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미래의 무선 네트워크는 감지, 학습 및 통신을 통합하여 커뮤니케이션을 넘어서는 새로운 서비스를 제공하고 보다 탄력적으로 발전할 것입니다. 네트워크 인프라의 센서, 사용자 장비의 센서, 그리고 통신 신호 자체의 감지 능력은 물리적 환경과 라디오 주파수 환경을 연결하는 새로운 데이터 소스를 제공합니다. 이러한 모든 감지 데이터를 활용하는 무선 네트워크는 추가적인 감지 서비스를 가능하게 할 뿐만 아니라, 차단과 같은 채널 의존적 효과에 대해 보다 탄력적으로 대응하며, 네트워크가 재구성될 때 역동적인 환경에서의 적응을 더욱 잘 지원할 수 있습니다. 이 논문에서는 통합 감지 및 통신(ISAC) 네트워크에 대한 비전을 제시하고, 6G 맥락에서 이를 실제로 구현하기 위해 신호 처리, 최적화 및 기계 학습 기술이 어떻게 활용될 수 있는지에 대한 개요를 제공합니다. 또한 디지털과 물리적 세계를 혼합한 수학적 모델과 레이 트레이싱 측정을 기반으로 한 시뮬레이션 프레임워크를 사용하여 평가했을 때 이러한 전략 중 여러 가지의 성능 사례를 포함합니다.
González–Prelcic et al. (목요일,)는 이 질문을 연구했습니다.