基于雷达的毫米波车对车波束跟踪：算法与真实场景演示

利用雷达感知辅助通信因其在动态环境中的潜力而受到越来越多的关注。该方法一个特别有趣的问题出现在车对车（V2V）毫米波与太赫兹通信场景中，其中窄波束随两车的运动而变化。为解决此问题，我们在本工作中开发了一个雷达辅助波束跟踪框架，该框架利用一个初始波束和一段时间内的雷达测量集来预测该时段之后的未来波束。在此框架内，我们结合不同程度的雷达信号处理与机器学习开发了两种方法。为评估解决方案在真实场景中的可行性，我们在一个真实世界V2V数据集上测试了它们的性能。我们的结果指出了高角分辨率雷达对该任务的重要性，并肯定了使用雷达解决V2V波束管理问题的潜力。