Denna studie visar genomförbarheten av proaktiv mottagen effekt förutsägelse genom att utnyttja spatiotemporal visuell avkänning information mot tillförlitliga millimeter-våg (mmWave) nätverk. Eftersom den mottagna effekten på en mmWave-länk kan dämpas periodvis på grund av mänskliga blockeringar, kan en långsiktig serie av framtidens mottagna kraft inte förutsägas genom att analysera de mottagna signalerna innan blockeringen inträffar. Vi föreslår en ny mekanism som förutsäger tidsserien av mottagna kraft från nästa ögonblick till så många som flera hundra millisekunder framöver. Nyckelidén är att utnyttja kamerabilder och maskininlärning (ML). Tidssekvensbilder kan omfatta den rumsliga geometrin och rörligheten för hinder som representerar mmWave-signalutbredning. ML används för att konstruera en förutsägelsemodell från en datauppsättning sekventiella bilder märkta med mottagen effekt i flera hundra millisekunder före den tidpunkt då varje bild erhålls. De simuleringar och experimentella utvärderingar som utfördes med hjälp av IEEE 802.11ad-enheter och en djupkamera visade att den föreslagna mekanismen med konvolutionellt långt korttidsminne förutspådde en tidsserie med mottagen effekt upp till 500 ms framåt, med en sluttid på mindre än 3 ms och ett rotmedelvärdesfel på 3,4 dB. Index Terms-Millimeter-våg kommunikation, länkkvalitet förutsägelse, proaktiv förutsägelse, maskininlärning, övervakad lärande, djupbild.
I Ref-kamerabilder används för att förutsäga den mottagna effekten i mmWave-kommunikation som kan antas vara det mest relevanta arbetet med detta tillvägagångssätt.
Proactive Received Power Prediction Using Machine Learning and Depth Images for mmWave Networks
{'venue': 'IEEE Journal on Selected Areas in Communications', 'journal': 'IEEE Journal on Selected Areas in Communications', 'mag_field_of_study': ['Computer Science']}