Fugu-MT 論文翻訳(概要): Multi-Modal Sensor Fusion for Proactive Blockage Prediction in mmWave Vehicular Networks

論文の概要: Multi-Modal Sensor Fusion for Proactive Blockage Prediction in mmWave Vehicular Networks

arxiv url: http://arxiv.org/abs/2507.15769v1
Date: Mon, 21 Jul 2025 16:25:44 GMT
ステータス: 翻訳完了
システム内更新日: 2025-07-22 20:51:32.478475
Title: Multi-Modal Sensor Fusion for Proactive Blockage Prediction in mmWave Vehicular Networks
Title（参考訳）: マルチモーダル・センサ・フュージョンによるミリ波ベクトルネットワークの能動遮断予測
Authors: Ahmad M. Nazar, Abdulkadir Celik, Mohamed Y. Selim, Asmaa Abdallah, Daji Qiao, Ahmed M. Eltawil,
Abstract要約: 本稿では,カメラ,GPS,LiDAR,レーダ入力などのマルチモーダルセンシングを利用したプロアクティブなブロック予測フレームワークを提案する。このアプローチでは、モーダリティ固有のディープラーニングモデルを使用して、各センサストリームを独立に処理し、出力を融合する。本研究は,ミリ波遮断予測におけるマルチモーダルセンシングの有効性と有効性を示し,動的環境におけるプロアクティブ無線通信の経路を提供する。
参考スコア（独自算出の注目度）: 10.4860429348784
License: http://creativecommons.org/licenses/by/4.0/
Abstract: Vehicular communication systems operating in the millimeter wave (mmWave) band are highly susceptible to signal blockage from dynamic obstacles such as vehicles, pedestrians, and infrastructure. To address this challenge, we propose a proactive blockage prediction framework that utilizes multi-modal sensing, including camera, GPS, LiDAR, and radar inputs in an infrastructure-to-vehicle (I2V) setting. This approach uses modality-specific deep learning models to process each sensor stream independently and fuses their outputs using a softmax-weighted ensemble strategy based on validation performance. Our evaluations, for up to 1.5s in advance, show that the camera-only model achieves the best standalone trade-off with an F1-score of 97.1% and an inference time of 89.8ms. A camera+radar configuration further improves accuracy to 97.2% F1 at 95.7ms. Our results display the effectiveness and efficiency of multi-modal sensing for mmWave blockage prediction and provide a pathway for proactive wireless communication in dynamic environments.
Abstract（参考訳）: ミリ波(mmWave)帯域で動作する車両通信システムは、車両、歩行者、インフラなどの動的障害物からの信号遮断に非常に敏感である。この課題に対処するために,カメラ,GPS,LiDAR,レーダ入力などのマルチモーダルセンシングをインフラストラクチャ・ツー・車両(I2V)設定で活用するプロアクティブ・ブロッケージ予測フレームワークを提案する。このアプローチでは、モーダリティ固有のディープラーニングモデルを使用して、各センサストリームを独立に処理し、検証性能に基づいたソフトマックス重み付きアンサンブル戦略を用いて出力を融合する。 F1スコア97.1%、推測時間89.8msで、カメラのみのモデルが最も優れたスタンドアロントレードオフを実現していることを示す。カメラ+レーダー構成により、95.7msでの精度は97.2%に向上した。本研究は,ミリ波遮断予測におけるマルチモーダルセンシングの有効性と有効性を示し,動的環境におけるプロアクティブ無線通信の経路を提供する。

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