論文の概要: A Primer on Large Intelligent Surface (LIS) for Wireless Sensing in an Industrial Setting

• arxiv url: http://arxiv.org/abs/2006.06563v3
• Date: Mon, 16 Nov 2020 15:21:42 GMT
• ステータス: 処理完了
• システム内更新日: 2022-11-22 13:31:48.452720
• Title: A Primer on Large Intelligent Surface (LIS) for Wireless Sensing in an Industrial Setting
• Title（参考訳）: 産業用ワイヤレスセンシングのための大型インテリジェントサーフェス(lis)のプライマー
• Authors: Cristian J. Vaca-Rubio, Pablo Ramirez-Espinosa, Robin Jess Williams, Kimmo Kansanen, Zheng-Hua Tan, Elisabeth de Carvalho and Petar Popovski
• Abstract要約: 本稿では,産業4.0シナリオにおけるLIS(Large Intelligent Surfaces)のコミュニケーションセンシング統合の可能性について述べる。 LISを環境の無線画像として扱うことにより,コンピュータビジョンと機械学習を併用したセンシング技術を開発した。 その結果, LISをベースとしたセンシングは高精度で, 屋内の産業環境にも適用可能性が高いことがわかった。
• 参考スコア（独自算出の注目度）: 39.85717881039926
• License: http://arxiv.org/licenses/nonexclusive-distrib/1.0/
• Abstract: One of the beyond-5G developments that is often highlighted is the integration of wireless communication and radio sensing. This paper addresses the potential of communication-sensing integration of Large Intelligent Surfaces (LIS) in an exemplary Industry 4.0 scenario. Besides the potential for high throughput and efficient multiplexing of wireless links, an LIS can offer a high-resolution rendering of the propagation environment. This is because, in an indoor setting, it can be placed in proximity to the sensed phenomena, while the high resolution is offered by densely spaced tiny antennas deployed over a large area. By treating an LIS as a radio image of the environment, we develop sensing techniques that leverage the usage of computer vision combined with machine learning. We test these methods for a scenario where we need to detect whether an industrial robot deviates from a predefined route. The results show that the LIS-based sensing offers high precision and has a high application potential in indoor industrial environments.
• Abstract（参考訳）: しばしば強調される5Gを超える発展の1つは、無線通信と無線センシングの統合である。 本稿では,Large Intelligent Surfaces (LIS) の通信センシング統合の可能性について述べる。 無線リンクのスループットと効率的な多重化の可能性に加えて、LISは伝搬環境の高解像度レンダリングを提供することができる。 これは、屋内では感知された現象に近接して配置できるが、高分解能は広い範囲に配置された密集した小さなアンテナによって提供されるためである。 LISを環境の無線画像として扱うことにより,コンピュータビジョンと機械学習を併用したセンシング技術を開発した。 我々は,産業用ロボットが事前に定義された経路から逸脱するかどうかを検出するシナリオとして,これらの手法を検証した。 その結果, LISをベースとしたセンシングは高精度で, 屋内の産業環境にも適用可能性が高いことがわかった。

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