Résumé - Faculté des Sciences Rabat

UWB Channel Propagation Characterization
and Modeling
Rachid Saadane∗
Laboratoire GSCM LRIT, faculté des sciences Agdal,
Université Mohammed V Rabat, Maroc
{rachid.saadane}@gmail.com
Abstract
In this Talk, based on a set of UWB channel measurements in Indoor, Corridor and
Outdoor, large and small scale fading are evaluated. The channel measurements are
conducted at Eurecom Institute1 . After a short introduction, we present a spatial channel analysis followed by channel analysis in time and frequency domains. We evaluate
the probability density function (pdf) of channel power variation in time domain and
the pdf of channel frequency fluctuation. The analysis show that the Weibull pdf fits
well with the experimental measurements. Also, an investigation of path–loss shows
no dependency between frequency and the path–loss. Finally, we found that for most
measurement, the best fit for the distribution seemed to have a value of m̃ = 1, which
corresponds to a Rayleigh distribution.
Rśumé
Dans cette présentation, bas sur un ensemble de mesures canal à l’intérieur, nous avons
évalués les variations et les effets d’effacement à grand et à petit échelle pour differents environements (Couloir, exterieur, interieur, avec et sans visibilité directe). Après
une courte introduction concernant la technologie Ultra Large Bande et ses applications, nous présenterons une analyse spatiale du canal suivie d’une analyse dans le
domaine temporel et le domaine fréquentiel. Nous évaluons la fonction de densité de
probabilité (pdf) pour la variation de puissance du canal dans le domaine temporrel
et le pdf de la fluctuation du canal en fréquence. L’analyse des résultats montre que
pdf Weibull couvre bien les mesures expérimentales. En outre, une recherche sur le
perte par chemin montre qu’il n’y à aucune dépendance entre la fréquence et le perte
par chemin. Par contre une analyse paraille effectuée pour regarder la relation entre
la fréquence centrale et le perte par chemin montre qu’il y à une corrélation entre les
deux. En conclusion, nous avons constaté que pour la plupart de mesures, le meilleur
ajustement pour la distribution a semble avoir une valeur de m̃ = 1, qui correspond à
une distribution Rayleigh.
∗ He works with D. Aboutajdine from faculté of sciences Rabat, Morocco, and, Aawatif Menouni Hayar
from Mobile Communications Laboratory, Eurecom Institute, Sophia Antipolis, France
1 Eurecom’s research is partially supported by its industrial partners: Ascom, Swisscom, France Telecom,
La Foundation Cegetel, Bouygues Telecom, Thales, ST Microelectronics, Motorola, Hitachi Europe and
Texas Instruments. The work reported here was also partially supported by Newcom project.
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