論文の概要: Synesthesia of Machines (SoM)-Enhanced ISAC Precoding for Vehicular Networks with Double Dynamics

• arxiv url: http://arxiv.org/abs/2408.13546v2
• Date: Wed, 04 Dec 2024 01:45:42 GMT
• ステータス: 翻訳完了
• システム内更新日: 2024-12-05 15:04:34.602901
• Title: Synesthesia of Machines (SoM)-Enhanced ISAC Precoding for Vehicular Networks with Double Dynamics
• Title（参考訳）: ダブルダイナミクスを有する車両ネットワークのための機械(SoM)強化ISACプリコーディングの合成
• Authors: Zonghui Yang, Shijian Gao, Xiang Cheng, Liuqing Yang,
• Abstract要約: 統合センシング・通信(ISAC)技術は車載ネットワークにとって不可欠である。 リアルタイムプリコーディング設計において,通信チャネルの時間変化とターゲットの迅速な移動は重要な課題となる。 本稿では、位置決めやチャネル情報といったモダリティを活用してこれらのダイナミクスに適応する、SoM(SoM)強化プリコーディングのシンセサイザを提案する。
• 参考スコア（独自算出の注目度）: 15.847713094328286
• License:
• Abstract: Integrated sensing and communication (ISAC) technology is vital for vehicular networks, yet the time-varying communication channels and rapid movement of targets present significant challenges for real-time precoding design. Traditional optimization-based methods are computationally complex and depend on perfect prior information, which is often unavailable in double-dynamic scenarios. In this paper, we propose a synesthesia of machine (SoM)-enhanced precoding paradigm that leverages modalities such as positioning and channel information to adapt to these dynamics. Utilizing a deep reinforcement learning (DRL) framework, our approach pushes ISAC performance boundaries. We also introduce a parameter-shared actor-critic architecture to accelerate training in complex state and action spaces. Extensive experiments validate the superiority of our method over existing approaches.
• Abstract（参考訳）: 統合センシング・通信(ISAC)技術は車載ネットワークにおいて不可欠であるが,通信チャネルの時間変化やターゲットの迅速な移動は,リアルタイムプリコーディング設計において重要な課題である。 従来の最適化に基づく手法は計算学的に複雑であり、完全な事前情報に依存しており、しばしば二重力学のシナリオでは利用できない。 本稿では、位置決めやチャネル情報などのモダリティを活用して、機械(SoM)に強化されたプリコーディングパラダイムを提案する。 深層強化学習(DRL)フレームワークを利用することで,ISACの性能境界を推し進める。 また,パラメータ共有型アクタークリティカルアーキテクチャを導入し,複雑な状態や行動空間でのトレーニングを高速化する。 大規模な実験により,既存手法よりも提案手法の優位性が検証された。

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