ISACのターゲット検出、分類、追跡の妥当性を検証する方法

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制御可能で再現性の高いISAC条件のエミュレート

ターゲットの検出、分類、追跡のための統合センシングおよび通信（ISAC）テストには、通信パスと、目的のオブジェクトからのセンシングエコーおよび環境後方散乱の両方を表すチャネルモデルが必要です。動的伝搬を伴うシナリオを構築することで、移動ターゲットが時間変化する遅延、信号方向、ドップラー、パスロス、マルチパス、および見通し（LoS）または見通し外（NLoS）の遷移を生成するようにします。選択した3GPPの周波数帯域と帯域幅全体で、センシング信号と通信信号をコヒーレントに処理します。

送信受信ポイント（TRP）とセンシングおよび通信のエンドポイントの間で、リアルタイムの無線周波数（RF）チャネルエミュレーションを通じてシナリオを実行します。ターゲットのエコーと後方散乱を再現し、センシング応答をモニタリングしながら、範囲、モビリティ、遮蔽、干渉、およびその他のチャネル条件を変化させます。モデル化されたシナリオ全体で伝搬遅延、ドップラー、マルチパス、信号方向、および環境反射が変化するのに伴い、ターゲットの検出、分類、および追跡を評価します。

ISACにおける標的の検出、分類、追跡の試験および検証のためのチャネルエミュレーションソリューション

ターゲットの検出、分類、追跡のためのISACアルゴリズムとシステムを検証するには、ターゲットのエコー、後方散乱、および遅延、ドップラー、マルチパス、パスロス、遮蔽、干渉などの動的伝搬効果をモデル化する通信およびセンシングチャネルが必要です。このソリューションは、3GPP準拠のテストフレームワークにおいて、Channel Studio GCMワイヤレスセンシングモデリングツールとPROPSIMリアルタイム無線周波数（RF）チャネルおよびターゲットエミュレーションを組み合わせ、現実のハードウェアを使用してモノスタティックまたはバイスタティックの送信受信ポイントおよびユーザー機器のシナリオを再現します。空間的に一貫したチャネルモデルは、移動するターゲットと、変化する見通し（LoS）および見通し外（NLoS）の条件を表します。リアルタイムのエコーおよびレーダー断面積エミュレーションにより、制御された3GPP周波数帯域および帯域幅の条件の下でターゲットの検出、分類、および追跡を評価しながら、エンジニアはターゲットおよび環境の応答を変化させることができます。
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