mmWave-Gesten-Erkennung in ISAC: Weniger Sensing-Airtime, kaum Genauigkeitsverlust

In integrierten Sensing‑und‑Communications‑Systemen (ISAC) wird die verfügbare Zeit oft zwischen Messung und Datenübertragung aufgeteilt. Bisher war unklar, wie stark diese Aufteilung die Messgenauigkeit beeinflusst. In einer neuen Untersuchung wurde genau das bei einer Gestenerkennung mit Millimeter‑Wave‑Technologie (mmWave) ermittelt.

Die Forscher sammelten ein umfangreiches Datenset, indem zwei mmWave‑Geräte kontinuierlich über alle möglichen Strahlungsrichtungen (Beam‑Pairs) strahlten, während Testpersonen gezielte Gesten ausführten. Aus den gemessenen Leistungswerten pro Strahl wurde ein Klassifikator auf Basis von Convolutional Neural Networks trainiert.

Um die Auswirkung einer verkürzten Messzeit zu prüfen, wurden die Daten künstlich unter‑abgetastet – ein Szenario, das einer Reduktion des Sensing‑Airtimes auf 25 % entspricht. Überraschenderweise sank die Klassifikationsgenauigkeit lediglich um 0,15 Prozentpunkte im Vergleich zur Vollzeitmessung.

Diese Ergebnisse zeigen, dass mmWave‑ISAC-Systeme nicht nur mit sehr hoher Datenrate arbeiten, sondern gleichzeitig auch bei stark eingeschränkter Messzeit eine nahezu perfekte Gestenerkennung ermöglichen. Damit eröffnen sich besonders für Anwendungen wie vollständig drahtlose Extended‑Reality‑Umgebungen neue, leistungsstarke Möglichkeiten.