Point Cloud-based Proactive Link Quality Prediction for Millimeter-wave Communications

要約

この調査では、ミリ波 (mmWave) 通信のポイント クラウド ベースの積極的なリンク品質予測の実現可能性を示します。
mmWave 通信における人体の見通し線 (LOS) 経路の遮断を軽減するために、深度画像の時系列から機械学習を使用して、将来の受信信号強度を定量的かつ決定論的に予測する画像ベースの方法が提案されています。
ただし、カメラ画像には個人情報が含まれている可能性があるため、画像ベースの方法は適用可能な環境が制限されていました。
したがって、この研究は、ミリ波リンク品質予測のために、光検出および測距 (LiDAR) から取得した点群を使用することの実現可能性を示しています。
点群は、3 次元 (3D) 空間を一連の点として表し、カメラ画像よりもまばらで、機密情報が含まれる可能性が低くなります。
さらに、点群は、歩行者を含む電波伝搬環境を理解するために必要な 3D 位置およびモーション情報を提供します。
この研究では、mmWave リンク品質予測方法を設計し、LiDAR と深度カメラから取得したさまざまなタイプの点群と、リンク品質、受信信号強度、およびスループットのさまざまな数値指標を使用して 2 つの実験的評価を行います。
これらの実験に基づいて、提案された方法は、人体によるLOS遮断によるmmWaveリンク品質の将来の大きな減衰を予測できるため、点群ベースの方法は画像ベースの方法の代替となる可能性があります。

要約(オリジナル)

This study demonstrates the feasibility of point cloud-based proactive link quality prediction for millimeter-wave (mmWave) communications. Image-based methods to quantitatively and deterministically predict future received signal strength using machine learning from time series of depth images to mitigate the human body line-of-sight (LOS) path blockage in mmWave communications have been proposed. However, image-based methods have been limited in applicable environments because camera images may contain private information. Thus, this study demonstrates the feasibility of using point clouds obtained from light detection and ranging (LiDAR) for the mmWave link quality prediction. Point clouds represent three-dimensional (3D) spaces as a set of points and are sparser and less likely to contain sensitive information than camera images. Additionally, point clouds provide 3D position and motion information, which is necessary for understanding the radio propagation environment involving pedestrians. This study designs the mmWave link quality prediction method and conducts two experimental evaluations using different types of point clouds obtained from LiDAR and depth cameras, as well as different numerical indicators of link quality, received signal strength and throughput. Based on these experiments, our proposed method can predict future large attenuation of mmWave link quality due to LOS blockage by human bodies, therefore our point cloud-based method can be an alternative to image-based methods.

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