CSIYOLO：統合センシング・通信システムのためのインテリジェントなCSIベース散乱センシングフレームワーク
なぜ重要か: 企業や社会への影響が見込まれ、一般メディアにも波及する可能性があります。
arXiv:2509.19335v1発表種別：クロス
要約：ISACは次世代通信システムにおける有望な技術とみなされており、データ伝送とターゲットセンシングの同時実行を可能にする。ISACにおける様々なタスクの中でも、散乱センシングはISACの潜在能力を最大限に発揮し、自動運転や低高度経済圏といったアプリケーションをサポートする上で極めて重要な役割を果たす。しかしながら、既存の方法は波形やハードウェアの変更、あるいは従来の信号処理スキームに依存しているものが多く、現在の通信システムとの互換性が悪く、センシング精度が低いという問題を抱えている。これらの課題に対処するため、我々は単一の基地局-端末対から推定されたCSIのみを用いて散乱局在化を行うフレームワーク、CSIYOLOを提案する。このフレームワークは、アンカーベースの散乱パラメータ検出とCSIベースの散乱局在化という二つの主要な構成要素から成る。まず、散乱パラメータ抽出を画像検出問題として定式化することで、You Only Look Onceアーキテクチャに着想を得たアンカーベースの散乱パラメータ検出方法を提案する。その後、抽出されたパラメータを用いて散乱位置を決定するCSIベースの局在化アルゴリズムを導出する。さらに、局在化精度と実装効率を向上させるため、タスク指向の最適化を施した拡張可能なネットワーク構造を設計し、マルチスケールアンカー検出とCSI特性へのより良い適応を実現する。チャネル推定誤差に対する堅牢性を高めるため、ノイズ注入トレーニング戦略も設計する。提案されたフレームワークは波形や信号処理パイプラインを変更することなく、推定されたCSIのみで動作するため、既存の通信システムにプラグインとしてシームレスに統合できる。実験により、提案手法は様々な散乱数や推定誤差下において、既存手法よりも高い散乱局在化精度を比較的低い複雑さで実現できることが示された。
原文（英語）を表示
Title (EN): CSIYOLO: An Intelligent CSI-based Scatter Sensing Framework for Integrated Sensing and Communication Systems
arXiv:2509.19335v1 Announce Type: cross
Abstract: ISAC is regarded as a promising technology for next-generation communication systems, enabling simultaneous data transmission and target sensing. Among various tasks in ISAC, scatter sensing plays a crucial role in exploiting the full potential of ISAC and supporting applications such as autonomous driving and low-altitude economy. However, most existing methods rely on either waveform and hardware modifications or traditional signal processing schemes, leading to poor compatibility with current communication systems and limited sensing accuracy. To address these challenges, we propose CSIYOLO, a framework that performs scatter localization only using estimated CSI from a single base station-user equipment pair. This framework comprises two main components: anchor-based scatter parameter detection and CSI-based scatter localization. First, by formulating scatter parameter extraction as an image detection problem, we propose an anchor-based scatter parameter detection method inspired by You Only Look Once architectures. After that, a CSI-based localization algorithm is derived to determine scatter locations with extracted parameters. Moreover, to improve localization accuracy and implementation efficiency, we design an extendable network structure with task-oriented optimizations, enabling multi-scale anchor detection and better adaptation to CSI characteristics. A noise injection training strategy is further designed to enhance robustness against channel estimation errors. Since the proposed framework operates solely on estimated CSI without modifying waveforms or signal processing pipelines, it can be seamlessly integrated into existing communication systems as a plugin. Experiments show that our proposed method can significantly outperform existing methods in scatter localization accuracy with relatively low complexities under varying numbers of scatters and estimation errors.
Published: 2025-09-24 19:00 UTC