基于机器联想的多模态智能车信道建模与散射体识别
信号处理
2024-10-10 v2
摘要
本文提出一种新型多模态智能车信道模型，通过机器联想 (SoM) 从激光雷达点云中实现散射体识别。该模型可支持智能交通系统 (ITSs) 的设计。为提供稳健的数据基础，构建了一个针对车辆城市场景的新型智能感知-通信集成数据集。基于构建的数据集，探索了复杂的 SoM 机制，即考虑电磁传播机制的散射体在电磁空间与 LiDAR 点云在物理环境之间的映射关系。通过多层感知器 (MLP) 实现散射体识别，捕获信道非平稳性与环境一致性。以射线追踪 (RT) 结果为真实值，散射体识别准确率超过90%。该模型的准确性进一步通过仿真结果与 RT 结果的良好吻合得到验证。
引用
@article{arxiv.2406.19072,
title = {Scatterer Recognition for Multi-Modal Intelligent Vehicular Channel Modeling via Synesthesia of Machines},
author = {Ziwei Huang and Lu Bai and Zengrui Han and Xiang Cheng},
journal= {arXiv preprint arXiv:2406.19072},
year = {2024}
}