論文の概要: MaxRay: A Raytracing-based Integrated Sensing and Communication Framework

• arxiv url: http://arxiv.org/abs/2112.01751v1
• Date: Fri, 3 Dec 2021 07:17:39 GMT
• ステータス: 処理完了
• システム内更新日: 2021-12-07 01:47:27.855300
• Title: MaxRay: A Raytracing-based Integrated Sensing and Communication Framework
• Title（参考訳）: maxray:レイトレーシングベースの統合センシングおよび通信フレームワーク
• Authors: M. Arnold, M. Bauhofer, S. Mandelli, M. Henninger, F. Schaich, T. Wild, S. ten Brink
• Abstract要約: ISAC(Integrated Sensing and Communication)は、コミュニケーションの必要性と生産性向上の必要性の間に共生を形成する。 IACフレームワークであるMaxRayを導入し、コミュニケーション、センシング、追加の感覚を共同でシミュレートする。
• 参考スコア（独自算出の注目度）: 1.987679171685994
• License: http://creativecommons.org/licenses/by/4.0/
• Abstract: Integrated Sensing And Communication (ISAC)forms a symbiosis between the human need for communication and the need for increasing productivity, by extracting environmental information leveraging the communication network. As multiple sensory already create a perception of the environment, an investigation into the advantages of ISAC compare to such modalities is required. Therefore, we introduce MaxRay, an ISAC framework allowing to simulate communication, sensing, and additional sensory jointly. Emphasizing the challenges for creating such sensing networks, we introduce the required propagation properties for sensing and how they are leveraged. To compare the performance of the different sensing techniques, we analyze four commonly used metrics used in different fields and evaluate their advantages and disadvantages for sensing. We depict that a metric based on prominence is suitable to cover most algorithms. Further we highlight the requirement of clutter removal algorithms, using two standard clutter removal techniques to detect a target in a typical industrial scenario. In general a versatile framework, allowing to create automatically labeled datasets to investigate a large variety of tasks is demonstrated.
• Abstract（参考訳）: ISAC(Integrated Sensing and Communication)は,コミュニケーションネットワークを利用した環境情報を抽出することにより,コミュニケーションの必要性と生産性向上の必要性を共生させる。 複数の感覚が環境に対する認識を既に生み出しているため、ISACの利点をこのようなモダリティと比較する研究が必要である。 そこで本研究では,コミュニケーション,センシング,追加感覚を同時にシミュレート可能なISACフレームワークであるMaxRayを紹介する。 このようなセンサネットワークを構築する上での課題を強調し,センサに必要な伝搬特性と活用方法を紹介する。 異なるセンサ技術の性能を比較するために,異なるフィールドで使用される4つの一般的なメトリクスを分析し,その利点とセンサの欠点を評価する。 プロミネンスに基づくメトリクスは、ほとんどのアルゴリズムをカバーするのに適している。 さらに,2つの標準的なクラッタ除去手法を用いて,典型的な産業シナリオにおける目標検出を行うクラッタ除去アルゴリズムの必要性を強調した。 一般に、さまざまなタスクを調査するためのラベル付きデータセットを自動生成できる汎用フレームワークがデモされている。

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