车联网场景下的视觉辅助太赫兹多用户波束跟踪OA
Vision-aided Terahertz Multi-user Beam Tracking in V2X
太赫兹车联网场景中车辆的高移动性导致传统波束管理方案建立的通信链路容易中断,基于视觉辅助的波束管理可以有效降低链路中断概率,但用户的多接入与数量不确定性使得多用户太赫兹波束管理时间复杂度成本难控制.针对这一问题,优化现有视觉辅助的深度学习预测方法,提出一种改进的双模深度学习模型,利用多用户历史波束信息以及图像信息协同训练.通过提取历史波束以及图像信息的时序变化特征,对太赫兹车联网场景下的多移动车辆进行多波束预测,从而实现多用户波束同时跟踪.实验验…查看全部>>
王洋;杨闯;彭木根
北京邮电大学网络与交换技术国家重点实验室,北京100876北京邮电大学网络与交换技术国家重点实验室,北京100876北京邮电大学网络与交换技术国家重点实验室,北京100876
电子信息工程
太赫兹视觉辅助多用户波束跟踪
terahertzvision-aidedmulti-userbeam tracking
《移动通信》 2023 (9)
89-95,7
国家重点研发计划项目"6G通信-感知-计算融合网络架构及关键技术"(2021YFB2900200)中央高校基本科研业务费专项"感知协同太赫兹反射相控阵移动通信理论与技术"基地自主科研项目"面向智简网络的高能效太赫兹宽带波束赋形理论与技术"(NST20230304)北京市自然科学基金项目"面向6G应用的太赫兹短距离移动通信关键技术研究"(L223007)中国科协青年人才托举工程"太赫兹通信感知一体化"(2022QNRC001)
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