RayTracing
レイ トレーシング伝播モデル
説明
RayTracing オブジェクトは、3 次元環境のジオメトリを使用して伝播パスを計算する伝播モデルです。モデルの詳細については、[1]および[2]を参照してください。RayTracing オブジェクトを使用して、レイ トレーシング モデルを表現します。
このレイ トレーシング モデル:
Shooting and Bounicng Rays (SBR) 法またはイメージ手法を使用してレイ トレーシング モデルを作成できます。
作成
関数 propagationModel を使用して RayTracing オブジェクトを作成します。
プロパティ
例
SBR 法とイメージ手法を使用して、シカゴにおける反射伝播パスを表示します。
シカゴの建物を含むサイト ビューアーを作成します。OpenStreetMap® ファイルの詳細については、[1] を参照してください。
viewer = siteviewer(Buildings="chicago.osm");建物の上に送信機サイトを作成し、別の建物の近くに受信機サイトを作成します。
tx = txsite(Latitude=41.8800, ... Longitude=-87.6295, ... TransmitterFrequency=2.5e9); show(tx) rx = rxsite(Latitude=41.8813452, ... Longitude=-87.629771, ... AntennaHeight=30); show(rx)
レイ トレーシング伝播モデルを作成します。MATLAB® は、RayTracing オブジェクトを使用してこのモデルを表現します。イメージ手法を使用し、最大 1 回の反射を伴うパスを計算するように、モデルを構成します。次に、伝播パスを表示します。
pm = propagationModel("raytracing",Method="image", ... MaxNumReflections=1); raytrace(tx,rx,pm)
このレイ トレーシング モデルでは、送信機から受信機への伝播パスが 1 つあります。
SBR 法を使用し、最大 2 回の反射と最大 1 回の回折を伴うパスを計算するように、レイ トレーシング モデルを更新します。伝播パスを表示します。
pm.Method = "sbr";
pm.MaxNumReflections = 2;
pm.MaxNumDiffractions = 1;
raytrace(tx,rx,pm)
更新されたレイ トレーシング モデルは、送信機から受信機までの伝播パスをより多く示します。
付録
[1] OpenStreetMap ファイルは、クラウドソーシングによる世界中の地図データへのアクセスを提供する https://www.openstreetmap.org からダウンロードされたものです。このデータは Open Data Commons Open Database License (ODbL) https://opendatacommons.org/licenses/odbl/ によりライセンスされています。
シカゴの建物を指定してサイト ビューアーを起動します。OpenStreetMap® ファイルの詳細については、[1] を参照してください。
viewer = siteviewer(Buildings="chicago.osm");建物の上に送信機サイトを作成し、別の建物の近くに受信機サイトを作成します。
tx = txsite(Latitude=41.8800, ... Longitude=-87.6295, ... TransmitterFrequency=2.5e9); show(tx)
レイ トレーシング伝播モデルを作成します。MATLAB® は、RayTracing オブジェクトを使用してこのモデルを表現します。最大 2 回の表面反射と最大 1 回のエッジ回折を伴うパスを検出するように、モデルを構成します。既定では、モデルは SBR 法を使用します。
pm = propagationModel("raytracing", ... MaxNumReflections=2,MaxNumDiffractions=1);
カバレッジ マップを表示します。
coverage(tx,pm,SignalStrengths=-100:5)
付録
[1] OpenStreetMap ファイルは、クラウドソーシングによる世界中の地図データへのアクセスを提供する https://www.openstreetmap.org からダウンロードされたものです。このデータは Open Data Commons Open Database License (ODbL) https://opendatacommons.org/licenses/odbl/ によりライセンスされています。
レイ トレーシング モデルでは、パス損失しきい値に基づいて伝播パスを破棄できます。
MaxRelativePathLossプロパティを使用して、最も強い伝播パスに対する相対的なしきい値を指定します。MaxAbsolutePathLossプロパティを使用して絶対しきい値を指定します。
シカゴの建物を含むサイト ビューアーを作成します。OpenStreetMap® ファイルの詳細については、[1] を参照してください。
viewer = siteviewer(Buildings="chicago.osm");建物の上に送信機サイトを作成し、別の建物の近くに受信機サイトを作成します。
tx = txsite(Latitude=41.8800, ... Longitude=-87.6295, ... TransmitterFrequency=2.5e9); show(tx) rx = rxsite(Latitude=41.8813452, ... Longitude=-87.629771, ... AntennaHeight=30); show(rx)
レイ トレーシング伝播モデルを作成します。MATLAB は、RayTracing オブジェクトを使用してこのモデルを表現します。最大 2 回の表面反射と最大 1 回のエッジ回折を伴うパスを検出するように、モデルを構成します。既定では、モデルは SBR 法を使用します。
pm = propagationModel("raytracing", ... MaxNumReflections=2, ... MaxNumDiffractions=1);
レイ トレーシング解析を実行します。既定では、モデルは最も強いパスより 40 dB を超えて弱いパスを破棄します。
raytrace(tx,rx,pm,Type="pathloss")
相対パス損失に基づいたパスの破棄
RayTracing オブジェクトの MaxRelativePathLoss プロパティを変更して、最も強いパスより 50 dB を超えて弱いパスを破棄します。その後、再度レイ トレーシング解析を実行します。
pm.MaxRelativePathLoss = 50;
raytrace(tx,rx,pm,Type="pathloss")
伝播パスの破棄を回避するには、MaxRelativePathLoss プロパティを Inf に設定します。
pm.MaxRelativePathLoss = Inf;
raytrace(tx,rx,pm,Type="pathloss")
絶対パス損失に基づいたパスの破棄
RayTracing オブジェクトの MaxAbsolutePathLoss プロパティを設定して、パス損失が 115 dB を超えるパスを破棄します。
pm.MaxAbsolutePathLoss = 115;
raytrace(tx,rx,pm,Type="pathloss")
付録
[1] OpenStreetMap ファイルは、クラウドソーシングによる世界中の地図データへのアクセスを提供する https://www.openstreetmap.org からダウンロードされたものです。このデータは Open Data Commons Open Database License (ODbL) https://opendatacommons.org/licenses/odbl/ によりライセンスされています。
詳細
Shooting and Bounce Rays (SBR) 法では、正確な幾何学的精度で伝播パスのおおよその数を求めます。この方法を使用して、最大 100 回のパス反射を伴うパスを検出できます。
SBR 法の計算量は、反射の数に応じて線形的に増加し、回折の数に応じて指数的に増加します。SBR 法の方がイメージ手法よりも一般に高速になります。
次の図は、送信機 Tx から受信機 Rx までの伝播パスを SBR 法で計算する方法を図解したものです。
SBR 法では、Tx を中心とする測地線球面から多数の光線を発射します。この測地線球面から、モデルはほぼ等間隔に光線を発射できます。
次に、この手法では Tx からのすべての光線をトレースします。反射、回折、屈折、散乱など、光線と周囲のオブジェクトとの間のさまざまな種類の相互作用をモデル化できます。SBR 法の現在の実装では、反射とエッジ回折のみが考慮されることに注意してください。さらに、実装では、2 つの表面の交差角度が [0.1, 179.9) 度の範囲内にある場合に、回折のエッジを考慮します。
SBR 法では、発射される各光線について、受信球面と呼ばれる球面で Rx を囲みます。この球面の半径は光線がたどる距離と発射された各光線間の平均角度に比例します。光線が球面と交差すれば、モデルは光線を Tx から Rx までの有効なパスと見なします。SBR 法は、有効なパスを修正して、パスが正確な幾何学的精度を確保するようにします。
光線間の角度を減らして光線の数を増やすと、受信球面が小さくなります。その結果、場合によっては、多くの光線を発射したときに、パスが少なくなったり、異なったりすることがあります。この状況は、OpenStreetMap の建物や地形データから自動的に生成されたシナリオよりも、STL ファイルや三角形分割オブジェクトから作成されたカスタム 3D シナリオで発生する可能性が高くなります。
SBR 法では、倍精度浮動小数点の計算を使用してパスを検出します。
イメージ法では、正確な幾何学的精度で伝播パスの正確な数を求めます。この方法を使用して、最大 2 回のパス反射を伴うパスを検出できます。イメージ法の計算量は、反射の数に応じて指数的に増加します。
次の図は、SBR 法と同じ送信機と受信機について、単一の反射光線の伝播パスをイメージ手法で計算する方法を図解したものです。イメージ手法では、平面反射面に対する Tx のイメージ Tx' を特定します。次に、この手法では Tx' と Rx をライン セグメントでつなぎます。このライン セグメントが平面反射面 (図の R) と交差すれば、Tx から Rx までの有効なパスが存在します。この手法では、これらの手順を再帰的に拡張して複数の反射でパスを調べます。イメージ手法では、単精度浮動小数点の計算を使用してパスを検出します。
参照
[1] Yun, Zhengqing, and Magdy F. Iskander. “Ray Tracing for Radio Propagation Modeling: Principles and Applications.” IEEE Access 3 (2015): 1089–1100. https://doi.org/10.1109/ACCESS.2015.2453991.
[2] Schaubach, K.R., N.J. Davis, and T.S. Rappaport. “A Ray Tracing Method for Predicting Path Loss and Delay Spread in Microcellular Environments.” In [1992 Proceedings] Vehicular Technology Society 42nd VTS Conference - Frontiers of Technology, 932–35. Denver, CO, USA: IEEE, 1992. https://doi.org/10.1109/VETEC.1992.245274.
[3] International Telecommunications Union Radiocommunication Sector. Effects of Building Materials and Structures on Radiowave Propagation Above About 100MHz. Recommendation P.2040. ITU-R, approved August 23, 2023. https://www.itu.int/rec/R-REC-P.2040/en.
[4] International Telecommunications Union Radiocommunication Sector. Electrical Characteristics of the Surface of the Earth. Recommendation P.527. ITU-R, approved September 27, 2021. https://www.itu.int/rec/R-REC-P.527/en.
[5] International Telecommunications Union Radiocommunication Sector. Propagation by diffraction. Recommendation P.526-15. ITU-R, approved October 21, 2019. https://www.itu.int/rec/R-REC-P.526/en.
[6] Keller, Joseph B. “Geometrical Theory of Diffraction.” Journal of the Optical Society of America 52, no. 2 (February 1, 1962): 116. https://doi.org/10.1364/JOSA.52.000116.
[7] Mohr, Peter J., Eite Tiesinga, David B. Newell, and Barry N. Taylor. “Codata Internationally Recommended 2022 Values of the Fundamental Physical Constants.” NIST, May 8, 2024. https://www.nist.gov/publications/codata-internationally-recommended-2022-values-fundamental-physical-constants.
