基于视觉的自主毫米波反射器：利用 ArUco 驱动的到达角估计
计算机视觉与模式识别
2025-09-05 v2
摘要
在非视距（NLoS）条件下实现可靠的毫米波（mmWave）通信，对军事和民用任务而言仍是重大挑战，尤其是在城市或基础设施受限的环境中。本文提出了一种视觉辅助的自主反射器系统，通过电机驱动的金属板动态引导信号反射，以增强毫米波链路性能。该系统利用单目相机检测盟友发射端和接收端节点上的 ArUco 标记，估计其到达角，并实时调整反射器以实现最优信号重定向。该方法通过仅服务具有可见标记的认证目标来实现选择性波束覆盖，并降低了意外信号暴露的风险。所设计的原型基于 Raspberry Pi 4 和低功耗硬件，无需依赖外部基础设施或 GPS 即可自主运行。60 GHz 频段的实验结果表明，在室内环境中，接收信号强度平均增益达到 23 dB，维持信号接收高于 -65 dB 目标阈值的概率为 0.89，远超静态和无反射器基线。这些结果展示了该系统在复杂动态环境中实现弹性自适应毫米波连接的潜力。
引用
@article{arxiv.2506.05195,
title = {Vision-Based Autonomous MM-Wave Reflector Using ArUco-Driven Angle-of-Arrival Estimation},
author = {Josue Marroquin and Nan Inzali and Miles Dillon Lantz and Campbell Freeman and Amod Ashtekar and \\Ajinkya Umesh Mulik and Mohammed E Eltayeb},
journal= {arXiv preprint arXiv:2506.05195},
year = {2025}
}