MPI + GPU 技術を用いた航空機内部の無線 lan 伝搬解析

機内 WiFi アクセスは、顧客満足度を高めるために多くのコマーシャルフライトに導入されている機能です。しかし、乗客のサイズや座席のレイアウトが異なる複雑なキャビン環境のため、信号の受信が不十分になる可能性があります。最近では、低信号領域を排除しようとして、航空機内の乗客をシミュレートするためにジャガイモの袋を使用した実験が実験的に行われました。完全な波の方法を持つコンピュータ上でこのような問題をシミュレートすることは、航空機のキャビンの大規模と関連する高周波数のために、過去に事実上不可能でした。XFdtd は、60 GB 以上のメモリを必要とする大容量の計算を可能にする大容量メモリ機能と、複数の高性能グラフィック処理ユニットを別々のプロセッサにリンクする新しい MPI + GPU 処理機能により、これらのシミュレーションを可能にします。メッセージパッシングインターフェイスを介してコンピュータをつなぎます。

この例では、民間旅客機の内部は、各シートの場所からデータを送受信することを意図した無線 lan アンテナの位置を最適化するためのプラットフォームとして XFdtd の能力を実証するために使用されます。この例は、単に概念を実証することを意図しており、特定の WiFi システムまたは航空機構成が暗示されていない。無線 lan システムの航空機の内部および高周波の大きいサイズが原因で、このシミュレーションは XF の大きい記憶機能のためにうってつけである。

航空機セクションは、わかりやすく表示されていない航空機の外装スキンを使用して、図1の CAD モデルとして表示されます。キャビンは全て導電箱の中にあると推定されているため、航空機の外に信号を放射することはできません。図2では、天井、壁、および CAD モデルの窓の描画も無効になっているので、航空機の内部の座席配置を見ることができます。航空機モデルは約 4.7 x 25.5 x 2.8 メートルの大きさで、ちょうど20万波長の立方体の体積を表しています。WiFi アンテナは単純な双極子として考えられ、航空機の天井近くの2つの位置に位置するように選択しました。キャビンの前方の部分と後部に1つ。図3に示すように、レシーバの位置は、平面の他のすべての行のシートバック位置にある双極子の 3 x 3 グリッドに配置されます。これらのセンサーの追加を簡単にするために、合計で405、スクリプトが作成され、実行しました。このシミュレーションに格納されるデータには、405ポートの位置と、キャビンの重要な領域における定常電界マグニチュードのいくつかのプレーンが含まれています。

図1

いくつかの外部表面を除去した航空機キャビンの3次元 CAD ビュー。

図2

天井、壁、窓、荷物コンパートメントが取り外された後の航空機キャビンの CAD ビュー。

 

図3

双極子として定義されたセンサー位置の3x3 グリッドは、シートバックの位置の1つの後ろに表示されます。センサーの格子は座席の最初の3つのコラムのための小屋の他のすべての列の座席の後ろにある。

 

最初のシミュレーションは、座席、荷物コンパートメント、航空機のその他の内部機能のみを含む空のキャビンです。シミュレーションは、航空機全体のフィールド伝播のベースラインを提供し、座席に乗客を追加した場合の影響を測定するために使用されます。第2のシミュレーションでは、Remcom の VariPose ソフトウェア製品を使用して作成された大型の男性旅客が航空機の各座席に配置されます。乗客は座席の皿のテーブルにあるラップトップコンピュータの上にホバリングするかのように延長される腕との着席した姿勢で置かれる。乗客のクローズアップビューを図4に示し、充填されたキャビン全体のビューを図5に示します。図6では、キャビンの側面図は、天井付近の2つのトランスミッタの位置と、シートバックのレシーバの位置が赤で示されています。センサーデータは、対称性のために航空機の左側のみに保存されました。

図4

座席に配置された VariPose の男性のいくつかと航空機のキャビンの3次元ビュー。最初と最後の行を除く航空機内のすべての座席は、それらに座って男性を持っています。

図5

座席に配置された男性とキャビンの全体図。

 

図6

この側面図では、男性が座席に配置され、S パラメータデータを収集するために使用されるセンサアレイは赤色の楕円として示されています。2つの送信アンテナは天井レベルにあります。

 

シミュレーションは、5 mm 立方体の FDTD メッシュサイズを使用して 2.5 GHz で実行されます。航空機のキャビンのサイズが大きいため、これらのシミュレーションには 94 GB のメモリが必要で、約28億4000万の未知数が含まれています。nvidia の PSG クラスタにある24の nvidia M2090 gpu カード上の XFdtd の MPI + gpu 機能を使用して実行されました。各シミュレーションは3万時間の反復で実行され、約1時間43分かかりました。

シミュレーションに続いて、キャビン内の複数のサンプルプレーンを通る定常状態の電界分布を表示できます。図7では、空の航空機について、通路側のシートの中央 (垂直方向) とヘッドレスト (水平方向) を通る電界マグニチュードが示されています。カラースケールは、赤で示されたピーク値から、黒で示される-70 db までの 0 db になります。空の小屋の分野はスペースの多くのための0から-30 デシベルの範囲の信号レベルを与える。図8では、図7の同じ平面が、座席に男性がいる航空機のキャビンについて示されています。ここでは、フィールドレベルが削減され、フィールドがピークから-50 dB 下にドロップしている場所があります。

図7

この図は、フロントトランスミッタが 2.5 GHz でアクティブな場合の、キャビン内の定常電界マグニチュードを示しています。表示されるフィールドは、垂直方向に通路側のシートの中央の平面にあり、水平方向に3x3 のセンサーグリッドの中心を通っています。フィールドには、ピークからの 0 ~-30 dB レベルの信号強度が表示されます。

図8

この図は、図7と同じ平面の定常状態フィールドの位置を示していますが、ここでは座席に男性がいるキャビンについて説明します。ここでは、フィールドレベルは、ピークから-50 デシベルの範囲で低くなっています。

 

サンプル位置の S パラメータ SN、1も計算されます。この場合、図9に示すプロットのために選択された位置は、キャビンの前から後ろまでの各行の3x3 グリッドの中心サンプルポイントにあります。プロットは、空の航空機のための伝送レベルは、主に約-40 デシベルの変動と比較的平坦であることを示しています。対照的に、図10に示されている座席の乗客との完全な飛行機は、キャビンの後部に向かって信号の明確な低下と信号レベルのより大きな変動を示しています。

図9

このプロットは、空の航空機の前から後ろまでの平面の行の関数として、3x3 のサンプリンググリッドの中心にあるセンサ位置のために送信された S パラメータ SN、1を示しています。

図10

このプロットは、2 x 3 のサンプリンググリッドの中心にあるセンサー位置について、男性が占有していたシートと前から後ろまでの平面の行の関数として送信された S パラメーター SN、1を示しています。

 

ここに示されているシミュレーションは、より良いアンテナモデル、他の周波数、異なる座席構成などを導入することによって大きく拡大することができます。この例は、XFdtd リリース7.3.1 で導入された大容量メモリと高速処理機能によって可能になる1つのシミュレーションを示しているだけです。