📘 《AI 時代系列（6）：進階通訊工程——邁向2035年太空星鏈網路時代》
📘 第 11周: 🔭 太赫茲（THz）革命 × 光無線通訊 × 全雙工
6G 高频 × 光 × 激光鏈路的未來主戰場
103／150單元： THz 通道模型 📡 建模與量測挑戰
THz Channel Modeling: Physical, Statistical & Measurement Challenges
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🎯 單元導讀
THz（0.1–10 THz）通訊的最大難題之一，就是：
⭐ 通道模型極度複雜，遠比 5G/mmWave 難建模 100 倍。
原因包括：
• 吸收峰（H₂O/O₂）
• 超高 FSPL
• 表面粗糙度散射
• 非常短波長造成高敏感度
• 反射、折射、繞射行為高度不穩定
• 天氣、濕度、氣壓影響巨大
• 建物材質特性缺乏標準化
一句話：
🌐 THz 通道是「準光學通道」，比 RF 通道更像光學。
這一章我們會建立：
✔ THz 通道的物理模型
✔ THz 通道的統計模型
✔ 建模難點
✔ 量測挑戰與儀器極限
✔ AI-native 通道建模方法
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🧠 一、THz 通道模型分成三大類
(1) 物理模型（Deterministic / Ray-Tracing）
• 構建建築、牆壁、家具之 3D 模型
• 模擬反射、散射、繞射、吸收
• 精準度高
• 計算超級昂貴（THz → 準光學要求超高解析度）
適用：室內、固定環境、高精度設計（如工廠、資料中心）。
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(2) 統計模型（Stochastic）
• 根據量測資料建立參數化模型
• 多徑延遲、Rician K、衰落分布、DoA/DoD
• 適合難建物理模型時使用
但 THz 的統計模型仍未成熟，因為缺乏大量量測資料。
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(3) 混合模型（Hybrid）
• 基於物理模型的骨架
• 加上統計分布補強
• 目前 6G 標準最可能採用的形式
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🧠 二、THz 通道的五大核心特性
✔ ① 視距（LOS）主導
在 THz 頻段，
NLOS 幾乎不可用 → 反射損耗巨大。
反射係數會因材質粗糙度（roughness）急遽惡化。
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✔ ② 多徑消失（Sparse Multipath）
與 5G/mmWave 完全不同：
• 多徑少
• 多徑貢獻微弱
• 時域分佈高度集中
→ THz 通道非常「稀疏」。
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✔ ③ 材質依賴性極高
牆面、玻璃、地板的 THz 表面粗糙度（roughness）
遠比 mmWave 嚴重影響反射強度。
例如：
• 光滑金屬 → 最佳反射
• 玻璃 → 中度吸收
• 混凝土 → 強散射
• 人體皮膚 → 完全遮蔽
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✔ ④ 大氣吸收控制頻率可用度
如 102 單元：
• H₂O 吸收峰（183、325、557 GHz）
• O₂ 吸收峰（60、118 GHz）
→ THz 室外受天氣嚴重影響。
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✔ ⑤ 超短距離 × 超高衰落
FSPL ∝ f²
吸收呈指數級增長。
→ 10–20 公尺以內才可靠。
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🧠 三、THz 通道數學模型（含公式）
1. 傳輸損耗（Path Loss）
⭐ PL_total = PL_FSPL + PL_absorption + PL_scattering
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(A) 自由空間損耗（FSPL）
FSPL( f, d ) = (4πfd / c)²
高頻 → 損耗平方級上升。
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(B) 吸收損耗（Absorption Loss）
A(f, d) = exp(k(f)·d)
k(f) = 吸收係數（H₂O + O₂）
→ 隨頻率劇增。
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(C) 散射損耗（Surface Roughness Scattering）
Roughness 影響反射：
ρ = exp[-(4πσ cosθ / λ)²]
• σ = 表面粗糙度
• θ = 入射角
• λ = 波長
σ/λ 越大 → 幾乎無法反射。
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2. 時域模型（Delay Spread）
THz 通道 極度稀疏
τ_rms 通常 < 5 ns
→ 遠比 mmWave（20–50 ns）小得多。
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3. 衰落模型（Fading）
THz 通道常用：
✔ Rician（LOS 強）
✔ Deterministic + 小擾動
✔ Sparse multipath geometric model
Rich scattering → 幾乎不存在。
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4. DOA / DOD（方向性）
THz 基本上是窄波束（narrow-beam）
→ 通道是高度方向性（highly directional）。
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🧠 四、ASCII：THz Ray-Tracing 多徑示意圖
(LOS)
TX -----------------------------------> RX
\
\__ (1) Weak Reflection (smooth metal)
\
\___ (2) Very Weak Reflection (glass)
\
X (3) Scatter / Loss (concrete wall)
→ 多徑非常稀疏，且反射與散射差異巨大。
這張示意圖描述的是以直視路徑（LOS）為主的通道環境：發射端（TX）與接收端（RX）之間存在一條能量最強、延遲最短的主路徑；周圍僅伴隨極少數多徑，其中來自平滑金屬的反射仍可形成但功率明顯較弱，而玻璃僅產生更微弱的反射；至於混凝土牆面則主要造成散射與能量損失，幾乎不形成可用反射路徑。整體而言，多徑數量稀疏，且各路徑功率差異極大，通道特性呈現高度不均勻、以 LOS 主導的衰落結構。
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🧠 五、THz 量測挑戰（超難）
✔ ① 儀器極限（VNA / Spectrum / Mixer）
• VNA（向量網路分析儀）難超過 500–750 GHz
• THz 需要 frequency extender（昂貴）
• 鎖相補償（Phase noise）極難維持
• 校正（calibration）複雜度極高
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✔ ② Antenna Alignment（準光學要求）
波束超窄（<1 度）
→ TX/RX 只要偏 1–2 mm → 完全測不到。
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✔ ③ 距離極短 → 測距不穩
量測距離常常只有 1–10 公尺
→ TX/RX 幾乎不能動
→ 微振動會造成量測失敗
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✔ ④ 材質資料庫缺乏
每種建材在 THz 頻段的：
• 反射係數
• 吸收係數
• 散射係數
資料極度缺乏，需自行量測。
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✔ ⑤ 天氣影響不能忽略
• 濕度
• 氣壓
• 溫度
• CO₂、粉塵、霧
→ 量測當天環境變動會造成結果不一致。
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🧠 六、AI-native THz 通道建模
因為物理模型難、統計資料少 → 6G 會採用：
⭐ AI-based channel modeling
AI 可用：
✔ Deep Learning（通道預測）
✔ GNN（空間結構建模）
✔ Generative Model（產生稀疏多徑）
✔ Reinforcement Learning（beam tracking）
透過 Digital Twin + AI：
→ 生成大量 THz 通道樣本
→ 訓練多場景模型
→ 使基站能在真實環境中快速適應
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🧠 七、工程上的啟示
✔ THz 不能離開 Ray-tracing、RIS、AI-native
✔ THz 量測比 5G/mmWave 困難 10–50 倍
✔ THz 標準化會比任何頻段晚
✔ 室內是 THz 的核心場景
✔ 室外需依賴混合網路（mmWave + Sub-6 + THz + RIS）
✔ THz 是 RF 與光學之間的「交界」
✔ THz 工程更接近光學工程而非傳統 RF
一句話：
📡 THz 通道建模，是 6G 最困難也最關鍵的技術之一。
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🧠 八、模擬題
1️⃣ 建立 140 GHz 的 Ray-tracing 通道模型，分析 LOS vs NLOS 強度差異。
2️⃣ 量測 325 GHz 在不同濕度（20%、50%、80%）下的吸收差異。
3️⃣ 模擬不同材質（玻璃/木板/混凝土）的反射係數。
4️⃣ 計算表面粗糙度 σ 對反射損耗的影響。
5️⃣ 建立 AI-based THz 通道預測模型（CNN/GNN/Transformer）。
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🧠 九、小結
✔ THz 通道高度方向性、稀疏、多徑極少
✔ 吸收（H₂O/O₂）與表面粗糙度主導通道特性
✔ 量測非常困難（儀器限制、環境敏感）
✔ 統計模型仍在發展，資料稀缺
✔ AI-native + Digital Twin 是未來的建模主流
✔ THz 依然是 6G Tbps 的核心技術
一句話：
🌐 THz 通道比 mmWave 更像光 → 建模需要 RF + 光學 + AI 三種技術融合。
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