部落君会持续奉上有意思的资讯。可搜索微信号Wireless_Tribe我们不只关心通讯技术，更关注通讯人生活！Monte Carlo仿真是基于大量Snapshot运算的统计平均结果。在每次Snapshot中，用户终端设定的权重分布在仿真区域之中，向网络发起业务请求，并记录链路的状况以及网络的覆盖和容量方面的性能情况。终端的撒入是蒙特卡洛仿真中最重要的一个环节。本帖主要介绍在Atoll仿真软件中撒入终端的几种方式，其他仿真软件也可以参考。Atoll提供了三大类话务撒入方式：1、User Profile traffic map2、Sector traffic map3、User density traffic map（no. of user/km^2）下面分别介绍三大类话务撒入方式的适用场景和推荐方式。1、User Profile traffic map三个大类的终端撒入方式各有各的应用场景。User Profile traffic map，顾名思义，就是当有确定的单用户话务模型的时候采用的撒话务方式。单用户话务模型可以来自运营商要求，也可以来自市场调研或者我们的建议。单用户业务模型在软件中的User profiles中设置。在已经有了单用户话务模型后，我们在软件中填入用户数(Atoll中用的是用户密度)，软件即可得到仿真区域的终端数量。这个大类中又分成两小类：1）User Profile environment（根据Environment中定义的用户密度撒话务）用户选择Environment类型，在对应的类型下绘制polygon，在绘制的polygon范围内撒入的就是这种environment对应的用户密度（其中包括平均密度、地物权重和室内比例）。2）User profile density（自定义话务密度）（推荐）Traffic标签中选择user profile的类型（即选择对应的话务模型），Mobility的类型和Density类型。Clutter标签下选择各类地物上的话务权重，以及室内用户比例。设置完成后，需要给这个话务地图创建new polygon，并在polygon属性中的density字段填入对应的用户密度。如果遇到有运营商提供大量的包含用户数信息的polygon，可以以user profile density的方式导入。这个小类的话务导入方式中，定义用户密度直接在table中定义，无须事先定义Environment，更方便灵活。备注：上面撒入的用户密度是总的用户的密度，仿真实际参与的终端数量，即激活的终端数量，根据下面的方法计算得到：根据单用户业务模型user profile如何得到激活的用户数：对于语音业务：单用户Erl量=呼叫时长*呼叫次数/3600同时尝试接入的用户数=单用户Erl量*撒入的总用户数（user profile相关）上行激活的用户数=同时尝试接入的用户数*业务上行激活因子下行激活的用户数=同时尝试接入的用户数*业务下行激活因子对于数据业务：业务上行激活因子=会话次数*一次会话的上行数据量*8/(业务上行要求的平均速率*3600)业务下行激活因子=会话次数*一次会话的下行数据量*8/(业务下行要求的平均速率*3600)上行激活的用户数=撒入的总用户数*业务上行激活因子下行激活的用户数=撒入的总用户数*业务下行激活因子2、Sector traffic mapSector traffic map是基于扇区范围撒入话务的方法，一般都是撒入的现网话务量。这种撒入方式需要先做coverage by transmitter的预测，以确定每个扇区的范围。在预测中，注意限定主服小区最低信号强度不能过低，以免小区，特别是边缘小区覆盖过广而导致话务分布得距离基站过远。下面是Sector traffic map下三小类话务撒入方式。1）Uplink and downlink throughputs（推荐）填入各类业务上下行的预期吞吐率，在traffic标签中填入各类terminal的比例以及各类移动性的比例。软件根据填入的上下行吞吐率除以service中定义的业务平上下行要求速率，就得到上下行的激活用户数。这种话务撒入方式因为不涉及user profile，因此在已经获取单小区吞吐率的情况下，推荐这种方式。2）Total number of users（all activity statuses）填入各类业务的总用户数，软件根据service以及user profile中的设置计算上下行激活因子（见上备注），得到上下行分别的激活用户数。这种话务撒入方式依然需要从user profile中得到激活因子，设置参数多，因此不推荐。3）number of users per activity statuses（推荐）填入各类业务的用户数（按照用户的激活状态填入）。这种话务撒入方式也不需要涉及user profile，因此在已经获取各小区激活用户数的情况下，推荐这种方式。3、User density traffic map（no. of user/km^2）User density traffic map（no.of users/km^2）是根据激活用户的密度撒话务，如果有整网激活用户信息相关数据，推荐采用此种方法。这种话务撒入方法和user profile无关。这一大类下包含了五小类，我们可以根据实际的终端激活类型选择，最普遍的是选择active in uplink and downlink这种激活方式：1）all activity statuses2）active in uplink3）active in downlink4）active in uplink and downlink（推荐）5）in active选择需要的激活类型撒用户，常用的有actvie in uplink and downlink。在traffic标签中选择用户采用的各类业务的比例，使用的终端的比例，和移动性的比例。蒙特卡洛仿真的时候会对这三个因素按概率组合。设置完成后，需要给这个话务地图创建new polygon，并在polygon属性中的density字段填入对应的激活用户密度。这样才算话务地图创建完成。微信号： Wireless_Tribe (←长按复制)还不赶紧加入无线部落，一起分享无限快乐！回复“00”，近期发布的通讯基础知识回复“01”，近斯发布的无线精品网知识回复“02”，近期的通讯人海内外生活故事回复“03”，通讯人的幽默回复“11”， 网规网优人的独白回复“载波聚合”，载波聚合介绍无线部落(Wireless_Tribe)　
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微信号： Wireless_Tribe (←长按复制)还不赶紧加入去年5月份，在政府的干涉下，运营商纷纷表态把提速降价提上议程，并宣布了相关的措施。然而一年过去了，在大众一直准备享受提速降价带来的福利时，却愕然发现并没有明显感受到！究竟是什么原因导致用户抱怨提速降费力度不明显？点击标题下「无线部落」可快速关注编者：
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关于spectre下蒙特卡洛（MC）仿真的资料有一些，但大都侧重讲如何在ade里设置，前提是foundry提供MC的相关模型。据我所知，t是有的，下面的一些信息还是从t的模型中分析知道的。但是也有些foundry没有，或者即使有，也没有具体讲自己的模型如何使用。所以这里准备从模型的角度讲解这个问题。理解了模型，也就可以自己编写或者看懂foundry的模型文件了。
我们自己先猜测一下MC仿真的过程。从文档上看，MC分为process和mismatch两种，spectreuser的文档具体给了一个示意流程图。在每次MC分析时，（如果选择process）先根据process相关信息，将每个器件的参数统一改变，（如果选择mismatch）再将每个器件的参数单独改变。所以在模型中，就需要提供相关的内容：器件的哪些参数要变，如何变。
正常的仿真，器件参数也会变，只不过那时是调用不同的corner。因此哪些参数要变，完全可以仿照corner仿真时各个section的写法。具体的说，就是在每个模型里都有一些参数，parameter，这其实是变量。在每个corner里都给这些parameter赋值。MC时也是这样，需要在模型里有参数，在最前面有参数赋值。只是这里的参数赋值有专门的语句：statistics。具体语法可以参考手册。在statistics里分了process和mismatch两种情况，然后在每种情况下可以用专门语句描述变量的分布情况。这就回答了前面所说的器件哪些参数要变和如何变的两个问题。当运行MC时，spectre会自动根据statistics里的描述，产生相应的模型变化。而当正常的仿真时，spectre会去别的parameter赋值部分寻找变量值，所以互相可以不冲突。
但是上面描述的只是基本用法。在许多mismatch模型中，变化量的参数是和器件的w，l相关的。如何把这两者关系描述出来，上面的方法就不适合了，因为w和l并不能传递到statistics中去。spectre对此的解决方法是引入了inline
subckt。可以参考spectreusr中对这个的描述，基本就是为了解决上述问题而提出的。在inline
subckt中，w和l可以作为参数传到下一层中，在此同时，模型参数也被向下传递，因此可以在中间定义模型参数与w，l的关系，这时各个参数是可以相互看到的。这也就是为什么MC分析时，管子的模型一般都要换掉。
因此在最后，出现的情况就比较多了，电路中的模型可以用普通模型，也可以用MC模型，分析可以用普通仿真，也可以用MC分析。有人的blog里就总结了tsmc中几种排列组合能实现的结果。我想只要了解了底层机制，记忆这些就容易多了，而且即使工艺厂下次改变了模型写法，也能很快知道如何使用模型。
最后，说一个问题。当器件存在m参数时，按照m参数的传统意义，等于是完全相同的器件并联，因此MC分析似乎也是这个思路。但实际中理论上各个器件应该是有差别的。所以如果m大，理论上应该是失配减小，但仿真结果却是不变。我不知道是哪里还可以继续改进对m的处理，使其更加合理。
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历史上的今天
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通信系统仿真技术 第4章蒙特卡洛仿真与随机数产生
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