論文の概要: Gesture-Aware Indoor THz ISAC Systems for Adaptive Resource Allocation
- arxiv url: http://arxiv.org/abs/2605.29913v1
- Date: Thu, 28 May 2026 13:29:30 GMT
- ステータス: 翻訳完了
- システム内更新日: 2026-05-30 02:45:56.349095
- Title: Gesture-Aware Indoor THz ISAC Systems for Adaptive Resource Allocation
- Title（参考訳）: 適応的資源配分のためのジェスチャー対応室内THzISACシステム
- Authors: Zhonghao Liu, Yinchao Yang, Yahao Ding, Yixuan Wang, Mohammad Shikh-Bahaei,
- Abstract要約: 本稿では,テラヘルツ(THz)バンドで動作するマルチユーザ屋内統合センシング・通信システムについて検討する。
ジェスチャー認識に基づく適応通信のために設計されている。
- 参考スコア（独自算出の注目度）: 10.063168959468953
- License: http://arxiv.org/licenses/nonexclusive-distrib/1.0/
- Abstract: This paper investigates a multi-user indoor integrated sensing and communication (ISAC) system operating in the terahertz (THz) band, designed for adaptive communication based on gesture recognition. Leveraging gesture tracking through an extended Kalman filter (EKF), the access point (AP) dynamically adjusts resource allocation in response to detected gesture variations, thereby improving sensing accuracy. Based on the gesture recognition results, the AP further updates the communication quality requirements of different users, enabling efficient resource allocation. To this end, an adaptive joint optimization algorithm for power allocation and beamforming is developed to maximize the overall sensing signal-to-interference-plus-noise ratio (SINR) while satisfying the gesture-dependent communication quality of service (QoS) constraints. Simulation results demonstrate that the proposed method effectively responds to gesture dynamics, achieving superior sensing accuracy and communication performance compared with conventional single-variable optimization baselines.
- Abstract（参考訳）: 本稿では,ジェスチャー認識に基づく適応的コミュニケーションを目的とした,テラヘルツ(THz)バンドで動作するマルチユーザ屋内統合センシング・通信システムについて検討する。
拡張カルマンフィルタ(EKF)によるジェスチャートラッキングを利用して、アクセスポイント(AP)は検出されたジェスチャー変動に応じてリソース割り当てを動的に調整し、認識精度を向上させる。
ジェスチャー認識結果に基づいて、APは異なるユーザの通信品質要件をさらに更新し、効率的なリソース割り当てを可能にする。
この目的のために、サービス(QoS)のジェスチャー依存通信品質を満足しつつ、全体的な信号対干渉対雑音比(SINR)を最大化するために、電力割当とビームフォーミングの適応的な共同最適化アルゴリズムを開発した。
シミュレーションの結果,提案手法は,従来の単一変数最適化ベースラインと比較して,より優れた感度精度と通信性能を実現し,ジェスチャダイナミクスに効果的に対応できることが示唆された。
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