MPI + GPU 技術を用いた航空機内部の無線 lan 伝搬解析

機内 WiFi へのアクセスは、顧客満足度を高めるために多くのコマーシャル便に導入されている機能です。ただし、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により、信号の受信が不十分な場合があります。最近では、低信号領域を排除する試みの中で、ジャガイモのサックが航空機の乗客をシミュレートするために使用された場合、実験的に研究が行われました。フルウェーブ方式のコンピュータ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サイズが大きく、高い周波数が関係するため、過去には事実上不可能でした。XFdtd は、大容量のメモリ機能により、60 GB 以上のメモリを必要とする非常に大きな計算と、複数の高性能グラフィカル処理ユニットを別々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通じてコンピュータをまとめます。

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 WiFi 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ためのものであり、特定の WiFi システムまたは航空機構成は暗示されていません。航空機の内部の大きいサイズおよび WiFi システムの高周波のために、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、図1に示す CAD モデルとして表示され、航空機の外装肌は分かりやすく表示されていません。小屋は伝導箱の内で完全に封じられていると推測される、従って信号は航空機の外で放射状にすることを許可されない。図2では、CAD モデルの天井、壁、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。航空機モデルのサイズは約 4.7 x 25.5 x 2.8 メートルで、20万の波長の下にある立方体の体積を表しています。WiFi アンテナは、シンプルな双極子とみなされ、航空機の天井近くの2つの位置に配置されるように選択します。キャビンの前方部分と後部に1つ。レシーバの位置は、図3に示すように、平面の他のすべての行のシートバック位置に双極子の 3 x 3 グリッドに配置されます。これらのセンサの追加を簡単にするために、合計で405、スクリプトが書かれ、実行される。このシミュレーションに格納されるデータには、405のポート位置と、キャビンの重要な領域での定常電界のマグニチュードのいくつかの平面が含まれています。

図1

一部の外部サーフェスが取り外された航空機キャビンの3次元 CAD ビュー。

図2

天井、壁、窓、および荷物コンパートメントの後に航空機のキャビンの CAD ビューが削除されました。

 

図3

双極子として定義されているセンサー位置の3x3 グリッドは、シートバック位置の1つの背後に表示される。センサーグリッドは、座席の最初の3列のために、キャビンの他のすべての行の座席の後ろに配置されています。

 

最初のシミュレーションは、座席、荷物コンパートメント、航空機の他の内部機能のみを含む空のキャビンである。シミュレーションは、航空機全体のフィールド伝播の基準を提供し、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乗客が、航空機内の各座席に配置される。乗客は、座席のトレイ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しているかのように、腕を伸ばすように着座した姿勢で配置されます。図4に、乗客のクローズアップビューを示し、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、天井近くの2つの送信機の位置で示されており、座席背面の受信機の位置は赤で示しています。センサーデータは、対称のため、航空機の左側にのみ保存されました。

図4

座席に配置された VariPose の男性の一部と航空機のキャビンの三次元ビュー。最初と最後の行を除く航空機内のすべての席は、それらに座っている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的なビュー。

 

図6

このサイドビューでは、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ーアレイが赤い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。

 

このシミュレーションは、FDTD のメッシュサイズ 5 mm キューブを用いて 2.5 GHz で行われる。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 PSG クラスタに位置する24の NVIDIA M2090 GPU カードで 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3万時間の反復のために実行され、約1時間43分かかりました。

シミュレーションに続いて、キャビン内のいくつかのサンプル平面を通る定常状態の電界分布を見ることができます。図7では、空の航空機について、通路側のシートの中心を通る電界の大きさ (垂直方向) とヘッドレスト (水平方向) を示しています。カラースケールは、0 dB で赤で示されたピーク値から、黒で示した-70 dB の範囲で表示されます。空の小屋の分野はスペースの多くのための0から-30 dB の範囲の信号レベルを与える。図8では、男性と座席にある航空機のキャビンについて、図7の同じ平面が表示されています。ここではフィールドレベルが下がり、フィールドがピークから-50 dB 下に下がっ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 でアクティブになっている場合の、キャビン内の定常電界のマグニチュードを示しています。表示されているフィールドは、通路側の座席の中央の平面に垂直に、3x3 のセンサーグリッドの中央を水平にしています。これらのフィールドは、ピークから 0 ~-30 dB レベル下の信号強度を示します。

図8

次の図は、図7と同じ平坦な定常状態のフィールドの位置を示していますが、ここでは、男性を座席にした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 dB の範囲下で低くなっています。

 

また、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に示すプロット用に選択された位置は、キャビン内の前から後ろへの各行の3x3 グリッドの中心サンプル点にあります。プロットは、空の航空機の伝送レベルは、主に約-40 dB の変動が比較的平坦であることを示しています。対照的に、図10に示された座席の乗客を持つ完全な飛行機は、キャビンの背部に向かって信号の明確な低下と信号レベルの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への平面内の行の関数として、3x3 サンプリンググリッドの中心にあるセンサー位置の送信された S パラメータ SN、1を示しています。

図10

このプロットは、3×3のサンプリンググリッドの中心にあるセンサーの位置について、男性が占有している座席を使用して正面から背面にある行の関数として送信された S パラメータ SN (1) を示しています。

 

ここに示された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で、大きく拡大することができました。この例は、単に、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つの可能なシミュレーションを示しています。