[論文レビュー] 6G White Paper on Localization and Sensing

André Bourdoux, André Noll Barreto+18 more|arXiv (Cornell University)|Jun 2, 2020

Indoor and Outdoor Localization Technologies参考文献 52被引用数 158

ひとこと要約

このホワイトペーパーは、beyond-5G (6G) の将来のローカリゼーションとセンシングの機会を分析し、cmレベルのローカリゼーションと高分解能センシングを普遍的な通信と統合して実現するための主要な実現要因、課題、およびAI主導の解決策を概説します。

ABSTRACT

This white paper explores future localization and sensing opportunities for beyond 5G wireless communication systems by identifying key technology enablers and discussing their underlying challenges, implementation issues, and identifying potential solutions. In addition, we present exciting new opportunities for localization and sensing applications, which will disrupt traditional design principles and revolutionize the way we live, interact with our environment, and do business. Following the trend initiated in the 5G NR systems, 6G will continue to develop towards even higher frequency ranges, wider bandwidths, and massive antenna arrays. In turn, this will enable sensing solutions with very fine range, Doppler and angular resolutions, as well as localization to cm-level degree of accuracy. Moreover, new materials, device types, and reconfigurable surfaces will allow network operators to reshape and control the electromagnetic response of the environment. At the same time, machine learning and artificial intelligence will leverage the unprecedented availability of data and computing resources to tackle the biggest and hardest problems in wireless communication systems. 6G will be truly intelligent wireless systems that will not only provide ubiquitous communication but also empower high accuracy localization and high-resolution sensing services. They will become the catalyst for this revolution by bringing about a unique new set of features and service capabilities, where localization and sensing will coexist with communication, continuously sharing the available resources in time, frequency and space. This white paper concludes by highlighting foundational research challenges, as well as implications and opportunities related to privacy, security, and trust. Addressing these challenges will undoubtedly require an inter-disciplinary and concerted effort from the research community.

研究の動機と目的

• 6Gのローカリゼーションとセンシングのための主要な技術的実現要因を特定する。
• ローカリゼーション、センシング、通信を統合する際の実装上の課題と潜在的解決策を議論する。
• 高分解能センシングと正確なローカリゼーションによって新たに生まれる機会と応用を強調する。
• 6Gのローカリゼーションとセンシングにおけるプライバシー、セキュリティ、信頼性の問題に対処する。
• 基礎的な課題に取り組むための学際的研究を提唱する。

提案手法

• 高周波数帯域の拡大、広帯域、マスive Antenna Arrays など、実現要因として予想される6G技術をレビューする。
• 電磁環境を制御するための再構成可能表面と新材料の利用を検討する。
• ローカリゼーションとセンシングのタスクのためにデータと計算リソースを活用するために機械学習とAIの統合を提案する。
• ローカリゼーションとセンシングが通信と共存し、時間・周波数・空間で資源を共有する方法を分析する。
• センシング対応ネットワークの研究課題と潜在的なアーキテクチャ・プロトコル上の解決策を特定する。

実験結果

リサーチクエスチョン

• RQ1 6Gでcmレベルのローカリゼーションと高分解能センシングを推進する技術的実現要因は何か？
• RQ2 6Gにおいてローカリゼーション、センシング、通信を統合する際の主要な実装・統合課題は何か？
• RQ3 機械学習とAIを用いて6Gでのローカリゼーションとセンシングの性能を向上させるにはどうすればよいか？
• RQ4 6Gのローカリゼーションとセンシングに伴うプライバシー、セキュリティ、信頼性の配慮と、それをどう緩和するか？
• RQ5 6Gのローカリゼーションとセンシングを実現するために最も重要な学際的研究方向は何か？

主な発見

• 6Gは高周波数、広帯域、およびマスive MIMOを用いて、微細な距離・ドップラー・角分解能を実現する。
• 再構成可能表面と新材料は、センシングとローカリゼーションの向上のために電磁環境を形作ることを可能にする。
• AI/MLは豊富なデータと計算リソースを活用して、主要なローカリゼーションとセンシングの課題に取り組む。
• ローカリゼーションとセンシングは通信と共存し、時間・周波数・空間で資源を共有する。
• 基礎的な研究課題には、プライバシー、セキュリティ、信頼性の配慮が含まれ、学際的協力を必要とする。