Konsep Inti
為了促進基於環境感知的 6G 無線通訊技術發展,本文介紹了一個包含位置資訊的通道知識數據集 CKMImageNet,並探討其在通道知識地圖構建和通訊演算法驗證方面的應用。
Abstrak
CKMImageNet 簡介
- CKMImageNet 是一個為促進環境感知通訊和通道知識地圖(CKM)構建而建立的大型數據集。
- 與現有通道數據集不同,CKMImageNet 提供了帶有位置標籤的數值通道數據和視覺圖像,提供了通道和環境的整體視圖。
- CKMImageNet 使用商業射線追踪軟件構建,捕捉了不同場景下的電磁波傳播,揭示了位置、環境和通道知識之間的關係。
- 通過整合詳細的通道數據和相應的圖像,CKMImageNet 不僅支持各種通訊和感測演算法的驗證,還可以使用電腦視覺演算法構建 CKM。
CKMImageNet 的特點
- 數據包含位置資訊:CKMImageNet 的一個關鍵特性是能夠將通道數據與基地台 (BS) 和用戶設備 (UE) 的位置相關聯。
- 全面的通道知識數據:CKMImageNet 包含廣泛的通道參數,例如路徑損耗、延遲擴展、到達角 (AoA) 和出發角 (AoD)。
- 視覺化 CKM:CKMImageNet 提供了一系列視覺化 CKM,可以直觀地了解通道特性,使用戶更容易理解和利用數據。
- 環境資訊整合:CKMImageNet 整合了有關物理環境的綜合資訊,包括建築物的物理環境地圖和材料、地形特徵和其他相關結構。
- 多場景支持:CKMImageNet 旨在支持各種場景,包括城市、農村和室內環境。
- 通過射線追踪實現高保真度:CKMImageNet 利用先進的射線追踪技術,通過使用商業射線追踪軟件 Wireless Insite 來高保真地模擬電磁波傳播。
- 根據應用需求定制:CKMImageNet 可以高度定制,以滿足特定的應用需求。
CKMImageNet 的架構
- CKMImageNet 將所有數據整合到一個網狀的層次結構中,從上到下組織為場景、基地台和數據。
- 最終可選擇的數據包括以下組成部分:
- 物理環境地圖:CKMImageNet 框架的基礎是環境地圖,它提供了物理環境的詳細表示。
- 通道知識數據:CKMImageNet 包含廣泛的通道數據,目前已存儲超過 2500 萬條通道數據。
- 視覺化 CKM:為了方便電腦視覺演算法,CKMImageNet 以視覺化 CKM 的形式包含通道數據的視覺化表示,這些視覺化 CKM 顯示了關鍵參數(例如信號強度和通道角度分佈)在整個環境中的空間分佈。
CKMImageNet 的應用
- CKM 構建演算法:CKMImageNet 通過提供與環境上下文整合的詳細且特定於位置的通道數據,從而實現 CKM 的構建。
- 通訊演算法性能驗證:CKMImageNet 是驗證通訊演算法性能的寶貴資源。
- 人工智慧訓練數據集:CKMImageNet 可以作為訓練人工智慧模型的絕佳資源,特別是基於圖像的應用。
結論
CKMImageNet 是一個包含數值通道數據和視覺圖像的綜合數據集,可以使用電腦視覺有效地構建 CKM。通過提供基於位置的詳細通道數據和環境上下文,CKMImageNet 支持通訊和感測演算法的驗證,並促進使用人工智慧構建 CKM。未來的研究重點將放在通過整合其他場景、頻率和現實世界數據來擴展其功能。CKMImageNet 將確保其在為 6G 環境感知和人工智慧賦能的智慧通訊提供數據基礎方面的關鍵作用。
Statistik
CKMImageNet 包含超過 2500 萬條通道數據。
CKMImageNet 已存儲 40,000 張通道知識圖像,每張圖像大小為 64×64 像素。
在北京的城市環境案例中,考慮到每個基地台的覆蓋範圍為 400×400 米,生成了大約 168 萬條數據,並存儲在數據集中。
在北京的城市環境案例中,生成了大約 6,000 張熱圖,每張熱圖有 64×64 像素,包含 4,096 個像素,對應於物理地圖中大小為 128×128 米的通道知識。