論文の概要: Evaluation of gNB Monostatic Sensing for UAV Use Case
- arxiv url: http://arxiv.org/abs/2604.02205v1
- Date: Thu, 02 Apr 2026 15:57:58 GMT
- ステータス: 翻訳完了
- システム内更新日: 2026-04-03 14:21:10.905223
- Title: Evaluation of gNB Monostatic Sensing for UAV Use Case
- Title（参考訳）: UAV症例に対するgNBモノスタティックセンシングの有用性の検討
- Abstract要約: 無人航空機(UAV)症例に対する5G New Radio(NR)ベースステーション(gNB)を用いたモノスタティックセンシングについて検討した。
マルチターゲット検出および3次元位置決めのためのエンドツーエンド処理チェーンを提案し,5%未満の誤報率で70%以上の検出確率を達成する。
- 参考スコア（独自算出の注目度）: 14.424133779785636
- License: http://creativecommons.org/licenses/by/4.0/
- Abstract: 3GPP Release 19 has initiated the standardization of integrated sensing and communications (ISAC), including a channel model for monostatic sensing, evaluation scenarios, and performance assessment methodologies. These common assumptions provide an important basis for ISAC evaluation, but reproducible end-to-end studies still require a transparent sensing implementation. This paper evaluates 5G New Radio (NR) base station (gNB)-based monostatic sensing for the Unmanned Aerial Vehicle (UAV) use case using a 5G NR downlink Cyclic Prefix-Orthogonal Frequency Division Multiplexing (CP-OFDM) waveform and positioning reference signals (PRS), following 3GPP Urban Macro-Aerial Vehicle (UMa-AV) scenario assumptions. We present an end-to-end processing chain for multi-target detection and 3D localization, achieving more than 70% detection probability with less than 5% false alarm rate, in the considered scenario. For correctly detected targets, localization errors are on the order of a few meters, with a 90th-percentile error of 4m and 6m in the vertical and horizontal directions, respectively. To support reproducible baseline studies and further research, we release the simulator 5GNRad, which reproduces our evaluation
- Abstract（参考訳）: 3GPP Release 19は、モノスタティックセンシング、評価シナリオ、パフォーマンス評価方法論のチャネルモデルを含む、統合センシングと通信(ISAC)の標準化を開始した。
これらの一般的な仮定はISAC評価の重要な基盤となっているが、再現可能なエンドツーエンドの研究には透過的なセンシング実装が必要である。
本稿では,5G NRダウンリンク型直交周波数分割多重化(CP-OFDM)波形と位置決め基準信号(PRS)を用いて,無人航空機(UAV)用5G New Radio(NR)ベース局(gNB)を用いたモノスタティックセンシングを行った。
本稿では,マルチターゲット検出と3D位置決めのためのエンドツーエンド処理チェーンを提案し,5%未満の誤報率で70%以上の検出確率を実現する。
正確に検出された目標に対して、位置誤差は数メートルのオーダーで、垂直方向と水平方向の90分の1の誤差は4mと6mである。
再現可能なベースライン研究とさらなる研究を支援するため,我々は評価を再現するシミュレータ5GNRadをリリースする。
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