論文の概要: Goal-Oriented Semantic Communication for ISAC-Enabled Robotic Obstacle Avoidance

• arxiv url: http://arxiv.org/abs/2603.02291v1
• Date: Mon, 02 Mar 2026 16:15:02 GMT
• ステータス: 翻訳完了
• システム内更新日: 2026-03-23 08:17:41.832504
• Title: Goal-Oriented Semantic Communication for ISAC-Enabled Robotic Obstacle Avoidance
• Title（参考訳）: ISAC型ロボット障害物回避のための目標指向セマンティックコミュニケーション
• Authors: Wenjie Liu, Yansha Deng, Henk Wymeersch,
• Abstract要約: 無人航空機(UAV)障害物回避作業におけるISAC対応BSについて検討した。 本稿では,センサとコマンドと制御(C&C)信号を効率よく伝達する目的指向セマンティックコミュニケーション(GOSC)フレームワークを提案する。 GOSCは、送信されたセンシング信号とC&C信号の数を92.4%減らし、送信時間スロットの数を85.5%減らしながら、同じ100%のタスク成功率を達成する。
• 参考スコア（独自算出の注目度）: 44.114348668663546
• License: http://arxiv.org/licenses/nonexclusive-distrib/1.0/
• Abstract: We investigate an integrated sensing and communication (ISAC)-enabled BS for the unmanned aerial vehicle (UAV) obstacle avoidance task, and propose a goal-oriented semantic communication (GOSC) framework for the BS to transmit sensing and command and control (C&C) signals efficiently and effectively. Our GOSC framework establishes a closed loop for sensing-C&C generation-sensing and C&C transmission: For sensing, a Kalman filter (KF) is applied to continuously predict UAV positions, mitigating the reliance of UAV position acquisition on continuous sensing signal transmission, and enhancing position estimation accuracy through sensing-prediction fusion. Based on the refined estimation position provided by the KF, we develop a Mahalanobis distance-based dynamic window approach (MD-DWA) to generate precise C&C signals under uncertainty, in which we derive the mathematical expression of the minimum Mahalanobis distance required to guarantee collision avoidance. Finally, for efficient sensing and C&C signal transmission, we propose an effectiveness-aware deep Q-network (E-DQN) to determine the transmission of sensing and C&C signals based on their value of information (VoI). The VoI of sensing signals is quantified by the reduction in uncertainty entropy of UAV's position estimation, while the VoI of C&C signals is measured by their contribution to UAV navigation improvement. Extensive simulations validate the effectiveness of our proposed GOSC framework. Compared to the conventional ISAC transmission framework that transmits sensing and C&C signals at every time slot, GOSC achieves the same 100% task success rate while reducing the number of transmitted sensing and C&C signals by 92.4% and the number of transmission time slots by 85.5%.
• Abstract（参考訳）: 本研究では,無人航空機(UAV)障害物回避タスクのためのISAC対応BSについて検討し,センサ・コマンド・コントロール(C&C)信号を効率的に効率的に送信するための目標指向意味コミュニケーション(GOSC)フレームワークを提案する。 センサにはカルマンフィルタ(KF)を用いてUAV位置を連続的に予測し、連続的なセンサ信号伝送におけるUAV位置取得の信頼性を軽減し、センサ予測融合による位置推定精度を向上させる。 KFによって提供される洗練された推定位置に基づいて,不確実性下において正確なC&C信号を生成するために,衝突回避のために必要となる最小マハラノビス距離の数学的表現を導出するMD-DWA(Mahalanobis distance-based dynamic window approach)を開発した。 最後に,効率的なセンシングとC&C信号伝送を実現するため,情報量(VoI)に基づいて,センサとC&C信号の伝送を判定するE-DQN(E-DQN)を提案する。 センサ信号のVoIは、UAV位置推定の不確実性エントロピーの低減によって定量化され、C&C信号のVoIはUAVナビゲーション改善への寄与によって測定される。 GOSCフレームワークの有効性をシミュレーションにより検証した。 センシングとC&C信号を各タイムスロットで送信する従来のISAC送信フレームワークと比較して、GOSCは、送信されたセンシングとC&C信号の数を92.4%減らし、送信時間スロットの数を85.5%減らしながら、同じ100%タスク成功率を達成する。

関連論文リスト

• Deep Learning-Driven Friendly Jamming for Secure Multicarrier ISAC Under Channel Uncertainty [36.06255760148067]
  統合センシング通信(ISAC)システムは、レーダセンシングと無線通信を共同で支援することで、効率的なスペクトル利用を約束する。 本稿では,不完全なチャネル状態情報(CSI)と未知のeavesdropper(Eve)位置の存在下で,マルチキャリアISACシステムにおける物理層セキュリティを強化するためのディープラーニング駆動フレームワークを提案する。
  論文  参考訳（メタデータ） (2026-03-05T11:20:27Z)
• PLA for Drone RID Frames via Motion Estimation and Consistency Verification [12.735651073414452]
  ドローンリモート識別(RID)は、低高度空域監視において重要な役割を果たす。 暗号化保護の欠如により、攻撃の偽造やリプレイに脆弱になる。 ドローンRIDフレームに対する整合性検証に基づく物理層認証(PLA)アルゴリズムを提案する。
  論文  参考訳（メタデータ） (2026-02-27T07:37:34Z)
• Security-Aware Joint Sensing, Communication, and Computing Optimization in Low Altitude Wireless Networks [83.84711311344918]
  I SCCは低高度無線ネットワーク(LAWN)の中核部の一つである。 本稿では,通信の秘密性を考慮したI SCCの連成性能最適化について検討する。 進化的最適化の目的に応じて進化的演算子を適応的に選択する深層Q-network(DQN)に基づく多目的進化アルゴリズムを提案する。
  論文  参考訳（メタデータ） (2025-11-03T11:06:41Z)
• Age of Information Minimization in UAV-Enabled Integrated Sensing and Communication Systems [34.92822911897626]
  統合センシング通信(ISAC)機能を備えた無人航空機(UAV)は、将来の無線ネットワークにおいて重要な役割を果たすと想定されている。 ターゲットセンシングとマルチユーザ通信を同時に行う老化情報(AoI)システムを提案する。
  論文  参考訳（メタデータ） (2025-07-18T18:17:09Z)
• Conditional Denoising Diffusion for ISAC Enhanced Channel Estimation in Cell-Free 6G [10.728362890819392]
  ISAC (Cell-free Integrated Sensing and Communication) は、第6世代 (6G) ネットワークに革命をもたらすことを目的としている。 チャネル推定は、セルレスISACシステムにおいて、信頼性の高い通信を保証するための重要なステップである。 本稿では, 条件付き騒音拡散モデルにおいて, 感覚情報を重要な入力として活用する新しい枠組みを提案する。
  論文  参考訳（メタデータ） (2025-06-07T22:45:21Z)
• Conformal Distributed Remote Inference in Sensor Networks Under Reliability and Communication Constraints [61.62410595953275]
  通信制約付き分散共形リスク制御(CD-CRC) CD-CRCは通信制約下でのセンサネットワークのための新しい意思決定フレームワークである。
  論文  参考訳（メタデータ） (2024-09-12T10:12:43Z)
• Integrated Sensing, Computation, and Communication for UAV-assisted Federated Edge Learning [52.7230652428711]
  フェデレーションエッジ学習(FEEL)は、エッジデバイスとサーバ間の定期的な通信を通じて、プライバシ保護モデルトレーニングを可能にする。 無人航空機(UAV)搭載エッジデバイスは、効率的なデータ収集における柔軟性と移動性のため、FEELにとって特に有利である。
  論文  参考訳（メタデータ） (2023-06-05T16:01:33Z)
• Energy-Efficient Cellular-Connected UAV Swarm Control Optimization [25.299881367750487]
  セル接続型UAVSwarmネットワークにおける2相指令制御(C&C)伝送方式を提案する。 制約付きマルコフ決定過程として問題を定式化し、最適方針を求める。 我々のアルゴリズムは、エネルギー制約下で共通C&Cを受信するUAVの数を最大化することができる。
  論文  参考訳（メタデータ） (2023-03-18T11:42:04Z)

関連論文リストは本サイト内にある論文のタイトル・アブストラクトから自動的に作成しています。

指定された論文の情報です。
本サイトの運営者は本サイト（すべての情報・翻訳含む）の品質を保証せず、本サイト（すべての情報・翻訳含む）を使用して発生したあらゆる結果について一切の責任を負いません。