面向6G的大智能面无线电感知
信号处理
2022-02-07 v2
摘要
本文利用大智能面（LIS）在6G无线网络中进行无线电感知的潜力。关于其通信能力已有大量研究，但它同样可以被开发为无线电感知的强大工具。通过利用该场景中存在的任意通信信号，我们对LIS的输出信号进行直接处理，以获取描述无源设备（散射体、人体）物理存在的无线电地图，这些设备因通信信号反射而充当虚拟源。随后，我们评估了机器学习（k-means聚类）、图像处理与计算机视觉（模板匹配与连通组件标记）的使用，以从这些无线电地图中提取有意义的信息。作为示例性用例，我们在室内环境中评估了该方法在主动与被动用户检测中的表现。结果表明，所提出的方法具有很高的应用潜力，即使在相当不利的信噪比（SNR）条件下，仅利用商品设备的通信信号，我们也能被动检测到约98%的人体以及100%的主动用户。
引用
@article{arxiv.2111.02783,
title = {Radio Sensing with Large Intelligent Surface for 6G},
author = {Cristian J. Vaca-Rubio and Pablo Ramirez-Espinosa and Kimmo Kansanen and Zheng-Hua Tan and Elisabeth de Carvalho},
journal= {arXiv preprint arXiv:2111.02783},
year = {2022}
}