text: AI和移动通信——使用激光雷达的无线链路阻挡预测
  尽管3GPP 国际标准组织还没有明确定义6G移动通信的细节，但是大家普遍预计，“人工智能/深度学习”将成为6G移动通信的主要技术支柱之一，其中的一个应用场景则是根据激光雷达采集的数据预测人员流动对6G视距（line-of-sight，LOS）无线链路的阻挡影响。一个配置了激光雷达探测器的端到端系统能够具像化地捕捉到无线链路的动态变化，借助深度学习算法和射线追踪技术处理无线数据，预测未来可能发生的阻挡，从而提高无线链路的可靠性，减少无线链路的失败概率，更好地支撑系统的移动性和适应动态变化的环境。6G时代的移动通信网络预期将启用毫米波频段和THz频段之间宽阔的频率资源。然而，这些频段的电磁波由于波长很短，在传播过程中即便遇到小尺寸的物体也会发生散射，导致在这些频段部署无线通信系统将面临巨大的挑战。和5G一样，6G移动通信预计将继续使用波束技术，并且其波束将更加狭窄。随着波束的变窄，随机出现在视距（LOS）无线链路上的障碍物，特别是人流的移动，会显著地恶化链路通信质量。最小化链路质量的不利影响的一个方法是预测这些障碍物的出现，让信号发射机能够前瞻性地采取行动，在障碍物的出现期间停止发射信号，或者及时切换到另一个能够确保视距（LOS）传输的发射机。预测这些事件需要对无线通信环境有一个全面的了解，因此出现了各种探测无线环境动态变化（比如散射状态）的技术，来辅助通信过程的执行，包括定位、波束管理和障碍物预测。照相机、激光雷达和普通雷达都是用于环境探测的潜在探测器，其中激光雷达是以视觉辅助的方式获取无线环境的3D结构，观察障碍物的位置和移动，既不增加蜂窝移动网络的负荷，也回避了使用照相机带来的隐私问题。激光雷达探测器的探测距离非常适合6G移动通信环境，因为部署在高频率频段的6G基站的信号覆盖距离相当短。而近年来迅速发展深度学习算法能根据激光雷达采集的视觉数据获得预测性的洞察。激光雷达LiDAR的全称为Light Detection and Ranging（激光探测和测距），又称光学雷达。较远距离的激光雷达通常使用波长更长、穿透性更好、且更不容易受太阳光影响的近红外激光。波长为850纳米、905纳米和1550纳米的近红外激光相对而言比较成熟，成本也比较低，其中1550纳米激光由于远离人眼能够吸收的可见光光谱，相比同等功率的其它激光更能减少对人眼的伤害，较少受到背景光的干扰，能够获得较高的信噪比。与之相比较，雷达（Radar，radio detection and ranging，无线电探测和测距）则是用无线电发现目标并测定它们的空间位置，使用波长范围在8.57毫米—1.36米（工作频率为220MHz—35000MHz）之间的无线电。激光雷达的工作原理就是蝙蝠测距用的回波时间（Time of Flight，TOF）测量方法，通过分析目标物体表面的反射回波波谱的幅度、频率和相位等信息，获得目标物的精确的三维结构信息。预测人员流动对6G视距（LOS）无线链路的阻挡影响的端到端激光雷达系统使用了点云数据处理技术和深度学习算法。点云数据是通过激光雷达获取的带空间坐标的采样点的一个集合，由于数量大且密集因此称之为“点云数据”。按照处理的时间先后，系统分成三个阶段。在第一个阶段，系统先处理探测到的无线环境中的人员的3D 地图，并追踪他们的移动。在第二个阶段，系统根据过去积累的位置数据预测被追踪的人员的未来轨迹。在第三个阶段，系统使用最小化的射线追踪算法把预测的轨迹、当下的追踪信息和边界框（bounding boxes）结合起来，预测人员的将来位置，评估在这个位置出现无线链路阻挡的可能性。在第一阶段的人员探测和追踪阶段，系统首先使用LiDAR 系统完成静态环境的离线绘图，并且储存为一个名叫全局地图的点云数据。在这个过程中，系统同步将来自探测器的点云数据整理生成一个即时的3D 地图。然后，在这个即时3D 地图中减去静态的全局地图，即去除静态背景点数据，从而识别动态点数据。对动态点数据执行欧几里得聚类方法后，能够探测到潜在的人员聚集。聚类方法是通过特征空间确定点云数据中点与点之间的亲疏程度，是将一个无序的点云模型分割成更小的部分，使得处理点云模型的整体时间显著减少。欧几里得聚类方法通过使用固定宽度的框，或者八叉树数据结构，对空间进行三维网格细分。如果人员过度聚集，这种聚类过程的结果可能不准确，但这种不准确可以通过Haselich的“分离—合并”聚类算法来消除。人员聚集被认为处在地表平面上，因此可以用二维坐标进行追踪，不需要第三个空间坐标。卡尔曼滤波器（Kalman filter）是一种高效的自回归滤波器，能在存在诸多不确定性情况的组合信息中估算动态系统的状态，其基本思路是利用当前帧的观测和前一帧的最优状态估计来估计当前帧最优状态估计。一个有着恒定速度模型和全局最近邻数据关联的卡尔曼滤波器 能被用于在不同的帧之间追踪探测到的人员聚集。在每一个时间帧，人员的追踪信息包括两个参数：二维笛卡尔坐标系中的坐标和边界框（bounding boxes）。边界框可以是轴对齐边界框（AABB，Aligned Bounding Box），也可以是有向边界框（OBB，Oriented Bounding Box）。有向边界框（OBB）比轴对齐边界框（AABB ）更加逼近目标，能显著减少边界框的数量。通过计算聚类中的点数据的本征向量从而确定方向，能够估算人员聚集的有向边界框（OBB）；轴对齐边界框（AABB ）的估算则比较直接。在第二个阶段，系统根据过去积累的位置数据预测被追踪的人员的未来轨迹。人员的移动比车辆更加复杂，因此预测他们的轨迹更加复杂。预测人员的移动路径可以被视为一个序列生成问题，其中人员的历史轨迹是已知的。序列生成问题是人工智能中的常见的重要任务之一，应用非常广泛，比如自动文摘、机器翻译、机器阅读理解、对话生成 、自动生成字幕等等。序列生成问题根据输入的内容和历史序列信息来预测序列中的下一个值的生成。在处理人员的轨迹预测是，侧向连接神经网络（recurrent neural networks，RNN），特别是长期的短记忆模型（long short—term memory，LSTM）是近年来比较成熟的方法。基于LSTM模型的神经网络能够在数据处理的每一个步骤回忆起最近分析过的数据，从而提高当下的数据处理的性能。如果说其它神经网络具有感知能力，LSTM神经网络则具有记忆能力。LSTM神经网络能够持续较长时间地避免“记忆”衰退，保持活跃性并传递给将来，并且它还有一个复杂的策略来决定如何把新的输入信息和旧有的信息整合起来，因此，时间域中跨度较大的事件的相关性获得有选择的保留。 LSTM模型显示了它能够处理序列的能力，并能适应人员移动的非线性特点，因此我们使用这个模型，在上一阶段获得的追踪数据的基础上预测人员的未来轨迹。每一个人的轨迹都用LSTM 建模，包含了这个人在观察时间窗口的运动，而他/她的未来轨迹则用LSTM 预测为一个序列。将轨迹的当下位置减去上一个位置，再根据观察窗口的时间帧就可以算出每一个维度的速度，并作为输入送到LSTM模型。在第三个阶段，系统结合预测出来的轨迹、现有的追踪信息和边界框，使用射线追踪算法评估在预测的位置发生阻挡的可能性。射线追踪是计算机图形渲染常用的技术，借助几何关系估算来自发射器的射线和目标区域的物体的相互作用。对于轴对齐边界框（AABB ）可以使用一种叫做平板方法的“射线——框”交叉算法。平板方法的核心概念是把一个轴对齐边界框（AABB ）当作三对平行平面。通过用每对平行平面修剪射线，可以估算射线和边界框的交叉，并且判断是否遗留任何部分的射线，即射线与轴对齐边界框（AABB ）是否交叉。对于有向边界框（OBB），平板方法应用于目标坐标空间而不是全局坐标空间。通过位置数据和有向边界框（OBB）的旋转矩阵，被处理的射线从全局空间转换到目标空间。第二阶段得到的预测人员轨迹和第一阶段得到的关联追踪信息都是第三阶段处理的输入参数。在评估阻挡时，我们在预测窗口的每一个时间点，把边界框转化成预测的位置。然后我们检查从各个发射机出来指向经过转换的边界框的射线，评估每一条射线与被追踪的人员所在的边界框的交叉情况。如果探测到与某一条射线发生交叉、且离开这个发射机最近的边界框不是我们要追踪的人员所在的边界框，我们就认为这个人员被阻挡，即产生了非视距（NLOS）通信传输。在平板算法中，边界框转换算法根据预测的位置计算从当下时间点到将来的预测时间点的人员移动和转向，并且计算在预测时间点的新的边界框；交叉检查算法执行“射线——框”测量，返回从射线发射机到交叉点的距离。在时间窗的每一个时间点确认阻挡是一个费时费力的搜索过程。一旦探测到一个阻挡，算法将不再对这条射线在其它时间点是否能到达被追踪的人员进行测量。有时候在“射线——框”测量 中，算法关注靠近射线发射机的区域多过关注靠近被追踪的人员的区域。