전자기학

전파 전파 (Propagation)

전파가 공간을 통해 전파되는 방식을 이해합니다. 다중경로, 페이딩, 도플러 효과, 경로 손실을 시뮬레이션으로 학습하세요.

직접파 (LOS)
반사파 (Reflected)
회절파 (Diffracted)

다중경로 전파

Multipath Propagation

수신 신호r(t) = Σ αᵢ · s(t - τᵢ)
경로 지연τ = d / c
핵심: 하나의 송신 신호가 여러 경로로 도달

전파는 직접파(LOS), 반사파, 회절파 등 여러 경로로 수신기에 도달합니다. 각 경로는 서로 다른 거리와 지연을 가지며, 수신점에서 이들이 합쳐져 간섭을 일으킵니다. 건물이 많은 도심에서 특히 심합니다.

📚 핵심 개념 정리

🔀 다중경로 전파

  • 직접파 (LOS): 송신기에서 수신기로 직접 도달
  • 반사파: 지면, 건물 등에서 반사되어 도달
  • 회절파: 장애물 가장자리에서 휘어져 도달
  • 산란파: 거친 표면에서 여러 방향으로 퍼짐

📉 페이딩 (Fading)

  • Rayleigh: LOS 없음, NLOS 환경 (도심)
  • Rician: 강한 LOS + 다중경로 혼합
  • K-factor: LOS 대 산란 성분 비율
  • 영향: 신호 세기의 랜덤한 변동

🚗 도플러 효과

  • 접근 시: 주파수 증가 (파란색 편이)
  • 이탈 시: 주파수 감소 (빨간색 편이)
  • Doppler spread: 다중경로의 도플러 분포
  • Coherence time: 채널이 일정한 시간

📏 경로 손실 모델

  • 자유공간: n = 2 (이상적 환경)
  • 교외: n = 2.7 ~ 3.5
  • 도시: n = 3.5 ~ 4.5
  • 실내: n = 4 ~ 6
NVIDIAApache 2.0 오픈소스

🎯 Sionna RT - 레이 트레이싱 전파 시뮬레이션

NVIDIA의 Sionna는 GPU 가속 기반의 차세대 링크 레벨 시뮬레이터입니다. 물리적으로 정확한 레이 트레이싱으로 무선 채널을 시뮬레이션하세요.

✨ 주요 기능

🏙️

3D 환경 모델링

실제 도시, 건물, 실내 환경을 3D로 모델링

🔄

반사/회절/산란

물리적으로 정확한 전파 경로 추적

⚡

GPU 가속

NVIDIA CUDA로 대규모 병렬 연산

🤖

TensorFlow 연동

딥러닝 기반 통신 시스템 연구 지원

🚀 Google Colab에서 바로 실행하기

📖 사용자 가이드

⚙️ GPU 런타임 설정

  1. Colab 노트북 상단 메뉴에서 런타임 클릭
  2. 런타임 유형 변경 선택
  3. 하드웨어 가속기를 GPU로 설정
  4. GPU 유형: T4 권장 (무료 티어)
  5. 저장 후 런타임 다시 시작

📊 시뮬레이션 결과 해석

  • Coverage Map: 수신 전력 분포 (dBm)
  • Ray Paths: 전파 경로 시각화 (LOS/NLOS)
  • CIR: 채널 임펄스 응답 (다중경로 지연)
  • PDP: 전력 지연 프로파일

🛠️ 커스텀 환경 만들기

  • Blender: 3D 모델을 .obj/.ply로 내보내기
  • OpenStreetMap: 실제 도시 데이터 불러오기
  • Material: 재질별 반사/투과 계수 설정
  • TX/RX: 안테나 위치와 패턴 정의
더 알아보기:

💡 실제 적용 사례

5G/LTE

빔포밍으로 다중경로 간섭 최소화, OFDM으로 주파수 선택적 페이딩 대응

Wi-Fi

실내 다중경로 환경에 최적화된 변조 방식, MIMO로 용량 증대

위성 통신

LEO 위성의 높은 도플러 편이, 강력한 주파수 추적 필요

V2X

고속 이동 환경에서 빠른 채널 변화 대응, 낮은 지연 요구

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