Role of Sensing and Computer Vision in 6G Wireless Communications

最近，我们见证了自动驾驶、机器人和元宇宙等领域中传感技术的显著进步和广泛应用。考虑到计算机视觉技术（CV）分析传感信息的快速发展，我们预计在6G中将会有大量利用传感和CV技术的无线应用。在本文中，我们提供了一个综合的传感和CV辅助无线通信（SVWC）框架的6G概述。通过强大的CV技术分析高分辨率传感信息，SVWC能够快速准确地理解无线环境，然后执行无线任务。为了展示SVWC的有效性，我们设计了SVWC的整个过程，包括传感数据集收集、DL模型训练和执行现实无线任务。通过对6G通信场景的数字评估，我们展示了SVWC在定位精度、数据速率和接入延迟等方面相对于传统的5G系统实现了相当的性能提升。

本文旨在探讨利用感知和计算机视觉技术来优化6G无线通信的框架。通过分析高分辨率的感知信息，利用强大的计算机视觉技术可以快速准确地理解无线环境并执行无线任务。本文旨在验证该框架在6G通信场景中的性能表现。

本文提出了一种利用感知和计算机视觉技术来优化6G无线通信的框架，可以快速准确地理解无线环境并执行无线任务。通过收集感知数据集、深度学习模型训练和执行现实无线任务的整个过程，证明了该框架在6G通信场景中的性能优势。

本文的亮点包括：1.提出了一种新的框架来优化6G无线通信；2.使用感知和计算机视觉技术来快速准确地理解无线环境并执行无线任务；3.设计了一系列实验来证明该框架在6G通信场景中的性能优势；4.本文提供了感知数据集和深度学习模型的开源代码。

最近的相关研究包括：1. 'A Survey of Wireless Sensing for Human Activity Recognition: Sensor Fusion, Privacy, and User Interfaces'；2. 'Deep Learning for Wireless Sensing: A Review'；3. 'Wireless Sensing Using Radio-Frequency Signals: A Survey of System Design Issues'。