MPI + GPU 技術を用いた車両間通信

車両間通信システムは、多くの潜在的に有益なサービスを約束します。アダプティブクルーズコントロールでは、近くの車両の速度や位置をさまざまに監視して、速度を自動的に調整し、衝突を回避できるようにしてください。交通渋滞は、リアルタイムの状況を送信し、より少ない混雑した道路にドライバーを再ルーティングすることによって削減することができます。これらの措置は、全体的な移動時間を減少させることによって汚染の減少につながる可能性も.

残念ながら、安定した通信リンクは多くの設計課題に直面しています。システムは全方位信号を送受信する能力を必要とする.単一のアンテナは完全に置かれればこの目標を達成できる;しかし、車両は非常に実用的な取り付け位置を提供します。これは、一般的に最適な配置の可能性を排除し、複数のアンテナの使用につながります。この MIMO 配置では、設計エンジニアが完全なカバレッジを確保する必要があります。これらの特性がアンテナインピーダンスや放射特性に影響を与えるため、車両形状や材料組成の影響はさらに複雑化します。

外部変数はまた、システムの設計において役割を果たす。これらの製品は、多くの環境と動作条件で機能する必要があります。近くのトラクタートレーラーの存在は、信号を反映またはブロック可能性があります。湿った路面は乾燥したものと異なるフィールドを伝播し、都市の峡谷での伝播は多くの通信システムを悩ませます。

設計段階でこのような障害を発見し、対処することにより、コストのかかるリワークの可能性が大幅に減少し、製品発売の成功の可能性が大幅に向上します。しかし、測定だけでは不十分なことが判明する。テストする様々な車両を入手することは困難または不可能であり得る。アンテナを異なる取り付け場所に移動し、新しい測定値を取得するには時間がかかり、実際の動作環境では常にシステムをテストすることはできません。また、測定は、設計と製作が完了した後にのみ行うことができる。製造にかかるコストと時間は、設計サイクルが長く高価になる可能性があります。

XFdtd は、これらの問題をモデル化する正確で効率的な手段を提供します。それはエンジニアに現在の車の数そしてタイプおよび周囲の環境条件を完全な制御を提供する。XF でのアンテナまたはアレイの設計は、同じアプリケーションを使用してその場でのテストにシームレスに移行し、製造前に実際の運用シナリオを評価することにより、より堅牢な設計プロセスが出現します。

この例では、道路交通状況が乾燥路面で機能することを考慮しています。図1に示されているように、2人の乗用車は、左に大型トラクタートレーラートラックで高速道路の右側車線を占有します。5.9 GHz に調整され後部車に搭載された縦型モノポールは、内大静脈トランスミッタとして機能します。初期シミュレーションでは、3台の車両と路面との間のフィールドの相互作用を捕捉して、より複雑な実験を将来的に実行する可能性を判断します。

私たちの例は、車の下の道路を構築することから始まります。図1の高速道路の12メートルのストレッチは、XF の使いやすい強力な CAD モデリングツールを使用して構築されました。簡単なオンライン検索では、さまざまな車種や車種をカバーする CAD ファイルを作成しました。XF は多種多様な CAD フォーマットに対応しており、互換性のあるファイルを簡単に見つけることができます。さらに、組み込みの材料ライブラリには、この作業に必要な材料のほとんどが既に含まれています。図2は、インストールされている材料ライブラリからプロジェクトに追加されるいくつかの材料を示しています。既存の CAD およびマテリアルライブラリを活用することで、エンジニアはモデルの生成に費やす時間を削減したり、材料特性を検索してプロジェクトの段取り時間を短縮します。

図 1: 2 台の乗用車と1台のトラクタートレーラートラックを路盤に設置。

図 2: XF プロジェクトにマテリアルを追加する

各車両はパラメータ化できる作業座標系を用いて路面に配置した。これにより、他の車両に対する位置の関数としてのシステムパフォーマンスに関する後の実験が可能になります。ビデオ1は、パラメータスイープが車両の位置を変更する方法を示しています。この即時の例では、位置は約1.5 メートルが2台の車を分けるように設定されます。

フロントバンパー、ルーフ、トランクなど、いくつかの取り付け場所が考えられました。XF のロケータ機能を使用すると、アンテナ配置の調査を容易にするために、アンテナの位置をすばやく切り替えることができます。ビデオ2はロケーターの使用方法を示します。最終的に、ビデオの最後に示されている一般的に使用されるフロントバンパーの位置は、この例のマウントポイントとして機能します。

問題領域の総体積は 3.6 x106 λ3で、メッシュ作成時に37億以上のセルが生成され、シミュレーションにほぼ120GB の RAM が必要になります。このような電気的に大きな空間は、ずっと前にフルウェーブソルバーを使用して除外されていたでしょう。しかし、Remcom の MPI + XStream と大容量メモリのサポートにより、XF は簡単にこの問題を解決することができます。このシミュレーションは nvidia の PSG クラスターで 24 M2090 gpu を使用して約22分で完了し、nvidia コーポレーションの礼儀を提供しました。

図3および4は、2台の車両の中心を通る平面スライスの 5.9 GHz での定常電界を表示します。結果の範囲は、黒で示した-20 db から赤-100 db になります。図5は、送信機の高さで保存されたフィールドデータの平面スライスのトップダウンビューを示し、図6は2台の車間のフィールドの相互作用のクローズアップビューを表しています。残りの図は、異なる視野角からの同じデータを示しています。

図 3: 5.9 GHz での定常電界結果がトランスミッタに近づいています。

図 4: 定常電界の結果、送信機を含む垂直面が表示されます。

図 5: 5.9 GHz の定常電界のトップダウンビュー

図 6: 5.9 GHz での定常電界結果がトランスミッタ (赤のドット) まで近づいています。

この概念実証作業が完了したら、さらに調査を進めることになります。今後の取り組みとして、通信リンクにおける車両位置の影響について検討する。また、車両のアンテナ配置や材料構成の影響も考慮することができます。環境変数は、道路上ではなく、乾燥した路面とウェット道路、または都市の峡谷でのパフォーマンスの比較など、モデル化することができます。MPI + XStream GPU アクセラレーションを組み合わせることで、設計エンジニアはこの複雑な問題を完全に特徴付け、理解することができます。