Remcom Wireless Insite 4.0是一种预测工具，用于了解 5G、6G 和 WiFi 网络的无线覆盖范围、信道多径和数据吞吐量。通过先进、加速的三维光线追踪和替代的基于快速光线的方法和经验模型，高效、准确地预测室内、城市和农村环境中的多径信道特性。车辆和行人的动态场景建模捕获随时间推移的衰落，而频率扫描则包含宽带效应。通信分析功能将 MIMO 算法应用于信道预测，以估计无线网络的覆盖范围和吞吐量。
Wireless InSite 为射频工程师提供了设计无线链路、优化天线覆盖范围以及评估射频和毫米波频段关键信道和信号特性的工具。
功能特色Wireless InSite 独特的功能集合简化了对最复杂和大规模传播问题的分析。
X3D 传播模型X3D 是一种 3D 传播模型，对几何形状或发射器/接收器高度没有限制。这个精确的模型包括反射、透射和衍射以及大气吸收。支持高达 100 GHz 的频率。
漫反射散射捕获散射对毫米波应用的复杂脉冲响应和接收功率（包括交叉极化）的影响。
MIMO 波束成形和空间复用X3D 模型模拟了用于 5G、WiFi 和其他技术的 MIMO 天线。它使用详细的多路径，应用波束成形、空间复用和分集等 MIMO 技术来预测一个或多个 MIMO 数据流的关键信道指标。
通信系统分析通信系统分析仪计算 SINR、吞吐量、理论容量和误码率 （BER），为用户提供可视化和评估具有多个基站的系统的设备性能所需的工具。
基于快速光线的方法 专为城市和崎岖地形应用而设计的 2D 站点特定传播模型。
经验传播模型专为城市和室内分析而设计的一套经验模型。
要素导入支持用于构建和对象导入的 KMZ、COLLADA、SHP 和 DXF 格式。地理空间抽象库用于 DTED、DEM 和 TIFF 格式的地形导入。
天线建模从XFdtd 导入模拟天线或创建用于 SISO、MIMO 和大规模 MIMO 发射器和接收器的教科书天线。
材料场景的电气属性可以定义到分面级别。已安装的材料数据库包括各种频率的金属、泥土、混凝土、砖块、木材、玻璃等。
输出用户可以快速访问输出，例如接收功率、传播路径、路径损耗等。这些基于ASCII的文件可以在工具中绘制，也可以在外部轻松进行后处理。
几何缓存Wireless InSite 的 X3D 传播模型会自动缓存处理后的几何图形以供以后使用。这避免了在使用同一几何运行多个并发或后续作业时的几何处理时间。Wireless InSite 监控缓存有效性并指示缓存何时可用。当运行多个并发或顺序作业时，此功能对于具有大型城市或农村几何形状的方案特别有用。
一些应用示例·使用自定义波束成形的城市地区 5G 新型无线电 FD-MIMO 系统的吞吐量
·在有两个路由器的房子里模拟WiFi性能
·办公环境中具有漫反射散射的 5G 毫米波信道建模
·5G 大规模 MIMO 室外通信分析
·在城市环境中使用收发器对自组织网络进行建模
新版本 4.0 无线 InSite 4.0 引入了一个强大的移动框架，可以准确地模拟用户定义场景中收发器和物体的移动。移动平台现在可以精确评估安装在车辆和人类等散射器上的天线影响信道条件的动态场景。基于时间的输出以绘图或动画的形式呈现，可详细了解射频系统和车辆平台在场景中移动时随时间变化的多径和衰落、接收功率、SINR和数据吞吐量。新的结果浏览器和查看器提供多结果访问和时间顺序可视化，使工程师能够清晰地专注于动态行为。
为了支持美国宇航局的阿耳忒弥斯任务，Wireless InSite 通过提供导入 LRO LOLA 地形数据集和准确转换月球地形上射频移动系统坐标的能力，同时还整合了月球材料数据库，从而确保准确模拟月球上的射频传播。通过捕捉月球景观固有的反射和折射特性，这些功能对于未来的月球任务至关重要。
Wireless InSite 4.0 利用全波惠更斯天线，还利用 Remcom 的 XFdtd
全波 3D 电磁求解器生成的数据，以高保真度捕获天线近场中与人、车辆和结构的交互。无缝传输到无线 InSite 中，保留了天线、几何形状、材料和近场数据之间的精确物理关系。此外，对体积材料折射的支持进一步完善了对与身体或附近结构的复杂电磁相互作用的模拟，用于 6G、GNSS、WLAN、月球任务和运动时的身体通信等技术。
Wireless InSite 4.0 还允许用户创建单一的多技术场景并分析与频率相关的结果。这种增强的宽带光线追踪功能通过实现频率相关分析和提供波形库来扩展传统方法。工程师可以访问 S 参数输出，提供天线性能和 EM 材料相互作用的全面视图。多频天线和材料可确保对任何仿真频率进行准确表征，从而节省多个数量级的运行时间。
“Wireless InSite 4.0 专为需要高精度工具来模拟地面、非地面和月球环境中射频系统的工程师和研究人员而设计。我们认识到模拟真实无线场景所固有的挑战，此版本反映了我们致力于提供模拟平台的承诺，该平台能够准确预测动态条件下的系统性能
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