Anuraag Bodi, Jihoon Bang, Neeraj Varshney, Samuel Berweger, Chiehping Lai

Publications,

National Institute of Standards and Technology

2025

과학기술-과학기술연구, 과학기술-과학기술진흥

디지털 트윈 기반의 프레임워크를 통해 무선 주파수(RF) 다중경로 성분을 실제 환경 내 물리적 산란체와 직접 연결하여 군집화하는 방식을 제시한다. RF 채널 측정값에 카메라 및 라이다 데이터를 결합하고, 인공지능 기반 분할 기술을 적용함으로써, 특정 로봇 부위에 대응되는 RF 경로를 정밀하게 매핑할 수 있는 실시간 디지털 트윈을 생성한다. 로봇 팔을 활용한 통신·센싱 통합 실험에서는 군집화 정확도가 향상되었으며, 부위별 채널 모델을 구축할 수 있었다. 실험 결과, 물체의 크기가 산란 특성에 큰 영향을 미치며, 프레임워크의 예측값이 실제 경로 손실 측정값과 높은 일치도를 보였다. 이 방식은 환경 인식 능력을 높이고, 다양한 동적 환경과 응용 분야에 유연하게 적용할 수 있다.

https://www.nist.gov/publications/digital-twin-assisted-clustering-radio-frequency-mu...

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