赵友平,郭嘉琦

(北京交通大学 电子信息工程学院,北京 100044)

随着无线通信的不断发展,各种新型的无线通信应用场景开始出现,准确地对各种场景进行信道表征和建模非常重要.射线追踪(Ray-Tracing, RT)作为一种确定性建模方法,自提出以来被广泛应用于各种电波传播环境中的无线信道预测,在5G及以后的无线通信信道建模中使用频率也在逐渐增加[1-3].在标准化组织中,2016年3GPP[4]和ITU-R WP-5D[5]采用基于地图的混合信道建模方法来评估5G通信技术,其中射线跟踪便是这种方法的关键步骤.在IEEE标准工作组(802.11ad和802.15 3d-2017)中,射线跟踪已经成功应用于协助开发毫米波(mmWave)和太赫兹(THz)频段中各种场景的随机信道模型.

为了更好地利用射线跟踪进行无线信道预测,搭建体系化的射线跟踪应用平台十分重要.目前市场上应用广泛的软件有Wireless Insite、Volcano等软件包,国内高校也积极开展了射线跟踪平台的研发工作,例如北京交通大学轨道交通与安全国家重点实验室研发的高性能射线跟踪仿真平台[1,3].

上述平台基于反向射线跟踪法中的镜像法[6],算法的核心是从接收端出发,遍历寻找可能到达接收点的路径.反向射线跟踪法仿真相较于正向算法的精度较高(由于镜像法的算法机制原因,会考虑所有射线经过的路径),但存在时间复杂度高、传播机制不能叠加(即每次镜像仿真只能模拟反射、绕射、散射等机制的一种,最后再进行叠加处理)的缺点[7].为了实现复杂场景下更高效的射线跟踪,部分……