기계의 연상 작용을 통한 환경 임베디드 차량 채널 모델링을 위한 LiDAR 포인트 클라우드에서의 산란체 인식

이 논문에서는 기계의 연상 작용(Synesthesia of Machines, SoM)을 통해 LiDAR 포인트 클라우드로부터 산란체를 인식하여 새로운 환경 임베디드 차량 채널 모델을 제안합니다. 강력한 데이터 기반을 제공하기 위해 차량 도시 시나리오에서 새로운 지능형 감지-통신 통합 데이터셋이 구축됩니다. 구축된 데이터셋을 기반으로 전자기 공간에서의 산란체와 물리적 환경에서의 LiDAR 포인트 클라우드 간의 관계를 매핑하는 복잡한 SoM 메커니즘이 전자기 전파 메커니즘을 가진 다층 퍼셉트론(MLP)을 통해 탐구됩니다. LiDAR 포인트 클라우드를 사용하여 산란체 인식을 구현함으로써 채널 비정상성과 일관성이 환경 임베디드 방식으로 모델링됩니다. 레이 트레이싱(RT) 기반 결과를 기준으로 하여, 산란체 인식 정확도는 90%를 초과합니다. 제안된 모델의 정확도는 시뮬레이션 결과와 RT 결과 간의 밀접한 적합성으로 추가적으로 검증됩니다.