🚀 6G OTFS 高移动性通感一体化仿真平台 (Python/PyTorch版)
面向 6G 高铁与低轨卫星场景的下一代波形完整实现
PyTorch GPU 加速 | 高多普勒鲁棒传输 | 雷达感知 (ISAC)
📌 为什么选择本平台？
在 6G 高铁 (High-Speed Train) 和 低轨卫星 (LEO Satellite) 场景下，传统 OFDM 波形(如 5G NR)面临严重的子载波间干扰 (ICI)，导致通信链路失效。
本平台是 OTFS (Orthogonal Time Frequency Space) 技术的 高性能 Python 实现。我们不仅复现了 OTFS 的核心抗多普勒能力，更利用 PyTorch + GPU 技术彻底解决了传统 MATLAB 仿真速度慢、难以结合 AI 的痛点。
| 特性 | 传统 MATLAB 实现 | 本平台 (Python/PyTorch) |
|---|---|---|
| 仿真核心 | 循环嵌套，单线程 CPU | 全向量化张量运算，CUDA GPU 并行 |
| 速度 (32x32) | 慢 (xx 秒/帧) | 极快 (>50x 加速) |
| AI 扩展性 | 难 (需数据导出) | 原生支持 (Tensor 可直接入网) |
| 信道建模 | 基础 | 支持 3GPP TDL/CDL 标准信道 |
| 检测算法 | MMSE, MP | MMSE (矩阵求解), MP (支持 GPU 加速) |
🎯 核心价值
1. 🔬 深度科研价值
- 算法全复现: 包含 ISFFT/Heisenberg 调制、Wigner/SFFT 解调、嵌入式导频估计、MP 迭代检测等全套算法。
- 数学严谨: 代码实现与提供的《算法文档》中的公式严格对应，适合学术推导验证。
- 场景覆盖: 覆盖 30km/h (城市) 到 500km/h (高铁/卫星) 全速度段。
2. ⚡ 工程与 AI 价值
- GPU 加速架构: 重新设计了信道矩阵构建 (
build_matrix) 和消息传递算法 (mp_detector)，消除 Python 循环，充分释放显卡算力。 - PyTorch 原生: 所有数据结构均为
torch.Tensor，支持自动求导 (Autograd)，可轻松将 OTFS 模块作为层 (Layer) 嵌入到端到端深度学习通信系统中 (如 Neural Receiver, Deep Channel Estimation)。
⚡ 技术亮点
🌊 双域变换信号处理流
X_DD (数据)
│
▼
[ISFFT] (DD -> TF)
│
▼
X_TF
│
▼
[Heisenberg] (TF -> Time) ──► s(t) (发送信号)
📊 实测性能 (基于 Demo Step 10)
在 RTX 5080 Laptop GPU 上实测：
| 场景 | 配置 | 结果 |
|---|---|---|
| 高铁 (350km/h) | TDL-C 信道, 4QAM | OTFS-MP 误码率 1e-5 (OFDM 失效) |
| 极端 (500km/h) | TDL-E (LOS), 4QAM | OTFS 仍保持可靠连接 |
| 算力效率 | 32x32 Grid, 400 帧 | GPU 耗时 < 5分钟 (CPU 需 >30分钟) |
💻 快速开始
1. 安装依赖
确保已安装支持 CUDA 的 PyTorch (推荐):
pip install torch torchvision torchaudio --index-url https://download.pytorch.org/whl/cu118
pip install matplotlib tqdm scipy
2. 运行旗舰演示
体验 6G 演进场景下的 OTFS 威力 (自动使用 GPU):
cd OTFS/python/demos
python demo_step10_nr_6g_evolution.py
3. GPU 性能基准测试
检查你的显卡能带来多少加速:
python demo_gpu_acceleration.py
📂 文档体系
我们提供了完善的配套文档，位于 OTFS/python/docs/:
🛒 获取
本文代码仅为核心片段，完整版工程已整理好。 关注公众号 【3GPP仿真实验室】进行获取。
📚 主要参考文献
- R. Hadani et al., "Orthogonal time frequency space modulation," IEEE WCNC 2017.
- P. Raviteja et al., "Interference cancellation and iterative detection for OTFS," IEEE TWC 2018.
- 3GPP TR 38.901, "Study on channel model for frequencies from 0.5 to 100 GHz".
