6Gシステムにおける同時位置推定、マッピング、および仮定の緩和

本論文は、6Gネットワークにおける重要な課題である、同時位置推定とマッピング（SLAM）の精度と堅牢性の向上に取り組み、完全な同期と直交送信シーケンスという、しばしば非現実的な仮定を緩和しています。著者は、ソース分離、同期、およびマッピングを共同で扱う新しいベイズフレームワークを提案し、5Gシステムなどで遭遇する現実世界のシナリオにより適したアプローチにしています。この研究の重要性は、基地局間の干渉を処理し、より現実的な条件下での位置推定性能を向上させる能力にあります。

• •完全な同期と直交送信の仮定を緩和することにより、既存の協調MP-SLAM方法の制限に対処。
• •ソース分離、同期、およびマッピングを共同で行う新しいベイズフレームワークを提案。
• •特徴を分類するためのBS依存データ関連付けモデルを導入。
• •より現実的な条件下で、最先端の方法と同等の性能を実証。