UPSim: UxNB Propagation Simulator for 3D Map-Driven FR3 Deployments

本文介绍了 UPSim，这是一种可扩展的半确定性传播模拟器，它利用三维建筑几何和阴影投影生成适用于无人机网络的空间一致 FR3 空对地信道图，为移动感知规划提供了一种计算高效且保持高精度的全射线追踪替代方案。

要点

想象一下，你正试图操控一架搭载蜂窝基站（称为"UxNB"）的无人机飞越像巴塞罗那这样繁忙的城市，以为地面用户提供互联网服务。巨大的挑战在于建筑物会阻挡信号。有时无人机能清晰地看到地面用户（视距），有时摩天大楼则会遮挡视线（非视距）。

在过去，要精确计算信号在何处强、在何处弱，需要大量计算资源来模拟数百万条看不见的“激光束”（射线）在每一栋建筑物上的反射。这被称为射线追踪。它极其精确，但速度慢且成本高昂，因此无法用于规划整个城市的网络，也无法追踪地面用户在部署了无人机的城市长距离路段上的移动情况。

另一方面，传统方法仅通过随机数学来猜测信号强度。它们速度很快，但不考虑建筑物的实际形状，因此无法告诉你沿着街道移动时，信号究竟会在哪里中断。

UPSim 登场了。

本文作者开发了一种名为UPSim（UxNB 传播模拟器）的新工具。你可以将 UPSim 想象成一个智能的“阴影投射器”，它在缓慢的激光模拟和随机的猜测之间找到了完美的平衡点。

以下是其工作原理，使用简单的类比说明：

1. 皮影戏（而非激光束）

UPSim 不是从无人机向地面上的每个人发射数百万条激光束，而是查看城市的 3D 地图并问道：“如果太阳是无人机，建筑物会在哪里投下阴影？”

• 类比：想象你手持手电筒（无人机）悬在城市上空。建筑物在地面上投下长长的深色阴影。如果你站在光亮处，你就拥有清晰的连接；如果你站在阴影中，建筑物就在阻挡你。
• 神奇之处：UPSim 利用建筑物的 3D 地图，通过数学方法计算这些“阴影”。这是瞬间完成的，不需要重型计算资源。它能立即生成一张地图，精确显示哪些街道处于“光亮中”（信号良好），哪些处于“黑暗中”（信号被阻挡）。

2. 添加“天气”（校准信号）

知道阴影在哪里固然很好，但这并不能告诉你阴影内部的信号有多弱，或者信号波动有多大。为了解决这个问题，作者利用那些缓慢且昂贵的激光模拟数据“训练”了 UPSim。

• 类比：想象你确切知道雨云（阴影）在哪里。但你还需要知道这些云层内部是毛毛雨还是暴风雨。
• 神奇之处：UPSim 获取“阴影地图”，并为其添加逼真的“天气模式”。它利用昂贵激光模拟的数据，学习在不同高度（低空与高空）飞行时的信号损耗程度，以及信号在移动过程中如何“衰减”或“闪烁”。它无需每次都运行缓慢的激光模拟，就能构建出完整的信号质量图景。

3. 为何这很重要：“路线”测试

该论文表明，UPSim 对于规划无人机覆盖下的用户路径极其有用。

• 场景：想象一架无人机悬停在城市上空，向地面用户发射互联网信号。一名用户沿着街道从 A 点走到 B 点。问题是：当用户移动时，他们会在哪里失去连接——是 50 米？还是 200 米？无人机本身保持静止；发生变化的是地面用户相对于建筑物的位置。
• 结果：由于 UPSim 速度很快，它可以模拟地面用户在静态无人机覆盖下沿特定街道级路径移动，并准确告诉你沿该路径的“中断”（信号丢失）区域有多长。
• 发现：他们发现，将无人机飞得更高（例如 150 米高空）会使“阴影”变短，意味着你能在“光亮”中停留更久。然而，即使在高空，如果你飞得离高楼太近，仍然会撞上“盲区”。

他们主张的总结

• 速度快：它使用几何学（阴影）而非繁重的物理模拟，使其能够扩展到大型城市。
• 精度高：它经过真实激光模拟数据的测试，与其高度吻合。
• 真实感强：它使用的是巴塞罗那的真实 3D 地图（来自名为 3D-GloBFP 的全球数据集），而非虚构的城市形状。
• 开源：作者将代码免费公开供任何人使用，以便他人在此基础上进行构建。

简而言之，UPSim 是一个工具，能让工程师快速且准确地预测无人机的互联网信号在真实城市中何处可用、何处失效，从而帮助他们规划更优的路线，而无需依赖重型计算资源。

技术摘要

技术摘要：UPSim – 面向 3D 地图驱动的 FR3 部署的 UxNB 传播模拟器

问题陈述
在频率范围 3（FR3）中频段部署搭载机载基站（UxNB）的无人飞行器（UAV）面临独特的传播挑战。在密集城市环境中，链路预算主要受视距（LOS）与非视距（NLOS）条件之间的快速转换所支配。虽然标准随机模型（如 ITU 或 3GPP）依赖于城市布局的抽象，但它们往往无法捕捉移动感知规划所需的空域一致性。相反，高保真射线追踪（RT）提供了几何精度和连续性，但在应用于大规模无线电地图绘制或大规模轨迹分析时，会产生过高的计算开销。因此，需要一种可扩展的解决方案来弥合计算昂贵的全射线追踪与纯随机信道生成之间的差距，特别是利用日益普及的全球 3D 建筑数据。

方法论
本文介绍了UPSim（UxNB 传播模拟器），这是一种半确定性、3D 地图驱动的解决方案，旨在进行空间一致的空中对地（A2G）传播建模。该方法通过以下阶段运行：

1. 几何基础：UPSim 利用3D-GloBFP 数据集，该数据集提供了源自 OpenStreetMap（OSM）的一致建筑高度和轮廓。与标准 OSM 数据中高度标签可选且不一致不同，3D-GloBFP 提供了建模遮挡所需的可靠 3D 描述。
2. 基于几何的阴影投影（GBSP）：UPSim 不是为每个接收机位置发射射线，而是通过将建筑阴影从 UxNB 视角投影到地面平面，推导出确定性的可见区域。这生成了一个总阴影图（$S_{total}$），其补集代表 LOS 区域。这种方法绕过了用于可见性确定的点对点射线追踪，显著降低了复杂度。
3. 信道合成：一旦通过几何方式确定了 LOS/NLOS 状态，UPSim 通过组合以下因素合成信道衰减（$\Lambda$）：
   • 确定性路径损耗：针对 NLOS 条件采用依赖于高度的路径损耗指数（PLE），而 LOS 的 PLE 是固定的。
   • 大尺度衰落（LSF）：由滤波高斯噪声生成的空间相关阴影，其标准差和解相关距离取决于 UxNB 高度和 LOS 状态。
   • 小尺度衰落（SSF）：建模为对数 - 逻辑分布，其形状参数取决于 LOS/NLOS 状态，但与高度无关。
4. 校准：模型参数（PLE、LSF 统计量、解相关距离）针对参考 FR3 射线追踪数据集进行了校准，该数据集是使用 3D-GloBFP 几何结构在 1km $\times$ 1km 的巴塞罗那城市场景上生成的。

主要贡献
本文概述了四项主要贡献：

• 可扩展模拟器：开发了 UPSim，它将确定性阴影投影与经射线追踪校准的 FR3 信道生成相结合，为大规模分析提供了实用的中间方案。
• 紧凑信道模型：一个统一的模型，将路径损耗和空间相关的大尺度衰落作为 UxNB 高度的函数，并与状态相关的小尺度衰落集成。
• 验证：利用来自 3D-GloBFP 巴塞罗那子集的真实世界几何结构，针对 FR3 射线追踪基准进行了严格验证，证明了其能够准确复现经验信道分布。
• 路线级分析：对 LOS/NLOS 段长度和中断距离统计进行了分析，证明了该模拟器在评估中断间隔等路线级性能指标方面的实用性。

结果
验证结果表明，UPSim 准确复现了参考射线追踪数据中观察到的信道衰减经验累积分布函数（CDF），在几何一致性方面优于标准 3GPP TR 38.901 UMi 基线。

• 空间一致性：该模拟器成功捕捉了沿轨迹信道实现的连续演变。
• 高度影响：路线级分析显示，增加 UxNB 部署高度（例如从 30m 增加到 150m）会显著增加 LOS 概率并缩短 NLOS 段长度。然而，LOS 距离在不同高度下保持相对稳定，而 NLOS 区域则缩小。
• 中断统计：中断分析（由接收功率阈值定义）显示，中断区域集中在建筑物周围。即使在高海拔（150m）和中等发射功率下，显著的中断概率（例如，对于 23 dBm EIRP 约为 32%）依然存在，突显了建筑物遮挡在 FR3 频段的关键影响。
• 统计特征：NLOS 距离的 CDF 在 50 米左右表现出“阶梯”行为，这一现象与巴塞罗那布局中发现的曼哈顿式网格结构一致。

意义与主张
本文主张，UPSim 为空中接入场景中的移动感知规划和无线电地图构建提供了一种高度可扩展且实用的替代方案，可替代全射线追踪。通过将计算密集型可见性确定（通过阴影投影）与信道合成（通过校准统计模型）解耦，UPSim 以一小部分复杂度实现了射线追踪的精度。

作者强调，该工具能够对复杂城市布局上的信道演变进行基于路线的分析，揭示关键轨迹级统计信息（如中断距离），这些信息很难从纯随机模型中推导出来。这项工作将自己定位为迈向利用全球 3D 数据的现实、地图驱动传播分析的一步，超越了抽象城市模型的局限性。该框架作为开源工具提供，以促进社区的进一步研究和可重复性。