Comparing Differentiable and Dynamic Ray Tracing: Introducing the Multipath Lifetime Map

要約

車車間通信などの動的なシナリオの存在が増加するにつれ、無線伝播モデリング ツールは無線チャネルの急速に変化する性質に適応する必要があります。
最近、これらの課題に対処するために、Differentiable フレームワークと Dynamic Ray Tracing フレームワークの両方が登場しました。
ただし、これらのアプローチがどのように異なるのか、特定の状況でどれを使用する必要があるのか​​について混乱が生じることがよくあります。
このペーパーでは、これら 2 つの技術の概要と、UniBo の 3DSCAT と NVIDIA の Sionna という 2 つの最先端ツールとの比較分析を提供します。
これらの方法の範囲をより正確に特徴付けるために、新しいシミュレーション ベースのメトリックであるマルチパス ライフタイム マップを導入します。これにより、環境の幾何学的記述のみに基づいて無線チャネルの空間的および時間的コヒーレンスの評価が可能になります。
最後に、私たちの指標は古典的な都市部のストリートキャニオンシナリオで評価され、測定キャンペーンから得られたものと同様の結果が得られます。

要約(オリジナル)

With the increasing presence of dynamic scenarios, such as Vehicle-to-Vehicle communications, radio propagation modeling tools must adapt to the rapidly changing nature of the radio channel. Recently, both Differentiable and Dynamic Ray Tracing frameworks have emerged to address these challenges. However, there is often confusion about how these approaches differ and which one should be used in specific contexts. In this paper, we provide an overview of these two techniques and a comparative analysis against two state-of-the-art tools: 3DSCAT from UniBo and Sionna from NVIDIA. To provide a more precise characterization of the scope of these methods, we introduce a novel simulation-based metric, the Multipath Lifetime Map, which enables the evaluation of spatial and temporal coherence in radio channels only based on the geometrical description of the environment. Finally, our metrics are evaluated on a classic urban street canyon scenario, yielding similar results to those obtained from measurement campaigns.

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