四川大学望江校区电磁环境特征的测量与分析

文摘   2024-06-22 11:00   四川  

原标题:Measurement and Analysis of Electromagnetic Environment Characteristics on Wangjiang Campus of Sichuan University

发表于Radio Science   2019   

由AI 翻译,谬误自辩

建议:若有下次研究,用国产设备,骑电瓶车

1摘要:

本文对四川大学望江校区——一个典型的密集城市区域的电磁环境(EME)特性进行了测量和分析。根据人们的日常生活,EME测量分别在白天、夜间、工作日和周末进行。通过测量校园主要道路沿线的电场(E-field)值,得到场空间分布图。结果表明,校园内的EME相对稳定。由于多径传播的去极化现象和极化旋转,E场的三个正交分量的概率密度函数均为对数正态分布,彼此非常相似。此外,由于分量之间的高度线性相关性,总电场也是对数正态分布。另外,为了获得EME随时间变化的特点,还在操场上、实验室以及学生宿舍三个不同地点测量了E-场,结果表明人们的活动如何影响EME。所有在望江校区的测量显示,最大电场值远低于国际非离子辐射防护委员会提出的人体暴露限值。

2 测量方法:
无线通信技术与电磁能应用的不断进步导致了大量电磁辐射源的快速增长,从而形成了日益复杂且至关重要的电磁环境(EME)。因此,对于居住和工作区域(如住宅、办公室、广场等)的EME研究引起了广泛的研究兴趣,主要是由于潜在健康风险及对电子设备的干扰。
1995年,Valjus等人进行了关于靠近110至400 kV高压线路的居民磁场暴露的研究(Valjus et al, 1995)。
通过在足够数量的位置进行测量,在土耳其的一般住宅、工厂和医院中构建了一些E场的表面图(Seker等,1998)。2001年,在一些巴西城市的工业密集区和人口密集区进行了EME测量(Galvao等人,2001),并在意大利的一个城镇的城市区域进行无线电频率领域监测,并评估了电磁场强度随地面高度、位置及频率的变化情况(Anglesio等,2001)。在2008年,一些就地测量技术被用于评估运营基站辐射的电磁场对人体的影响(Kim等人,2008)。2012年,在土耳其Erciyes大学的GSM-900移动电话网络产生的EM污染的等高线图被提供出来(Sorgucu & Develi, 2012)。2013年对罗马尼亚布拉索夫市七个地区在冬季和夏季进行EME特性调查(Calin等人,2013) 。同时,在城镇区域使用场强计和宽带探头(频率范围为100 kHz至3 GHz),利用空间统计方法构建了电场地图(Paniagua等,2013年)。
在2014年对四个不同欧洲城市的户外区域(中心和非中心住宅区及市区)进行了测量,并使用便携式测量设备(Urbinello, Joseph, Huss等人,2014;Urbinello, Joseph, Verloock等人,2014)。这些研究中,通过测量方法获得了EME特性,并根据需要提供了区域的空间分布(Aerts等,2013年)和/或时间分布(Urbinello, Joseph, Huss等人,2014;Urbinello, Joseph, Verloock等人,2014),从而为感兴趣区域提供了详细直观的EME信息。
此外,电磁理论如天线理论(Miclaus & Bechet, 2007)和光线追踪技术(Adda等人,2004)也可以用来评估EME。但是,由于辐射源的普遍性和随机性以及边界条件的复杂性,这些方法不适用于评估复杂的EME。这也是广泛使用概率统计模型来分析电磁传播规则的主要原因之一。因此,与理论分析相比,结合统计分析的实际测量在获取EME的空间和时间特性方面更为可行。
本文专注于对四川大学望江校区的EME特征进行调查。该校园被视为一个典型的高人口密度市区,拥有近35,000名教师和学生。通过2014年秋季学期和2015年春季学期在校园内的道路以及一些固定地点的实际测量(包括校园内),本文呈现并讨论了EME的空间分布、时间分布及其统计结果。

图1 被测校园平面图及测量路线(红线为测量路线)

图 1 显示了测量校园的地理图,大约位于 (36.626–36.64°N)、(104.074–104.09°E) 范围内,覆盖约 2 公里的区域2.


图2 (a)沿着道路和 (b)在固定地点使用的测量系统  GPS=全球定位系统
图 2 显示了分别在道路沿线和固定地点使用的两种不同的测量系统。图2a所示的移动测量系统包括一个电场(E场)探头(PMM EP600)和一个全球定位系统(GPS)接收器。场探头由六个单极天线组成,可以检测三个场分量和整个场。其特性参数如表1所示。GPS接收器的定位精度为5 m。

在图2a中,探头通过聚丙烯制成的支架固定在离地面1.5 m高处(介电常数εr= 1.5)。场探头和GPS接收器都通过USB端口连接到PC,因此每秒同时记录场值和地理坐标(经度和纬度)。测量分别在白天(9:00 至 12:00)和夜间(20:00 至 23:00)进行,工作日和周末均可进行。

2b所示的测量系统在图1中标有(a)、(b)和(c)的一些固定地点长期使用。场探头固定在离地面1.7米高处,PC每30秒记录一次测量的电场值。固定地点测量也在工作日和周末进行,每次持续 12 小时以上。

表 1. PMM EP600场探头规格

3 测量和结果分析

在本节中,给出了校园内电场分布图。基于实测结果,采用统计方法分析了电磁场的EME特性,并讨论了场随时间的变化。

3.1 EME的空间分布特征

根据在校园道路上测量的场值和GPS坐标,图3显示了四个不同时间段(工作日白天、工作日夜间、周末白天和周末夜间)的电场空间分布图。这里使用E场的dB值。红色表示 E 场值高,蓝色表示。可以看出,4个时间段内E场的空间分布相似,表明校园内的EME相对稳定。

图3 (a)工作日白天,(b)工作日夜间,(c)周末白天,(d)周末夜间不同时间段的E场空间分布。

从图 3 中也可以看出,一些位点具有不同级别的场,例如图 4 中标记的位点 A、B、C 和 D。站点A-C的场值明显高于其附近值,这使得它们像热点,而站点D则显示出完全相反的特征。显然,A-C站点周围可能存在一些相对高功率的辐射源。至于地点D,它位于一个住宅区,道路两旁有许多树木,这可能会导致电磁波的强烈衰减。

图4 一些具有独特电场水平的站点

为了估计测量数据的汇总统计量,我们使用β替换方法对低于检测限的数据进行预处理(LOD,Ganser&Hewett,2010),也就是说,所有小于0.14 V / m的数据都被替换为特殊值β*LOD,其中β是[0,1]中的实数。表2图5分别给出了4种空间分布的E场值的统计参数(如最大值、最小值、平均值、中位数和标准差)和概率密度函数(PDFs)。这些PDFs通过使用正态核平滑器进行估计。

表 2. 4个时间段内电场值的统计参数

请注意。表2中Emax为最大值,Emin为最小值,Eavg为平均值,Emed为中位数,SD为标准差。“‐”表示该值小于0.14 V/m,受探头灵敏度限制。

图5 E 场值的非参数估计 PDF(所有样本表示 PDF 是根据四个时间段的所有数据估计的)。PDFs = 概率密度函数。

如表2所示,每个时间段的E-field的平均值和中值分别约为0.5和0.4 V/m,从数量上说明校园的EME相当稳定,尽管最大值的差异略大。图5还表明,电场的场值主要在0.2-0.7 V/m之间,场的PDF曲线显示出相似的特征和趋势。

此外,图6a给出了所有样品的总场分量和X/Y/Z分量的PDF,图6b给出了归一化的对应图(它们都分别按各自的平均值进行归一化)。从图6a可以看出,场的三个正交分量的统计特性非常相似,这可以通过电磁波多径传播的去极化现象和偏振旋转来解释。如表3所示,分量和总场的PDF都通过对数正态分布很好地拟合,该对数正态分布通常用于描述移动单元接收的信号的缓慢衰落(Andersen,2002;Lecours 等人,1988 年;Turin等人,1972)。

图6 所有样品的总区域和 X/Y/Z 分量的概率密度函数。

表 3. 对数正态的结果(μ,σ2)组件和总场的拟合

从图 6b可以看出,归一化后,四个 PDF 几乎相同。

总场也是对数正态分布的原因归因于X/Y/Z分量之间的高度线性相关性,如图7和表4所示。

图 7. 场分量的散点图

表 4. 分量之间的相关系数

让我们考虑三个随机变量

其相关系数分别为 ρXY、ρXZ 和 ρYZ。这意味着

我们将 X′、Y′ 和 Z′ 的协方差矩阵表示为

其中 var 是一个变量的方差,cov 是两个变量的协方差。假设 μx = μy = μz = μ = − 1.31,σx = σy = σz = σ = 0.51,我们有(见附录 A)

分别考虑 ρIJ = 0(情况 1)、ρIJ = 1(情况 2)和 ρIJ = ρEx,Ey ρEy,Ez ρEx ,Ez(情况 3,见表 4),我们从这三种情况下的多元正态分布中生成三个具有相同均值向量的伪随机序列 X′ , Y′ 和 Z′。

和不同的协方差矩阵

假设并可分别从其伪随机样本中获得 概率密度函数。具体而言,在案例 2 中,如果 X 是对数正态分布,概率密度函数

我们可以推导出T=3时的闭合形式的概率密度函数

这意味着T也遵循对数正态分布,只是均值偏移了。如图8所示,第2种情况和第3种情况下T的概率密度函数几乎相同,并且与公式8中的闭合形式对数正态分布相匹配。

图8 X, Y, Z的伪随机样本的概率密度函数,以及

图9 实测和模拟电磁场的比较

然而,两者都与情况1有明显的不同。此外,在第2种情况和第3种情况下归一化的X(或Y,Z)和T的概率密度函数几乎相同。图9展示了图8中情况3的电场概率密度函数(即图中的E-场分量任意相关系数的对数正态分布概率密度函数),与图6中测量得到的E-场概率密度函数进行比较,并观察到很好的一致性。值得注意的是,基于多元正态分布伪随机数生成器,我们可以使用本文中推导出的公式来模拟具有任意电场分量间相关系数的对数正态分布形式的随机电磁环境。

3.2 EME在3个固定站点的时间分布特征

为了研究场的时间分布特征,选择了校园内的三个固定地点,(a)一个开放的操场,(b)一个包含一些计算机和电子设备的实验室,以及(c)研究生宿舍(图1中分别用(a)、(b)和(c)标记)进行长时间的E场值测量。

10a提供了实验室中电子场随时间的变化。可以看出,实验室的场值从21:40到00:10呈现下降趋势,然后在00:10开始上升,最后达到稳定水平,无论是周末还是工作日。特别是,工作日的 E 场值高于周末。实验室的工作人员通常从上午9点工作到下午6点。考虑到一些勤奋的工作人员通常在晚上和周末都呆在实验室里,实验室的EME时间特征与工作人员的日常工作时间表相吻合。

特别地,工作日的电场值比周末要高。这是因为实验室内工作人员通常的工作时间是从上午9点到下午6点。考虑到一些勤奋的员工即使在晚上或周末也会留在实验室里,实验室内的电磁环境的时间特性与工作人员的日程安排相符。

图10b记录了研究生宿舍楼内电场随时间的变化情况。显示电场值从约22:30开始上升,这时工程专业的毕业生通常会从位于王江校区的办公室返回宿舍。工作日时,电场值在早上8点30分达到峰值,周末则是晚一小时。然后无论是工作日还是周末,电场值都会逐渐下降。这是合理的,因为学生们通常会在晚上22:00后回到宿舍,并喜欢使用电子设备如手机、电脑和笔记本等,甚至整夜运行它们。尽管在早晨电场值会逐渐增加到实验室工作期间的水平,但在实际工作中,宿舍内的电场值仍然远低于实验室内。在周末时,宿舍内的电场值比工作日要高,这一点与实验室的情况完全相反。正如图10a和10b所示,室内的电磁环境的时间分布特性反映了人们活动对局部电磁环境的影响。操场上的电场值随时间的变化情况(如图10c所示)表明,观察到的电场值变化并没有明显的趋势。与实验室的情况相似,工作日的电场值比周末时要高。值得注意的是,在所有地点中,操场上的电场值最高。原因是,一般来说,高功率辐射源位于室外区域。由于建筑物墙壁的屏蔽作用,室内(例如,实验室或宿舍)的 E 场比室外(操场)弱。图 10c 中的结果在一定程度上反映了城市地区的背景 EME。三个固定地点的 E 场值统计参数见表 5

图 10. 三个不同地点的电场随时间的变化:(a)实验室(测量时间持续 21 小时,取 15 个样本的平均值),(b)研究生宿舍(测量时间持续 24 小时,取 15 个样本的平均值),(c)操场(测量时间持续 12 小时,取 10 个样本的平均值

表 5 三个固定点电场值统计参数

根据表6,该园区内所有测得的场值(100 kHz至9.25 GHz)均低于国际非电离辐射防护委员会(Ahlbom等人,1998年)提出的一般暴露参考水平。

表 6 ICNIRP1998 公众曝露限值(3 kHz 至 300 GHz)

  • 注意f 表示频率 (MHz)


4 结论

本文从空间分布和时间分布两个方面对四川大学望江校区的电磁环境(EME)特性进行了研究。通过测量校园内的电场,提供了不同时间段下电场的空间分布地图。统计参数结果表明,该校区的EME相对稳定。所测得的电场值主要在0.2至0.7 V/m范围内,平均值约为0.5 V/m。三个正交电场分量都呈对数正态分布,并由于多路径传播的偏极化现象和偏振旋转而非常相似。总电场也是对数正态分布,这是由于分量间的高线性相关性所致。由于最大电场值仅为3.64 V/m,所以远远低于ICNIRP(国际非电离辐射防护委员会)规定的最大可接受暴露水平。此外,通过在校园内的三个固定位置连续测量超过12小时的电场值,还呈现了EME随时间变化的特点,并通过测量结果展示了人们活动如何影响EME。

(附录略)(完)


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