RainGaugeNet：基于CSI的Sub-6 GHz降雨衰减测量和分类用于ISAC应用

一、文献基础信息

标题：RainGaugeNet: CSI-Based Sub-6 GHz Rainfall Attenuation Measurement and Classification for ISAC Applications（RainGaugeNet：基于CSI的Sub-6 GHz降雨衰减测量和分类用于ISAC应用）

作者：Yan Li, Jie Yang, Yixuan Huang, Tao Yang, Chao-Kai Wen, Shi Jin

来源：IEEE Transactions on Communications，2025

DOI/链接：10.1109/TCOMM.2025.3606633

分类标签：开题阶段-方法类-低频段测雨

二、文献核心内容

研究问题：传统降雨监测（如雨量计、雷达、卫星）在精度、覆盖和基础设施上存在局限，如何利用ISAC框架下的Sub-6 GHz CSI测量雨致衰减，并克服水分积累和无关干扰，实现准确降雨分类？特别是在Sub-6 GHz频段（通常认为衰减可忽略）中，如何提取细粒度特征？
核心方法：

衰减测量：使用功率延迟剖面（PDP）拟合幂律衰减模型（最小均方误差拟合前400 ns数据），分析RSS均值/方差、时延扩散和多普勒效应。
分类框架：预处理CSI生成PDP矩阵，提取空间（多路径）和时间（连续快照）特征；RainGaugeNet-R使用ResNet1D块分别处理空间（单个PDP）和时间（20秒序列）特征，后接全连接层分类；RainGaugeNet-T直接用Transformer编码器建模时空特征，无需分离处理。
损失函数：交叉熵，优化器Adam，学习率调度。

实验设计：

数据来源：四个环境（LoS/NLoS），三种雨强（轻/中/重），使用华为Mate 60 Pro和Keysight N4010A设备采集CSI（2.8 GHz，垂直极化），总数据集覆盖不同天气条件；基准模型包括RSS-Net、CNN、Single（单快照）。
评估指标：准确率、混淆矩阵、FLOPs（计算复杂度）；交叉验证，分LoS/NLoS场景测试鲁棒性。
对比实验：与SOTA基线比较性能、复杂度；分析不同雨强和环境的敏感性。

核心结果：

衰减分析：雨致衰减存在，RSS均值随雨强下降，方差增加；时延扩散在降雨开始显著增加，多普勒效应轻微。
分类性能：RainGaugeNet-R在LoS达95%、NLoS 85%；RainGaugeNet-T在LoS 90%、NLoS 99%，鲁棒性更强；优于基线（RSS-Net 50-89%、CNN 34-90%），复杂度低（FLOPs较低）。
鲁棒性：整合时序特征克服单快照局限，Transformer变体处理干扰更好。

局限性：水分积累（如天线水膜）引入额外衰减，需进一步建模；数据集限于特定环境和频段，泛化需更多验证；Sub-6 GHz衰减较弱，轻雨分类挑战大；未考虑混合相降水或极端天气。

三、与我的课题关联

可复用内容：RainGaugeNet框架可整合到课题RNN模型中，利用PDP和时序特征提升CSI降雨分类精度；引用场景：Sub-6 GHz ISAC降雨监测，与前述微波链路方法结合。

数据集相关：自定义数据集，覆盖LoS/NLoS和不同雨强。
方法相关： $19$ ITU-R模型（雨衰减预测）； $26$ Fang et al.（天气对无线电影响）； $45$ Mello et al.（雨衰减预测模型）。

待改进方向：/
引用场景：/

四、疑问和待跟进

疑问：/
待跟进：/