ЖУРНАЛ РАДИОЭЛЕКТРОНИКИ. eISSN 1684-1719. 2026. №8

УДК: 621.371.3 + 519.246

Идентификация парциальных компонент
импульсной характеристики радиоканала по данным
трассировки лучей реальной городской застройки

А.В. Епонешников, А.И. Сулимов

Казанский (Приволжский) федеральный университет, Институт физики,
420008, Россия, Казань, ул. Кремлевская, д. 16а

Статья поступила в редакцию 1 июня 2026 г.

Аннотация. Рассмотрена проблема автоматической идентификации парциальных компонент импульсной характеристики радиоканала (ИХ) по данным трассировки лучей реальной городской застройки. Предложенный метод основан на комбинации корреляционной обработки зондирующих сигналов с дальномерными кодами Голда, вейвлет-фильтрации и классификации обнаруженных откликов алгоритмом градиентного бустинга XGBoost. Путем имитационного моделирования показано, что вероятность ложной идентификации удалось снизить до 0,8-3,4 %. Установлено, что основными факторами необнаружения лучей являются ошибки классификатора XGBoost (42-45 %), маскирование слабых компонент боковыми лепестками АКФ (26-28 %) и недостаточное временное разрешение близких лучей (22-23 %). Для задач формирования согласованных случайных последовательностей рекомендуется использовать 2-4 доминирующих луча: такой выбор обеспечивает охват 66-69 % мощности канала при вероятности ложного обнаружения 1,2-2,0 %, что соответствует требованиям задач физического уровня безопасности.

Ключевые слова: импульсная характеристика канала, многолучевое распространение, идентификация сигнала, трассировка лучей, Sionna RT, TDL, 3GPP TR 38.901, XGBoost, градиентный бустинг, коды Голда, вейвлет-шумоподавление.

Финансирование: Работа выполнена за счет средств Программы стратегического академического лидерства Казанского (Приволжского) федерального университета.

Автор для переписки: Епонешников Александр Вячеславович, eponeshnikov.sanek@mail.ru

Литература

1. Securing NextG networks with physical-layer key generation: A survey / Q. Xiao, J. Zhao, S. Feng, G. Li, A. Hu // Security and Safety. – 2024. – Vol. 3. – P. 2023021. https://doi.org/10.1051/sands/2023021

2. Physical Layer Secret Key Generation in Static Environments / N. Aldaghri, H. Mahdavifar // IEEE Transactions on Information Forensics and Security. – 2020. – Vol. 15. – P. 2692–2705. https://doi.org/10.1109/TIFS.2020.2974621

3. Key Generation From Wireless Channels: A Review / J. Zhang, T. Q. Duong, A. Marshall, R. Woods // IEEE Access. – 2016. – Vol. 4. – P. 614–626. https://doi.org/10.1109/ACCESS.2016.2521718

4. Physical layer key generation in wireless networks: challenges and opportunities / K. Zeng // IEEE Communications Magazine. – 2015. – Vol. 53, no. 6. – P. 33–39. https://doi.org/10.1109/MCOM.2015.7120014

5. Histogram-Based Estimation of CIR Entropy for Multipath Propagation Environments / A. V. Eponeshnikov, A. I. Sulimov // 2024 International Conference on Electrical Engineering and Photonics (EExPolytech). – IEEE, 2024. – P. 163–166. https://doi.org/10.1109/EExPolytech62224.2024.10755705

6. XGBoost: A Scalable Tree Boosting System / T. Chen, C. Guestrin // Proceedings of the 22nd ACM SIGKDD International Conference on Knowledge Discovery and Data Mining. – San Francisco, California, USA : ACM, 2016. – P. 785–794. https://doi.org/10.1145/2939672.2939785

7. 3GPP TR 38.901 Channel Model / Q. Zhu, C.-X. Wang, B. Hua, M. Kai, S. Jiang, M. Yao // Wiley 5G Ref. – 2021. – P. 1–35. https://doi.org/10.1002/9781119471509.w5gref048

8. Modeling the Wireless Propagation Channel: A Simulation Approach with MATLAB® / F. Pérez Fontán, P. Mariño Espiñeira. – 1st ed. – Wiley, 2008. https://doi.org/10.1002/9780470751749

9. 5G 3GPP-Like Channel Models for Outdoor Urban Microcellular and Macrocellular Environments / K. Haneda, J. Zhang, L. Tan, G. Liu, Y. Zheng, H. Asplund, J. Li, Y. Wang, D. Steer, C. Li, T. Balercia, S. Lee, Y. Kim, A. Ghosh, T. Thomas, T. Nakamura, Y. Kakishima, T. Imai, H. Papadopoulos, A. Ghosh // 2016 IEEE 83rd Vehicular Technology Conference (VTC Spring). – IEEE, 2016. – P. 1–7. https://doi.org/10.1109/VTCSpring.2016.7503971

10. Sionna RT: Differentiable Ray Tracing for Radio Propagation Modeling / J. Hoydis, F. A. Aoudia, S. Cammerer, M. Nimier-David, N. Binder, G. Marcus, A. Keller // 2023 IEEE Globecom Workshops (GC Wkshps). – IEEE, 2023. – P. 317–321. https://doi.org/10.1109/GCWkshps58843.2023.10465179

11. TR 138 901 – V18.0.0 – 5G; Study on channel model for frequencies from 0.5 to 100 GHz (3GPP TR 38.901 version 18.0.0 Release 18). – 3GPP, 2023.

12. Least-Squares-Based Iterative Multipath Super-Resolution Technique / W. Nam, S.-H. Kong // IEEE Transactions on Signal Processing. – 2013. – Vol. 61, no. 3. – P. 519–529. https://doi.org/10.1109/TSP.2012.2225056

13. A Superresolution Multipath Estimation Algorithm for DSSS Systems / F. Wang, W. Cui, J. Tian // IEEE Transactions on Aerospace and Electronic Systems. – 2023. – Vol. 59, no. 1. – P. 109–124. https://doi.org/10.1109/TAES.2022.3188237

14. A Survey of Artificial Intelligence Enabled Channel Estimation Methods: Recent Advance, Performance, and Outlook / B. Li, Q. Zheng, X. Tian, M. Yang, G. Gui, W. Jiang, H. Lei, J. Jiang, F. Shu, A. Elhanashi, S. Saponara // Artificial Intelligence Review. – 2025. – Vol. 58, no. 6. – P. 187. https://doi.org/10.1007/s10462-025-11202-0

15. Analysis of Machine Learning-Based NLOS Signal Identification Algorithm for UWB Indoor Localization Using CIR Waveform Features / K. Wang, C. Yang // The International Archives of the Photogrammetry, Remote Sensing and Spatial Information Sciences. – 2024. – Vol. XLVIII-4-2024. – P. 705–710. https://doi.org/10.5194/isprs-archives-XLVIII-4-2024-705-2024

16. Fusing XGBoost and SHAP Models for Maritime Accident Prediction and Causality Interpretability Analysis / C. Zhang, X. Zou, C. Lin // Journal of Marine Science and Engineering. – 2022. – Vol. 10, no. 8. – P. 1154. https://doi.org/10.3390/jmse10081154

17. Local Predictability Analysis-Based Significant Multipath Component Identification for OFDM Systems / Y. Sui, H. Gao, Y. He, G. Jiang // IEEE Wireless Communications Letters. – 2024. – Vol. 13, no. 9. – P. 2482–2486. https://doi.org/10.1109/LWC.2024.3420933

18. A statistical basis for lognormal shadowing effects in multipath fading channels / A. J. Coulson, A. G. Williamson, R. G. Vaughan // IEEE Transactions on Communications. – 1998. – Vol. 46, no. 4. – P. 494–502. https://doi.org/10.1109/26.664305

19. Improved fading distribution for mobile radio / A. J. Coulson, A. G. Williamson, R. G. Vaughan // IEE Proceedings – Communications. – 1998. – Vol. 145, no. 3. – P. 197–202. https://doi.org/10.1049/ip-com:19981991

20. Radio Network Planning and Propagation Models for Urban and Indoor Wireless Communication Networks / W. J. Krzysztofik // Antennas and Wave Propagation / ed. P. Pinho. – InTech, 2018. https://doi.org/10.5772/intechopen.75384

21. A Deep Learning Approach to Position Estimation from Channel Impulse Responses / A. Niitsoo, T. Edelhäußer, E. Eberlein, N. Hadaschik, C. Mutschler // Sensors. – 2019. – Vol. 19, no. 5. – P. 1064. https://doi.org/10.3390/s19051064

22. Using the Physical Layer for Wireless Authentication in Time-Variant Channels / L. Xiao, L. Greenstein, N. Mandayam, W. Trappe // IEEE Transactions on Wireless Communications. – 2008. – Vol. 7, no. 7. – P. 2571–2579. https://doi.org/10.1109/TWC.2008.070194

23. Свойства кодов Голда и неоднозначность в РСА / Т. Е. Федорович, Ф. В. Сергеевич // Радиотехнические и телекоммуникационные системы. – 2023. – № 4. – С. 41–50. https://doi.org/10.24412/2307-1304-2023-4-41-50

24. Visushrink Pretreatment for Image Compression / W. Fourati, M. Bouhlel // International Journal of Computer Applications. – 2011. – Vol. 23, no. 6. – P. 1–5. https://doi.org/10.5120/2893-3785

25. Urban Radio Access Networks / S. Salous, T. Werthmann, G. Dahman, J. Flordelis, M. Peter, S. Hur, J. Park, D. Rose // Wiley 5G Ref. – 2022. – P. 17–69. https://doi.org/10.1201/9781003337720-2

Для цитирования:

Епонешников А.В., Сулимов А.И. Идентификация парциальных компонент импульсной характеристики радиоканала по данным трассировки лучей реальной городской застройки. // Журнал радиоэлектроники. – 2026. – №. 8. https://doi.org/10.30898/1684-1719.2026.8.7