面向6G的智能毫米波与太赫兹通信：计算机视觉辅助波束赋形
信号处理
2022-09-07 v1
摘要
由多输入多输出（MIMO）天线阵列实现的波束赋形技术已被广泛用于补偿毫米波（mmWave）频段的严重路径损耗。在5G NR系统中，采用波束扫描与波束细化来寻找与移动端对齐的最佳波束码字。由于复杂的握手过程与码本的有限分辨率，当今基于5G的波束管理策略在数据速率、能耗及处理时延等多方面场景中均低效。本文旨在引入一种基于计算机视觉（CV）技术的新型波束管理框架。在该称为计算机视觉辅助波束管理（CVBM）的框架中，附着于基站（BS）的摄像头捕获图像，随后基于深度学习的物体检测器识别移动端的3D位置。由于基站可直接设定波束方向而无需码本量化与反馈延迟，CVBM实现了显著的波束赋形增益与时延缩减。使用专门设计的数据集Vision Objects for Beam Management（VOBEM），我们证明CVBM相较5G NR波束管理在波束赋形增益上提升逾40%，波束训练开销降低40%。
引用
@article{arxiv.2209.02258,
title = {Towards Intelligent Millimeter and Terahertz Communication for 6G: Computer Vision-aided Beamforming},
author = {Yongjun Ahn and Jinhong Kim and Seungnyun Kim and Kyuhong Shim and Jiyoung Kim and Sangtae Kim and Byonghyo Shim},
journal= {arXiv preprint arXiv:2209.02258},
year = {2022}
}