Vision-Based Autonomous MM-Wave Reflector Using ArUco-Driven Angle-of-Arrival Estimation

要約

非表示（NLOS）条件における信頼できるミリ波（MMWAVE）コミュニケーションは、特に都市部やインフラが制限された環境で、軍事および民間の両方の作戦にとって大きな課題です。
このペーパーでは、電動金属プレートを使用して動的にステアリング信号反射によりMMWAVEリンクの性能を高めるように設計されたビジョン支援自律リフレクターシステムを紹介します。
提案されたシステムは、単眼カメラを活用して、関連する送信機とレシーバーノードのARUCOマーカーを検出し、到着角度を推定し、リフレクターをリアルタイムで最適な信号のリダイレクトに合わせます。
このアプローチにより、目に見えるマーカーを備えた認証されたターゲットのみを提供し、意図しない信号曝露のリスクを減らすことにより、選択的なビームカバレッジが可能になります。
Raspberry PI 4および低電力ハードウェアの上に構築された設計されたプロトタイプは、外部インフラストラクチャやGPSに依存せずに自律的に動作します。
60 \での実験結果、GHzは、屋内環境で-65 dBのターゲットしきい値を上回る信号受信を維持する23 \、dBの平均ゲイン、および静的およびノー​​フレクターのベースラインをはるかに超えるターゲットしきい値を超える0.89の確率を示します。
これらの結果は、複雑で動的な環境における回復力と適応性のあるMMWave接続のシステムの可能性を示しています。

要約(オリジナル)

Reliable millimeter-wave (mmWave) communication in non-line-of-sight (NLoS) conditions remains a major challenge for both military and civilian operations, especially in urban or infrastructure-limited environments. This paper presents a vision-aided autonomous reflector system designed to enhance mmWave link performance by dynamically steering signal reflections using a motorized metallic plate. The proposed system leverages a monocular camera to detect ArUco markers on allied transmitter and receiver nodes, estimate their angles of arrival, and align the reflector in real time for optimal signal redirection. This approach enables selective beam coverage by serving only authenticated targets with visible markers and reduces the risk of unintended signal exposure. The designed prototype, built on a Raspberry Pi 4 and low-power hardware, operates autonomously without reliance on external infrastructure or GPS. Experimental results at 60\,GHz demonstrate a 23\,dB average gain in received signal strength and an 0.89 probability of maintaining signal reception above a target threshold of -65 dB in an indoor environment, far exceeding the static and no-reflector baselines. These results demonstrate the system’s potential for resilient and adaptive mmWave connectivity in complex and dynamic environments.

arxiv情報

提供元, 利用サービス

arxiv.jp, Google