一种基于点云数据的城市三维电磁环境重构方法

本发明涉及无线通信信道建模，特别是一种基于点云数据的城市三维电磁环境重构方法。

背景技术：

1、随着第五代移动通信技术（5th generation，5g）的广泛部署以及第六代移动通信技术（6th generation，6g）的快速发展，无线通信网络正向智能化、数字化和全场景感知方向演进。数字孪生在线信道模型（digital twin online channel model，dtocm）通过构建与真实通信环境实时映射的数字孪生体，实现无线信道特性的动态预测与在线更新，是支撑6g智能网络设计、网络优化及资源管理的重要基础。

2、在dtocm的构建过程中，三维电磁环境重构是实现高精度信道建模的关键环节。重构环境的几何精度和语义完整性直接决定了后续射线追踪仿真结果的准确性。目前常用的三维环境构建方法主要包括人工建模、电子地图重建以及摄影测量重建等方式。人工建模方法需要依赖专业软件进行场景搭建，存在建模周期长、人工成本高的问题；基于电子地图的方法虽然能够快速构建建筑物模型，但通常缺乏植被、道路、水体及街道设施等对无线传播具有重要影响的环境信息；基于无人机摄影测量获取的点云数据能够较为完整地反映真实场景的三维结构，但其数据规模庞大、类别复杂，如何高效提取具有电磁传播意义的环境信息并完成精细化重构仍然面临较大挑战。

3、现有点云重构方法大多面向视觉场景建模，其关注重点在于几何外观恢复，而对于无线信道传播过程中关键散射体的语义识别、电磁参数赋值以及射线追踪仿真适配性考虑不足。此外，传统点云分类方法容易受到类别分布不均衡、地形起伏以及建筑物与地面特征相似等因素影响，导致分类精度下降；同时，对于建筑物、植被和地面等不同类型地物采用统一重构策略，容易产生模型冗余、计算复杂度高以及仿真效率低等问题。现有技术中点云电磁环境重构精度不足、分类效率较低以及重构模型难以适配射线追踪仿真等缺陷。

4、因此，迫切需要一种面向无线信道建模应用的三维电磁环境精细重构方法，能够充分利用点云数据的空间信息与语义信息，实现复杂场景中关键散射体的高精度识别与差异化重构，为数字孪生在线信道模型提供高精度、高效率的电磁环境支撑。

技术实现思路

1、本发明所要解决的技术问题是克服现有技术的不足而提供一种基于点云数据的城市三维电磁环境重构方法，实现复杂通信场景中关键散射体的自动识别、精细重构及电磁环境建模，提高数字孪生在线信道模型的环境构建精度和信道仿真准确性。

2、本发明为解决上述技术问题采用以下技术方案：

3、根据本发明提出的一种基于点云数据的城市三维电磁环境重构方法，包括：

4、步骤s1、获取目标通信场景的三维点云数据；

5、步骤s2、针对目标区域中影响无线信道传播的地面类型进行预划分，得到预分类的各类地面类型的语义标签；

6、步骤s3、采用布料模拟滤波算法对三维点云数据进行地面点云与非地面点云分离，得到地面点云数据集和非地面点云数据集；

7、步骤s4、对非地面点云数据集提取多尺度几何特征、颜色特征以及相对高程特征，根据多尺度几何特征、颜色特征以及相对高程特征构建联合特征向量，并将构建的联合特征向量输入随机森林模型训练，对非地面点云进行语义分类，获得非地面点云分类结果；

8、步骤s5、针对地面点云数据集，构建地面点云特征向量，利用聚类算法对地面点云特征向量进行无监督聚类划分，得到簇对应的地物属性；根据聚类得到的簇对应的地物属性完成地面点云语义分类，最后输出带语义标签的地面点云分类结果

9、步骤s6、根据非地面点云分类结果，对非地面点云分类结果中的建筑物点云采用平面拟合重构方法进行三维重构，对非地面点云分类结果中的植被、车辆及杆状物点云采用体素化重构方法进行三维重构，得到重构后的建筑物模型、植被模型、车辆模型、以及杆状物模型；

10、步骤s7、根据地面点云分类结果构建语义地面高程模型，并完成地面区域三维重构，得到重构后的语义地面高程模型；

11、步骤s8、对重构后的建筑物模型、植被模型、车辆模型、杆状物模型及语义地面高程模型进行融合，构建三维环境模型；

12、步骤s9、依据预分类的各类地面类型的语义标签为三维环境模型赋予对应电磁参数，获得三维电磁模型，并利用射线追踪算法对三维电磁模型进行无线信道仿真，获得目标通信场景的信道特性参数。

13、作为本发明所述的一种基于点云数据的城市三维电磁环境重构方法进一步优化方案，步骤s2中，预分类的各类地面类型包括地面、建筑物、植被、信号灯、路灯和街道杂物；

14、地面包括柏油路、砖石水泥路、泥土、草地、和水体；

15、建筑包括高楼、和单层临时楼；

16、植被包括灌木、和高大植被。

17、作为本发明所述的一种基于点云数据的城市三维电磁环境重构方法进一步优化方案，步骤s4中，非地面点云分类结果包括建筑物、植被、车辆及杆状物的分类结果；

18、步骤s5中，地面点云分类结果包括道路、草地、裸土及水体的分类结果。

19、作为本发明所述的一种基于点云数据的城市三维电磁环境重构方法进一步优化方案，步骤s1中，三维点云数据通过无人机倾斜摄影系统采集多视角影像后，经空中三角测量、图像匹配、点云生成及坐标配准获得。

20、作为本发明所述的一种基于点云数据的城市三维电磁环境重构方法进一步优化方案，步骤s3中，布料模拟滤波算法通过构建倒置点云表面并模拟虚拟布料自由下落过程，使布料表面贴合地形轮廓，根据布料节点与原始点云之间的距离实现地面点云和非地面点云分离。

21、作为本发明所述的一种基于点云数据的城市三维电磁环境重构方法进一步优化方案，步骤s4中的多尺度几何特征包括线性度、平面度、球状度、各向异性、曲率变化率以及垂直度特征；颜色特征包括rgb颜色特征、hsv颜色特征以及过绿指数特征；所述相对高程特征通过点云点与局部地面参考面的高程差计算获得；

22、步骤s4中的随机森林分类模型采用类别均衡采样策略构建训练数据集，并利用多个决策树分类器进行集成学习，实现非地面点云语义分类。

23、作为本发明所述的一种基于点云数据的城市三维电磁环境重构方法进一步优化方案，步骤s5中的地面特征向量包括颜色特征和垂直粗糙度特征，所述聚类算法为k-means聚类算法。

24、作为本发明所述的一种基于点云数据的城市三维电磁环境重构方法进一步优化方案，步骤s6中的建筑物点云采用polyfit算法进行重构，包括平面提取、候选多边形生成及全局优化步骤，以生成建筑物三维表面模型。

25、作为本发明所述的一种基于点云数据的城市三维电磁环境重构方法进一步优化方案，步骤s6中的体素化重构方法包括：将点云转换为体素网格；对体素网格进行空洞填补处理；采用marching cubes算法提取三维表面，生成三角面片网格模型；采用二次误差度量qem算法对三角面片网格模型进行简化处理。

26、作为本发明所述的一种基于点云数据的城市三维电磁环境重构方法进一步优化方案，步骤s7中构建语义地面高程模型包括：将地面点云投影至规则网格；根据语义标签生成对应网格单元；采用混合插值方法填补缺失区域；采用连通域滤波方法去除孤立噪声区域；生成连续闭合的地面三维模型。

27、本发明采用以上技术方案与现有技术相比，具有以下技术效果：

28、（1）本发明采用csf算法实现地面点云与非地面点云的预分离，有效降低类别不均衡问题及地面与建筑物混淆问题，提高后续语义分割精度和计算效率；

29、（2）本发明构建融合多尺度几何特征、颜色特征以及相对高程特征的联合特征体系，实现复杂通信场景中建筑物、植被、车辆及杆状物等关键散射体的高精度识别；

30、（3）本发明针对不同类别地物设计差异化重构策略，对建筑物采用polyfit重构，对植被等非规则散射体采用体素化重构，对地面采用语义数字高程模型重构，在保证几何精度的同时显著降低模型复杂度；

31、（4）本发明构建的三维电磁环境模型包含丰富的语义信息和电磁属性信息，能够准确表征真实通信场景中的传播环境，提高射线追踪信道仿真的精度；

32、（5）本发明可作为数字孪生在线信道模型中的局部精细环境更新模块，在大规模场景重构基础上实现关键区域的高精度重建，为6g数字孪生网络提供高效、准确的电磁环境支撑。