論文の概要: Spatio-Temporal 3D Point Clouds from WiFi-CSI Data via Transformer Networks

• arxiv url: http://arxiv.org/abs/2410.16303v1
• Date: Mon, 07 Oct 2024 08:59:04 GMT
• ステータス: 翻訳完了
• システム内更新日: 2024-10-27 05:40:26.565407
• Title: Spatio-Temporal 3D Point Clouds from WiFi-CSI Data via Transformer Networks
• Title（参考訳）: 変圧器ネットワークによるWiFi-CSIデータからの時空間3次元点雲
• Authors: Tuomas Määttä, Sasan Sharifipour, Miguel Bordallo López, Constantino Álvarez Casado,
• Abstract要約: 5Gネットワークと6Gネットワークのキーコンポーネントとして、ジョイントコミュニケーションとセンシング(JC&S)が登場している。 本稿では,時間的チャネル状態情報(CSI)データ,特に振幅と位相を処理するトランスフォーマーアーキテクチャを提案し,室内環境の3次元点雲を生成する。
• 参考スコア（独自算出の注目度）: 2.084922791522632
• License:
• Abstract: Joint communication and sensing (JC\&S) is emerging as a key component in 5G and 6G networks, enabling dynamic adaptation to environmental changes and enhancing contextual awareness for optimized communication. By leveraging real-time environmental data, JC\&S improves resource allocation, reduces latency, and enhances power efficiency, while also supporting simulations and predictive modeling. This makes it a key technology for reactive systems and digital twins. These systems can respond to environmental events in real-time, offering transformative potential in sectors like smart cities, healthcare, and Industry 5.0, where adaptive and multimodal interaction is critical to enhance real-time decision-making. In this work, we present a transformer-based architecture that processes temporal Channel State Information (CSI) data, specifically amplitude and phase, to generate 3D point clouds of indoor environments. The model utilizes a multi-head attention to capture complex spatio-temporal relationships in CSI data and is adaptable to different CSI configurations. We evaluate the architecture on the MM-Fi dataset, using two different protocols to capture human presence in indoor environments. The system demonstrates strong potential for accurate 3D reconstructions and effectively distinguishes between close and distant objects, advancing JC\&S applications for spatial sensing in future wireless networks.
• Abstract（参考訳）: 共同コミュニケーション・センシング(JC\&S)は,5Gネットワークと6Gネットワークの重要なコンポーネントとして登場し,環境変化への動的適応と,コミュニケーション最適化のためのコンテキスト認識の強化を実現している。 リアルタイム環境データを活用することで、JC\&Sはリソース割り当てを改善し、レイテンシを低減し、電力効率を向上し、シミュレーションや予測モデリングもサポートする。 これにより、リアクティブシステムとデジタルツインにとって重要な技術になる。 これらのシステムは環境イベントにリアルタイムで対応し、スマートシティやヘルスケア、産業5.0といった分野において、適応的かつマルチモーダルなインタラクションがリアルタイムな意思決定を促進する上で重要な変革的ポテンシャルを提供する。 本研究では,室内環境の3次元点雲を生成するために,時間的チャネル状態情報(CSI)データ,特に振幅と位相を処理するトランスフォーマーアーキテクチャを提案する。 このモデルは、CSIデータの複雑な時空間関係を捉え、異なるCSI構成に適応することができる。 屋内環境における人間の存在を捉えるための2つの異なるプロトコルを用いて,MM-Fiデータセット上でのアーキテクチャの評価を行った。 このシステムは正確な3次元再構成の可能性を示し、近距離物体と遠距離物体を効果的に区別し、将来の無線ネットワークにおける空間センシングのためのJC\&S応用を推し進める。

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