Fugu-MT 論文翻訳(概要): A Multimodal Dataset for Indoor Radio Mapping with 3D Point Clouds and RSSI

論文の概要: A Multimodal Dataset for Indoor Radio Mapping with 3D Point Clouds and RSSI

arxiv url: http://arxiv.org/abs/2511.00494v1
Date: Sat, 01 Nov 2025 11:02:16 GMT
ステータス: 翻訳完了
システム内更新日: 2025-11-05 16:37:26.806393
Title: A Multimodal Dataset for Indoor Radio Mapping with 3D Point Clouds and RSSI
Title（参考訳）: 3次元点雲とRSSIを用いた屋内無線マッピングのためのマルチモーダルデータセット
Authors: Ljupcho Milosheski, Kuon Akiyama, Blaž Bertalanič, Jernej Hribar, Ryoichi Shinkuma,
Abstract要約: このリソースは、データ駆動型無線モデリングの研究を促進するために設計されている。堅牢で高容量な屋内通信システムの開発を進めることを目的としている。
参考スコア（独自算出の注目度）: 0.6077068694253743
License: http://arxiv.org/licenses/nonexclusive-distrib/1.0/
Abstract: The growing number of smart devices supporting bandwidth-intensive and latency-sensitive applications, such as real-time video analytics, smart sensing, and Extended Reality (XR), necessitates reliable wireless connectivity in indoor environments. Therein, accurate estimation of Radio Environment Maps (REMs) enables adaptive wireless network planning and optimization of Access Point (AP) placement. However, generating realistic REMs remains challenging due to the complexity of indoor spaces. To overcome this challenge, this paper introduces a multimodal dataset that integrates high-resolution 3D LiDAR scans with Wi-Fi Received Signal Strength Indicator (RSSI) measurements collected under 20 distinct AP configurations in a multi-room indoor environment. The dataset captures two measurement scenarios: the first without human presence in the environment, and the second with human presence. Thus, the presented dataset supports the study of dynamic environmental effects on wireless signal propagation. This resource is designed to facilitate research in data-driven wireless modeling, particularly in the context of emerging high-frequency standards such as IEEE 802.11be (Wi-Fi 7), and aims to advance the development of robust, high-capacity indoor communication systems.
Abstract（参考訳）: リアルタイムビデオ分析、スマートセンシング、拡張現実(XR)など、帯域幅集約およびレイテンシに敏感なアプリケーションをサポートするスマートデバイスの増加は、屋内環境における信頼性の高い無線接続を必要としている。これにより、無線環境マップ(REM)の正確な推定により、適応的な無線ネットワーク計画とアクセスポイント(AP)配置の最適化が可能となる。しかし,室内空間の複雑さのため,現実的なREMの生成は依然として困難である。そこで本稿では,Wi-Fi受信信号強度指標(RSSI)と高分解能3次元LiDARスキャンを統合したマルチモーダルデータセットを提案する。データセットは、2つの測定シナリオをキャプチャする。そこで,提案したデータセットは,無線信号伝搬に対する動的環境効果の研究を支援する。このリソースは、特にIEEE 802.11be (Wi-Fi 7)のような新しい高周波標準の文脈において、データ駆動型無線モデリングの研究を促進するために設計されており、堅牢で高容量な屋内通信システムの開発を促進することを目的としている。

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