論文の概要: Differentiable Radio Frequency Ray Tracing for Millimeter-Wave Sensing
- arxiv url: http://arxiv.org/abs/2311.13182v1
- Date: Wed, 22 Nov 2023 06:13:39 GMT
- ステータス: 処理完了
- システム内更新日: 2023-11-23 15:52:22.426831
- Title: Differentiable Radio Frequency Ray Tracing for Millimeter-Wave Sensing
- Title（参考訳）: ミリ波センシングのための無線周波数線トレーシング
- Authors: Xingyu Chen, Xinyu Zhang, Qiyue Xia, Xinmin Fang, Chris Xiaoxuan Lu,
Zhengxiong Li
- Abstract要約: 我々はmmWaveベースの3D再構成のための微分可能なフレームワークDiffSBRを提案する。
DiffSBRは、仮想3Dモデルからレーダーポイント雲をシミュレートするために、微分可能なレイトレーシングエンジンを組み込んでいる。
各種レーダーハードウェアを用いた実験は、ディフSBRの微細な3D再構成能力を検証する。
- 参考スコア（独自算出の注目度）: 29.352303349003165
- License: http://creativecommons.org/licenses/by/4.0/
- Abstract: Millimeter wave (mmWave) sensing is an emerging technology with applications
in 3D object characterization and environment mapping. However, realizing
precise 3D reconstruction from sparse mmWave signals remains challenging.
Existing methods rely on data-driven learning, constrained by dataset
availability and difficulty in generalization. We propose DiffSBR, a
differentiable framework for mmWave-based 3D reconstruction. DiffSBR
incorporates a differentiable ray tracing engine to simulate radar point clouds
from virtual 3D models. A gradient-based optimizer refines the model parameters
to minimize the discrepancy between simulated and real point clouds.
Experiments using various radar hardware validate DiffSBR's capability for
fine-grained 3D reconstruction, even for novel objects unseen by the radar
previously. By integrating physics-based simulation with gradient optimization,
DiffSBR transcends the limitations of data-driven approaches and pioneers a new
paradigm for mmWave sensing.
- Abstract（参考訳）: ミリ波(mmwave)センシングは、3dオブジェクトキャラクタリゼーションと環境マッピングに応用される新しい技術である。
しかし、スパースmmWave信号から正確な3次元再構成を実現することは依然として困難である。
既存の方法はデータセットの可用性と一般化の難しさに制約されたデータ駆動学習に依存している。
我々はmmWaveベースの3D再構成のための微分可能なフレームワークDiffSBRを提案する。
DiffSBRは、仮想3Dモデルからレーダーポイント雲をシミュレートするために、微分可能なレイトレーシングエンジンを組み込んでいる。
勾配に基づくオプティマイザはモデルパラメータを洗練し、シミュレーション雲と実点雲の差を最小限に抑える。
様々なレーダーハードウェアを用いた実験により、ディフスbrの詳細な3d再構成能力が検証された。
物理に基づくシミュレーションと勾配最適化を統合することで、DiffSBRはデータ駆動アプローチの限界を超越し、mmWaveセンシングの新しいパラダイムを開拓する。
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