Multi-Modal Sensing Aided mmWave Beamforming for V2V Communications with Transformers

📄 arXiv: 2509.11112v1 📥 PDF

作者: Muhammad Baqer Mollah, Honggang Wang, Hua Fang

分类: cs.NI, cs.AI, cs.ET, cs.IT, cs.LG

发布日期: 2025-09-14

备注: 6 Pages, Accepted to present at 2025 IEEE Global Communications Conference (GLOBECOM), Taipei, Taiwan

💡 一句话要点

提出基于Transformer的多模态融合毫米波波束赋形方法，降低V2V通信开销。

🎯 匹配领域: 支柱九：具身大模型 (Embodied Foundation Models)

关键词: 毫米波通信 波束赋形 V2V通信 多模态融合 Transformer 车辆感知 智能交通

📋 核心要点

  1. 传统毫米波波束赋形在动态V2V环境中，需要大量的导频信号交换和波束测量，导致训练开销高，通信时间减少。
  2. 论文提出一种多模态融合框架，利用视觉和GPS信息预测最佳波束，从而减少波束训练开销，提升通信效率。
  3. 实验结果表明，该方法在预测top-15波束时准确率高达77.58%，显著降低了波束搜索空间开销，并优于单模态方法。

📝 摘要（中文）

本文提出了一种多模态感知和融合学习框架，旨在解决毫米波(mmWave)通信中车辆对车辆(V2V)场景下，因波束赋形训练开销过高而导致通信时间减少的问题。该框架首先通过特定模态的编码器独立提取视觉和GPS坐标感知模态的特征，然后融合多模态特征以预测前k个最佳波束，从而主动建立最佳视距链路。在真实世界的多模态感知和通信数据集的四个不同V2V场景中进行的综合实验表明，该框架在正确预测前15个波束时实现了高达77.58%的准确率，优于单模态方法，平均功率损耗仅为2.32 dB，并且相对于标准方法，前15个波束的波束搜索空间开销显著降低了76.56%。

🔬 方法详解

问题定义：在V2V通信中，毫米波通信面临路径损耗大的挑战，波束赋形技术是解决该问题的关键。然而，在车辆高速移动和环境快速变化的场景下，传统的波束赋形方法需要频繁地进行波束训练，这会消耗大量的通信资源，降低有效通信时间。因此，如何降低波束训练开销，快速准确地找到最佳波束是亟待解决的问题。

核心思路：论文的核心思路是利用车辆周围环境的视觉信息和车辆自身的GPS坐标信息，通过多模态融合的方式来预测最佳波束方向。这种方法避免了传统的盲搜和导频信号交换，从而降低了波束训练的开销。通过融合不同模态的信息，可以更准确地估计车辆之间的相对位置和信道状态，从而提高波束预测的准确性。

技术框架：该框架主要包含三个阶段：1) 模态特定特征提取：分别使用视觉编码器和GPS坐标编码器提取视觉特征和GPS特征。2) 多模态特征融合：将提取的视觉特征和GPS特征进行融合，得到融合后的多模态特征。3) 波束预测：使用Transformer网络对融合后的特征进行处理，预测前k个最佳波束。

关键创新：该论文的关键创新在于将多模态感知信息（视觉和GPS）与Transformer网络相结合，用于毫米波波束赋形。与传统的基于信道探测的波束赋形方法相比，该方法利用了车辆周围环境的上下文信息，可以更快速、更准确地预测最佳波束。此外，使用Transformer网络可以有效地捕捉多模态特征之间的复杂关系，从而提高波束预测的准确性。

关键设计：视觉编码器和GPS坐标编码器的具体结构未知，但应根据各自模态的特点进行设计。多模态特征融合的方式也需要仔细考虑，例如可以使用注意力机制来动态地调整不同模态特征的权重。Transformer网络的层数、头数、隐藏层大小等参数需要根据具体数据集进行调整。损失函数可以使用交叉熵损失函数，用于衡量预测波束与真实波束之间的差异。

🖼️ 关键图片

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📊 实验亮点

实验结果表明，该方法在四个不同的V2V场景中均取得了良好的性能。在预测top-15波束时，准确率高达77.58%，显著优于单模态方法。同时，平均功率损耗仅为2.32 dB，波束搜索空间开销降低了76.56%。这些结果表明，该方法能够有效地降低波束训练开销，提高波束预测的准确性。

🎯 应用场景

该研究成果可应用于自动驾驶、车联网等领域，提升V2V通信的可靠性和效率。通过降低波束训练开销，可以为车辆提供更稳定、更高带宽的通信链路，支持实时交通信息共享、协同驾驶等应用。未来，该技术还可扩展到其他无线通信场景，如无人机通信、物联网等。

📄 摘要（原文）

Beamforming techniques are utilized in millimeter wave (mmWave) communication to address the inherent path loss limitation, thereby establishing and maintaining reliable connections. However, adopting standard defined beamforming approach in highly dynamic vehicular environments often incurs high beam training overheads and reduces the available airtime for communications, which is mainly due to exchanging pilot signals and exhaustive beam measurements. To this end, we present a multi-modal sensing and fusion learning framework as a potential alternative solution to reduce such overheads. In this framework, we first extract the features individually from the visual and GPS coordinates sensing modalities by modality specific encoders, and subsequently fuse the multimodal features to obtain predicted top-k beams so that the best line-of-sight links can be proactively established. To show the generalizability of the proposed framework, we perform a comprehensive experiment in four different vehicle-to-vehicle (V2V) scenarios from real-world multi-modal sensing and communication dataset. From the experiment, we observe that the proposed framework achieves up to 77.58% accuracy on predicting top-15 beams correctly, outperforms single modalities, incurs roughly as low as 2.32 dB average power loss, and considerably reduces the beam searching space overheads by 76.56% for top-15 beams with respect to standard defined approach.