Core Concepts
OFDM 무선 시스템을 사용하여 실내 환경에서 Bi-Static Sensing을 통한 수동 대상 감지의 혁신적인 방법을 제안하고 성능을 분석합니다.
Abstract
6G 시스템은 OFDM 파형을 사용하여 센싱과 통신을 수행할 것으로 예상됩니다.
ISAC를 위한 OFDM 시스템을 설계하고, 데이터 기반 AI 접근 방식을 사용하여 실내 배치에서 수동 대상 감지를 제안합니다.
제안된 방법의 감지 성능을 LOS 및 NLOS 조건에서 분석하고, LOS 조건에서 80% 대상 감지에 대해 10 dB 성능 향상을 제공함을 보여줍니다.
OFDM은 통신에 이점을 제공하며, 센싱에도 적합한 파형입니다.
AI 및 머신 러닝을 활용하여 수동 대상 감지에 대한 새로운 방법을 제안합니다.
Stats
제안된 방법은 LOS 조건에서 80% 대상 감지에 대해 10 dB 성능 향상을 제공합니다.
NLOS 시나리오에서 성능은 사용 사례 시나리오에 따라 10~20 dB 감소합니다.
Quotes
"An hybrid method consisting of signal processing methods to extract DDP and PDP profiles from the received OFDM signal and subsequently using them in AI algorithms towards target sensing."
"Results show that the performance of such an AI detector improves with SNR and outperforms the baseline detector’s performance."