一种融合视觉和3D点云感知的毫米波波束跟踪方法

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一种融合视觉和3D点云感知的毫米波波束跟踪方法
申请号:CN202510604088
申请日期:2025-05-12
公开号:CN120475399A
公开日期:2025-08-12
类型:发明专利
摘要
本发明涉及一种融合视觉和3D点云感知的毫米波波束跟踪方法,属于无线通信领域。该方法面向毫米波无线通信系统,结合部署在基站的摄像头与激光雷达采集到的环境中的视觉与3D点云序列信息,利用构建的多模态序列到序列波束跟踪模型,分别对图像和点云进行深度特征提取,通过机器学习实现模态间的信息交互,形成统一的时序融合特征表示形式,实现对当前波束的实时预测及未来多个波束的连续跟踪。本发明通过引入门控循环神经网络,构建多模态序列到序列模型进行波束跟踪,能够有效提高波束跟踪的精度和稳定性,保障毫米波通信系统的通信效率。
技术关键词
多模态数据融合 波束跟踪方法 深度特征提取 索引 通信系统 优化神经网络模型 时序特征 输入神经网络模型 接收信号功率最大化 序列 波束成形向量 融合视觉 特征提取模块 门控循环神经网络 基站 激光雷达点云数据