論文の概要: Vision Aided Channel Prediction for Vehicular Communications: A Case Study of Received Power Prediction Using RGB Images

• arxiv url: http://arxiv.org/abs/2501.18618v1
• Date: Sat, 25 Jan 2025 09:01:10 GMT
• ステータス: 翻訳完了
• システム内更新日: 2025-02-09 05:18:36.201237
• Title: Vision Aided Channel Prediction for Vehicular Communications: A Case Study of Received Power Prediction Using RGB Images
• Title（参考訳）: 声帯通信における視覚支援チャネル予測:RGB画像を用いた受動電力予測の一事例
• Authors: Xuejian Zhang, Ruisi He, Mi Yang, Zhengyu Zhang, Ziyi Qi, Bo Ai,
• Abstract要約: ミリ波車両通信シナリオにおけるチャネル予測のための視覚支援2段階モデルを提案する。 RGBカメラを用いて伝搬環境のオリジナル画像を得る。 オブジェクト検出、インスタンスセグメンテーション、バイナリマスクを含む3つの典型的なコンピュータビジョン手法が採用されている。
• 参考スコア（独自算出の注目度）: 18.048257206910787
• License:
• Abstract: The communication scenarios and channel characteristics of 6G will be more complex and difficult to characterize. Conventional methods for channel prediction face challenges in achieving an optimal balance between accuracy, practicality, and generalizability. Additionally, they often fail to effectively leverage environmental features. Within the framework of integration communication and artificial intelligence as a pivotal development vision for 6G, it is imperative to achieve intelligent prediction of channel characteristics. Vision-aided methods have been employed in various wireless communication tasks, excluding channel prediction, and have demonstrated enhanced efficiency and performance. In this paper, we propose a vision-aided two-stage model for channel prediction in millimeter wave vehicular communication scenarios, realizing accurate received power prediction utilizing solely RGB images. Firstly, we obtain original images of propagation environment through an RGB camera. Secondly, three typical computer vision methods including object detection, instance segmentation and binary mask are employed for environmental information extraction from original images in stage 1, and prediction of received power based on processed images is implemented in stage 2. Pre-trained YOLOv8 and ResNets are used in stages 1 and 2, respectively, and fine-tuned on datasets. Finally, we conduct five experiments to evaluate the performance of proposed model, demonstrating its feasibility, accuracy and generalization capabilities. The model proposed in this paper offers novel solutions for achieving intelligent channel prediction in vehicular communications.
• Abstract（参考訳）: 6Gの通信シナリオとチャネル特性は、より複雑で、特徴付けが難しい。 チャネル予測の従来の手法は、精度、実用性、一般化可能性の最適バランスを達成する上で、課題に直面している。 さらに、環境特性を効果的に活用できないこともしばしばある。 6Gの重要開発ビジョンとしての統合コミュニケーションと人工知能の枠組みの中では、チャネル特性のインテリジェントな予測を実現することが不可欠である。 チャネル予測を除いた様々な無線通信タスクに視覚支援手法が採用されており、効率と性能の向上が示されている。 本稿では、ミリ波車両通信シナリオにおけるチャネル予測のための視覚支援2段階モデルを提案し、RGB画像のみを用いた正確な受信電力予測を実現する。 まず,RGBカメラを用いて伝搬環境のオリジナル画像を得る。 次に、第1ステージでは、原画像から環境情報抽出にオブジェクト検出、インスタンスセグメンテーション、バイナリマスクを含む3つの典型的なコンピュータビジョン手法を用い、第2ステージでは、処理された画像に基づく受信電力の予測を行う。 事前トレーニングされたYOLOv8とResNetは、それぞれステージ1と2で使用され、データセット上で微調整される。 最後に,提案モデルの性能評価のための5つの実験を行い,その実現可能性,精度,一般化能力を示す。 本稿では,車載通信におけるインテリジェントチャネル予測を実現するための新しい手法を提案する。

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