論文の概要: Wireless Channel Prediction in Partially Observed Environments
- arxiv url: http://arxiv.org/abs/2207.00934v1
- Date: Sun, 3 Jul 2022 01:46:57 GMT
- ステータス: 処理完了
- システム内更新日: 2022-07-07 08:02:56.258899
- Title: Wireless Channel Prediction in Partially Observed Environments
- Title（参考訳）: 部分観測環境における無線チャネル予測
- Authors: Mingsheng Yin, Yaqi Hu, Tommy Azzino, Seongjoon Kang, Marco
Mezzavilla, Sundeep Rangan
- Abstract要約: サイト固有の無線周波数(RF)伝搬予測は、カメラやLIDARセンサーなどの視覚データから構築されたモデルにますます依存している。
本稿では,周辺環境の部分的な観測から,統計的チャネルモデルを抽出する手法を提案する。
提案手法は, 部分的な情報が得られない場合に完全に統計モデルと, 環境が完全に観察された場合に完全に決定論的モデルとを補間できることを示す。
- 参考スコア（独自算出の注目度）: 10.803318254625687
- License: http://creativecommons.org/licenses/by/4.0/
- Abstract: Site-specific radio frequency (RF) propagation prediction increasingly relies
on models built from visual data such as cameras and LIDAR sensors. When
operating in dynamic settings, the environment may only be partially observed.
This paper introduces a method to extract statistical channel models, given
partial observations of the surrounding environment. We propose a simple
heuristic algorithm that performs ray tracing on the partial environment and
then uses machine-learning trained predictors to estimate the channel and its
uncertainty from features extracted from the partial ray tracing results. It is
shown that the proposed method can interpolate between fully statistical models
when no partial information is available and fully deterministic models when
the environment is completely observed. The method can also capture the degree
of uncertainty of the propagation predictions depending on the amount of region
that has been explored. The methodology is demonstrated in a robotic navigation
application simulated on a set of indoor maps with detailed models constructed
using state-of-the-art navigation, simultaneous localization and mapping
(SLAM), and computer vision methods.
- Abstract（参考訳）: サイト固有の無線周波数(RF)伝搬予測は、カメラやLIDARセンサーなどの視覚データから構築されたモデルにますます依存している。
動的設定で操作する場合、環境は部分的にしか観察できない。
本稿では,周辺環境の部分的観測から統計的チャネルモデルを抽出する手法を提案する。
部分的な環境下でレイトレーシングを行い、学習した予測器を用いて部分的なレイトレーシング結果から抽出した特徴からチャネルとその不確かさを推定する単純なヒューリスティックアルゴリズムを提案する。
提案手法は, 部分的な情報がない場合と, 環境が完全に観測された場合の完全決定論的モデルとを補間できることを示した。
提案手法は,探索された領域の量に応じて,伝播予測の不確実性の度合いを把握できる。
本手法は, 最先端ナビゲーション, 同時ローカライゼーション・マッピング (SLAM) , コンピュータビジョン手法を用いて構築された詳細なモデルを用いて, 室内マップ上にシミュレーションしたロボットナビゲーションアプリケーションで実証される。
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