diplomsko delo - core.ac.uk · podrobnejša predstavitev vmesnika in razlaga bresenhamovega...

Simon Caf

SIMULACIJA RAZŠIRJANJA

ULTRAKRATKIH RADIJSKIH VALOV NA

DIGITALNEM MODELU RELIEFA

Diplomsko delo

Maribor, maj 2012

I

Diplomsko delo visokošolskega strokovnega študijskega programa

SIMULACIJA RAZŠIRJANJA ULTRAKRATKIH RADIJSKIH

VALOV NA DIGITALNEM MODELU RELIEFA

Študent: Simon Caf

Študijski program: VS Računalništvo in informatika

Smer: Programska oprema

Mentor: red. prof. dr. Borut Žalik

Somentor: red. prof. dr. Igor Tičar

Maribor, maj 2012

III

ZAHVALA

Zahvaljujem se mentorju dr. Borutu Žaliku in

somentorju dr. Igorju Tičarju za strokovno

pomoč in vodenje pri opravljanju diplomske

naloge.

Posebna zahvala gre Mateji, ki me je vedno

podpirala in spodbujala ter staršem, ki so me

prav tako podpirali in razumeli pogosto

odsotnost.

IV

SIMULACIJA RAZŠIRJANJA ULTRAKRATKIH RADIJSKIH

VALOV NA DIGITALNEM MODELU RELIEFA

Klju čne besede: računalniška geometrija, digitalni model reliefa, vidnost,

razširjanje elektromagnetnih valov

UDK: 004.94:621.39(043.2)

Povzetek

Namen diplomske naloge je razvoj aplikacije, ki bo simulirala razširjanje ultrakratkih

radijskih valov na digitalnem modelu reliefa. V diplomskem delu na kratko opišemo

elektromagnetno valovanje, način razširjanja valov in model ITU. Nato predstavimo

algoritme in metode, ki smo jih uporabili pri izrisu digitalnega reliefa. Sledi

podrobnejša predstavitev vmesnika in razlaga Bresenhamovega algoritma. Nato še

razložimo implementacijo modela ITU in predstavimo rezultate aplikacije.

V

SIMULATION OF VERY-HIGH FREQUENCY RADIO SIGNALS

PROPAGATION ON DIGITAL RELIEF MODEL

Key words: computational geometry, digital model relief, visibility, propagation of electromagnetic waves

UDK: 004.94:621.39(043.2)

Abstract

The purpose of the thesis is the development of an application for simulating the

propagation of very-high radio waves on a digital model relief. Firstly, a short

description of electromagnetic waves propagation is done. The ITU model is presented

afterthat, followed by presentations of algorithms and methods used for tracing the

digital relief. A presentation of the graphical user interface and an explanation of

Bresenham’s algorithm is done, too. Finally, our implementation of the ITU model is

explained and the obtained results are presented.

VI

VSEBINA

1 UVOD ...................................................................................................................... 1

2 ELEKTROMAGNETNO VALOVANJE ............................................................ 2

2.1 OSNOVE RAZŠIRJANJA RADIJSKIH VALOV.......................................................... 3

2.2 ULTRAKRATKI VALOVI ...................................................................................... 7

2.2.1 RADIJSKI HORIZONT.............................................................................................. 7

2.2.2 ATMOSFERSKI VPLIVI............................................................................................ 8

2.2.3 MEJNA POVEZAVA................................................................................................ 8

2.3 MODEL ITU .......................................................................................................... 10

2.3.1 FRESNELOVE CONE............................................................................................. 11

3 IMPLEMENTACIJA........................................................................................... 12

3.1 NALAGANJE PODATKOV IN PRIKAZ DIGITALNEGA MODELA RELIEFA................ 12

3.2 GRAFIČNI VMESNIK ......................................................................................... 25

3.3 BRESENHAMOV ALGORITEM............................................................................ 29

3.4 IMPLEMENTACIJA MODELA ITU....................................................................... 30

3.5 REZULTATI IZRISA ........................................................................................... 32

4 SKLEP................................................................................................................... 37

5 VIRI IN LITERATURA ...................................................................................... 38

VII

UPORABLJENE KRATICE

VHF – Very High Frequency

ITU - International Telecommunications Union

TTN 5 – Temeljni topografski načrti merila 5000

LWJGL - Lightweight Java Game Library

TWL – Themable Widget Library

VBO – Vertex Buffer Object

Simulacija razširjanja ultrakratkih radijskih valov na digitalnem modelu reliefa Stran 1

1 UVOD

Skozi zgodovino je človeštvo strmelo k čim hitrejšem prenosu informacij. Sprva so jih

prenašali s pomočjo kurirjev bodisi peš ali kasneje s konji in z golobi pismonoši. Do leta

1844 se način prenosa ni veliko spreminjal. Preboj je dosegel Samuel Morse, ki je poslal

prvo telegrafsko sporočilo od Washingtona do Baltimorja. Od takrat naprej je razvoj hitro

stekel, že leta 1893 je Nikoli Tesli uspel brezžični prenos električne energije in znakov.

Leta 1895 so naredili prvi radijski sprejemnik, 1896 se pojavi prvi brezžični prenos

telegrafa in leta 1901 pošljejo telegrafski znak preko Atlantika [1]. Temelji za brezžični

prenos informacij so bili postavljeni in od takrat naprej nas brezžične komunikacije

obkrožajo vsepovsod.

Radijske valove ustvarjamo z radijskimi oddajniki. Vidimo jih na vrhovih hribov, višjih

stavbah, telekomunikacijskih stolpih. Da bi dosegli čim boljšo pokritosti terena s signalom,

je njihov položaj smiselno načrtovati. To je še toliko bolj pomembno v vojaških

organizacijah, ko se odločajo, ali bodo imeli zvezo vzpostavljeno ali ne. Te organizacije

temeljijo k čim večji mobilnosti, zato postavljajo začasne radijske stolpe, uporabljajo

vozila za zvezo in imajo prenosne radijske postaje. Pri tem uporabljajo ultrakratke radijske

valove. Na doseg oddajnika vpliva izbor frekvence, višina antene, moč oddajanja in

občutljivost sprejemnika. Največjo oviro pri razširjanju ultrakratkih valov predstavlja

teren.

Namen diplomske naloge je izdelava aplikacije, ki bo simulirala razširjanje ultrakratkih

valov na digitalnem modelu reliefa. Aplikacija bo omogočala vpis podatkov oddajnika,

sprejemnika, nalaganje različnih map reliefa in grafični prikaz rezultatov.


2 ELEKTROMAGNETNO VALOVANJE

Elektromagnetno valovanje je valovanje v električnem in magnetnem polju. Zaradi tega

valovanja se na vsakem mestu prostora spreminjata jakost električnega in magnetnega

polja [2]. Okrog vsakega prevodnika skozi katerega teče električni tok, nastaja magnetno

polje. Izmenična napetost proizvaja izmenično magnetno in izmenično električno polje. Ti

dve polji sta neločljivi, obstoj enega pogojuje obstoj drugega. Pri tem, prevodniki sevajo

elektromagnetno energijo v prostor. Da se to zgodi, je potrebno v prevodnik - anteno

pripeljati tokove visoke frekvence. S pomočjo nihajnih krogov nastajajo v radijskih

oddajnikih signali visokih frekvenc, ki jih dovedemo v prevodnik – anteno [3]. Antena

nato v prostor odda modulirano elektromagnetno valovanje (slika 2.1).

.

Slika 2.1 Elektromagnetno valovanje [4]

Na sliki 2.1 vidimo vektorja električnega (vektor E) in magnetnega polja (vektor H), ki sta

pravokotna drug na drugega in tudi pravokotna na smer širjenja. V vakuumu je hitrost

elektromagnetnih valov enaka hitrosti svetlobe [2].

S področjem elektromagnetnega valovanja se je ukvarjalo veliko znanstvenikov, recimo

Faraday, Amper in Coulomb, vendar pa je odločilen prispevek dal James Clerk Maxwell,

ki je postavil temeljne enačbe (t.i. Maxwellove enačbe).


2.1 Osnove razširjanja radijskih valov

Valovanja razdelimo na longitudinalna in na transverzalna. Longitudinalna se širijo v smeri

širjenja valovanja, transverzalna valovanja pa nihajo pravokotno na smer širjenja [5].

Valovanje lahko opišemo z valovnimi frontami. Valovna fronta je ploskev vseh sosednjih

mest, kjer je v danem trenutku enako velika valovna količina. Razdalja med sosednjima

valovnima frontama je valovna dolžina. Primer valovanja je kroglasto valovanje (slika

2.2). Valovne fronte so kroglaste ploskve, ki izhajajo iz središča. Valovanje se širi enako v

vse smeri [2].

Slika 2.2 Valovanje [2]

Radijski valovi predstavljajo tisti del spektra elektromagnetnega valovanja, ki ga omogoča

vzbujena antena, ko skozi njo steče izmenični električni tok. Glede na način razširjanja

radijske valove razdelimo v tri skupine [6]:

- površinske,

- troposferske in

- ionosferske.


Širjenje površinskih radijskih valov je odvisno od mnogih dejavnikov, kot so teren, izbor

frekvence, usmerjenost antene. Pri površinskih valovih imamo direktni val, ki se širi

neposredno nad površjem Zemlje v vidni razdalji od antene oddajnika proti anteni

sprejemnika. Kot površinski val priznavamo tudi val, ki se je odbil od Zemljinega površja

ali od objektov na njem. Del energije tega vala pri odboju oslabi zaradi pretvorbe v toploto.

Obstaja še površinski val, ki sledi obliki Zemlje (se ukrivlja), kot kaže slika 2.4.

Na površinske radijske valove bistveno vpliva frekvenca. Čim višja je frekvenca, tem manj

se radijski valovi ukrivljajo [3].

Slika 2.3 Površinski radijski valovi [3]


Slika 2.4 Ukrivljanje signala

Za troposfersko širjenje radijskih valov je značilno, da za širjenje uporablja spremembe v

troposferi. Te spremembe so lahko različne temperature v plasteh, prašni delci, vlaga,

zračna turbulenca in zračni pritisk. Signal se od teh sprememb lahko lomi in spremeni smer

proti Zemlji.

Slika 2.5 Troposferski valovi [7]


Slika 2.5 prikazuje inverzijo toplega in hladnega zraka. Če je ta inverzija dovolj izrazita, se

signal ukloni in vrne nazaj proti sprejemniku [7].

Za določene frekvence elektromagnetnih valov je značilno, da se odbijajo od ionosfere in

vrnejo na Zemljo. Do loma v ionosferi pride zaradi različnih hitrosti valovanja, ki so

posledica različnih gostot prostih elektronov. Pri tem obstaja pravilo, čim višja je

frekvenca valovanja, večja mora biti gostota elektronov, da pride do uspešnega odboja.

Ionosfera je sestavljena iz več slojev. Vsak sloj so poimenovali s svojo črko; tako poznamo

sloje D, E in F.

Slika 2.6 Ionosferski valovi [7]


2.2 Ultrakratki valovi

Ultrakratki radijski valovi imajo valovno dolžino od 1 do 10 metrov in frekvenco od 30 do

300 MHz. Kot prikazuje tabela 2.7 je ITU (International Telecommunication Union)

uvrstila te valove v pas VHF. To vrsto frekvence najpogosteje uporabljamo za radijske

postaje, televizije, kontrole letov, reševalne službe, vojsko in za ladijsko komuniciranje [2].

Za nadzor uporabe in dodeljevanje frekvenc v Sloveniji skrbi Agencija za pošto in

elektronske komunikacije.

Številka pasu Simbol Pasovna širina

14 VLF 3 to 30 kHz

15 LF 30 to 300 kHz

16 MF 300 to 3 000 kHz

17 HF 3 to 30 MHz

18 VHF 30 to 300 MHz

19 UHF 300 to 3 000 MHz

10 SHF 3 to 30 GHz

11 EHF 30 to 300 GHz

12 300 to 3 000 GHz

Tabela 2.7 Razdelitev v frekvenčne pasove ITU [8]

Napovedovati doseg radijskega signala je težko. Na to vpliva veliko dejavnikov od

vremena, terena, višina antene, ukrivljenosti Zemlje, vpliv sonca do izbora frekvence in

opreme. Zato se še vedno razvijajo različni hevristični modeli, ki upoštevajo različne

dejavnike.

2.2.1 Radijski horizont

V tej nalogi smo se osredotočili na direktno širjenje radijskih valov. Če predpostavimo, da

je Zemlja popolna krogla in da valovi potujejo direktno, je meja dosega radijskega vala

horizont.


Slika 2.8 Radijski horizont [10]

Formula za izračun radijskega horizonta je [9]:

( ) 2215.1 rhrd −+⋅= (2.5)

Poenostavljen zapis:

hd ⋅= 13.4 (2.6)

2.2.2 Atmosferski vplivi

Atmosferski vplivi, megla, oblačnost in dež imajo na ultrakratke signale zanemarljiv vpliv.

Kot primer vzamemo, da imamo signal s frekvenco 1GHz. Izguba zaradi plinov znaša na

10 km komaj 0,5 dB [10].

2.2.3 Mejna povezava

Pri načrtovanju zveze je smiselno izračunati moč oddajnika, ki zagotavlja, da lahko na

določeni razdalji zagotovimo kvalitetno povezavo. Mejna povezava (ang. link margin) je

razlika med pričakovanim sprejetim signalom in občutljivostjo sprejemnika [10].


mejna povezava = EIRP - LPath +GRx – THRx (2.7)

kjer je:

EIRP - ekvivalentna izotropna sevana moč v dBm ali dBW ,

LPath - seštevek izgub poti v dB,

GRx - ojačanje sprejemnika v dB,

THRx - občutljivost sprejemnika v dBm ali dBW

EIRP je produkt moči oddajnika, ki se prenaša do antene, in faktorja ojačitve te antene, ki

je nastavljena v izbrano smer glede na izotropno anteno [11]. Izračuna se po naslednji

formuli [10].

EIRP = PTxdBm +GTxdB -LWGdB –LRdBm (2.8)

kjer je:

PTxdBm - moč oddajnika v dBm,

GTxdB - ojačanje antene v dB,

LWGdB - izgube valovoda v dB,

LRdBm - izgube zaradi stene radarja (če obstaja) v dBm.

Enota dBm je logaritemsko razmerje moči signala v mW proti 1 mW [12].

dB je logaritemska enota, ki kaže razmerje med fizikalno veličino glede na referenčno vrednost [13].

Seštevek izgub poti vključuje vse izgube, kot so izgube v praznem prostoru in izgube

zaradi vpliva okolja [14].

Formula za izračun izgub v praznem prostoru je:

44.32)(log20)(log20 1010 ++= fdFSPL (2.9)


kjer je:

d - razdalja od oddajnika do sprejemnika v km,

f - frekvenca signala v MHz.

Ojačanje sprejemnika je enako ojačanju antene z odštetimi izgubami.

Rezultat formule 2.7 je primerjava predvidene moči sprejetega signala na sprejemniku z

občutljivostjo sprejemnika.

Ojačanje antene je količina izsevane energije v dani smeri v primerjavi s količino energije,

ki bi jo izsevala izotropna antena v isti smeri ob enaki vhodni moči [15].

2.3 Model ITU

Model ITU temelji na teoriji uklona radijskih valov in omogoča hiter izračun srednje

vrednosti izgub (enačba 2.10).

10/20 +−= FhAd (2.10)

kjer je:

h - višinska razlika med oviro in vidno črto med sprejemnikom in oddajnikom

F - radij prve Fresnelove cone

V primeru, ko neposredne vidnosti med oddajnikom in sprejemnikom ni, je h negativen. F

je radij prve Fresnelove cone, ki jo izračunamo po spodnji enačbi [14].

df

ddF

⋅⋅= 21

3.17 (2.11)

kjer so:

d1, d2 - razdalja od oddajnika do ovire in od ovire do sprejemnika v km

d - razdalja od oddajnika do sprejemnika v km

f - frekvenca v GHz


2.3.1 Fresnelove cone

Ultrakratki radijski valovi potujejo v ravni črti od oddajnika do sprejemnika, se pa tudi

delno ukrivljajo in odbijajo od Zemeljskega površja in objektov na njem. Če je v bližini

ovira, se zmanjša moč signalu. Za izračun, za koliko se je zmanjšala moč signalu zaradi

ovire, obstaja Fresnelova formula (2.11). Fresnelova področja so rotacijski elipsoidi, ki

segajo od oddajnika do sprejemnika. Pravilo je, da za kvalitetno zvezo naj ne bi bilo

blokiranega več kot 40% tega področja [16].

Slika 2.9 Fresnelovo področje [16]


3 IMPLEMENTACIJA

Pri implementaciji smo uporabili programski jezik Java in knjižnici LWJGL in TWL.

LWJGL vsebuje orodja za delo s 3D grafiko OpenGL, ki smo jo potrebovali za izris 3D

reliefa [17]. Knjižnica TWL vsebuje orodja za izdelavo grafičnega vmesnika v OpenGL

[18].

3.1 Nalaganje podatkov in prikaz digitalnega modela reliefa

Za prikaz digitalnega modela reliefa smo uporabili višinske točke digitalnega modela višin,

ki smo jih pridobili na Geodetski upravi Republike Slovenije. Ti modeli obstajajo v

ločljivosti 5 m, 12.5 m, 25 m in v 100 m. Osnovna enota izdajanja je list TTN 5, ki obsega

3000 m krat 2250 m. Slovenijo pokriva 3258 listov TTN 5, kot prikazuje slika 3.1. Format

zapisa točk je X Y Z in sicer v Gauss-Krugerjevem koordinatnem sistemu [4].

Slika 3.1 Pokritost Slovenije s TTN 5 [20]


Primer zapisa v datoteki TTN 5 format X Y Z:

540650.0 151000.0 1017.73

540675.0 151000.0 1017.82

540700.0 151000.0 1020.52

540725.0 151000.0 1020.46

Če želimo prikazati večje območje, kot je velikost ene mape, je potrebno mape združevati.

Za to moramo vsako mapo prebrati in v delovni pomnilnik shraniti vse koordinate Z in

robne koordinate X, Y. Da lahko te podatke shranimo v polje in sestavimo večjo mapo,

smo implementirali razred CArrayTemp.

Ko smo prebrali vse mape in jih shranili v polje, lahko začnemo s sestavljanjem. Pred tem

še ustvarimo novo dvodimenzionalno polje, v katerega bomo po vrstnem redu shranjevali

mape. Določiti moramo začetno mapo, od katere naprej bomo sestavljali ostale mape. Za

začetno mapo smo določili mapo z najnižjo koordinato Y in X.

Po določitvi začetnega položaja lahko začnemo s kopiranjem map v polje, kjer jih

združujemo. Poznani sta začetni koordinati, ki sta shranjeni v spremenljivki x, y. Sedaj

moramo poiskati sosednje začetne koordinate. Če iščemo sosednjo koordinato po x-osi

prištejemo spremenljivki x 2250. Kadar iščemo sosednjo koordinato po y-osi, prištejemo

spremenljivki y 3000. Znesek k spremenljivkama x in y prištevamo zaradi velikosti mape

TTN 5 (3000 m krat 2250 m).


Slika 3.2 Polnjenje polja

Ko najdemo naslednjo mapo, jo skopiramo na ustrezno mesto v dvodimenzionalnem polju.

Pri implementaciji smo upoštevali, da v primeru, ko manjka mapa, še vedno lahko

sestavimo polje tako, da nadaljujemo s preverjanjem.

Slika 3.2 kaže primer preverjanja, če imamo koordinate X in Y+3000 in iščemo sosednjo

mapo, prištejemo 2250 koordinati X. Mape s temi koordinatami ne najdemo. V

dvodimenzionalnem polju na to mesto kopiramo mapo z višinskimi točkami z vrednostjo

0. Da ne prištevamo v neskončnost, opravimo test, ali obstaja kakšna mapa s koordinato

Y+3000 in s koordinato, ki ima večji X. Če obstaja, prištevamo vrednost 2250 koordinati

X in polnimo polje z vrednostjo 0, dokler ne pridemo do mape. V primeru, da test pade,

pomeni, da se pomaknemo navzdol po y-osi in nadaljujemo s polnjenjem.


Vsaka višinska točka je sestavljena iz X, Y in Z koordinate. Do sedaj smo v polje

prekopirali in pravilno zložili višinske točke (Z koordinata). X in Y koordinatnih točk

nismo prekopirali, ker so v Gauss-Krugerjevem koordinatnem sistemu in jih želimo

pretvoriti v 3D koordinatni sistem OpenGL.

Da smo lahko vsaki točki določili koordinati X in Y, smo izračunali skrajne meje v

koordinatnem sistemu OpenGL. Skrajno zgornjo mejo po x-osi smo določili tako, da smo

velikost polja po x delili z dva in rezultat množili z ločljivostjo. Spodnjo mejo smo določili

tako, da smo od velikosti polja po x-osi odšteli zgornjo mejo, množili z ločljivostjo in

množili z -1. Ločljivost je razdalja od ene točke do druge točke po x- ali y-osi. Na enak

način smo določili skrajno mejo po y-osi. Ko so meje določene, zapisujemo realne

koordinate znotraj dveh zank, ki gresta skozi polje po x- in y-osi. Koordinate se začnejo od

ene skrajne meje do druge in se povečujejo z vsako iteracijo za ločljivost.

Število točk v polju je lahko milijon ali več. Za dostop do posamezne točke bi morali

preiskati polje od začetka do konca, dokler ne najdemo želene točke. Za implementacijo te

metode bi potrebovali dvojno zanko, ki bi tekla od začetka in do konca polja, kot je to

vidno v psevdokodu.

zanka i =0 do velikost polja po y osi

zanka j =0 do velikost polja po x osi

pogoj (iskana točka == true)

prekini

Časovna zahtevnost te funkcije je O(n2). Ob velikem številu točk bi upočasnilo aplikacijo,

zato smo se odločili za drugačno organizacijo podatkov. Da bi izboljšali časovno

zahtevnost na O(n log n), smo točke iz polja shranili v drevesno strukturo.

Polje smo z rekurzijo razdelili na štiri dele in ponovili za vsak del, dokler nismo prišli do

štirih točk, ki so v tej strukturi listi. Štiri točke za list smo izbrali zaradi lažje delitve polja,

saj imamo na tem nivoju pri delu z reliefom opravka s ploskvami in ne toliko točkami.


Slika 3.3 Rekurzivna delitev polja

Za delitev polja na štiri dele smo implementirali metodo createTree, za vpenjanje vozlišč

in listov v isto drevo (slika 3.4).

Slika 3.4 Razdelitev polja


Slika 3.4 ponazarja nov klic metode createTree za vse štiri strani. Ob klicu funkcije, ta

ustvari novo vozlišče ali list. Kadar so ostale štiri točke in ni več možne delitve, ustvari

list, ko možnost delitve še obstajajo, ustvari vozlišče.

Prednost strukture je zelo hitro dostopanje do podatkov. Primer na sliki 3.7 prikazuje drevo

s 4000 točkami, kjer iščemo naključno točko. V prvem vozlišču izločimo 3000 točk, kar je

enako ¾ točk. V naslednjem vozlišču zopet izločimo ¾ točk in tako naprej. Do podatka, ki

ga iščemo, pridemo v petem koraku. Dostop do podatka je vedno enako hiter neglede na

položaj v drevesu. Prednost te strukture je vsekakor v hitrosti, slabost pa je dodatna poraba

pomnilniškega prostora in v času izgradnje drevesa. Kadar je dostopanje do podatkov

pogosto, je izgradnja drevesa smiselna. V primeru, da bi imeli iskanje urejeno z dvema

zankama, bi v najslabšem primeru do podatka prišli v 4000 koraku.

Slika 3.5 Štiriško drevo

Za izrisovanje reliefa smo uporabili knjižnice OpenGL. Izrisovali smo s pomočjo VBO, ki

omogoča nalaganje podatkov kot so barva, normala in točke v pomnilnik grafične kartice

ter s tem pohitrili celotno izrisovanje.


Za vse točke reliefa, ki so shranjene v polju, smo morali določiti trikotnike, ki smo jih

tvorili iz sosednjih točk (slika 3.6).

Slika 3.6 Triangulacija

Vsaki točki trikotnika smo morali določiti barvo in normalo oglišča. Vse te podatke smo

shranili v hitri pomnilnik. Naslednja naloga, ki smo jo imeli, je bila prenesti te podatke v

pomnilnik grafične kartice. Te metode smo implementirali v razredu CVbo.

V tem razredu smo implementirali metodo updateCB, ki spreminja vrednosti v

pomnilniškem prostoru za barvo. Metoda je pomembna, kadar želimo spremeniti barvo za

določen del površja reliefa in ne želimo prepisovati celotnega pomnilnika. Zaradi tega

moramo imeti podatek, kje v pomnilniku se nahaja iskani trikotnik. Tukaj pride do izraza

štiriško drevo, kjer so shranjeni vsi ti podatki za vsak trikotnik

Predstavili smo vse najpomembnejše metode in algoritme, ki smo jih uporabili za izris.

Slike 3.7, 3.8, 3.9 in 3.10 prikazujejo rezultat izrisa ob uporabi teh metod in so v različni

ločljivosti, ki so trenutno na voljo na Geodetski upravi Republike Slovenije. Prikazujejo

območje Ruš v območju 3000 krat 2250 m. Za senčenje slik smo uporabili Blinn-Phongov

model [21].


Slika 3.7 Ločljivost 5 m

Slika 3.7 je v 5 metrski ločljivosti. Prikazuje območje 3000 krat 2250 m in je zelo dobre

ločljivosti. Na sliki se vidi Pohorje, struga Drave in celo most čez Dravo. Ta ločljivost je

trenutno najboljša, je pa za obdelavo večjega področja računsko in pomnilniško zelo

zahtevna.

Na slikah 3.8, 3.9 ter 3.10 vidno pada kvaliteta ter pomnilniška in računska zahtevnost. Na

sliki 3.10, ki je v ločljivosti 100 m, se je v primerjavi s sliko 3.7 izgubilo veliko podatkov o

reliefu. Vidijo se samo grobi orisi Pohorja in struga reke Drave.


Slika 3.8 Ločljivost 12,5 m




V nalogi smo za simuliranje uporabili podatke, ki prikazujejo območje Pohorja velikosti

15000 krat 11250 v 25 m ločljivosti (slika 3.11). Relief je sestavljen iz 25 manjših map

velikih 3000 X 2250 m.


Slika 3.12 prikazuje rezultat izris reliefa z manjkajočo mapo z algoritmom, ki je že bil

predstavljen.


Slika 3.12 Prikaz reliefa z manjkajočo mapo

Ker število točk lahko naraste na nekaj milijonov, obstaja možnost, da grafična kartica tega

ni sposobna izrisati. Zato smo implementirali metodo, ki deluje tako, da zmanjša število

točk in s tem hkrati zmanjša ločljivost. Na sliki 3.13 vidimo primer izrisa, ko smo

zmanjšali število točk. Opazi se, da se je ostrina reliefa zmanjšala in zameglila.


Slika 3.13 Manjšanje ločljivosti

Ločljivost smo zmanjševali tako, da smo v kvadrantu sosednje točke višine sešteli in delili

s štiri. Tako smo dobili novo točko, ki je v sredini kvadranta slika (3.14). Vse točke smo

hranili v novo polje z zmanjšano ločljivostjo in ponovili postopek za izris reliefa.

Slika 3.14 Manjšanje ločljivosti


Kadar želimo prikazati povečavo zmanjšane ločljivosti, določimo velikost kvadranta, ki ga

želimo izrisati slika (3.15).

Slika 3.15 Določanje povečave

Ko smo določili velikost kvadranta, ki ga želimo izrisati, moramo iz začetnega polja, ki

ima nezmanjšano ločljivost, ustvariti in prekopirati podatke v novo polje.

Rezultat te metode je prikazan na sliki 3.16.


Slika 3.16 Povečava

3.2 Grafi čni vmesnik

Grafični vmesnik smo izdelali s pomočjo knjižnice TWL [18]. Vmesnik formatiramo v

dokumentu XML, ki je sestavljen iz štirih glavnih delov:

<images>

<fontDef>

<inputMapDef>

<theme>

V delu images navajamo slikovne datoteke in območja regij znotraj datoteke, v fontDef

definiramo globalni font, v inputMapDef definiramo kombinacije tipk za določeno akcijo,

v theme, ki je najpomembnejši del, pa določamo barvo ozadja, obrobe, fonte, poravnavo za

posamezno temo.


Ob zagonu programa se prikaže okno z ikonami (slika 3.17).

Slika 3.17 Začetno okno

Ob pritisku na spodnjo ikono, se odpre novo pogovorno okno, kjer poiščemo mape, ki jih

želimo prikazati in določimo ločljivost map.

Ko imamo naložene mape, se ob pritisku na spodnje ikone relief rotira navzgor, navzdol,

desno in levo. Na sliki 3.18 je prikazana rotacija.


Slika 3.18 Rotacija

Kadar pritisnemo na spodnjo ikono, se pogovorno okno ne odpre, dokler ne pritisnemo na

relief in s tem določimo položaj radijskega oddajnika. Slika 3.19 prikazuje okno, ki se

odpre. Vidimo, da nam omogoča vpis podatkov za sprejemnik in oddajnik. Radijski

oddajnik na reliefu označuje rdeča pika.

Slika 3.19 Pogovorno okno za vpis podatkov oddajnika in sprejemnika


Ob pritisku na spodnjo ikono in potem še na radijsko oddajnik, ki je prikazan na reliefu kot

rdeča pika, izbrišemo radijski oddajnik.

Kadar imamo zaradi podatkov zmanjšano ločljivost, nam slednja ikona omogoča

povečanje ločljivosti na izbranem območju reliefa (pritisnemo na relief).

.

Ko imamo naloženo mapo in vnesene podatke o oddajniku in sprejemniku, nam slednja

ikona omogoča izračun pokritosti reliefa s signalom (slika 3.20).

Slika 3.20 Prikaz pokritosti s signalom


3.3 Bresenhamov algoritem

Na reliefu smo pokritost z radijskim signalom prikazali z zelenimi daljicami, ki so ena od

druge razmaknjene z majhnim kotom. Na tem nivoju imamo opravka s štirikotnimi

ploskvami. Za aproksimacijo daljice s štirikotniki je zelo uporaben Bresenhamov algoritem

[22]. Ta algoritem ugotavlja, katere štirikotnike je potrebno pobarvati, da dobimo daljico,

kot je prikazano na sliki 3.21.

Slika 3.21 Bresenhamov algoritem [23]

Vhodni podatki algoritma je točka x1, y1 kot začetna točka in x2, y2 kot končna točka.

Nato izračunamo smerni koeficient premice in se z zanko pomikamo od začetne proti

končni točki. Napako povečujemo za smerni koeficient; kadar je napaka večja od 0,5

pomaknemo izris po y-osi za ena.

Rezultat uporabe algoritma v aplikaciji je prikazan na sliki 3.22.


Slika 3.22 Rezultat Bresenehamovega algoritma

3.4 Implementacija modela ITU

Pri implementaciji modela ITU smo najprej izračunali radijski horizont po formuli 2.6, s

katero smo določili maksimalno razdaljo dosega radijskega signala. Ko imamo določeno

maksimalno razdaljo, lahko od točke, ki je označena kot oddajnik in je tudi začetna točka, s

pomočjo razdalje določimo končno točko dosega. Sedaj lahko pričnemo z izračunom

pokritosti s signalom ob uporabi formul, ki smo jih opisali v drugem poglavju. Sledi

algoritem, ki smo ga implementirali.


psevdokod model(x1 ,x2, y1 ,y2, radio)

maxTočka.z=0

BresenhamAlg x,y teče od x1,y1 do x2, y2

pogoj maxTočka.z <= povprečna višina(točka) potem

maxTočka = točka

točka = najdi točko (x, y)

dušitev reliefa = itu (maxTočka,točka,x1,y1)

pogoj mejna povezava(radio, dušitev reliefa) > 0 potem

spremeni barvo(točka)

Od začetne točke se pomikamo proti končni. Pomikamo se po mreži od piksla do piksla,

uporabimo Bresenhamov algoritem, ki smo ga opisali v prejšnjem podpoglavju. V vsakem

pikslu, ki ga sečemo, izračunamo povprečno višino, najvišjo točko si vedno zapomnimo. S

pomočjo te točke, začetne točke in točke, ki jo trenutno testiramo, izračunamo dušitev

signala po formuli 2.10. Izračun, ki smo ga dobili, upoštevamo pri izračunu mejne

povezave z vsemi ostalimi izgubami, karakteristikami oddajnika in sprejemnika po formuli

2.7. Če obstaja možnost, da je sprejemnik zmožen zaznati signal, obarvamo ploskev z

zeleno, če ne, pustimo prvotno obarvanost. Štiriško drevo, ki smo ga implementirali, nam v

tem primeru pomaga pri hitrosti izrisa, saj podatke o legi piksla v pomnilniku grafične

kartice pridobimo iz drevesa.


3.5 Rezultati izrisa

V tem podpoglavju želimo prikazati nekaj rezultatov aplikacije.

Uporabili smo naslednje vhodne podatke:

Frekvenca: 200 MHz

Oddajna moč: 5 W

Višina antene oddajnika: 1 m

Občutljivost sprejemnika: 0.35 µV

Višina antene sprejemnika: 1 m

Slika 3.23 Rezultat izrisa

Rezultat vidimo na sliki 3.23. Oddajnik je postavljen na ravnini, valovi hitro pojenjajo

zaradi zadušitve sosednji hribov.

Če obdržimo prvotne podatke razen višine oddajnika, ki jo zvišamo na 60 m, je rezultat

naslednji (slika 3.24):


Slika 3.24 Rezultat izrisa: frekvenca 200 MHz, višina oddajnika 60 m, moč 5 W,

občutljivost sprejemnika 0,35 µV

Na sliki 3.24 vidimo, da se pokritost izboljša. Vseeno pa sosednji hribi zelo blokirajo

valove.

Če obdržimo prvotne podatke razen frekvence, ki jo zmanjšamo na 100 MHz, je rezultat

takšen, kot ga prikazuje slika 3.25:




Slika 3.25 prikazuje, da se je ob zmanjšanju frekvence povečal domet in pokritost s

signalom.

Če obdržimo prvotne podatke in moč oddajanja povečamo na 50 W, je rezultat izrisa

naslednji (slika 3.26):



Slika 3.26 prikazuje, da se ob povečanju moči oddajanja, pokritost s signalom izboljša.

Če obdržimo prvotne podatke in zmanjšamo občutljivost sprejemnika na 1µV, je rezultat

izrisa viden na sliki 3.27.



občutljivost sprejemnika 1 µV

Če obdržimo prvotne podatke, le da premaknemo oddajnik na vrh hriba, je rezultat viden

na sliki 3.28.




Pokritost s signalom se je izboljšala, signal ovirajo višje ležeči vrhovi.

Če obdržimo prvotne podatke, le da tokrat premaknemo oddajnik v dolino, pokritost terena

s signalom prikaže slika 3.29.



Kot je vidno, vsi dejavniki v modelu ITU zelo vplivajo na doseg ultrakratkih valov,

največji vpliv med vsemi temi dejavniki pa ima relief. Če smo na ravni pokrajini (npr.

Murska Sobota) ali oddajamo iz goratega predela (npr. vrh Pohorja) bomo dosegli bistveno

boljše rezultate, kot iz doline (npr. Ruše). Zato je tudi smiselno izvajati simulacije, kje

bomo postavili oddajnik, kakšno frekvenco in kakšno opremo bomo izbrali.


4 SKLEP

V tej diplomski nalogi predstavljamo implementacijo simulacije razširjanje ultrakratkih

radijskih valov z uporabo knjižnic OpenGL, TWL in različnih algoritmov. Z razvitim

programom lažje načrtujemo postavitev oddajnikov in predvidimo doseg. V nalogi smo

poljudno razložili teorijo razširjanja elektromagnetnega valovanja in model ITU. V

nadaljevanju smo opisali algoritme za nalaganje map, sestavljanje map, prikaz reliefa,

ustvarjanje štiriškega drevesa, predstavili grafični vmesnik, in razložili Bresnehamov

algoritem. Na koncu smo predstavili rezultate izrisa ob določenih nastavitvah radijskega

oddajnika in sprejemnika.

Rezultati izrisa so pokazali, kako na razširjanje valov v modelu ITU vpliva izbor

frekvence, postavitev oddajnika, moč oddajanja, višina antene in občutljivost prejemnika.

Model kot motnjo pri širjenju valov zaznava zgolj teren. Dejavnikov v naravi, ki moteče

vplivajo na valovanje, je veliko več. Zaradi tega model ne more biti popolnoma zanesljiv,

je le pokazatelj, kje so možne ovire in kako bi bilo najbolje postaviti oddajnik za čim boljši

rezultat. Če bi želeli upoštevati vse motnje pri razširjanju valov, bi morali implementirati

različne modele, kar bi bila možnost za nadaljnjo delo.


5 VIRI IN LITERATURA

1. Zgodovina elektro-zvez in radioamaterstva

http://www.s52sk.com/zgodovina.html, zadnji obisk: maj 2012

2. R. Kladnik, Visokošolska fizika, del 3, Akustika in optika: valovni pojavi, Državna

založba Slovenije, Ljubljana 1989

3. I. Sesartić, Uvod v amatersko radiogoniometriranje, Zveza radioamaterjev

Slovenije, Ljubljana, 1982

4. Elektromagnetno valovanje

http://www.nrcan.gc.ca/earth-sciences/glossary/index_e.php?id=2818, zadnji obisk:

marec 2012

5. I. Tičar, Zapiski s predavanj za smer telekomunikacije, Fakulteta za elektrotehniko,

računalništvo in informatiko, Univerza v Mariboru

6. D. Grabenšek, B. Kulauzović, A. Souvent, J. Vraničar, Priročnik za radioamaterje,

Zveza radioamaterjev Slovenije, Ljubljana 1995

7. Razširjanje elektromagnetnih valov

http://www.dxfm.com/Content/propagation.htm, zadnji obisk: marec 2012

8. Razdelitev frekvenčnih pasov

http://life.itu.int/radioclub/rr/art02.htm, zadnji obisk: marec 2012

9. Radijski horizont

http://en.wikipedia.org/wiki/Line-of-sight_propagation, zadnji obisk: marec 2012

10. J. S. Seybold, Introduction to RF Propagation, Wiley-interscience, 2005

11. EIRP

http://en.wikipedia.org/wiki/Equivalent_isotropically_radiated_power, zadnji obisk:

marec 2012

12. dBm

T. Zajc, Klicni modemi, Fakulteta za elektrotehniko in računalništvo, Univerza v

Ljubljani

13. dB

http://en.wikipedia.org/wiki/Decibel, zadnji obisk maj 2012


14. Izgube v praznem prostoru

http://www.radio-electronics.com/info/propagation/path-loss/free-space-formula-

equation.php, zadnji obisk: marec 2012

15. Osnove anten

http://www.qsl.net/n1bwt/chap1.pdf, zadnji obisk: april 2012

16. Fresnelovo področje

http://en.wikipedia.org/wiki/Fresnel_zone, zadnji obisk: marec 2012

17. LWJGL

http://lwjgl.org/, zadnji obisk: april 2012

18. TWL

http://twl.l33tlabs.org/#whatistwl, zadnji obisk: april 2012

19. Digitalni model višin

http://e-prostor.gov.si/index.php?id=720, zadnji obisk: april 2012

20. Mreža listov TTN5

http://portal.geopedia.si/sloj/metapodatki/11879, zadnji obisk: april 2012

21. Blinn-Phongov model

http://en.wikipedia.org/wiki/Blinn%E2%80%93Phong_shading_model, zadnji obisk:

maj 2012

22. B. Žalik, Računalniške periferne naprave, Fakulteta za elektrotehniko,

računalništvo in informatiko, Univerza v Mariboru, 1998

23. Bresenhamov algoritem

http://en.wikipedia.org/wiki/Bresenham's_line_algorithm, zadnji obisk: april 2012

diplomsko delo - core.ac.uk · podrobnejša predstavitev vmesnika in razlaga bresenhamovega...

Documents