Terrain-based adaption of propagation model loss parameters using non-linear square regression التكيف القائم على التضاريس لمعلمات فقدان نموذج الانتشار باستخدام الانحدار المربع غير الخطي Adaptation basée sur le terrain des paramètres de perte du modèle de propagation à l'aide d'une régression carrée non linéaire Adaptación basada en el terreno de los parámetros de pérdida del modelo de propagación utilizando regresión cuadrada no lineal

Abstract Reliable and real-time propagation loss modeling play a significant role in the efficient planning, development, and optimization of macrocellular communication networks in a given terrain. Thus, the need to adapt or tune an existing model to enhance its signal prediction accuracy in a specified terrain becomes imperative. In this paper, we proposed and applied a non-linear square regression method based on the Levenberg-Marquart (LM) algorithm to adapt and improve the empirical propagation loss estimation accuracy of the Egli model for two major cities in Nigeria. A comprehensive propagation loss measurement acquired over Long Term Evolution (LTE) mobile broadband networks operating at 2630 MHz for four different cities was collected using TEMS investigation tools to achieve the Egli model adaption. Results indicate that the adapted Egli model displays a high estimation accuracy over the Gauss-Newton (GN) algorithm leveraging the non-linear regression method employed to benchmark the propagation loss estimation. Using six standard statistical indicators, the adapted Egli model displayed lower estimation errors than the classical Egli model across the tested locations in the two cities investigated. Finally, the LM-adapted Egli model was compared with extensive measurements from another eNodeB in Port Harcourt different from the initial four eNodeBs investigated. The results indicate that the adapted model is suitable for deployment in related macrocellular environments. ملخص تلعب نمذجة فقدان الانتشار الموثوقة وفي الوقت الفعلي دورًا مهمًا في التخطيط الفعال لشبكات الاتصال الخلوية الكبيرة وتطويرها وتحسينها في منطقة معينة. وبالتالي، فإن الحاجة إلى تكييف أو ضبط نموذج موجود لتعزيز دقة التنبؤ بالإشارة في تضاريس محددة تصبح حتمية. في هذه الورقة، اقترحنا وطبقنا طريقة الانحدار المربع غير الخطي بناءً على خوارزمية ليفنبرغ- ماركوارت (LM) لتكييف وتحسين دقة تقدير خسارة الانتشار التجريبي لنموذج EGLI لمدينتين رئيسيتين في نيجيريا. تم جمع قياس شامل لفقدان الانتشار تم الحصول عليه عبر شبكات النطاق العريض المتنقلة طويلة الأجل (LTE) التي تعمل بسرعة 2630 ميغاهيرتز لأربع مدن مختلفة باستخدام أدوات التحقيق TEMS لتحقيق تكيف نموذج EGLI. تشير النتائج إلى أن نموذج EGLI المعدل يعرض دقة تقدير عالية على خوارزمية غاوس- نيوتن (GN) بالاستفادة من طريقة الانحدار غير الخطي المستخدمة لقياس تقدير خسارة الانتشار. باستخدام ستة مؤشرات إحصائية قياسية، أظهر نموذج EGLI المعدل أخطاء تقدير أقل من نموذج EGLI الكلاسيكي عبر المواقع التي تم اختبارها في المدينتين اللتين تم التحقيق فيهما. أخيرًا، تمت مقارنة نموذج EGLI المكيف مع LM بقياسات واسعة من eNodeB آخر في بورت هاركورت يختلف عن eNodeBs الأربعة الأولية التي تم فحصها. تشير النتائج إلى أن النموذج المعدل مناسب للنشر في البيئات الخلوية الكبيرة ذات الصلة. Résumé La modélisation fiable et en temps réel des pertes de propagation joue un rôle important dans la planification, le développement et l'optimisation efficaces des réseaux de communication macrocellulaires sur un terrain donné. Ainsi, la nécessité d'adapter ou d'accorder un modèle existant pour améliorer sa précision de prédiction de signal dans un terrain spécifié devient impérative. Dans cet article, nous avons proposé et appliqué une méthode de régression carrée non linéaire basée sur l'algorithme de Levenberg-Marquart (LM) pour adapter et améliorer la précision de l'estimation de la perte de propagation empirique du modèle Egli pour deux grandes villes du Nigeria. Une mesure complète de la perte de propagation acquise sur les réseaux mobiles à large bande à évolution à long terme (LTE) fonctionnant à 2630 MHz pour quatre villes différentes a été collectée à l'aide d'outils d'enquête TEMS pour réaliser l'adaptation du modèle Egli. Les résultats indiquent que le modèle Egli adapté affiche une précision d'estimation élevée sur l'algorithme de Gauss-Newton (GN) en tirant parti de la méthode de régression non linéaire utilisée pour comparer l'estimation de la perte de propagation. À l'aide de six indicateurs statistiques standard, le modèle Egli adapté présentait des erreurs d'estimation plus faibles que le modèle Egli classique sur les sites testés dans les deux villes étudiées. Enfin, le modèle Egli adapté au LM a été comparé à des mesures approfondies provenant d'un autre eNodeB de Port Harcourt différent des quatre eNodeB initiaux étudiés. Les résultats indiquent que le modèle adapté est adapté au déploiement dans des environnements macrocellulaires apparentés. Resumen Los modelos de pérdida de propagación confiables y en tiempo real desempeñan un papel importante en la planificación, el desarrollo y la optimización eficientes de las redes de comunicación macrocelular en un terreno determinado. Por lo tanto, la necesidad de adaptar o ajustar un modelo existente para mejorar su precisión de predicción de señal en un terreno específico se vuelve imperativa. En este documento, propusimos y aplicamos un método de regresión cuadrada no lineal basado en el algoritmo de Levenberg-Marquart (LM) para adaptar y mejorar la precisión de la estimación empírica de la pérdida de propagación del modelo de Egli para dos ciudades importantes de Nigeria. Se recopiló una medición integral de pérdidas de propagación adquirida a través de redes de banda ancha móvil de evolución a largo plazo (LTE) que operan a 2630 MHz para cuatro ciudades diferentes utilizando herramientas DE investigación TEMS para lograr la adaptación del modelo Egli. Los resultados indican que el modelo Egli adaptado muestra una alta precisión de estimación sobre el algoritmo de Gauss-Newton (GN) aprovechando el método de regresión no lineal empleado para comparar la estimación de la pérdida de propagación. Utilizando seis indicadores estadísticos estándar, el modelo Egli adaptado mostró errores de estimación más bajos que el modelo Egli clásico en las ubicaciones probadas en las dos ciudades investigadas. Finalmente, el modelo Egli adaptado a LM se comparó con mediciones extensas de otro eNodoB en Port Harcourt diferente de los cuatro eNodoB iniciales investigados. Los resultados indican que el modelo adaptado es adecuado para su despliegue en entornos macrocelulares relacionados.