Multi-Modal Sensing-Assisted Beam Prediction for UAV Communications

본 논문에서는 무선 통신 시스템에서 효율적인 빔포밍이 가능하도록 카메라 이미지 데이터와 GPS 데이터를 모두 사용해 최적의 빔을 예측하는 딥러닝 기법을 제안한다. 기존 연구에서는 카메라 이미지 데이터와 GPS 데이터를 개별적으로 사용하는 싱글모달 빔 예측 모델이 제안되었다. 하지만 이러한 방법은 측정 환경과 이상치에 민감하다는 한계를 갖는다. 본 논문에서는 이를 극복하기 위해 트랜스포머의 파생 모델인 비전 트랜스포머에 기반한 두 가지 데이터를 결합하여 활용하는 새로운 기법을 제안한다. 실험 결과, 제안 모델이 기존 모델 대비 32개 빔과 64개 빔에 대한 Top-1, 2, 3 정확도 모두에서 더 높은 성능을 보이는 것을 확인하였다. 특히 제안 모델의 Top-3 정확도는 두 가지 실험 모두에서 거의 100%에 가까운 정확도를 보였다.