AI-RAN: Nvidia Areial RAN - Sionna (4)

我們就從 Sionna RT (Ray Tracing) 開始吧,

Sionna 的安裝過程已經包成 pip 套件, 通常是不會遇到甚麼問題.

如果擔心和現有 python 環境衝突, 可以用 miniconda 之類的套件處理.

安裝好 Sionna 之後, 我們就按照其範例進行實作:

https://nvlabs.github.io/sionna/rt/tutorials/Introduction.html

在開始介紹 Sionna RT 之前, 我想先列一下 3 項和 AODT 的差異:

1. Sionna RT 對場景定義使用 XML 格式, AODT 使用 USD 格式
2. Sionna RT 不包含 cuMAC 和 cuPHY 
3. Sionna 不包含即時的互動介面 (AODT 藉由 Omniverse 平台實作)

在 Sionna RT 的介紹範例中, 介紹了如何載入場景, 設置基地台與使用者,

並進行通道模擬, 取出模擬通道中的通道響應, 並搭配可視化界面呈現.

由於 Nvidia 技術文件其實寫得很好, 整體執行範例也不成問題,

所以, 我們在這邊就以整體執行流程的概念來說明, 我們列出整體流程如下:

1. 載入場景（Scene）[block 1-12]
• 在範例中是以 Mitsuba XML 檔載入, Mitsuba 為 Ray-Tracing Model 的底層套件
• 可使用 Blender 搭配 OpenStreetMap 資料建立場景
• 場景的圖示化須設置攝影機位置, 並針對攝影機與場景的互動, 產生如下圖片
  
  
  
  
• 針對場景, 另一個重點是場景中物件的特性, 這邊可以看 SceneObject 的定義
• 透過 SceneObject 的設定, 可以設定場景中物體的電磁特性（如混凝土、玻璃等）
2. 放置裝置（Transmitter & Receiver）[block 13]
• 定義發射器與接收器的位置與天線陣列
• scene.rx_array = PlanarArray(num_rows=1,
                               num_cols=1,
                               vertical_spacing=0.5,
                               horizontal_spacing=0.5,
                               pattern="dipole",
                               polarization="cross")
• rx = Receiver(name="rx",
                position=[45,90,1.5],
                display_radius=2)
3. 射線追蹤（Ray Tracing）[block 14, 15]
• 考慮反射, 繞射與散射等物理現象, 計算從發射器到接收器的多條傳播路徑
• 設定參數如下, 包含了最大互動次數, 兩種反射效應, 與透射的設定
• paths = p_solver(scene=scene,
                  max_depth=5,
                   los=True,
                   specular_reflection=True,
                   diffuse_reflection=False,
                   refraction=True,
                   synthetic_array=False,
                   seed=41)
• 模擬後可以產生如下的圖片:
  
  
4. 生成通道響應（CIR/CFR）[block 16-20]
• 在上圖中, 我們可以看到一組 TX/RX 模擬的通道
• 這些通道產生後, 會被儲存成基頻通道響應的格式 (CIR)
  
  
• 透過套件工具的轉換, 可以進一步轉成 CFR 的頻率響應
  
  
5. 無線圖譜 RadioMap [block 21, 22]
• 除了上述的功能外, Sionna 相較 AODT 有一個獨立的功能稱為 RadioMap
• RadioMap 可以產生區域的訊號強度模擬, 而非 TX-RX 成對的通道, 如下:
  
  
• 在此範例中, 提供較少 RadioMap 資訊, 不過有一個單獨的範例, 我們之後再說明