LTE用户文档

（如有不当的地方，欢迎指正！）

通过使用类 RadioEnvironmentMapHelper  是可能输出文件 Radio Environment Map (REM，无线环境地图) 的，例如一个统一的 2D 网格值，表示下行基站（在每个点有最强的信号）的信噪比，可以指定 REM 是否应生成数据或控制信道。 并且，用户可以设置 RbId, 它表示 REM 将生成。 默认情况下，RbId 为 -1 ，表示 REM 将生成来自所有 RBs 的平均信噪比。

为了实现这一点，你只需在你的仿真程序接近尾端时添加下列代码，刚好在调用 Simulator::Run () 前：

Ptr remHelper = CreateObject ();
remHelper->SetAttribute ("ChannelPath", StringValue ("/ChannelList/0"));
remHelper->SetAttribute ("OutputFile", StringValue ("rem.out"));
remHelper->SetAttribute ("XMin", DoubleValue (-400.0));
remHelper->SetAttribute ("XMax", DoubleValue (400.0));
remHelper->SetAttribute ("XRes", UintegerValue ());
remHelper->SetAttribute ("YMin", DoubleValue (-300.0));
remHelper->SetAttribute ("YMax", DoubleValue (300.0));
remHelper->SetAttribute ("YRes", UintegerValue ());
remHelper->SetAttribute ("Z", DoubleValue (0.0));
remHelper->SetAttribute ("UseDataChannel", BooleanValue (true));
remHelper->SetAttribute ("RbId", IntegerValue ());
remHelper->Install ();

通过配置  RadioEnvironmentMapHelper  对象的属性，你可以调整生成的 REM 参数。注意，每个  RadioEnvironmentMapHelper  实例只能生成一个 REM ；如果你想生成更多的 REMs，你需要为每个 REM 创建单独的实例。 

注意，REM 的生成是非常苛刻的，特别的：

• 运行时的内存消耗几乎是 5KB 每像素。例如，一个具有 500x500 分辨率的 REM 大概需要 1.25 GB 内存，一个具有 1000x1000 分辨率的 REM 大概需要 5 GB 内存（对于常规的 PC 来说太大了） 。为了克服这一点，REM的生成需要连续的步骤，每一步至多估计的像素数目由属性  RadioEnvironmentMapHelper::MaxPointsPerIteration 的值来确定。

• 如果你在仿真开始时生成一个REM，执行剩余的仿真就会慢下速度。如果你想生成一个程序的 REM，并使用同一程序获取仿真结果，推荐添加命令行开关，它要么生成 REM，要么运行完整的仿真。为了实现这一点，注意，有一个属性 RadioEnvironmentMapHelper::StopWhenDone(default: true)会在生成 REM 后强制仿真停止。

REM 以下列格式存储在一个 ASCII 文件中：

• column 1 为 x 坐标
• column 2 为 y 坐标
• column 3 为 z 坐标
• column 4 为 SINR in linear units

绘制 REM 的最小 gnuplot 脚本：

set view map;
set xlabel "X"
set ylabel "Y"
set cblabel "SINR (dB)"
unset key
plot "rem.out" using ($):($):(*log10($)) with image

例如，这是根据示例程序  lena-dual-stripe 获得的一个 REM ，表示一个3 扇区的 LTE 宏小区以同信道部署，一些住宅家庭小区随机部署在公寓的 2 个街区中。

.png)

 

注意， lena-dual-stripe 示例程序也会生成 gnuplot-compatible 输出文件，包含用户与基站节点以及建筑物的位置信息，分别为文件 ues.txt、 enbs.txt  和 buildings.txt 。使用 gnuplot 时，这些可以很容易包含在内。例如，假定你的 gnuplot 脚本（例如上面描述的最小 gunplot 脚本）保存为  my_plot_script  ，运行下列命令会在 REM 顶端画出用户、 基站和建筑物的位置：

gnuplot -p enbs.txt ues.txt buildings.txt my_plot_script

对于 MCSs 的选择和相应 CQIs 的生成，仿真器提供两种可能的方法。前者基于 GSoC 模块[Piro2011] ，基于 每个 RB 工作。该模型可以使用 ns3 属性系统激活：

Config::SetDefault ("ns3::LteAmc::AmcModel", EnumValue (LteAmc::PiroEW2010));

与此同时，基于物理误差模型的解决方案可以使用下列代码控制：

Config::SetDefault ("ns3::LteAmc::AmcModel", EnumValue (LteAmc::MiErrorModel));

最后， PiroEW2010 AMC 模块所需的效率可以通过  Ber 属性来调整：

Config::SetDefault ("ns3::LteAmc::Ber", DoubleValue (0.00005));

参考文献

https://www.nsnam.org/docs/models/html/lte-user.html