AI-RAN: Nvidia Areial RAN - Sionna (5)

在完成了 Sionna RT 的範例後, 

我們接著研讀如何藉由 Sionna RT 的模擬資料,

與 Sionna PHY 和 Sionna SYS 進行結合,

在 Sionna 的網頁中, 個有一個對應的範例程式:

• Sionna PHY: https://nvlabs.github.io/sionna/phy/tutorials/Link_Level_Simulations_with_RT.html
• Sionna SYS: https://nvlabs.github.io/sionna/sys/tutorials/SYS_Meets_RT.html

我們就從這兩個範例介紹, 並著重在和 Sionna RT 介接的部分.

就先從 Sionna PHY 的範例開始,

在 Link_Level_Simulations_with_RT 的範例中,

整體的執行步驟可以分成以下的程序:

1. 建立 Ray-Tracing 場景 (Sionna RT)
2. 將 Ray-Tracing 通道導入 Sionna Channel 模型 (Sionna PHY)
• 輸入為 CIR 資料, 包含: delay, gain 的數據
• 根據場景, 產生一整個 CIR 資料集合
3. 設定 Sionna PHY 對應的設定
4. 執行模擬並評估效能

其中, 最為關鍵的是在第二步驟, 

也就是把 Sionna RT 產生的通道放入 Sionna PHY 模擬,

在這一步驟中, Sionna RT 取出的資料值為 CIR 的形式 (tab 轉換後),

並把產生的資料存入一個資料集, 作為之後 Sionna PHY 訓練之用.

在 Sionna PHY 與 Sionna RT 的整合中, 

使用 Sionna RT 的資料包含了時間延遲, 以及通道增益, 不包含通道的相位資訊,

至於在 Sionna SYS 中使用的 Sionna RT 資訊更少,

是透過 CFR 資訊轉換出來 SINR 數值, 其功能方塊圖如下: 

其中, 上圖所標示的功能介紹如下:  

1. Sionna RT 的模擬, 用以產生 CIR 資訊, 並轉換成 CFR 計算對應 SINR 數值
2. PHYAbstraction: 用來虛擬化實體層 (Physical Layer) 的計算
3. OuterLoopLinkAdaptation: 用來選擇調變與編碼方案 (MCS Mode)
   MCS Mode 根據 SINR 決定調變和編碼技術, 可以用以決定系統 throughput
4. PFSchedulerSUMIM: 在 MIMO 系統中, 負責在 OFDM 資源網格上排程用戶

透過上述功能的整合, Sionna SYS 可以藉由 Sionna RT 的模擬通道,

取得對應的 SINR 數值, 調整排程方法, 並計算 throughput 數值.