. La ville sur laquelle s’est basée notre étude est celle de Yaoundé, capitale politique du Cameroun. Nous nous sommes appuyés sur le réseau CDMA 2000 1X_EVDO existant pour effectuer des mesures radio dans la ville. Pour ce faire, nous avons subdivisé la ville en 3 catégories à savoir : Le centre ville de Yaoundé, la zone centre ville vers périphérie et enfin la périphérie de la ville. Pour chaque catégorie, nous avons utilisé 2 types d’environnement similaires afin de comparer les résultats obtenus. Nous avons le tableau ci-dessous qui présente les catégories avec les BTS concernées : Tableau 1 : Types d’environnement Catégories A B C Caractéristique urbain Urbain dense Urbain Périphérie BTS concernées Ministere PTT (A1) Bastos (A2) Hotel du plateau(B1) Biyem Assi(B1) Ngousso Eleveur (C1) Nkomo Awae (C2) II.2 Description des équipements II.2.1 Description simplifié des BTS utilisées. Les BTS que nous avons utilisées pour nos mesures radio sont celles de CAMTEL fournies par l’équipementier HUAWEI Technologies, nous avons utilisé 2 types de BTS à savoir les BTS3606 et DBS3900 toutes CDMA. Le tableau ci-dessous présente les spécifications techniques des BTS utilisées [9]: Tableau 2 : Caractéristiques des BTS utilisées. BTS3606 DBS3900 Type de BTS Indoor compacte Outdoor Distribuée Nombre de sectorielles 3 3 Bande de fréquence Band Class 0 (800 MHz) Band Class 0 (800 MHz) Fréquence descendante 869 MHz à 894 MHz 869 MHz à 894 MHz Fréquence montante 824 MHz à 849 MHz 824 MHz à 849 MHz Puissance max (mono porteuse 20 W 20 W Puissance total de la BTS (dBm) 43 dBm 43 dBm Les paramètres radio des BTS utilisées sont présentés dans le tableau ci-dessous : Tableau 3 : Paramètres radio des BTS utilisées. II.2 Descriptions des autres équipements. Afin d’effectuer les mesures radio, nous avons utilisé un véhicule de marque Toyota Prado VX, un ordinateur portables de type ACER ASPIRE, un logiciel de mesure radio à savoir Pilot Pionner de Dingli communication V6.0, un terminal mobile LG de type CDMA, un terminal GPS, un convertisseur DC/AC pour alimenter le PC durant la mesure. La figure ci-dessous nous montre le kit de collecte de données installées sur véhicule. Informations sur la BTS Typ e de BTS Nom et secteur BTS Cod e PN Latitude dégrée ） Longitu de dégrée) Altitude BTS (m) Hauteur de l'antenn e Elévatio n moyenne Hauteur effective de l'antenne Gain（ dBi） 7/8 Feeder Câble( m) nombres de connecte urs 360 6 MinistryPTT_800 28 3,86587 11,5125 749 40 741,82 47,18 15,5 45 2 390 0 Ngousso-Eleveur 128 3,90097 11,5613 716 25 712,05 28,95 17 0 0 390 0 Hotel du plateau 60 3,87946 11,5503 773 27 753,96 46,04 17 0 0 360 6 Biyem-Assi_800 132 3,83441 11,4854 721 40 709,54 51,46 15,5 45 2 390 0 Camtel Bastos 100 3,89719 11,50854 770 28 754,86 43,14 17 0 0 390 0 Nkomo Awae 40 3,83224 11,5598 713 25 709,54 28,46 17 0 0 Optimisation du modèle d’Okumura Hata par la régression linéaire. Application à la ville… DOI: 10.9790/2834-10616372 www.iosrjournals.org 65 | Page Figure 1 : Kit de mesure et de collecte installé sur véhicule. Les mesures radio faites dans les zones A1, A2, B1, B2, C1 et C2 ont données les graphiques ci-dessous : Figure 2 : Mesures radio centre ville (image de gauche) et quartier Bastos (image de droite) Figure 3 : Mesures radio Ngousso eleveur (image de gauche) et Nkomo Awae(image de droite) Optimisation du modèle d’Okumura Hata par la régression linéaire. Application à la ville… DOI: 10.9790/2834-10616372 www.iosrjournals.org 66 | Page Figure 4 : Mesures radio dans les quartiers Essos (image de gauche) et Biyem Assi (image de droite) III. Méthodologie. Plusieurs modèles de propagations existent dans la littérature scientifique sur la propagation, nous allons présenter uniquement le modèle K facteurs sur lequel nous nous sommes appuyés pour le présent travail. III.1 Modèle de propagation K facteurs [10]. La forme générale du modèle K facteur est donnée uploads/Geographie/l010616372-pdf.pdf