Rf Guideline Model Calibration

April 8, 2017 | Author: İsmail Akkaş | Category: N/A
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RF Guideline Propagation Model Tuning In ASSET

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INTRODUCTION ................................ ................................ ................................ ............................. 4

2

WHY TUNING A PROPAGATION MODEL? ................................ ................................ ................... 5

3

IN COMMON USE PROPAGATION MODELS ................................ ................................ ................ 6 * .0&1& ñññ1.     + *" '.#"*ññ1.     2 ** ñ' 3*' & 1.    4 *3 5 ñ 1/#'1.#   6 ^     

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4

INDICATORS OF PREDICTION M ODEL PERFORMANCE ................................ .......................... 12 3 7ñ#'#ñ#'#    " 3"  './ . #ñ#'#.ñ '.1/ /ñ./ñ ñ##  *      !   " # ^      $   %  &!  %'(    ^   ) *+  , 3*  './ . #ñ#'#.-%./  +  ^      0123/ * 4  ^      / "   5  ^ ^     ' (       

5

INPUT DATA ................................ ................................ ................................ ................................ . 20 ) 1ñññ    "  ,   !   6 ,   )7   )" '8 #& !9ññ    "" )* #ñ ñ ñ1 !ñ &#. .ñ:ñ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ñ $ñ'81 $ñ             ñ    

  

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2

Why tuning a propagation model?

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3

In Common use Propagation Models

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3.1

Okumura-Hata-Model

 .@ $ -  $- %-$   ($ % -($$ $  ; C.@ $  6+)D $    (  $ $        (?   ($" G1AH "G:AH--  ($- C G@$HD$  %E-'  ((( %    * G$HI  G$H-($%   ()G$H    ($  C64 D   $$  (  (  .@ $    $ $    $  - (  $  (      % J >@> $- (?  (= - -=%  7#- ($% 1#K$-= >  %-.@$ B   (  % $  = %= 7              

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GÔ H  



3.2



COST231-Hata Model

  '.#"*    E-- K $-   (?  %- ($ )  G1AH   "  G1AH%A  .@ $ K     (? %-   -   (  $ -      ( .@ $  >     (?     -  ($=> --(?   ñ--    >   ( > - -         ( $  $%   -M'.#"*1-M % C %D 7   ñ    

  

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3.3

RACE-1043 Clutter Model

   A  C   > ( - (( -   -,   ( % -   -   D (   $ C   D       (  $%      $ (     $ 7 =$-  -$ -  %  =  =-- -   @  -,$$-  C% -  D   .@ $  - '.#"* ($     - ((  ( -   C7= 77-(>=-     ((   A(( - -      (1# 8  ( ñ' 3*>@    =$  C7= 77-    D% %-  --    -   %>- ((-   - (  B-% -   %>- ((   - $$--% ñ' 3*  Clutter type W O1 O2 F1 F2 ñ    

Description 8 .( -=%   .( -=(>%   =>- > $ %  =$ -$-@-

  

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S1 S2 S3 U1 U2

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 Table 1:'  ($$--% ñ' 3*

3.4

Extra Deterministic Methods

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^           ?  N$B(- =>   $- O$  - K -    -   -- > ñ--    (  %     - %>  $  -  -  % - $          %   $( - -E- ? $%    $O %$ - K E$  ( - CD  -($ - ($ %$ -    -  $      $  -   $ -  C        (  - D    $-  -     >   > %  = >   %    -$ >= - $> -$ %  *3 %    $- % ((E $$->=( 3$%    > - $                 ñ    

  

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         3.4.2 Effective Antenna Height Calculation  ñ $ $ >         -$   (  ((      ñ  $%    $=  ((  %          "   $ (   %     >   - (( $- -$ ((    

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4 4.1

Indicators of Prediction Model Performance Basic Statistics

     %        -  %   (   ( -    -  $- $$     À 1 À $? C 1#D À #---     -             (  $ -    %- %  - -       È   X Ô    È   X    È   C3D ö   Ô  Ô    $C$- D-    $(-    





  

 



  







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C3"D

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C3*D

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C33D

  ñ>---   F  > > 1# - > --  $-   ñ    %> -  -  $- $(„*G-7H- ---  (46G-7H    

4.2

Prediction Error Statistics of Aircom International Asset

 ñ $   ñ  -  (     $-  %   >= (  %($- %    --   - (     (  (  ñ $ ñ '8 1 $ ñ  =    @      //) /   7 --% ñ $   4.2.1 Displaying Prediction Error in the 2D -View  >   $%- -ñ $ñ"! >  À 1 $   À ' 8    À ' 8#  À ' 8#   

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Displaying Received Level/Prediction Error vs. Log(d)

  3> $      %'(C $  !  %'(D- -% ñ- ((-- - ((  

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Asset Analyse Text File

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4.3

Prediction Error Statistics of   

      $    %-ñ#'E( ( $ E=($>   %- -     (      -       >    - (   (   -C % (  $-D=(  - $- % >      %-  -    -  -- (  '8 $ $       

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4.3.3    feature(s) ...versus Distance    $ -    -   -- -   C   ->   D   % - F - ?  , %  ( %--  $- ñ $ -    ( G-7HE   %--  $- (  >  - (*@$($ -    G-7H-    @$        C- D    $  @>  E- $ -    - ---  CO-1 KD>  C- -D-  $=   $  @>  $ -     ( -  $    A (     -   ( (    ñ $ ñ '8 1 $ ñ       % (   - . O7  ($ K -  E C  -    D >    %   ($  &( =E*"  -*" % C$ - D$ $*" %  %(C  -- D'8$ $  (=      -  ( (   - $ -   E     4 >  -    $% ( % =  $ =  1#   >   -- -      -  - ($        ñ#' E (  0123 7 ? *A 0123 7   *A 0123 7 $/ *  - 0123 7 /  *    E$ %>    >   $$ (      --   '8 $ $   7     %  -   C  D (         C  %D> 

 Figure 8:  ( ( $-,- E     $$--   -      $-      7 =    - ($ %  -$-> - $- %    ñ    

  

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5 5.1

Input Data Map Data

5.1.1 Paper Maps $C> ($  ")  D -E  ($ C -  %  - - ($ D(  -   -$%  ñE $      $(-$ $   =-$ % 8-8 -8%  6>- ") $C F ($D( -$ C D  >- ()  $C F ($D( ' $%  &#ñ 

 Figure 9:#-$C") 

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5.1.2 Topographical Database    -%   $      1 C-    $-D - %  -         -  ( % ($ C (  @ =$  D $>      -%       -  %   (   C  = > (D - %   ( C$$- @ %= % %=  D $>      1 -  -   ($  C D    - %  - ñ  $ C ED        % -(? (=( E$= $E $    -%  - ($     $ -, ($   $  -   %  - ((  (    -  $% (         -   -%  À ' > - -   $$-- ( 1        - $    $  -% $ - ($    ")    $= --     )-  $    ($) $E) $    $E $   $     CE=DL $ % "   C) $%  D  $  CAD ($" $ 3 $%"  C " $%  D=--    (  À ' @  %- -% -(   >-         " $E" $  1 - % -  A  ( )       $  ($ %- $  #  $   ) -  $ $   CE=D" $ $  CAD ($2$  "$  0 $ -=  À  $ -%-($  $-* C--   D   =-   ($   - À #  $   --   ($  À '  -% - %    $  -    %   ($     -%     (  = > A   (    $ -    $ @ %   À   ( -%  (?  (-% À   -% >  $  "     C$$--  )  D   - E  ($  (    C  ((  -  %  D-  $    >= ? $ -C : - '81 $-D -$ $-    À  @ =-  ((E    @O1  -KO.&%K -% - ($ ñ E-% - O -KO#K> % -  .&%(   $   $-  @ '.#"*=-   E  ($ = ( %E  > $    - - -B $ %    $=       @ %   % % -  A   %%   ( % -  - --     -%$($  $-     À '@    $    %  $  %      (   (   -- $  = >  >     ñ    

  

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5.2

CW Survey Data

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5.3

Start Parameter Values of Propagation Model

5.3.1 Aircom ASSET Standard Macrocell Model  ñ $ ñ## O#--1K$-%-.@ $ -,  '.#"* $-    ( -  -   $- > -- (   -  =  -      @$  $=  $-  -    %     =   %   -  -%   ( (    -   % -  ñ $ñ##O#--11-K -( -(> 

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    5.3.2 Classification of Hata Adjustment Coefficients to ASSET k -parameter  %"> (  (.@ $ ,'.#"*-F $((  @ $(ñ $ñ##X#--11-O .@ $ -'.#"*-F $((  % -($?  C*D- C*"D  Aircom ASSET k-parameter

Okumura-Hata Model

COST-231-Hata Model

150 MHz < f    COST-231-Hata (f=1900 MHz) a(hMS,f) GÕ C(D 2HÕ1#)+Õ C(DW 4 a(hMS=1.5,f=1900) ÚC2.9Õ1#4.3D Mapped to Aircom ASSET k -parameter k1 3+*W**6 C(DW4.3 k3 -2.9 ñ    

  

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 Table 5:( ñ $ñ##X#--11-O   5.3.3

Enhancement of the ASSET ³Standard Macrocell Model´

 ñ $ ñ##  -   %      ñ## O#-- 1 1-K %    $ - - $  -  ($ (     C %     -   % -    D -     C %     -  % -   - D      C  $D -(    A -  %>  $%  -  - ((   @ (-  C% -  D  (($%   ( %  (( E C% -  D -   =   >    %  A  ( - ((  $ -   -  -- (-  $- (   -    



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 Table 6:@$O-ñ###--11-O     (- (( $C D% -   (  $  - %% -  - C> -D # (     -    %=  % % - ( C-   D     -  -% G$H  ñ    

  

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6 6.1

Which Coefficients are tunable? Adjustment Coefficients of Hata -models

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C+D

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*+()*

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6.1.5 Clutter Adjustment L C  .%F (    -F $   (   .@ $ ,'.#"* $-  -  *   -    ( -  -%  -F $C((D%$    ( >     >(- ((-  ($$-% -  -      ($%      6    >     - ((  ( -   ñ $     %    (  %  (  ( -F % -   -    (( E   --(-      ($%   -F $ ,  -      A    -  - %   E- (( ($(  $=     $     -F $    --     (  %  - %   

  Figure 19:8   - (((-      (( % $$--  À E     - %     ( $- @-   G@$H-%   * G$H À E   .# - -%A-E --   % @ (- - ((    À  (( % (( - %((     $-= -% -F $((  = - E - ( ( $  - ->  >  (  (   C  ( D     -  $% = %    ( ($      '      ((   ((   -- -   (    =     ( $-  ( >= %   (( ((---    (    -F $ -  -   ((     -    =       -F $((        $   ñ    

  

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*2()*

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 6.1.6 Diffraction Loss L D and Adjustment Coefficient C 6  8    % C = $  D %     (   %>  %    - $%    --   - ((     >  --     -   (% " >   

 Figure 20:/ ( -     ñ $      (      -- -   C\ L3) -7D  >   ---  >    ,%   $C\ % L26-7D  / .# -$ ->  ( C    ($%  D-    -  % -,($  - ((   @ (-  C%D $$--  ( -   % @ (-  - (( $-- %- (( -F $((     ---  (/ .# -\/ .# ($? (  ---  (- ((- \- (( - ---    % C  D $\ %     (        -%D/ È           





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*4()*

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The Calibration Process

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.# -  -  -    --  $-  6   ((  $    ($% 

.#=PG@$H=   (  --  $-  r  -% -@ (-  - (( $--   >  -   / .#=PG@$H= - (( -F $ ((    =#((  -  8       ((  ñ    

  

   ñ    !   "#$%  &  '$   

  



 

*6()*

c     

     

r.1

Sort CW Measurement Data

 # '8 $ $ - C( D        %=  % % -   '   (   (    À   C  (   %= (   --% %D À  $-$( $%'8$ $-C  D  &ñ $ñ" >>  %@  --   (  -  

r.2

First CW Measurement Analysis

 #( ñ    -% ?  ,?  ('8$ $-    $  ( %  (       >   -  %   (  %  >  -  C $  $ $ ( *  %       - -   (  $ C( .# -  $ ( / .#D $$--[D  E -      ($    -      (  $  ( %   $ = E -   ($'8$ $ $- %  C  -  $-(7     -E --D  $   $E $ $ -  - (  (  '8 $ $  B C  (      (  $  (   - C$  $ $ *  %    $ D  %>  - 6 G@$H= E - -  -    

r.3

Find best suited Effective Antenna Height Calculation Method

  ((        $- -  -   $-        ($% -%       ($    ($ (  ((      $@   %  - ((-  =    -C $D(=   $( -((    % -   E   .# - - -( -  ((    $-  ($'8$ $ (((    $-   X#O $- ($    ( - (( -  C$$--  -L) $= -L $=-L) $--L" $D $=(($ L" $-(($EL"" $  E  '8 1 $  E (     X%  ($ O   ñ#' E (  C   E=ñ% E-D  ñ( ($-  '8 $ $   (  ((        $- #    -   ( ST#--  !1E- ST# $$E  ñ    

  

   ñ    !   "#$%  &  '$   

  



 

3 ()*

c     

 -% -((    $-      À $-   - >  -   @     @       ) C  .#D    (  RSPT# $$E "   %C .#D      À @( RSPT#--  !1ñE$> 2= O%K -O%K $---   $-   Note: / -  ----    ( -  %  -       $-   -- -   - $ -  > -  -$- % ($   

r.4

Tune base station height adjustment coefficients

    ($    ($ (  ((      $@   %  - ((   -    %     -F $ ((   @) -  %    -F $> - ((  @+  C((  D$($   '? = $$  Note: E   .#- - - %  -F $((    r.4.1 Tune base station height adjustment coefficient k 5  . %  -F $((   $---  $     $ -    C   "=  -, -  D= %    -    $ -    C   "=  % ,--  D   $   -- - %@$@C D=- %  -F $((   

   Figure 21'$-$ -     -  %  - %     -F $ ((   %      $  C %W, )D-   $  $->   ( W,*G-7HC/  >$ G-7HD$---   ($ $  $ A-  '( $   - ((   ( - (( %      $$--   A  -($" .>-  %    ñ    

  

   ñ    !   "#$%  &  '$   

  



 

3()*

c     

Note: /       %  $  $7   - ((    % ((  %> - (C(( D%        Tune base station height with distance adjustment coefficient k 6

r.4.2

 .    %     -F $ >  -  ((    $     -  $    ,   $-  C ""D   %     -F $ >  -  ((   @+ -F     C ?   +*D   





Figure 22ñ  - $    ,   $> -     -  %  - %     -F $ ((   %      $  C %W, )D-   $  $->   ( W,*G-7H$---  ($ $  $ A-   Note:      >          EE  ñ   ,    C$-D$$%@$@"CD  Note: /       %  $  $7   - ((    % ((  %> - (C(( D%   

r.5

Tune Intercept and Slope coefficient

   -   -  -   $-    $ C  %D >    -  C D-  -    E   .#- - -  -   $$--   > -  -  

ñ    

  

   ñ    !   "#$%  &  '$   

  



 

3"()*

c     

r.5.1 Intercept  .%F (    ((  @ >$CC .#DD> - C  "=% ,-- D   (  %   -  % - >  -  C(    $ $  ( % D C>   "*=  -, -  D=   -  % -F - %  $ C   ( $ D >$ G-7H   

   Figure 23:/ $%(% ,$> -    ( >   $% (     -  % - >  -  C  %>  - 3 G@$H= * %  $-  -) % -  D=    "*=  % ,--  =    $   -  -  (    7   $ > -%$ (%   /      (  '8 $ $        - C  - - > -D>=  -  $-> (  C (-D  ñ   "*-, -   $> - 8   C 3G@$H>   ( $ (% %( -=$  )G-7H>   > $% %( -C  ( D$  G-7H  ( >   ( -    $       %- -   $-  -%% ,-- >  "* -  > % $   (3G@$H   - -(  %$@$$   %@,----   $    $  $ A-   G-7H= %   $  >  -    -  % - >   (W,")G-7H  #$ $CC .#DD$  C W,4G-7HD-  $(     $ (% C?  > D ñ    

  

   ñ    !   "#$%  &  '$   

  



 

3*()*

c     

 E$

---(  (    I"3G-7H>=  $-( ((%I)

   $$--$ -(%   ((  ñ(( -        r.5.2 Slope  .%F  (   ((  @"   ,   $CC .#DD > - EE =>  "3$---  ($ $  $ A-  

  Figure 24#  ,   $> -    -%( (((  %   $ C %W, )D -      $  >  -   -   EE    $  -- -  ($ $  $ A-  Note: ((  H ((- G@$=  >    +         ((   >   %F  $  $ A  $  - -- -   ( -     G@$H   $    >     (  C  D ((          ( -     G@$H-$@ $- ((   $-((-   ñ(( -((    ((     r.5.3 Near/Far Intercept and Slope Coefficients  ñ-  $- -(  -%--   ( $  (CC .#DD$> -  -  --   > -  CE$  ")D= -( ,   -%( (,(((  -,( %   $  -   ---  ($-$$  $ A-  ñ    

  

   ñ    !   "#$%  &  '$   

  



 

33()*

c     

/      (  '8 $ $        - C  -D >= C -$-D> (  C (-D ñ  ñ -   - ((=  - % ?   C2)*D= %>   , - ( ,-E-*G-7H  ŒŒ  ŒŒ                                 

C2)*D

 .> =  - %  - > - ( -(   



 

  Figure 24:   ($> -    

r.6



Tune Clutter Offsets

 .%F( -F $ --  $- $    ( $%    ' %      (( $  $ A    - $  C   $$D - - $  $ A$  % ( -F $((---  ( =%  > $  $ A---      (  %   -  % - >  -  C(    $ $  ( % D C>  "*=-, - D= ((-%-F -%$C ($ D > $ G-7H .> =  $$--($$- %- 2)  ñ    

  

   ñ    !   "#$%  &  '$   

  



 

3)()*

c     

             

r.r

Find best suited knife-edge diffraction method

   (  @ (-  - ((  $- -  -   $-     >    -     ((  (( >  ( C/ .#D($ $%   '? =E  / .#--- %  -F $((    ($'8$ $ (@ (- - (( $- E'81 $ E( CD X%  ($ Oñ#'E( C  7   E  E-D  ñ( ($-  '8 $ $   (  @ (-  - ((  $- #        -      (  ST#--  !1E - ST# $$E   -% -@ (- - (( $-      À $-   - >  -  @ @  )C/ .#D ( RSPT# $$E  "   %C/ .#D    À   @   (  RSPT#--  !1    O%K   -O%K $---  $-    Note: $$,---   - G@$H- >   $ %     @ (-  - ((  $-      - ((  -F $ ((   (=   %  E -     ($  '8 $ $    

r.8

Tune the diffraction adjustment coefficient

  - ((  -F $ ((   @2 -F   - ((   -$ - %  @ (-  - (( $-   -%( (- (( -F $((  %   $ C   % W,  )D -       $   $  $ A-   $  -- -  ($ $  $ A-  ñ    

  

   ñ    !   "#$%  &  '$   

  



 

3+()*

c     

Note: '    - ((  -F $ ((       (  ((     >      ( 3 G@$H= %       ( (($--- -  (-  +G@$H  

r.9

Reanalyze, Fine Tuning

 A   %- ((   C = @=@ " -    ((= %    @ (-  - ((   ((        $-D %      $    ---   $  $ A-     

8

How to use   

     $    %-ñ#'E( ( $ E=($>   %- -     (       -       >    - (   (   -C % (  $-D=(  - $- % >    ñ $ññE(  %  ($     %-  -7    .#Q/ .#= .#-/ .#>  -    $=   -$      $ -   = 1#  - -- -  = %   (  -( -  $ C -$ $= 1# ----    $() $D(- ($ CD  8.1

Get the Bin Information

 #ñ $ñ " #'81 $ñ -- - 

  * ' @Ñ  = '81 $ñ > -> 3 # %     

ñ    

  

   ñ    !   "#$%  &  '$   

  



 

32()*

c     

    ) # (    E -         ((   $  ( %   >    % -  $-( -  C    $-( %   -?  ->   D# (& c '(( # ( &  ')(' @#$Ñ- @#$Ñ 

  + ' @)*+     

ñ    



  

   ñ    !   "#$%  &  '$   

  



 

34()*

c     

   2 ' @     ñ %    '8 1 $ ñ  > -> >    '8 $ $   4 8  '8 $ $    % (  -  '8 1 $ ñ   -  E(  $+    >%>       



  6 # ( C ññEDNote:( E $ %    ñ    

  

   ñ    !   "#$%  &  '$   

  



 

36()*

c     

‰, Get Spread Sheets with      'E %1ñE- >ñ E( C  %  ($ D -  " 8 ->E=- % @  1ñE   

   * ( (  (  (ñ E( -c   3    > - C  ") $D - c  (  1E -  C ( -   ñ $ ñ '8 1 $ ñ  D  ) $=    >   "         $-  =---  - 1#>  $%(%    ) 8 %(  -  +ñ#'E(  RSPT  % -7 E RSPT  % -1E RSPT  % - 1#E RSPT  % -#--  E RSPT  % -#--  !1E RSPT# $$E   (  ) ñ#' E (   -  C% -D  $   E      RSPT# $$E- - ñ#'E-  @/-   

8.3

Create Charts by Excel

 8  RSPT  % -7 E RSPT  % -1E RSPT  % - 1#E RSPT  % -#--  E   #E-(    ( C RSPT  % -1ED  " $-C $($- D- @>  - - ñ    

  

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8.4

Crt Chrt Str viti  v .

78 9 7 7 9 :
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