Sep, 2023

无线通信的多模态变压器：波束预测案例研究

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TL;DR本文介绍了一种多模态变压器深度学习框架，用于辅助感知的波束预测。通过使用卷积神经网络从一系列图像、点云和雷达原始数据中提取特征，并使用变压器编码器学习不同模态和时间实例之间的隐藏关系，生成下一级特征提取的编码向量。通过在不同模态的组合上进行监督学习来训练模型，实验结果表明，使用图像和 GPS 数据训练的解决方案在预测波束的距离准确率方面表现最佳，为 78.44％，并具有有效的推广性。
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发现论文，激发创造
  • 使用实际毫米波数据的视觉 - 定位多模束预测

    提出了一种基于多模态机器学习的方法，利用无线通信环境中收集到的位置和视觉数据快速预测光束方向，实现了超过 75％ 的准确度和近乎 100％ 的前 3 名光束预测准确度。

    Nov, 2021

  • 多模态变换器增强的 LiDAR 点云生成的生成式人工智能

    通过综合感知和通信技术，提出了一种利用图像和雷达数据合成激光雷达点云的方法，从而增强无线通信系统的性能，并通过与现有感知模态的整合，提高各种无线应用的表现。

    May, 2024

  • 2022 年多模式光束预测挑战赛：迈向泛化

    通过使用多模态感知模式解决 Beam management 在高移动用户场景下的挑战，为未来的实时通信系统铺平了一条可靠的道路。

    Sep, 2022

  • 基于雷达辅助的 6G 波束预测：深度学习算法与实际演示

    本文介绍了第一次使用基于机器学习的雷达辅助波束预测在实际车联网通信场景中的应用，该应用可利用雷达传感器数据提供的关于收发位置和周边环境的信息来降低或消除毫米波和亚太赫兹的 MIMO 通信系统中波束训练的开销，实现低延迟高流动性应用。本文提出了利用雷达信号处理的领域知识来提取相关特征并将其馈入学习模型的深度学习雷达辅助波束预测方法，并使用了包含毫米波波束训练和雷达测量的大规模真实数据集 Deepsense 6G 来评估所提出的算法，结果显示所提出的算法能够在完全消除雷达 / 通信校准开销的同时达到约 90% 的前 5 个波束预测准确率，节省了 93% 的波束训练开销，这为解决毫米波 / 亚太赫兹通信系统中波束管理开销挑战开辟了一个有希望的方向。

    Nov, 2021

  • 基于相机的毫米波波束预测：多候选真实场景

    利用传感信息，基于机器学习的框架在真实场景下对车联网基础设施间通信的波束预测问题进行研究，通过利用视觉和位置数据，成功预测了优化波束指标，高达 95% 的准确率，为减少毫米波 / 太赫兹通信系统的波束训练开销提供了有前景的方法。

    Aug, 2023

  • 使用卷积变换器的能量模型进行跨模态定位

    使用基于能量的模型框架对非 GPS 地面车辆进行定位，并结合激光雷达传感器和卫星图像进行跨模态测量级定位的方法，实验结果表明其在 KITTI、Pandaset 和自定义数据集上的表现优于现有最优解的方法。

    Jun, 2023

  • 基于激光雷达的毫米波车联网中的未来波束预测

    本文使用 LiDAR 数据对 mmWave 波束预测任务进行了大规模实际评估，提出了一种使用 LiDAR 数据辅助波束预测和跟踪的机器学习模型，实验结果表明，这个模型在车路基建通信场景中可以在 95% 的情况下预测出最佳波束，并且波束校准开销降低了 90% 以上。这提供了一种有前途的解决 mmWave 和太赫兹通信系统中关键波束对准挑战的方法。

    Mar, 2022

  • 基于混合知识数据驱动的信道语义获取和波束成形技术在无小区大规模 MIMO 中的应用

    该论文提出了一种基于混合知识数据驱动的方法，用于在无蜂窝大规模多输入多输出系统中进行通道语义获取和多用户波束 forming，以提高室外无线传输性能并缩小与室内传输能力之间的差距。

    Jul, 2023

  • 通信高效的多模式分布式学习用于毫米波接收功率预测

    本研究提出一种多模态分布式机器学习框架（MultSL）来改善毫米波接收功率预测的准确性，该框架利用相机图像和射频（RF）信号进行输入，并运用以隐私保护和通信效率为基础的多模态分布式机器学习方法。实验评估表明，MultSL 比使用单一输入方式的基准模型具有更高的准确度。值得注意的是，通过将框架中的低段输出压缩 16 倍，无需损失准确度，可以获得 16 倍的通信延迟和 2.8％的更少隐私泄露。

    Mar, 2020

  • 毫米波通信系统深度学习辅助校准波束训练

    本篇论文提出了一种基于宽波束训练的窄波束校准方法，通过深度学习预测最佳的窄波束方向，具有很高的波束成形增益和更小的波束训练开销。

    Jan, 2021