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Point Cloud Environment-Based Channel Knowledge Map Construction
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AI
DOI：10.1109/tccn.2026.3706507.png)
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摘要
En 中文
信道知识地图（CKM）为感兴趣区域提供一定程度的信道状态信息（CSI），通过减少频繁获取CSI的开销，为环境感知通信提供关键支持。然而，现有CKM构建方案采用过于简化的环境信息，显著降低了其精度。为解决此问题，本研究提出了一种联合模型驱动和数据驱动的方法，利用点云环境数据以及少量带位置标签的信道信息构建CKM。首先，我们提出了一种新颖的点选择器，通过基于不同到达时间（ToA）值构建一组共焦椭球体，识别包含与多径信道增益相关环境信息的点云子集。然后，我们训练了一个神经网络信道增益估计器，利用通过实地测量收集的真实世界数据集（包含环境点云和相应信道数据）学习每个选定子集与其对应信道增益之间的映射关系。最后，实验结果表明：对于功率延迟剖面（PDP）的CKM构建，所提出方法实现的均方根误差（RMSE）为2.95 dB，显著低于传统射线追踪方法的7.32 dB；对于接收功率值（即无线地图）的CKM构建，其RMSE为1.04 dB，优于克里金插值方法的1.68 dB。
Keyword:
Channel knowledge map (CKM)
point cloud
ray-tracing
power delay profile (PDP)
radio map
期刊
I
IF:
7
论文数:
1.6K
被引数:
5.5K
机构
引用论文
A Ray-Tracing Model for Millimeter-Wave Radio Propagation in Dense-Scatter Outdoor Environments
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