We introduce UPSim (UxNB Propagation Simulator), an open-source, Ray Tracing-calibrated solution for spatially consistent FR3 (16.95 GHz) air-to-ground propagation modeling in Uncrewed Aerial Vehicle (UAV) networks. Instead of executing point-to-point ray launches for every ground position, UPSim derives deterministic visibility regions directly from global 3D building geometry (3D-GloBFP) via fast shadow projection. It then augments these regions with Line-of-Sight (LOS) state-specific, UAV height- and distance-dependent path loss, spatially correlated large-scale fading, and log-logistic small-scale fading parameterized by over 136 million Ray Tracing (RT) channels. Validation against reference RT data demonstrates that UPSim accurately reproduces empirical attenuation maps, outperforming the 3GPP baseline by reducing the aggregate Kolmogorov-Smirnov distance from 0.33 to 0.04. The resulting maps enable route-based analysis of channel evolution in complex urban layouts, capturing critical trajectory-level metrics such as spatial outage persistence. Consequently, UPSim provides a highly scalable, open-source middle ground between computationally expensive full RT and purely stochastic models for mobility-aware 6G aerial network planning.


翻译:暂无翻译

0
下载
关闭预览

相关内容

3D是英文“Three Dimensions”的简称,中文是指三维、三个维度、三个坐标,即有长、有宽、有高,换句话说,就是立体的,是相对于只有长和宽的平面(2D)而言。
EMNLP2023:Schema自适应的知识图谱构建
专知会员服务
44+阅读 · 2023年12月3日
Stabilizing Transformers for Reinforcement Learning
专知会员服务
61+阅读 · 2019年10月17日
Hierarchically Structured Meta-learning
CreateAMind
27+阅读 · 2019年5月22日
【学界】CVPR 2019 Oral 目标跟踪最强算法SiamRPN++开源实现
GAN生成式对抗网络
16+阅读 · 2019年5月3日
强化学习的Unsupervised Meta-Learning
CreateAMind
18+阅读 · 2019年1月7日
Unsupervised Learning via Meta-Learning
CreateAMind
44+阅读 · 2019年1月3日
meta learning 17年:MAML SNAIL
CreateAMind
11+阅读 · 2019年1月2日
IJCAI | Cascade Dynamics Modeling with Attention-based RNN
KingsGarden
13+阅读 · 2017年7月16日
From Softmax to Sparsemax-ICML16(1)
KingsGarden
74+阅读 · 2016年11月26日
国家自然科学基金
0+阅读 · 2015年12月31日
国家自然科学基金
0+阅读 · 2015年12月31日
国家自然科学基金
0+阅读 · 2015年12月31日
国家自然科学基金
0+阅读 · 2015年12月31日
国家自然科学基金
0+阅读 · 2014年12月31日
国家自然科学基金
0+阅读 · 2014年12月31日
国家自然科学基金
0+阅读 · 2014年12月31日
国家自然科学基金
0+阅读 · 2014年12月31日
国家自然科学基金
0+阅读 · 2014年12月31日
VIP会员
最新内容
《衡量语言模型中的作战规划能力》
专知会员服务
1+阅读 · 今天14:34
Maven智能系统:帕兰提尔军事人工智能平台详解
专知会员服务
2+阅读 · 今天14:21
《测试自动化框架在敏捷软件开发中的角色》
专知会员服务
1+阅读 · 今天14:09
俄罗斯如何拦截乌克兰无人机与巡航导弹
专知会员服务
9+阅读 · 10月15日
《武器-目标分配问题:精确与近似求解算法》
专知会员服务
14+阅读 · 10月15日
综述|谁来改进机器人?迈向物理递归自我改进
专知会员服务
11+阅读 · 10月14日
软件定义无人机蜂群给防空带来全新压力
专知会员服务
10+阅读 · 10月13日
相关资讯
Hierarchically Structured Meta-learning
CreateAMind
27+阅读 · 2019年5月22日
【学界】CVPR 2019 Oral 目标跟踪最强算法SiamRPN++开源实现
GAN生成式对抗网络
16+阅读 · 2019年5月3日
强化学习的Unsupervised Meta-Learning
CreateAMind
18+阅读 · 2019年1月7日
Unsupervised Learning via Meta-Learning
CreateAMind
44+阅读 · 2019年1月3日
meta learning 17年:MAML SNAIL
CreateAMind
11+阅读 · 2019年1月2日
IJCAI | Cascade Dynamics Modeling with Attention-based RNN
KingsGarden
13+阅读 · 2017年7月16日
From Softmax to Sparsemax-ICML16(1)
KingsGarden
74+阅读 · 2016年11月26日
相关基金
国家自然科学基金
0+阅读 · 2015年12月31日
国家自然科学基金
0+阅读 · 2015年12月31日
国家自然科学基金
0+阅读 · 2015年12月31日
国家自然科学基金
0+阅读 · 2015年12月31日
国家自然科学基金
0+阅读 · 2014年12月31日
国家自然科学基金
0+阅读 · 2014年12月31日
国家自然科学基金
0+阅读 · 2014年12月31日
国家自然科学基金
0+阅读 · 2014年12月31日
国家自然科学基金
0+阅读 · 2014年12月31日
Top
微信扫码咨询专知VIP会员