論文の概要: When Wireless Communications Meet Computer Vision in Beyond 5G

• arxiv url: http://arxiv.org/abs/2010.06188v1
• Date: Tue, 13 Oct 2020 05:25:35 GMT
• ステータス: 処理完了
• システム内更新日: 2022-10-08 00:32:03.220753
• Title: When Wireless Communications Meet Computer Vision in Beyond 5G
• Title（参考訳）: 無線通信がコンピュータビジョンに5gを超えると
• Authors: Takayuki Nishio, Yusuke Koda, Jihong Park, Mehdi Bennis, Klaus Doppler
• Abstract要約: 本稿では,コンピュータビジョンと無線通信の合流点に着目する,新たなパラダイムについて述べる。 コンピュータビジョンの観点からは、無線周波数(RF)ベースのセンシングとイメージングがコンピュータビジョンの堅牢化にどのように役立つかを強調している。 本稿は、超信頼性通信と真にインテリジェントな6Gネットワークを実現するために、RFおよび非RFモダリティの強い収束に光を当てる。
• 参考スコア（独自算出の注目度）: 43.95612222496595
• License: http://arxiv.org/licenses/nonexclusive-distrib/1.0/
• Abstract: This article articulates the emerging paradigm, sitting at the confluence of computer vision and wireless communication, to enable beyond-5G/6G mission-critical applications (autonomous/remote-controlled vehicles, visuo-haptic VR, and other cyber-physical applications). First, drawing on recent advances in machine learning and the availability of non-RF data, vision-aided wireless networks are shown to significantly enhance the reliability of wireless communication without sacrificing spectral efficiency. In particular, we demonstrate how computer vision enables {look-ahead} prediction in a millimeter-wave channel blockage scenario, before the blockage actually happens. From a computer vision perspective, we highlight how radio frequency (RF) based sensing and imaging are instrumental in robustifying computer vision applications against occlusion and failure. This is corroborated via an RF-based image reconstruction use case, showcasing a receiver-side image failure correction resulting in reduced retransmission and latency. Taken together, this article sheds light on the much-needed convergence of RF and non-RF modalities to enable ultra-reliable communication and truly intelligent 6G networks.
• Abstract（参考訳）: 本稿では,5G/6G以上のミッションクリティカルなアプリケーション(自律/遠隔制御車,ビジュオハプティックVR,その他のサイバー物理アプリケーション)を実現するために,コンピュータビジョンと無線通信の合流点に着目する新たなパラダイムを述べる。 まず、近年の機械学習の進歩と非RFデータの利用性を踏まえ、スペクトル効率を犠牲にすることなく、無線通信の信頼性を大幅に向上させることが示されている。 特に、コンピュータビジョンが、ブロックが発生する前にミリ波のチャネルブロッキングシナリオにおいて、どのように {look-ahead} 予測を可能にするかを実証する。 コンピュータビジョンの観点からは、無線周波数(RF)によるセンシングとイメージングが、コンピュータビジョンの強固化にどのように役立っているかを強調した。 これは、RFベースの画像再構成ユースケースを介して相関し、レシーバ側の画像故障補正を行い、再送信と遅延を低減させる。 まとめると、本論文は、超信頼性通信と真にインテリジェントな6Gネットワークを実現するために、RFと非RFモダリティの強い収束に光を当てる。

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