Fugu-MT 論文翻訳(概要): Point Cloud-based Proactive Link Quality Prediction for Millimeter-wave Communications

論文の概要: Point Cloud-based Proactive Link Quality Prediction for Millimeter-wave Communications

arxiv url: http://arxiv.org/abs/2301.00752v4
Date: Thu, 7 Dec 2023 16:42:32 GMT
ステータス: 処理完了
システム内更新日: 2023-12-08 19:09:09.424541
Title: Point Cloud-based Proactive Link Quality Prediction for Millimeter-wave Communications
Title（参考訳）: ミリ波通信のためのポイントクラウドに基づくプロアクティブリンク品質予測
Authors: Shoki Ohta, Takayuki Nishio, Riichi Kudo, Kahoko Takahashi, Hisashi Nagata
Abstract要約: 本研究は,mmWaveリンク品質予測のためのポイントクラウドベースの手法を提案する。提案手法は,mmWave受信信号強度とスループットの将来の大減衰を予測できる。
参考スコア（独自算出の注目度）: 2.559190942797394
License: http://arxiv.org/licenses/nonexclusive-distrib/1.0/
Abstract: This study demonstrates the feasibility of point cloud-based proactive link quality prediction for millimeter-wave (mmWave) communications. Previous studies have proposed machine learning-based methods to predict received signal strength for future time periods using time series of depth images to mitigate the line-of-sight (LOS) path blockage by pedestrians in mmWave communication. However, these image-based methods have limited applicability due to privacy concerns as camera images may contain sensitive information. This study proposes a point cloud-based method for mmWave link quality prediction and demonstrates its feasibility through experiments. Point clouds represent three-dimensional (3D) spaces as a set of points and are sparser and less likely to contain sensitive information than camera images. Additionally, point clouds provide 3D position and motion information, which is necessary for understanding the radio propagation environment involving pedestrians. This study designs the mmWave link quality prediction method and conducts realistic indoor experiments, where the link quality fluctuates significantly due to human blockage, using commercially available IEEE 802.11ad-based 60 GHz wireless LAN devices and Kinect v2 RGB-D camera and Velodyne VLP-16 light detection and ranging (LiDAR) for point cloud acquisition. The experimental results showed that our proposed method can predict future large attenuation of mmWave received signal strength and throughput induced by the LOS path blockage by pedestrians with comparable or superior accuracy to image-based prediction methods. Hence, our point cloud-based method can serve as a viable alternative to image-based methods.
Abstract（参考訳）: 本研究では,ミリ波通信におけるポイントクラウドに基づくリンク品質予測の実現可能性を示す。従来,mWave通信における歩行者によるLOS経路遮断を緩和するために,深度画像の時系列を用いて,受信信号強度を予測する機械学習手法が提案されてきた。しかし、これらの画像ベース手法は、カメライメージに機密情報が含まれる可能性があるため、プライバシー上の懸念から適用性に制限がある。本研究は,mmWaveリンク品質予測のためのポイントクラウド方式を提案し,実験によりその実現可能性を示す。点雲は3次元(3d)空間を点の集合として表現し、カメラ画像よりもセンシティブな情報を含まない。さらに点雲は3次元位置と運動情報を提供し、歩行者を含む電波伝搬環境を理解するのに必要である。本研究では,市販のieee 802.11adベースの60ghz無線lanデバイスとkinect v2 rgb-dカメラとvelodyne vlp-16光検出・測光(lidar)を用いて,人間のブロックによりリンク品質が著しく変動する室内実験を行う。提案手法は,画像に基づく予測手法に匹敵する精度で,歩行者によるロスパス閉塞によるmm波受信信号強度とスループットの将来の大きな減衰を予測できることを示す。したがって、当社のポイントクラウドベースの手法は、画像ベースの手法の代替となる可能性がある。

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