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【信道建模专栏|第二期】AI+射线追踪双引擎：Ranplan EM DeepRay带你进入智能传播建模时代
在第一期专栏中，我们走进了伦敦街头和杭州写字楼，从城市尺度到多径细节，展示了 Ranplan Professional 在真实物理环境中的信道建模能力。而在本期，我们将视角进一步推向前沿：AI 与射线追踪的融合建模——Ranplan EM DeepRay 模块。
真实建模，AI加速：DeepRay 的“双擎模式” 在普遍认知中，传统射线追踪代表“物理严谨、精度极高”，而深度学习则通常意味着“速度快、可泛化”，两者常被视为对立。然而 Ranplan EM DeepRay 的出现，正是打通这两种范式的桥梁，通过系统性的融合建模，实现两者的深度互补。 图1｜路径损耗对比：传统射线追踪 vs AI建模 本图展示了 DeepRay 的建模全流程。包括： - 输入层（左侧）：环境特征与传播物理量，例如反射系数 R(dB)、透射系数 T(dB)、距离图 D(m)、自由空间损耗通道 L(dB)。
- 中部网络结构：基于 U-Net 改进的 SDU-Net 模型，融合卷积–反卷积通路，实现高分辨率的空间特征提取与重建。
- 输出层（右侧）：路径损耗预测热图（Path Loss Map），精度高、预测快，可直接用于仿真部署。
预测速度远超传统仿真，精度维持 <8 dB RMSE，支持未知场景泛化，真正实现了“预测代替计算”。
数据驱动，不再盲猜：科学定义AI传播建模 DeepRay 强调可控性与可解释性。系统内对传播路径进行了物理标签标注： - 0：直射路径（LoS）；
- 1：反射路径；
- 2：穿透路径；
- 3：衍射/散射路径。
这些标签不仅参与训练，也是模型可解释性的重要基础，实现“由物理驱动的神经网络建模”。 图2｜系统训练配置与评估方案 本图展示了 DeepRay 的训练–测试设置及预测效果，系统训练于 80 个室内几何场景、10 种天线方向图、5 个频率，并在 20 个未知新结构上评估泛化性能： - 上排三图（Ray Tracing）：物理射线追踪生成的路径损耗图（PL），作为训练参考。
- 下排三图（EM DeepRay）：深度学习模型预测结果，展示与射线追踪的高度接近性。
该方案DeepRay 具备优异的泛化能力，能够跨结构、跨频段地预测未知场景。
不确定性建模与真实 LoS/NLoS 区分 在真实通信环境中，影响信道建模精度的不仅仅是路径损耗的数值本身，更关键的是对传播机制的不确定性建模能力。DeepRay 模块不仅可以预测路径损耗热力图，还可以量化建模中 LoS（视距）与 NLoS（非视距）传播路径下的统计分布，从而为多种科研任务（如下行覆盖分析、定位鲁棒性、切换策略设计等）提供坚实基础。 图3｜DeepRay 不确定性建模能力：LoS 与 NLoS 分布对比 本图展示了一个复杂室内结构（左图）与 DeepRay 在视距（LoS）和非视距（nLoS）点位下分别建模的路径损耗分布累计曲线（CDF，见中右图）。我们可以观察到，DeepRay 所学习到的统计特征能够明显区分 LoS 与 nLoS 的传播损耗范围，并在两种传播机制下保持良好的一致性。这种能力对于大规模模拟分析中引入不确定性建模（如置信区间、可靠性评估）具有重大意义，尤其适用于科研论文、标准验证、算法鲁棒性评估等高精度场景。
网络部署加速：从仿真到落地的闭环优化 通信网络的部署优化通常需要经历一个庞大而复杂的评估周期：从建模、仿真，到评估、迭代，尤其是涉及多天线、多节点、异构材料等真实建筑结构时，射线追踪的计算成本可谓“分钟起步、小时收尾”。而 DeepRay 凭借其“以物理为基础的学习机制”与“毫秒级预测速度”，可以快速模拟多个天线部署方案，并对每个部署点的 RSRP（参考信号接收功率）进行可视化热力图输出。 图4｜DeepRay 网络部署优化能力：从建模到部署落点 图左为具体部署建筑结构图与候选部署点选择，图中为DeepRay 预测的 RSRP 热力图，图右则展示网络优化过程中的延迟–吞吐性能搜索结果。通过这一整套流程，我们能够实现仿真–部署–验证的闭环体系。DeepRay 让以下任务成为现实： - ✅ 高密度信道数据的生成与可视化，服务 AI 感知、CSI重建、定位等下游任务；
- ✅ 支持异构材质建模、多频段分析、多天线多路径环境下的高效部署策略；
- ✅ 完成从“点预测”到“面覆盖”的全场景评估，无需现场测试；
相较于传统射线追踪，DeepRay 将部署优化计算时间 从数小时缩短至数分钟，为企业级网络部署、学术级算法评估与标准级系统验证提供一键式支持。
超越模型，是科研逻辑的完整闭环 Ranplan EM DeepRay 模块并不是一个“黑盒神经网络”，而是以系统建模逻辑为骨架、AI 结构为引擎的科研工具集，它在多个环节上帮助科研者与工程人员实现真正意义上的“建模闭环”： 工具闭环： - 无缝对接 Ranplan 平台已有的环境建模系统与室内场景库；
- 支持导出 .mat、.csv、.h5 等格式的数据，用于 MATLAB、Python、TensorFlow 的二次训练或可视化；
科研闭环： - 可将 DeepRay 生成的数据作为 Reinforcement Learning、Bayesian Optimization 等部署策略学习输入；
- 可为感知系统训练高鲁棒性定位模型（如 CSI-to-Location Mapping、Fingerprint-based Navigation）；
平台闭环： - 所有功能嵌入 Ranplan Professional GUI，可视化操作、动态调参、热力图输出；
- 同时支持 CLI 脚本调用，可用于构建批量模拟流程或并行部署评估任务；
第二期演示视频中，我们将带你从数据特征通道出发，亲历一个真实室内结构下 DeepRay 的建模流程、热力图生成与性能验证全过程。它不仅是一种新技术，更是 Ranplan 在通信智能化转型中的关键落地模块。扫描观看完整应用演示，让 AI 帮你“看见”传播，让物理“指导”学习，让科研提速不降质。
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发表于 2025-8-8 18:42:25