Исследователи ASU дебютируют с ViWi-BT, направляющей луча AI / computer vision mmWave

Отклонение сотовой связи от междугородние радиосигналы на короткие миллиметровые волны один из Самые большие изменения эпохи 5Gи ожидается продолжение субмиллиметровых волн в течение следующего десятилетия. Точнее прямая миллиметровая волна и будущая терагерцовая частота Исследователи из Университета штата Аризона разработали сигналы для пользовательских устройств. ViWi-BTБеспроводная система технического зрения, которая улучшает отслеживание луча с помощью компьютерного зрения и глубокого обучения.

Исторически смартфоны работали так же, как и другие междугородние радиостанции, сканируя радиоволны на наличие всенаправленных сигналов башни и настраиваясь на то, что было самым сильным и / или самым близким. Но в эпоху 5G и 6G, сети малых ячеек будут использовать антенны формирования луча более конкретно направлять их сигналы в заданном направлении к обнаруженным клиентским устройствам, которые могут рассматривать соединения от нескольких базовых станций одновременно. Цель ViWi-BT состоит в том, чтобы использовать возможности AI и камеры устройства или возможности Lidar для определения физических препятствий и преимуществ для процесса наведения луча, обеспечивая «беспроводную связь с визуальным контролем».

Короче говоря, система с возможностями ViWi-BT узнает о своей трехмерной среде, используя базу данных ранее передаваемых пучков миллиметровых волн и визуальных изображений, а затем прогнозирует оптимальные лучи для будущих пользователей, перемещающихся в том же пространстве. Основу обучают визуальной и беспроводной информации о сигналах от статических элементов (зданий, дорог и открытого неба), общих местах движущихся препятствий (транспортных средств и людей) и вообще открытых пространств. Основываясь на этих знаниях, система сможет прогнозировать, куда ей нужно отправлять как прямые лучи прямой видимости, так и отраженные лучи, не входящие в зону прямой видимости, корректируя каждый из них на основе оперативной информации об известных условиях.

Исследователи разработали модели того, как будут работать физические данные модели, перераспределяя высокодетализированные трехмерные объекты в более простые приближения, которые компьютер может более эффективно использовать для расчетов без «существенного влияния на точность» результатов. Каждому объекту отводится фиксированная или движущаяся роль в моделировании, включая его действительные электромагнитные свойства относительно сигналов миллиметровой волны 28 ГГц, так что можно принимать во внимание поглощение, отражение и дифракцию.

Предсказания сделаны рецидивирующая нейронная сеть (RNN) обучены на ранее наблюдаемых последовательностях лучей, собранных от базовых станций в космосе. В то время как RNN преуспевает в прогнозировании будущего направления одного луча без помощи компьютерного зрения, он становится значительно хуже, когда его просят предсказать три или пять лучей, и не улучшается при более глубоком обучении. Исследователи ASU утверждают, что добавление должным образом обученного компьютерного зрения позволит системе определить возможные будущие препятствия, отражающие поверхности и модели движения пользователей в пространстве.

Хотя исследования все еще находятся на ранних стадиях, они, вероятно, будут становиться все более важными для повышения производительности, поскольку системы миллиметровых и субмиллиметровых волн становятся необходимыми для связи со сверхнизкими задержками. Как минимум, это может проложить путь для базовых станций с их собственным оборудованием камеры — развитие, которое может изменить современное наблюдение в действенный интеллект, который улучшает беспроводную связь.



Источник: Исследователи ASU дебютируют с ViWi-BT, направляющей луча AI / computer vision mmWave


Похожие материалы по теме: Исследователи ASU дебютируют с ViWi-BT, направляющей луча AI / computer vision mmWave

Leave a comment