考虑与实际环境有关的信息来分析通信信道和设计无线网络的方法和设备与流程

本公开的实施方式涉及基于通信信道分析来分析通信信道和设计网络的方法以及使用通信系统中的方法的设备。详细地，本公开的实施方式涉及基于将与信号发射/接收环境中的对象相关的真实环境纳入考虑的射线追踪模拟来分析通信信道的方法、以及基于通信信道分析的网络设计和使用该方法的设备。该研究是在“政府部门千兆韩国项目(governmentaldepartmentgigakoreaprojects)”的支持下进行的。
背景技术：
：为了满足自4g通信系统的部署以来增加的对无线数据业务的需求，已经致力于开发改善的5g或预5g通信系统。因此，5g或预5g通信系统也称为“超4g网络”或“后lte系统”。为了实现更高的数据速率，正在考虑在更高频率(mmwave)频带(例如，60ghz频带)中实施5g通信系统。为了减少无线电波的传播损耗并且增大传输距离，针对5g通信系统，讨论了波束成形技术、大规模多输入多输出(mimo)技术、全维mimo(fd-mimo)技术、阵列天线技术、模拟波束成形技术和大规模天线技术。此外，在5g通信系统中，正在基于高级小型蜂窝、云无线电接入网络(ran)、超密集网络、设备到设备(d2d)通信、无线回程、移动网络、协作通信、协作多点(comp)、接收端干扰消除等进行对于系统网络改善的开发。在5g系统中，已经开发了作为高级编码调制(acm)的混合fsk和qam调制(fqam)和滑动窗口叠加编码(swsc)、以及作为高级接入技术的滤波器组多载波(fbmc)、非正交多址(noma)和稀疏码多址(scma)。互联网是人类生成和消费信息的以人为中心的连接网络，而互联网现在正在向如事物的分布式实体在没有人为干预的情况下交换和处理信息的物联网(iot)发展。已经出现通过与云服务器的连接使iot技术与大数据处理技术相结合的万物互联网(ioe)。，作为技术要素，对于iot实施要求诸如“传感技术”、“有线/无线通信和网络基础设施”、“服务接口技术”和“安全技术”，最近已在研究传感器网络、机器对机器(m2m)通信、机器类型通信(mtc)等。这种iot环境可提供智能互联网技术服务，其通过收集和分析在连接的事物之间产生的数据来为人类生活创造新的价值。iot可通过现有信息技术(it)与各种工业应用之间的融合和结合而被应用于包括智能家居、智能建筑、智能城市、智能汽车或联网汽车、智能电网、医疗保健、智能家电和高级医疗服务的各种领域。随着这种发展，已开始进行各种尝试以将5g通信系统应用于iot网络。例如，诸如传感器网络、机器类型通信(mtc)和机器对机器(m2m)通信的技术可通过波束成型、mimo和阵列天线来实现。作为上述的大数据处理技术的云无线接入网(ran)的应用也可被视为5g技术与iot技术之间的融合的示例。与此同时，需要用于在5g通信系统中基于估计结果来估计信道环境和设计网络的方法。执行网络设计以使得能够通过如下方式经由特定区域内的无线电通信提供网络服务，其中，在该方式中，设置发射器(tx)的位置和用于发射射频(rf)信号的配置值，确定关于接收器(rx)的潜在位置处的各种rf信号的信息，基于数学建模技术或射线追踪模拟的结果来分析信道环境，并且基于信道环境分析结果来确定最佳tx位置。对于这种信道环境分析，有必要提供关于rf信号的各种类型的信息(例如，路径损耗和覆盖范围)，其中网络设计基于这些信息来执行。在实施方式中，数学建模技术的示例可包括实证建模技术。图1是用于说明使用数学建模技术的网络规划的视图。参照图1，发射器110和120分别形成发射波束112和122以传输信号。这种数学建模技术使得能够通过以诸如传输信号的频率和传播距离作为输入的特定信号发射/接收建模技术明确表达的函数来预测rf信息。如图中所示，发射器110和120可各自形成三个波束(如附图标记112和122指示)，基于此，可通过建模技术应用传输信号的rf特征。数学建模技术使得能够以相对小的计算量预测rf信息，但是具有低建模精确性的缺点。在这方面，正在考虑基于射线追踪的模拟技术的应用以用于分析与高频rf信号有关的信道特征；基于射线追踪的模拟技术使得能够考虑rf信号的潜在传播路径来分析通信信道。然而，这种技术很可能增加计算量；因此，需要将真实环境反映到模拟中以保证精确性的方法。技术实现要素：技术问题本公开的实施方式已被构思为解决上述问题，并且旨在提供用于在更真实的环境中执行射线追踪模拟的方法和设备、以及用于分析射线追踪模拟结果值的方法和设备，以用于分析通信信道并基于分析结果来设计网络。本公开还旨在提供用于在基于射线追踪的模拟中反映更准确且更真实的环境的方法和设备，以用于分析rf发射/接收环境以减少计算量。解决问题的方案根据本公开的实施方式，无线通信系统中分析信号传输特征的方法包括：获取包括三维地图信息的第一信息；从与三维地图信息相关的图像信息中获取包括真实环境信息的第二信息；基于第一信息和第二信息中的至少一者来确定至少多个候选发射器位置；以及基于第一信息和第二信息来执行射线追踪模拟。根据本公开的另一实施方式，无线通信系统中分析信号传输特征的计算设备包括收发器和控制器，其中，收发器配置成发射和接收信息，并且控制器配置成进行控制以获取包括三维地图信息的第一信息，从与三维地图信息相关的图像信息中获取包括真实环境信息的第二信息，基于第一信息和第二信息中的至少一者来确定至少多个候选发射器位置，并且基于第一信息和第二信息来执行射线追踪模拟。根据本公开的另一实施方式，用于设计无线通信系统的网络的方法包括：基于三维地图信息和与三维地图信息相关的图像信息来获取真实环境信息；确定多个候选发射器位置；以及基于真实环境信息和多个候选发射器位置来执行射线追踪模拟。根据本公开的另一实施方式，用于设计无线通信系统的网络的计算设备包括收发器和控制器，其中，收发器配置成发射和接收信息，并且控制器配置成进行控制以基于三维地图信息和与三维地图信息相关的图像信息来获取真实环境信息，确定多个候选发射器位置，并且基于多个候选发射器位置来执行射线追踪模拟。发明的有益效果本发明的实施方式在提高用于通过rf传输环境分析来设计网络的射线追踪模拟的精确性以及基于其来促进网络设计的方面是有利的，并且特别是在无线电通信环境中有效地设置tx位置的方面是有利的。在减少执行射线追踪模拟所需的计算量方面，本公开的实施方式也是有利的。附图说明图1是用于说明使用数学建模技术的网络设计的视图；图2是用于说明根据本公开实施方式的射线追踪模拟方法的视图；图3a和图3b是用于说明根据本公开实施方式的用于获取三维地图信息的方法的视图；图4a和图4b是用于说明根据本公开实施方式的基于图像信息来获取图像中的对象的材质信息的方法的视图；图5是示出根据本公开实施方式的基于射线追踪的通信信道环境分析方法的流程图；图6是示出根据本公开实施方式的信号传播环境的视图；图7是示出根据本公开实施方式的基于射线追踪模拟的通信环境分析方法的流程图；图8是示出根据本公开实施方式的基于射线追踪模拟的通信环境分析方法的流程图；图9a至图9c是用于说明根据本公开实施方式的考虑对象的材质来分析信号传播特征的方法的视图；图10a到图10c是用于说明根据本公开实施方式的考虑对象的外观来分析信号的传播特征的方法的视图；图11是用于说明根据本公开实施方式的考虑叶子来分析的通信环境的方法的视图；图12是用于说明根据本公开实施方式的考虑对象的表面材质和外观来分析通信环境的方法的视图；图13是用于说明根据本公开实施方式的通信环境分析方法中的发射器位置确定过程的视图；图14是示出根据本公开的另一实施方式的基于射线追踪模拟的通信环境分析方法的视图；图15是示出根据本公开实施方式的随着叶子特征而变化的信号衰减程度的视图；图16是用于说明根据本公开实施方式的基于通信环境分析的射线追踪结果来执行后处理的方法的视图；以及图17是示出根据本公开实施方式的用于模拟的计算设备的框图。具体实施方式参照附图对本公开的示例性实施方式进行详细描述。可省略对本领域公知的并且与本公开并不直接相关的技术规范的详细描述，以避免模糊本公开的主题。这旨在省略不必要的描述以便明确本公开的主题。出于同样的原因，在附图中夸大、省略或简化了一些元件，并且在实践中，元件可具有与附图中所示的尺寸和/或形状不同的尺寸和/或形状。在整个附图中，相同或等同的部分由相同的附图标记表示。通过参照示例性实施方式的以下详细描述和附图，可更容易地理解本公开的优点和特征以及实现它们的方法。然而，本公开可以许多不同的形式实施，并且不应该被解释为限于本文中所阐述的示例性实施方式；相反，提供这些示例性实施方式是为了使本公开将是彻底和完整的，并且将本公开的概念完整地传达给本领域普通技术人员，并且本公开将仅由所附权利要求书来限定。在整个说明书中，相似的附图标记指示相似的元件。将理解，流程图和/或框图的每个块以及流程图和/或框图中的块的组合可由计算机程序指令来实现。这些计算机程序指令可提供给通用计算机、专用计算机或其它可编程数据处理设备的处理器，以使得经由计算机或其它可编程数据处理设备的处理器执行的指令创建用于实现流程图和/或框图的中指定的功能/动作的手段。这些计算机程序指令还可存储在非暂时性计算机可读存储器中，该非暂时性计算机可读存储器可使计算机或其它可编程数据处理设备以特定方式工作，使得存储在非暂时性计算机可读存储器中的指令产生内嵌有实现流程图和/或框图中指定的功能/动作的指令方法的制品。计算机程序指令还可被加载到计算机或其它可编程数据处理设备上，以使得在计算机或其它可编程设备上执行一系列操作步骤以产生计算机实现的过程，从而在计算机或其它可编程设备上执行的指令提供用于实现流程图和/或框图中指定的功能/动作的步骤。此外，相应的框图可示出包括用于执行特定逻辑功能的至少一个或多个可执行指令的模块、段或代码的一部分。此外，应注意，可在若干修改中以不同的顺序执行块的功能。例如，两个连续的块可根据它们的功能基本上同时执行或者以相反的顺序执行。根据本公开的各种实施方式，措辞“模块”意味着但不限于执行某些任务的软件或硬件部件，诸如现场可编程门阵列(fpga)或专用集成电路(asic)。模块可有利地配置成驻留在可寻址存储介质上并且配置成在一个或多个处理器上执行。因此，作为示例，模块可包括例如部件(诸如软件部件、面向对象的软件部件、类部件和任务部件)、处理、函数、属性、过程、子例程、程序代码段、驱动程序、固件、微代码、电路、数据、数据库、数据结构、表、数组和变量。部件和模块的功能可组合成更少的部件和模块，或者进一步分成更多的部件和模块。另外，部件和模块可实现为使得它们在设备或安全多媒体卡中执行一个或多个cpu。尽管在图中以特定的顺序描绘，但是两个连续的步骤可以以相反的顺序或并行地执行。显而易见的是，除非明确指出为必要的，否则步骤可被选择性地执行。图2是用于说明根据本公开实施方式的射线追踪模拟方法的视图。参照图2，假设一个或多个发射器212、214和216正在发射信号，则由相应的发射器212、214和216发射的信号的接收强度用地图上的渐变阴影表示。随着阴影变暗，信号的接收强度增加。信号的接收强度可在对应区域中在接收器220的假设位置处进行测量。从发射器212到接收器220的潜在路径可确定相应的传输信道。信号可如附图标记242所示直接从发射器212传输到接收器220，并且如附图标记232所示在被对象230反射之后传输到接收器220。通过以这种方式执行射线追踪模拟，可获取关于来自发射器212、214和216的信号的接收强度以及特定区域处的相应信号的传播路径的信息。通过在确定每个传播路径的信号的接收强度时考虑反射对象的表面材质或外观中的至少一种，接收器220可获取更精确的接收信号信息。尽管在实施方式中提及表面材质，但是相应的术语不仅包括外表面而且还包括可能影响无线电波反射的对象的内部材质，并且这种信息使得能够更精确估计无线电波的反射特征。在实施方式中，可基于关于窗的位置的信息来确定接收器的位置，该信息可通过针对用于设计网络的模拟的附加信息输入或用户设置来获取。可能存在无线电波在信号的直接传播路径上可能会经过的障碍物。作为示例，障碍物可为树，并且在执行射线追踪模拟时可考虑允许无线电波穿过从而衰减相应的信号的、包括树的各种障碍物。通过考虑关于无线电波可穿透的障碍物的信息，可提高模拟结果的精确性。尽管将树例示为使由穿透其的无线电波所携带的信号发生衰减的障碍物，但是障碍物可为放置在通信路径上的另一种植物或结构或可衰减信号的其它对象。通过以这种方式执行射线追踪，能够确定发射器或接收器的最佳位置中的至少一者。根据实施方式，射线追踪模拟可考虑发射器和接收器的多个候选位置来执行，并且作为射线追踪模拟的结果，可确定候选位置中的一个。在实施方式中，设计网络的特征可在于通过射线追踪模拟来确定发射器的位置。能够以如下的方式获得最佳基站位置的组合，其中，在该方式中，确定在数量上超出实际将要安装的发射器的数量的候选发射器位置，基于此执行射线追踪模拟，以及基于从所有候选发射器位置发射的信号获取的射线信息来进行后处理。这种射线追踪模拟技术使得能够确定与rf信号的相应路径对应的传输信道，并且基于确定结果在接收器220的位置处获取rf信号信息。在实施方式中，射线追踪模拟技术可通过计算信号传播距离、信号路径环境(例如，介质的类型)、3d地理特征、或者来自建筑物的反射和衍射中的至少一种来获取更精确的rf信号信息。基于射线追踪模拟的信道估计方法还可在没有由rf信号的频率引起的任何限制的情况下精确地反映真实环境，并且基于模拟结果来确定最佳发射位置和接收位置中的至少一者。5g网络使用28ghz至60ghz范围内的超高频信号。就此而言，优选在5g网络设计工具中采用射线追踪模拟技术而不是数学建模技术来提高无线电信号信息的精确性。在射线追踪模拟的示例中，为了预测在建筑物上反射的无线电波的传播路径，在假设建筑物的表面具有相同的rf特征的情况下计算反射。然而，这种假设使得难以保证模拟结果的精确性，因为rf信号的反射率根据表面材质和外观和图案而变化；因此，需要一种考虑如上所述信息的射线追踪技术。为了执行这种射线追踪模拟，需要获取建筑物布局和地理特征信息，并且基于反映所获取的信息的地图数据来分析信号发射/接收环境。在信号发射/接收环境的基础上，能够分析发射器和接收器之间的链路以及总通信系统吞吐量。如果从模拟结果获得的系统吞吐量不满足预定基准水平，则可通过考虑其它发射器改变模拟设置来重复进行射线追踪模拟。为了分析通信系统，特别是5g通信系统的通信环境，需要能够反映mmwave的无线电波特征的rf规划方法和设备，其需要获取关于影响无线电环境的真实环境的信息(树，反射物等)并且考虑所获取的信息来进行模拟，以实现有效的射线追踪模拟。这种基于模拟的rf规划可能需要并行化技术、逐步分析技术、基于对象提取的布置技术等。实施方式涉及rf网络规划方法以及使用该方法的设备，其中，该rf网络规划方法用于分析区域中的传播路径以在最佳位置处部署基站以便在该区域内提供通信服务。图3a和图3b是用于说明根据本公开实施方式的用于获取三维地图信息的方法的视图。参照图3a和图3b，能够基于图3a的实际图像信息和对应于图像信息的位置信息来获取三维地图信息。详细地，用于射线追踪模拟的图3b的三维地图信息可基于图像信息来获取。在图3b中，地图信息可包括建筑物310、候选接收器位置330和树320。在所获取的地图信息的基础上，能够确定候选发射器和接收器位置，并且基于确定结果执行射线追踪模拟，以确定发射器或接收器的最佳位置中的至少一者。在实施方式中，能够通过考虑可具有反射或分散无线电波的特征的要素(如建筑物310)的表面材质和外观来执行模拟，提高模拟结果的精确性。在实施方式中，与空气相比，无线电波可通过如树320的一些要素经历显著的信号衰减，即使其能够穿透树320。考虑到通过如树320的对象的无线电波传播的特征，能够通过执行模拟来提高模拟结果的精确性。在实施方式中，可通过射线追踪选择性地确定候选接收器位置，并且候选接收器位置可包括放置固定或移动接收器的位置。详细地，能够将接收器安装在建筑物310的窗户周围，以便接收器通过窗户将来自位于建筑物310外部的发射器的信号中继到位于建筑物310内部的另一个接收器。通过考虑候选接收器位置330来执行射线追踪模拟，能够获取反映更良好的信号接收环境的模拟结果值。图4a和图4b是用于说明根据本公开实施方式的基于图像信息来获取图像中的对象的材质信息的方法的视图。参照图4a和图4b，能够识别显示在图像中的对象的材质。详细地，能够使用基于深度学习的计算机视觉技术通过图像信息来识别图像中的对象的材质。稍后将详细描述基于深度学习的计算机视觉技术的特征。在实施方式中，可通过分析图4a的图像信息来获取如图4b所示的结果。图像中呈现的颜色、明暗、反射性和要素之间的关系中的至少一者可确定每个要素。在实施方式中，能够通过图像分析来识别诸如沥青410、混凝土420、植物430、钢结构440、车辆450、天空460和玻璃470的材质。通过这种方式，可通过基于图像信息来识别显示在图像中的要素的材质，并将材质的特征反映到射线追踪模拟来获取精确的模拟结果。图5是示出根据本公开实施方式的基于射线追踪的通信信道环境分析方法的流程图。在图5中，公开了用于执行射线追踪模拟的方法。在实施方式中，射线追踪模拟可由包括控制器的计算设备执行。计算设备可为包括中央控制处理器的设备，诸如个人计算机和工作站。在假设由计算设备执行模拟的情况下进行以下描述。在步骤510处，计算设备可获取二维(2d)图像信息和三维(3d)地图信息。根据本公开的实施方式，2d图像信息可包括其附加信息，并且附加信息可包括拍摄信息，而拍摄信息包括拍摄位置、拍摄方向和拍摄角度。能够基于附加信息来产生与2d图像信息对应的3d地图。3d地图可包括位置信息和与位置信息对应的3d对象信息。3d对象信息可包括关于陆地和/或水面上的建筑物、结构体和植物的外观的信息；根据本公开的实施方式，3d对象信息也可包括关于候选发射器和接收器位置中的至少一者的信息。在步骤520处，计算设备可基于地图信息和图像信息中的至少一者来获取真实环境信息。真实环境信息可包括通信路径上的对象和对象的特征。详细地，能够通过分析2d图像来获取关于通信路径上的潜在对象的特征的信息。对象的特征可包括对象的表面材质和外观中的至少一者，并且在对象允许无线电波穿透的情况下，甚至包括关于当无线电波穿透对象时的形状和信号衰减程度的信息。基本上，真实环境信息也可包括关于对象的类型、形状、高度和宽度或幅度的信息。在实施方式中，可通过深度学习技术来执行真实环境提取。详细地，在实施方式中，如果基于学习结果来输入目标图像，则计算设备可利用包含与要从图像提取的对象对应的类别信息的数据库来执行机器学习，并且识别提取对象的类别。更详细地，影响无线电环境的真实环境对象的示例可包括诸如叶子的各种障碍物以及建筑物的外墙的材质。对于影响无线电环境的障碍物的情况，可执行机器学习以提取类型、高度、宽度或幅度中的至少一种以及障碍物的位置，以更精确地预测传播路径。为了能够自动确定接收器和发射器安装位置，能够提取环境对象，诸如道路、街灯、杆、屋顶和窗户。在步骤530处，计算设备可基于在步骤510和步骤520处获取的信息将通信路径的真实环境信息映射到3d地图。当将所获取的信息映射到3d地图时，也能够基于包括在2d图像信息中的附加信息将从2d图像获取的附加信息映射到3d地图中的对象。在实施方式中，计算设备可基于在步骤520处提取的关于对象的信息来生成反映真实环境的3d地图信息。根据实施方式，计算设备可将关于如叶子的障碍物和诸如杆和屋顶的对象的信息映射到商业地图，并将预测的材质和窗户映射到3d建筑物形状。关于障碍物和建筑物的材质信息可根据无线电特征受影响的程度进行分类，并通过查找表和映射函数处理成变量，以便随后反映到射线追踪模拟中。在步骤540处，计算设备可基于在步骤530处生成的信息来执行射线追踪模拟。在实施方式中，可在考虑特定方向上的波束的情况下，通过依次改变波束信息来执行射线追踪模拟，或者在假设发射器在相同时间段内发射覆盖所有方向的波束的情况下来执行射线追踪模拟。能够通过反映作为射线追踪模拟的结果所获取的、从发射器发射到接收器的信号的传播路径以及传播路径上的真实环境信息，预测和分析接收器位置处的接收信号质量。在实施方式中，能够基于3d地图来确定发射器的位置和接收器的位置中的至少一者，并且基于在步骤530处通过射线追踪模拟生成的映射信息来估计信号传输环境。在步骤550处，能够获取射线追踪模拟的结果值，且然后基于获取的结果值和通过在真实环境中执行测量而获取的值来再次执行射线追踪模拟。详细地，如果比较的结果显示模拟结果值和真实环境测量值彼此不同，则能够基于真实环境测量值改变在步骤520处获取的信息以生成新的模拟结果值。通过将真实环境信息反映到3d地图来执行射线追踪模拟，能够提高通信信道分析的可靠性。详细地，能够将发射器和接收器安装在射线追踪模拟目标区域中，并且基于当接收器接收由发射器发射的信号时获取的值来添加或更新用于执行射线追踪模拟的基本信息。如上所述，能够基于射线追踪结果确定发射器和接收器中的至少一者的最佳位置，以便在地图上的特定区域中提供无线电通信服务。如上所述，通过确定发射器和接收器中的至少一者的最佳位置，能够有效地执行网络规划。也就是说，能够确定基站的最佳位置，以便在特定区域中有效地为终端提供无线电通信服务。通过确定基站的最佳位置，可在尽可能安装少量的基站的情况下有效地为终端提供通信服务。也能够通过在真实环境中反映关于接收信号强度的信息来自适应地管理网络。详细地，如果在安装发射器之后周围环境发生改变，则可考虑改变的环境来执行附加的射线追踪模拟，并且通过反映射线追踪模拟结果来调整发射器的位置从而执行网络管理。除了调整发射器的位置之外，网络管理还可包括改变关于由发射器形成的波束的信息。详细地，发射器可基于射线追踪模拟结果值来确定tx波束和rx波束。为了确定tx波束和rx波束，可基于射线追踪模拟结果值来执行波束布置。可周期性地执行这种自适应网络管理。图6是示出根据本公开实施方式的信号传播环境的视图。参照图6，发射器605可将信号发射到用户所持有的接收器610。发射器605可形成波束以发射信号。波束可基于信道信息来形成和调整，以便接收器610接收预定级别或更高级别的信号。在实施方式中，由发射器发射的信号可在被建筑物615反射之后被接收。在实施方式中，由发射器605发射的信号可在穿透树620之后被接收。在实施方式中，建筑物615和树620仅为反射信号或使信号通过的对象的示例。为了分析由发射器605发射的信号被传递到接收器610的环境，可能需要考虑建筑物615和树620对信号传播的影响。详细地，可能需要考虑建筑物615的表面材质和外观以及树620的叶子大小、树干大小、叶子密度和叶子外观特征。通过考虑可放置在传播路径上的对象的特征，能够获得更精确的传播路径值。图7是示出根据本公开实施方式的基于射线追踪模拟的通信环境分析方法的流程。图7涉及用于执行射线追踪模拟并基于模拟结果来分析链路和通信系统信息的方法。在步骤705处，计算设备获取二维图像信息和三维地图信息，并基于所获取的信息来执行建模。详细地，计算设备可基于二维地图信息和三维地图信息中的至少一者来提取关于对象的布局(包括建筑物和地面分布)的信息。这种信息可通过对之后在分析信号传播特征中所使用的三维图像信息进行分析来提取。这种信息可包括地面和水面上的建筑物、结构体和植物的形状。在步骤710处，计算设备可执行用于射线追踪模拟的预处理步骤。在实施方式中，预处理步骤可包括基于地图信息和图像信息中的至少一者来获取真实环境信息。真实环境信息可包括放置在通信路径上的对象和对象的特征。对象的特征可包括可能位于三维地图上的叶子以及位于三维地图上的对象的表面材质和外观中的至少一者。在实施方式中，对象的外观可包括对象的形状。在实施方式中，可在通过建模产生的地图上识别候选发射器位置。候选发射器位置可基于当前部署的基站信息、建筑物信息、道路信息和用户分布中的至少一者来确定。在实施方式中，候选发射器位置可缩小到最小数量。在实施方式中，计算设备可分析二维图像信息以识别可能放置在通信路径上的对象的特征。对象的特征可包括对象的表面材质和外观中的至少一种，或者在对象允许无线电波穿透的情况下，包括关于当无线电波穿透对象时对象的形状和信号衰减程度的信息。在预处理步骤处获取的信息可映射到在步骤705处通过建模获得的地图。更详细地，能够将与所识别的建筑物布局对应的表面材质和外部材质中的至少一者映射到建筑物布局。在步骤715处，计算设备可基于在步骤705和步骤710处获取的信息来执行射线追踪模拟。在实施方式中，射线追踪模拟可通过如下方式来执行，其中，在该方式中，考虑对应的波束方向或在发射器在相同时间段内能够发射的所有方向上形成波束的假设下改变波束信息。更详细地，在实施方式中，能够在从所有候选发射器位置发射全向波束的假设下执行射线追踪模拟。作为射线追踪模拟的结果，能够基于从发射器到接收器的信号的传播路径来预测接收器处的信号质量，并分析预测的信号质量。在实施方式中，射线追踪模拟可通过如下方式来执行，其中，在该方式中，基于三维地图信息来确定发射器位置和接收器位置中的至少一者，并基于在步骤710处映射的信息来识别信号传输环境。在实施方式中，全向波束可包括在各个发射器形成用于在其可用方向上发射信号的全向波束的假设下发射信号。所有候选发射器可包括在执行射线追踪模拟时考虑的所有候选发射器位置。在步骤720处，计算设备可基于射线追踪结果来执行后处理(后信道处理)。详细地，计算设备可在所有候选发射器和个别发射器站点处的全向波束成形的假设下，考虑基于在步骤715处执行的射线追踪模拟的结果而获得的mmwave波束成形要素、波束方位角和波束倾斜度来执行附加算术运算。更详细地，附加结果值可通过将改变的考虑要素应用于在步骤715处获得的结果值来获得。在实施方式中，可选择性地执行后处理。在步骤725，计算设备可基于后处理的结果来分析无线电通信链路，以估计通信系统的总传输吞吐量。此外，能够通过反映实际测量结果来执行附加射线追踪模拟或基于附加射线追踪模拟结果的执行附加后处理。图8是示出根据本公开实施方式的基于射线追踪模拟的通信环境分析方法的流程。参照图8，根据实施方式的计算设备可通过射线追踪模拟来分析通信环境。在步骤805处，计算设备可从用于通信环境分析的目标区域的地图信息中提取关于mmwaverf规划所需的真实环境要素的信息。详细地，计算设备可从图像信息中提取关于真实环境要素的信息；在实施方式中，真实环境要素可包括对象的表面材质中的至少一种，而对象包括叶子、道路、柱、屋顶或窗户。在步骤810处，计算设备可将提取的真实环境要素映射到三维地图模型，在模拟中考虑提取的真实环境要素。在步骤815处，计算设备可基于在先前步骤处获取的信息来确定接收器位置。在实施方式中，接收器可为终端。详细地，计算设备可基于从三维地图信息中提取的建筑物布局和真实环境要素中的至少一者来确定接收器可能所处的候选区域。在步骤820处，计算设备可基于在先前步骤处获取的信息来确定候选发射器位置。在实施方式中，发射器可为基站。更详细地，计算设备可基于从三维地图信息中提取的建筑物布局和真实环境要素中的至少一者来确定发射器可能所处的候选区域。根据实施方式，计算设备可确定发射器可能位于目标区域中的候选位置以用于通信环境分析；确定的候选位置可在数量上超出之后实际安装的发射器的数量。在实施方式中，步骤815和步骤820可以相反的顺序或并行地执行。在步骤825处，计算设备可执行射线追踪模拟。详细地，计算设备可分析在先前步骤处确定或获取的信息，以估计从发射器到接收器的可能的无线电波传播路径以及由路径上的对象引起的任何影响。在实施方式中，射线追踪模拟可在利用各向同性天线图案或特定天线图案的信号传输的假设下执行。在使用各向同性天线图案的情况下，能够形成全向波束以便以常规功率电平发射信号。在实施方式中，使用各向同性天线图案可包括以下中的至少一者：在特定方向上发射信号而不进行波束成形，以及以相同功率电平在所有方向上形成波束。在实施方式中，各向同性天线图案可包括在所有方向上具有相同的物理特征的天线图案。模拟可基于反映真实环境的信息(诸如地图上的树木、反射系数、衍射系数和散射系数)来执行。在步骤830处，计算设备可基于射线追踪结果值来调整波束的方位角和倾斜度。更详细地，计算设备可选择候选发射器区域中的一个。在采用波束成形技术有效地传输mmwave信号的通信系统中，所选择的基站可调整确定信号传播特性的波束的方位角和倾斜度。在实施方式中，能够在发射器发射各向同性波束、基于模拟结果值来调整波束的方位角和倾斜度、并基于调整结果来确定附加信号传输特性的假设下执行射线追踪模拟。在步骤835处，计算设备可执行后信道模拟。详细地，计算设备可通过将天线图案(波束成形)、室外到室内(o2i)、mimo和trx增益和损耗值反映到与来自通过射线追踪模拟获得的发射器和接收器的射线有关的信息来执行附加操作。计算设备可通过计算和反映来自其它基站的信号干扰的影响的方式来执行链路管理。在实施方式中，计算设备可选择基站并在后信道模拟步骤中调整方位角/倾斜度。在步骤840处，计算设备可分析通过模拟过程获取的信息，并基于分析结果来执行网络规划。详细地，计算设备可分析通过模拟获取的发射器和接收器之间的射线数据，检查发射器和接收器的能力以及模拟区域中的中断。如果模拟结果不满足期望水平，则计算设备可再次执行步骤820或步骤830。计算设备可根据结果数据分析来再次执行确定候选发射器位置的步骤。图9a至图9c是用于说明根据本公开实施方式的考虑对象的材质来分析信号传播特征的方法的视图。参照图9a至图9c，由发射器905发射的信号可在对象910上反射，且然后由接收器915接收。信号可以入射角入射到对象910的表面上，并且根据对象910的表面材质和入射角而不同地衰减。图9b示出了根据对象的表面材质和信号的入射角的信号损耗的变化。材质的示例可包括砖、混凝土、石材、玻璃、瓷砖、木材，并且也可考虑例如钢的材质。当信号在每个表面材质上反射时，可根据入射角来考虑信号损失率。例如，信号损失率随着入射角变宽而增加。在本公开的实施方式中，一些表面材质可具有相似的反射特征。例如，砖、混凝土和石材可具有相似的反射特征，并且玻璃和瓷砖可具有相似的反射特征。参照图9c，可将具有相似的反射特征的材质分组为与由附图标记910、920和930表示的相同类别。尽管可在模拟中反映材质特有的特征，但是优选的是通过反映类别特定的特征来执行模拟，从而减少计算量。类别的反射特征可由包括在相同类别中的材质的特征的平均值来确定。另外，当执行平均时可给出权重，并且可通过向经常位于测量区域中的材质分配高权重来确定权重，以确定该类别的反射特征。在实施方式中，反射特征可使用诸如介电常数、透射率、衍射系数和反射率的参数来表示，并且可如表1中那样确定类别特定的反射特征。[表1]项目介电常数透射率衍射系数...第1类70.80第2类110.620.5第3类250.521第4类......通过考虑它们的反射特征对材质进行分组，可提高模拟结果的精确性并减少计算量。图10a到图10c是用于说明根据本公开实施方式的考虑对象的外观来分析信号的传播特征的方法的视图。参照图10a到图10c，能够基于在2d图像中识别的对象的外观来分析无线电波的传播特征。详细地，当识别2d图像中的对象时，计算设备可以以特定模式确定对象的轮廓。在实施方式中，对象可具有带有重复图案的外观。参照图10a，在该实施方式中能够识别存在于纵向方向上的凹槽的图案区域1005。当在二维图像中存在重复图案时，这种区别可基于图案的形状的变化和颜色的变化来识别。参照图10b，在图案区域1005中，凹槽在垂直方向上的宽度为w(1010)，并且相对于地表的图案角度1015为90度。因此，可收集图案的详细信息，并且可基于由图案形成的角度和图案之间的距离来分析如图10c所示的无线电波的反射特征。当图案角度为90度时，因无线电波的入射角引起的损耗可为最大。如上所述，能够考虑相应的图案的角度和宽度来确定无线电波的反射特征，并且可通过在模拟中反映这些特征来确定更精确的无线电波传输特征。图11是用于说明根据本公开实施方式的考虑叶子来分析的通信环境的方法的视图。参照图11，实施方式的计算设备可确定三维地图信息1100中的叶子1120的位置。能够基于与叶子1120对应的图像1140来提取叶子1120的特征。在实施方式中，也能够提取关于建筑物1110和窗户1130的信息。这种信息提取可通过图像分析来执行，并且所提取的信息可确定叶子1120的位置1142(如由附图标记1142表示)、如由附图标记1144表示的树的类别和形状、如由附图标记1146表示的树的宽度、和如由附图标记1148和1150表示的树的高度。在实施方式中，树的高度可为如由附图标记1150表示的树干的高度与如由附图标记1148表示的叶子和树枝的高度之和。图像分析可基于通过机器学习的深度学习的结果来执行。如上提取的信息可反映到射线追踪1160和后处理1170中的至少一者以导出可靠的结果值。图12是用于说明根据本公开实施方式的考虑对象的表面材质和外观来分析通信环境的方法的视图。在图12的实施方式中，计算设备可基于与三维地图信息对应的图像信息来执行材质特征分析1200和表面特征分析1210。图像分析可基于通过机器学习的深度学习的结果来执行。通过这种分析，可将提取的信息分类为用于映射的表格和待应用于射线追踪的算法并且可对其进行分析(1220)。因此获得的信息可包括反射系数、散射系数和传输损耗中的至少一者，并且这种信息可反映在射线追踪1230和后处理1240中的至少一者中。图13是用于说明根据本公开实施方式的通信环境分析方法中的发射器位置确定过程的视图。在图13的实施方式中，计算设备可确定用于无线电网络规划的发射器位置。在实施方式中，发射器位置可称为接入单元(accessunit；au)。在实施方式中，计算设备可在步骤1310处提取所有可能的候选au。在步骤1330处，计算设备可确定所提取的候选au的发射范围。在步骤1340处，计算设备可对已确定发射范围的au确定优先级。在步骤1350处，能够基于先前获得的信息来选择最佳au的组合。在下文中详细描述各个步骤。关于可能的候选au提取，计算设备可在步骤1312处接收图像数据。详细地，计算设备可获取可对应于三维地图模型的图像信息，并且图像信息可包括诸如位置、方向和拍摄信息的附加信息。计算设备可将基于提取的信息从图像数据获取的信息映射到三维地图模型。在步骤1314中，计算设备可基于视频图像来识别au可能候选组可被放置的位置。候选组位置识别可基于图像识别通过深度学习来执行。在步骤1316中，计算设备接收现有安装的au，灯柱相关信息，并且可将其对应于3d地图模型。在步骤1318处，计算设备可对在步骤1314和步骤1316处获得的信息执行冗余移除。移除冗余可包括选择预定范围内的多个候选au中的一个。在步骤1320中，计算设备可基于重复数据删除结果来确定au候选组。在实施方式中，au候选组可包括杆、屋顶、道路和塔中的至少一者，并且可将适合安装发射器以发射信号的位置指定为au候选组。关于au特定信号传播范围的确定，计算设备可划分用于每个类别的模拟的区域。确定划分可基于待部署的au的数量、请求服务的接收器的数量和模拟负载中的至少一者来进行。在实施方式中，划分是使用基于实际测量的统计数据按照每个无线电波传播范围来进行的。表2示出了用于分类的au的特征。[表2]通过这种方式，可根据安装位置的周围环境对au进行分类。在步骤1330处，能够基于所确定的类别来确定属于该类别的au的信号传播范围。关于au的优先级，计算设备可在步骤1342处根据au类型对au确定优先级。此处，确定优先级可包括考虑安装成本和效率来优先确定优选地安装au的位置。详细地，确定优先级可以以先前已安装au的位置、杆/屋顶和塔的顺序来执行，但不限于此；au可考虑优先级来从候选au组中选择。在实施方式中，已部署传统网络的站点可能优先于所有其它地点。这是因为节省了确保新站点和维护的成本。在步骤1346中，可确定按位置的优先级。该位置可包括考虑周围环境等来安装au的区域。更具体地，当存在十字路口时，交叉路口将具有比一般道路的终点更高的优先级，因为相比于在每十字路口处设置基站，在位于交叉路口处的一个站点处对每个路口发射无线电波将更加有利。而且，在道路上，安装在具有高无线电波到达距离的道路上能够具有更高的优先级，而道路的末端部分可具有其次的优先级。而且，在实施方式中与au安装相关联的优先级可根据供应商设定的信息来确定。关于最佳au组合选择，计算设备可在步骤1352处列出在先前步骤处确定的au特定信号传播范围内的接收器位置。在步骤1354处，基于这种列表信息，可选择可能包括所有接收器的最佳au组合。这种选择可在安装较少au的方向上确定。可确定au的多个组合，并且可基于供应商设定的au的最大数量来确定au的组合。在步骤1356处，计算设备可基于在步骤1340处获取的优先级信息来确定au组合之中的最佳au组合。图14是示出根据本公开的另一实施方式的基于射线追踪模拟的通信环境分析方法的视图。图14涉及用于执行射线追踪模拟并基于模拟结果来分析链路和通信系统信息的方法。在步骤1405中，计算设备可获取二维图像信息和三维地图信息并且相应地执行建模。更具体地，计算设备可基于二维地图信息和三维地图信息中的至少一者来提取诸如对象(包括建筑物)布局和地形分布的信息。所提取的信息可通过分析三维地图信息来提取，并且可基于这种信息来分析与后续信号的传输相关的特征。这种信息可包括地面或水面上的建筑物、结构体和植物的形状信息。在步骤1410处，计算设备可执行用于射线追踪模拟的预处理步骤。在实施方式中，预处理步骤可包括基于地图信息和图像信息中的至少一者来获取真实环境信息。真实环境信息可包括放置在通信路径上的对象和对象的特征。对象的特征可包括可能出现在三维地图上的叶子、放置在三维地图中的对象的表面材质和外观中的至少一者。在实施方式中，对象的外观可包括对象的外部形态。在实施方式中，能够在建模地图中确定发射器所处的候选位置。发射器的候选位置可基于先前部署的基站信息、建筑物信息、道路信息和用户分布中的至少一者来确定。在实施方式中，能够基于地图相关的二维图像信息来最小化候选发射器位置的数量。在实施方式中，计算设备可分析二维图像信息以识别可能放置在通信路径上的对象的特征。对象的特征可包括对象的表面材质和外观中的至少一者，并且在对象允许无线电波穿透的情况下，甚至包括关于当无线电波穿透对象时的形状和信号衰减程度的信息。在预处理步骤中获得的信息可映射到在步骤1405中获得的建模地图。与更具体地识别的建筑物布局对应的表面材质和外部材质信息中的至少一者可映射到建筑物布局。在步骤1415处，计算设备可基于在步骤1405和步骤1410处获取的信息来执行射线追踪模拟。在实施方式中，射线追踪模拟可通过如下方式来执行，其中，在该方式中，考虑对应的波束方向或在发射器在相同时间段内能够发射的所有方向上形成波束的假设下改变波束信息。更详细地，在实施方式中，能够在从所有候选发射器位置发射全向波束的假设下执行射线追踪模拟。作为射线追踪模拟的结果，能够基于从发射器到接收器的信号的传播路径来预测接收器处的信号质量，并分析预测的信号质量。在实施方式中，射线追踪模拟可通过如下方式来执行，其中，在该方式中，基于三维地图信息来确定发射器位置或接收器位置中的至少一者，并基于在步骤1410处映射的信息来识别信号传输环境。在实施方式中，全向波束可包括在各个发射器形成用于在其可用方向上发射信号的全向波束的假设下发射信号。所有候选发射器可包括在执行射线追踪模拟时考虑的所有候选发射器位置。也能够使用在步骤1430处提取的叶子信息和对象的材质和外观信息来进行射线追踪。详细地，能够使用关于叶子的位置、类型、高度和宽度的信息来执行射线追踪。对象的材质和外观信息可包括反射系数、衍射系数和散射系数中的至少一者。在步骤1420处，计算设备可基于射线追踪结果来执行后处理(后信道处理)。详细地，计算设备可在所有候选发射器处的全向波束成形的假设下，考虑基于在步骤1415处执行的射线追踪模拟的结果而获得的mmwave波束成形要素、波束方位角和波束倾斜度，并考虑先前发射器站点来执行附加算术运算。更详细地，附加结果值可通过将改变的考虑要素应用于在步骤1415处获得的结果值来获得。在实施方式中，可选择性地执行后处理过程。如上所述，能够基于通过射线追踪模拟获取的射线信息来执行后信道模拟。在后信道模拟中，能够通过基于射线特定信息、发射器和接收器之间的链路以及所有系统级考虑要素反映系统配置，来分析通信系统的吞吐量。因为可在选择发射器和各个接收器的波束(方位角/倾斜度)之后执行分析，并且链路/系统配置和基站/波束选择过程可在组织架构方面彼此相关联，因此从广义上讲，后信道模拟可包括全部广义上的基站选择过程、方位角/倾斜度调整和后信道模拟过程、以及结果数据分析过程。在实施方式中，后信道模拟可包括如下操作。后信道模拟可包括应用天线图案、应用室外到室内损耗、根据tx和rx实施配置而应用各种增益、反映来自其它基站的干扰、执行链路自适应、以及通过结果分析来选择最佳发射器组合和发射器和接收器的波束方向。如果在射线追踪前端中难以反映由叶子引起的信号衰减，则叶子建模和反射也可在后信道模拟中执行。用于在后信道模拟步骤中选择发射器和波束的标准的示例可包括可确定选择发射器和波束以使得能够基于最小数量的发射器对具有特定比率或更大比率的终端进行服务。而且，首先，对于所有发射器候选区域在所有方向上形成波束，并且通过波束选择具有最大数量的接收器以实现特定功率或数据速率或更高数据速率的基站和波束。同样，对于剩余的基站候选和接收器，服务最多的接收器顺序地选择多个发射器和波束，并且如果所服务的接收器在所考虑的服务区域内实现基准中断，则停止添加发射器。该过程仅为选择基站和波束的过程的一个示例，并且可不同地考虑用于评估实际系统的性能的标准。在执行如步骤1435的后处理步骤时，能够考虑室外到室内(o2i)和雨水损耗。如果发射器位于建筑物外部并且接收器位于建筑物内部，则在传输信号时可能发生o2i损耗。在信号穿过窗的情况下，这种损耗可称为窗穿透损耗。通过将这种信息反映到后处理，能够确定最佳发射器位置。通过考虑这种窗穿透损耗，能够在发射器位于建筑物内部并且接收器位于建筑物外部的情况下，根据基于三维地图模式执行射线追踪结果来获取关于到达窗户的射线的信息，并且基于所获取的射线信息来获取关于最终到达位于室内的接收器的信号的信息。尽管描述针对射线穿过窗户的情况，但是显而易见的是本公开的技术特征适用于从建筑物或结构的外部传输的信号穿透特定障碍物的任何情况。在步骤1425处，计算设备可基于后处理步骤的结果来分析无线电通信链路和通信系统的总传输吞吐量。计算设备也可通过基于附加射线追踪模拟结果反映实际测量结果和附加预处理步骤来执行附加射线追踪模拟。在实施方式中，也能够在与在步骤1140处获取的信息对应的环境中执行实际测量，基于通过测量获取的信息执行预处理，并且再次执行射线追踪模拟和后处理步骤中的至少一者。像这样，能够通过用于网络规划的真实环境要素的各种参数值的输入来执行模拟。如果在初始网络规划后真实环境要素发生变化，则能够通过改变的参数输入对先前结果执行校准。在实施方式中，能够基于影响从真实环境提取的信号传输的参数来执行射线追踪模拟。在采用波束成形技术进行有效mmwave信号传输的无线通信系统中，能够考虑包括从射线追踪步骤到在个别发射器到接收器之间形成波束的步骤在内的所有步骤，来对所有可能的情况执行射线追踪模拟以进行网络规划。然而，在如上所述对所有波束成形情况执行射线追踪的情况下，射线追踪模拟的数量可增加。这种射线追踪模拟需要追踪要求很长模拟时间的所有射线的传播路径。在实施方式中，也能够使用各向同性天线图案来执行射线追踪模拟，其中，通过各向同性天线图案，在所有方向上发射常规功率，而不考虑发射器和接收器中的至少一者的任何波束成形。在该信息的基础上，能够考虑后信道模拟阶段中的系统配置和波束成形值来搜索最佳波束图案，并且还获取适当的基站位置或波束图案。结果，利用各向同性天线图案仅执行一次射线追踪模拟。然而，如果通过后处理过程选择的最佳基站和波束组合不满足系统要求，则能够选择新的候选基站并再次利用新选择的候选基站来执行射线追踪模拟。通过包含反射、衍射、散射和穿透路径中的全部来执行射线追踪模拟。作为与相应的射线传播路径上的对象对应的参数，映射到真实环境要素的变量用于精确模拟。也能够在模拟中反映由包括叶子的障碍物引起的信号衰减的影响。这种附加信息可通过图像信息分析来获取并且被映射到作为执行射线追踪模拟的基础的三维地图模型。通过如上的信道环境分析，能够显著减少模拟所需的时间。在使用考虑每个发射器形成的个别波束的模拟技术的情况下，应对相应的波束进行模拟，而这与基站的数量和波束的数量成比例地增加模拟的数量。然而，如上所述，能够通过执行基于全向波束的射线追踪模拟并且通过后处理过程获取波束相关信息来减少模拟所需的时间。图15是示出根据本公开实施方式的随着叶子特征而变化的信号衰减程度的视图。图15描绘了根据不同环境中的距离而变化的叶子损耗。用于5g通信的mmwave无线电波具有强的直线性并且对障碍物敏感，而这需要更精确地分析信号传播环境的方法。例如，观察到受叶子影响的信号衰减在mmwave中比在传统频带中更显著且更难预测。衍射使得信号难以到达障碍物的背面，并且由反射引起的效果根据反射表面的材质而变化。为了精确地预测mmwave的传播路径，如本公开所提及的，精确地提取真实环境是非常必要的。图16是用于说明根据本公开实施方式的基于通信环境分析的射线追踪结果来执行后处理(后信道处理)的方法的视图。参照图16，计算设备可基于射线追踪模拟结果来执行后处理。详细地，在步骤1605处，计算设备可基于各向同性天线图案来执行射线追踪模拟。在步骤1610处，基于各向同性天线图案的射线追踪模拟使得能够获取关于未在特定方向上波束成形的射线的信息。在步骤1620处，计算设备可基于如上获得的模拟结果值来执行后处理。在步骤1622处，计算设备可基于模拟结果来提取待在执行后处理时考虑的射线。详细地，计算设备可在所获取的射线之中提取具有功率等于或大于预定功率的射线。之后，计算设备可针对通过后处理操作选择的射线中的每个射线形成波束，并且比较射线或发射器能力以选择最佳发射器组合和波束组合。特定功率可对应于预定值，并且可根据周围环境或信道条件来确定。在步骤1624处，计算设备可基于模拟结果来选择发射器。详细地，计算设备可选择发射器的组合以使得其能够为在数量上等于或大于预定数量的接收器提供服务。上述发射器选择方法可包括前述实施方式中描述的方法。在步骤1626处，计算设备可基于所选择的基站和射线信息来选择波束信息。详细地，计算设备可选择由所选基站形成的波束的方位角和倾斜度。计算设备可基于先前的模拟结果对对应射线的波束成形的结果执行算术运算。在步骤1628处，计算设备可基于待应用于所选发射器的射线的波束成形信息来分析总系统吞吐量。计算设备可根据吞吐量是否满足预定阈值来再次执行先前的步骤。详细地，计算设备可根据吞吐量是否满足预定阈值来执行步骤1622、步骤1624和步骤1626中的至少一者。关于由个别发射器发射的射线的传播路径的信息可基于射线追踪模拟来获得。分析基于射线追踪模拟结果将波束成形应用于相应的射线的情况，从而能够获取接近于在实际信号传输环境中可实现的模拟结果。也能够通过将在整个本公开中描述的真实环境信息应用于射线追踪模拟和后处理中的至少一者来获取更可靠的结果。通过使用本公开的实施方式，能够使网络规划的整个模拟过程自动化。详细地，能够在没有用户干预的情况下在基本数据的基础上执行三维地图模型获取、图像分析、射线追踪模拟和后处理中的所有。根据实施方式，即使在已完成网络规划之后，也能够通过向计算设备输入改变的参数来获取用于网络管理的修改信息。图17是示出根据本公开实施方式的用于模拟的计算设备的框图。图17示出了根据本公开实施方式的计算设备。参照图17，根据实施方式的计算设备1700包括收发器1702、存储单元1704和控制器1706。收发器1702可向外部设备发射信号和从外部设备接收信号。详细地，收发器可向外部设备发送数据和从外部设备接收数据，并且具有用于数据通信的接口。存储单元1704可存储关于计算设备1700的信息和由收发器1702发射和接收的信息中的至少一者。存储单元也可存储根据本公开实施方式的模拟所需的所有信息，诸如模拟结果信息、基于图像分析的关于表面材质和对象外观的信息、三维地图信息和关于映射到三维地图信息的表面材质和对象外观的信息。可在存储单元1704中添加、删除和更新关于模拟结果和比较结果中的至少一者的信息。控制器1706可控制计算设备1700和所有计算设备的操作以执行与上述实施方式中描述的操作相关的操作。控制器1706可包括至少一个处理器。处理器可由包括用于执行本公开的实施方式中描述的方法的指令的程序来控制。程序可存储在存储介质中，而存储介质可为易失性或非易失性存储器。存储器可为能够存储数据的介质，并且只要其可存储上述指令，则可在类型上不受限制。尽管已使用特定术语描述了本公开的实施方式，但是为了帮助理解本公开，说明书和附图应被视为说明性的，而非限制性的。对于本领域技术人员显而易见的是，可在不背离本公开的更广泛的精神和范围的情况下对其进行各种修改和改变。当前第1页12