Kablosuz ağlar, kesintisiz bağlantıyı sağlayan temel altyapıdır. Tek bir binada veya tüm bir şehirde en iyi performansı sağlamak için, bu tür ağlar, diğer bilgilerin yanı sıra geniş bir alandaki alınan sinyal gücünü gösteren radyo haritaları kullanılarak optimize edilir.
Şimdiye kadar, radyo haritalarının oluşturulmasının zaman alıcı olduğu ve karmaşık optimizasyon yöntemlerinin kullanımını sınırladığı düşünülüyordu. Bir NVIDIA araştırma projesi yeni bir ölçüt belirledi.
Anında farklılaştırılabilir radyo haritaları
NVIDIA Anlık Radyo Haritaları (Instant RM), saniyede yaklaşık 100 harita hızında yüksek çözünürlüklü radyo haritaları hesaplayabilen yüksek performanslı bir farklılaştırılabilir ışın izleyicidir. Üst düzey bilgisayar grafiklerinden gelen işleme teknikleri üzerine inşa edilen ve kablosuz yayılma modellerini benimseyen Instant RM, büyük ölçekli ve karmaşık ortamlarda radyo dalgası yayılımını simüle etmek için NVIDIA donanımını tam potansiyeliyle kullanır.
Şekil 2, Arc de Triomphe’nin yakınındaki Paris’i göstermektedir. Her görüntüdeki mavi nokta bir radyo vericisinin yerini gösterir ve üst üste bindirilmiş bir radyo haritası, bu vericiye karşılık gelen yol kaybını kırmızı-sarı renk gradyanı kullanarak gösterir. Yol kaybı haritasının bazı kısımları, onu hesaplamak için kullanılan nispeten düşük örnek sayısı nedeniyle gürültülüdür.
Instant RM yol kaybı haritalarının ötesine ulaşır. Ayrıca şunları da destekler:
- Gecikme yayılımı için radyo haritalarının hesaplanması
- Ayrılma yönü yayılımı (DSD)
- Varışın yön yayılımı (DSA)
Bu tür radyo haritaları, kablosuz kanalın özellikleri hakkında değerli bilgiler sağlar.
Video 1’deki radyo haritaları, Instant RM kullanılarak hesaplanan yol kaybı, gecikme yayılımı, varış yönü yayılımı (DSA) ve ayrılış yönü yayılımı (DSD) haritalarını göstermektedir.
Instant RM’nin yayılma ortamını tanımlayan bir sahneyi yüklemek ve radyo haritalarını hesaplamak için yalnızca birkaç satır koda ihtiyacı vardır.
import mitsuba as mi
import instant_rm
import numpy as np
# Load the scene
scene = mi.load_file("my_scene.xml")
# Instantiate the map tracer
tracer = instant_rm.MapTracer(scene,
# Carrier frequency [Hz]
fc = 3.5e9,
# Transmit antenna pattern
tx_pattern = 'tr38901',
# Slant angle [rad]
tx_slant_angle = 0.0,
# Radio map position, orientation, and size
mp_center = np.array([0., 0., 1.5]),
mp_orientation = np.array([0.,0.,0.]),
mp_size = np.array([500.,500.]),
# Size of a cell of the radio map
mp_cell_size = np.array([1.,1.]),
# Number of paths to compute the radio map
num_samples = int(1e7),
# Maximum number of interactions
max_depth = 10)
# Ray trace the radio maps
# pm: Path loss map
# rdsm: Root mean square delay spread map
# mdam: Mean direction of arrival map
# mddm: Mean direction of departure map
pm, rdsm, mdam, mddm = tracer(# Transmitter position
tx_position = np.array([0.,0.,20.]),
# Transmitter orientation
tx_orientation = np.array([np.pi, 0., 0.]))
Eğimlerin akmasına izin verin
Instant RM tamamen farklılaştırılabilir bir ışın izleyici sağladığı için, radyo haritalarının malzeme özelliklerine ve sahne geometrisine göre fonksiyonlarının gradyanları kolayca hesaplanabilir.
İlginç bir uygulama, simülasyon sonuçlarının gerçek dünya gözlemleriyle eşleşmesini sağlamak için ölçümlerden bir yayılma ortamının gradyan tabanlı kalibrasyonudur. Farklılaştırılabilir ışın izleme, daha önce hiç deneyimlenmemiş hızlarda gradyan tabanlı ağ optimizasyonunun yolunu açar.
Video 2’de, türevlenebilir ışın izleme, nesnelerin şekli gibi geometrinin optimizasyonuna olanak sağlıyor.
Animasyonda, radyo haritasında sinyal-parazit oranını en üst düzeye çıkarmak için reflektörün şekli optimize edilmiştir.
Bugün Instant RM’yi deneyin
Başlamak için README talimatlarını izleyin Instant RM’yi yükleyin ve gör Merhaba, Instant RM! Etkileşimli bir not defterinde özelliklerin sergilendiği öğretici.
Kaynak kodu araştırma topluluğunun kullanımına açıktır /NVlabs/anlık-rm GitHub deposu.
