MVX-ViT: Multimodale kooperative Wahrnehmung für Entscheidungsfindungen im Bereich des 6G V2X-Netzwerkmanagements unter Verwendung eines Vision Transformer.

Fortschritte in sechstgenerationen (6G) Netzwerken, verbunden mit der Entwicklung multimodaler Sensierung in Fahrzeug-zu-Allem (V2X) Netzwerken, haben neue Wege für transformative Forschung in multimodalen künstlichen Intelligenz (KI)-Anwendungen für drahtlose Kommunikation und Netzwerkmanagement eröffnet. Allerdings wird diese vielversprechende Forschungsrichtung häufig durch die begrenzte Verfügbarkeit geeigneter Datensätze eingeschränkt. Um diesem Problem entgegenzuwirken, präsentieren wir in diesem Artikel einen umfassenden, konfigurierbaren Co-Simulationsrahmen, der die modernsten Simulatoren CARLA und Sionna integriert, um einen multimodalen, mehrperspektivischen V2X-Datensatz (MVX) zu generieren. Wir stellen neuartige KI-basierte Modelle zur Vorhersage zukünftiger Sichtlinien-Blockaden (LoS) und optimaler Strahlrichtungen vor sowie eine innovative Lösung zur Antennenpositionsoptimierung (APO), die alle auf dem multimodalen Datensatz MVX basieren. Unser Rahmen nutzt kooperative Wahrnehmung und verbessert die V2X-Kommunikation erheblich durch die Integration von LiDAR- und Funkdaten. Ausführliche Evaluationen zeigen, dass unser Ansatz der kooperativen Wahrnehmung traditionelle Methoden sowohl für die Strahlrichtungs- als auch für die Blockaden-Vorhersage hinsichtlich Genauigkeit und Effizienz übertrifft. Zudem bewerten wir die Bedeutung infrastruktureller Komponenten in V2X-Systemen und führen eine rechnergestützte Studie durch, die belegt, dass unser Rahmen für verschiedene Betriebsszenarien geeignet ist und als digitales Zwillingssystem eingesetzt werden kann. Diese Arbeit trägt nicht nur zur Entwicklung der V2X-Drahtkommunikation bei, indem sie einen vielseitigen Rahmen für die Netzwerkverwaltung bereitstellt, sondern legt auch die Grundlage für zukünftige Forschung zu Multi-Sensor-Fusion in KI-Anwendungen für V2X-Kommunikationsumgebungen, um die Effizienz und Robustheit zukünftiger 6G-Netzwerke zu erhöhen.