CN119402114A 一种6g数字孪生在线信道建模方法 （东南大学）

号本发明公开了一种6G数字孪生在线信道建别的通信场景，匹配6G普适信道模型的信道参2S102、通过机器学习模型提取并处理环境数据s3RFq,fc,V()为在不同频段上对应垂直qp至4"的LoS路径对应的俯仰到达角；为第t时刻从至4"的LoS路径对应的方位到达段上对应水平极化的方向图；Fr为法拉第旋转矩阵l,m为法拉第t时刻从A至4"的LoS路径对应的方位离开角；为第t时刻LoS路径的时延，qpn时刻与之间第n条路径中的第m个子径的时延。态场景的数字孪生在线信道进行重构包括以S302、将重构后的场景导入到入射线追踪软件中，cD为多普勒频移，4i对于静态场景，采用入射线追踪几何光学方法生成物理特征中静态散射体的LoS路径5条射线之间的时延；对于动态场景的物体，从测量数据中提取的动态簇参数，并采用GB9.一种电子设备，包括存储器、处理器及存储在67[0002]6G(SixthGeneration,第六代)此，亟需能够实时反映现网通信环境信道特性的DTOCM(DigitalTwinOnlineChannel8s[0022]其中，MT为发送端天线阵列中天线阵元数量，MR为接收端从A至4的LoS路径对应的俯仰到达角；为第t时刻从至4"的LoS路径对应的方位"均为服从(0,2π]9n()为天线阵元间距；和分别为第t时刻从至第m个子径对应的方位离开时刻与之间第n条路径中的第m个子径的时延。[0029]S302、将重构后的场景导入到RT(RayTracing,入射线追踪)软件中，以GO(GeometricOptics,几何光学)和UTD(UniformTheoryofDiffraction,一致性绕射理[0041]对于静态场景，采用RT几何光学方法生成物理特征中静态散射体的LoS路径和多激响应)的LoS分量和NLOS分量，和均为服从(0,2π]均匀分布的随机相qp载基本CSI(ChannelStateInformation,信道状态信息)，s[0075]其中，MT为发送端天线阵列中天线阵元数量，MR为接收端cRes()为在不同频段上对应垂直极化的方向图，Frv()为在不同频段上;对应垂直极化的方向图，为第t时刻从《至4"的LoS路径对应的俯仰到接收天线阵元，V为垂直极化，H为水平极化，E为俯仰角，L为LoS路径，A为天线单元，和均为服从(0,2π]均匀分布的随机相位，Fir.u()为在不同qp拉第旋转角时fc的单位是GHz，为第t时刻从A至4的LoS路径对应的俯仰离开角，qpn()为天线阵元间距，和分别为第t时刻从"至c:第m个子径对应的方位离开角和俯仰离开角，n(0)和,(0)分别为第t时刻从"至c:第m个子径对应的方位离开角和时刻与之间第n条路径中的第m个子径的时延。例中的静态场景RT(RayTracing,入射线追踪)仿真如图4所示，展示了无线谷室外实例中[0082]S302、将重构后的场景导入到RT软件中，以GO(Geom激响应)的LoS分量和NLOS分量，和均为服从(0,2π]均匀分布的随机相qp电磁特性与实际情况对齐。在此基础上，Blender生成的输出被赋予电磁属性，并集成到场景更新的环境感知部分，视频流被分为两个并行处理的部分：一个是使用YOLO(You_Only_Look_Once)网络来检测物体的类别和二维坐标，另一个则是通过深度相机程序来获取深度信息。通过对时间戳进行同步，将包含深度指标和物体分类的3D坐标数据传输到同颜色表示距离和深度。图6的(d)中展示了对应的信道特性，包括方位角和仰角的PSDs