論文の概要: Wavelet-Guided Water-Level Estimation for ISAC

• arxiv url: http://arxiv.org/abs/2511.20936v1
• Date: Wed, 26 Nov 2025 00:01:00 GMT
• ステータス: 翻訳完了
• システム内更新日: 2025-11-27 18:37:58.902949
• Title: Wavelet-Guided Water-Level Estimation for ISAC
• Title（参考訳）: ISACにおけるウェーブレット誘導水レベル推定
• Authors: Ayoob Salari, Kai Wu, Khawaja Fahad Masood, Y. Jay Guo, J. Andrew Zhang,
• Abstract要約: リアルタイム水位モニタリングは洪水応答、インフラ管理、環境予測に不可欠である。 商品受信機から報告されるLTEダウンリンク電力の計測値のみを利用する受動的で低コストな水位追跡方式を提案する。
• 参考スコア（独自算出の注目度）: 28.187510402999376
• License: http://arxiv.org/licenses/nonexclusive-distrib/1.0/
• Abstract: Real-time water-level monitoring across many locations is vital for flood response, infrastructure management, and environmental forecasting. Yet many sensing methods rely on fixed instruments - acoustic, radar, camera, or pressure probes - that are costly to install and maintain and are vulnerable during extreme events. We propose a passive, low-cost water-level tracking scheme that uses only LTE downlink power metrics reported by commodity receivers. The method extracts per-antenna RSRP, RSSI, and RSRQ, applies a continuous wavelet transform (CWT) to the RSRP to isolate the semidiurnal tide component, and forms a summed-coefficient signature that simultaneously marks high/low tide (tide-turn times) and tracks the tide-rate (flow speed) over time. These wavelet features guide a lightweight neural network that learns water-level changes over time from a short training segment. Beyond a single serving base station, we also show a multi-base-station cooperative mode: independent CWTs are computed per carrier and fused by a robust median to produce one tide-band feature that improves stability and resilience to local disturbances. Experiments over a 420 m river path under line-of-sight conditions achieve root-mean-square and mean-absolute errors of 0.8 cm and 0.5 cm, respectively. Under a non-line-of-sight setting with vegetation and vessel traffic, the same model transfers successfully after brief fine-tuning, reaching 1.7 cm RMSE and 0.8 cm MAE. Unlike CSI-based methods, the approach needs no array calibration and runs on standard hardware, making wide deployment practical. When signals from multiple base stations are available, fusion further improves robustness.
• Abstract（参考訳）: 多くの場所におけるリアルタイム水位モニタリングは、洪水応答、インフラ管理、環境予測に不可欠である。 しかし、多くの検知方法は固定された機器(音響、レーダー、カメラ、圧力プローブ)に依存している。 商品受信機から報告されるLTEダウンリンク電力の計測値のみを利用する受動的で低コストな水位追跡方式を提案する。 本発明の方法は、アンテナ当たりRSRP、RSSI、RSRQを抽出し、RSRPに連続ウェーブレット変換(CWT)を適用して半日潮成分を分離し、高潮時(潮時)を同時に印加し、時間とともに潮速(流速)を追跡する総和係数シグネチャを形成する。 これらのウェーブレットは、短いトレーニングセグメントから時間とともに水位の変化を学習する軽量ニューラルネットワークをガイドする。 独立なCWTはキャリア毎に計算され、ロバストな中央値で融合し、1つのタイムバンド特性を生成し、局所的な障害に対する安定性とレジリエンスを向上させる。 直視条件下での420m河道実験では,それぞれ0.8cm,0.5cmのルート平均二乗および平均絶対誤差が得られた。 植生や船舶の交通量のある視界のない環境では、短時間の微調整で1.7cm RMSEと0.8cm MAEに到達し、同じモデルが成功した。 CSIベースの手法とは異なり、この手法は配列キャリブレーションを必要とせず、標準ハードウェア上で動作し、広範なデプロイメントを実用的なものにしている。 複数の基地局からの信号が利用できる場合、核融合はさらに堅牢性を向上させる。

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