Sionna RT: Differentiable Ray Tracing for Radio Propagation Modeling

要約

Sionna は、TensorFlow に基づくリンクレベル シミュレーション用の GPU アクセラレーション型オープンソース ライブラリです。
リリース v0.14 以降、電波伝播のシミュレーション用に微分可能レイ トレーサー (RT) が統合されています。
このユニークな機能により、材料特性、アンテナ パターン、アレイの幾何学形状、送信機と受信機の方向や位置など、多くのシステムおよび環境パラメータに関するチャネル インパルス応答の勾配やその他の関連量の計算が可能になります。
このペーパーでは、Sionna RT の主要コンポーネントの概要を説明し、無線マテリアルの学習や勾配降下法による送信機の向きの最適化などのアプリケーション例を紹介します。
従来のレイ トレーシングは、再構成可能なインテリジェント サーフェス、統合センシングと通信、ユーザー位置特定などの 6G 研究テーマにとって重要なツールですが、微分可能レイ トレーシングは、デジタル ツインなどの多くの斬新で刺激的な研究方向性を実現する重要なツールです。

要約(オリジナル)

Sionna is a GPU-accelerated open-source library for link-level simulations based on TensorFlow. Since release v0.14 it integrates a differentiable ray tracer (RT) for the simulation of radio wave propagation. This unique feature allows for the computation of gradients of the channel impulse response and other related quantities with respect to many system and environment parameters, such as material properties, antenna patterns, array geometries, as well as transmitter and receiver orientations and positions. In this paper, we outline the key components of Sionna RT and showcase example applications such as learning radio materials and optimizing transmitter orientations by gradient descent. While classic ray tracing is a crucial tool for 6G research topics like reconfigurable intelligent surfaces, integrated sensing and communications, as well as user localization, differentiable ray tracing is a key enabler for many novel and exciting research directions, for example, digital twins.

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