論文の概要: Interpretable AI-based Large-scale 3D Pathloss Prediction Model for
enabling Emerging Self-Driving Networks
- arxiv url: http://arxiv.org/abs/2201.12899v1
- Date: Sun, 30 Jan 2022 19:50:16 GMT
- ステータス: 処理完了
- システム内更新日: 2022-02-02 03:26:34.350923
- Title: Interpretable AI-based Large-scale 3D Pathloss Prediction Model for
enabling Emerging Self-Driving Networks
- Title（参考訳）: 進化型自動運転ネットワークを実現するAIに基づく大規模3次元パスロス予測モデル
- Authors: Usama Masood, Hasan Farooq, Ali Imran, Adnan Abu-Dayya
- Abstract要約: 本稿では,新しい鍵予測器を応用した機械学習モデルを提案する。
予測,一般化,計算性能の観点から各種MLアルゴリズムの性能を定量的に評価することにより,光グラディエントブースティングマシン(LightGBM)アルゴリズムが全体として他のアルゴリズムより優れていることを示す。
- 参考スコア（独自算出の注目度）: 3.710841042000923
- License: http://creativecommons.org/licenses/by/4.0/
- Abstract: In modern wireless communication systems, radio propagation modeling to
estimate pathloss has always been a fundamental task in system design and
optimization. The state-of-the-art empirical propagation models are based on
measurements in specific environments and limited in their ability to capture
idiosyncrasies of various propagation environments. To cope with this problem,
ray-tracing based solutions are used in commercial planning tools, but they
tend to be extremely time-consuming and expensive. We propose a Machine
Learning (ML)-based model that leverages novel key predictors for estimating
pathloss. By quantitatively evaluating the ability of various ML algorithms in
terms of predictive, generalization and computational performance, our results
show that Light Gradient Boosting Machine (LightGBM) algorithm overall
outperforms others, even with sparse training data, by providing a 65% increase
in prediction accuracy as compared to empirical models and 13x decrease in
prediction time as compared to ray-tracing. To address the interpretability
challenge that thwarts the adoption of most ML-based models, we perform
extensive secondary analysis using SHapley Additive exPlanations (SHAP) method,
yielding many practically useful insights that can be leveraged for
intelligently tuning the network configuration, selective enrichment of
training data in real networks and for building lighter ML-based propagation
model to enable low-latency use-cases.
- Abstract（参考訳）: 現代の無線通信システムでは、パスロスを推定するための電波伝搬モデリングがシステム設計と最適化の基本的な課題であった。
最先端の実証的伝播モデルは、特定の環境における測定に基づいており、様々な伝播環境の慣用性を取り込む能力に制限がある。
この問題に対処するため、レイトレーシングベースのソリューションは商用計画ツールで使用されているが、非常に時間と費用がかかる傾向にある。
本稿では,新しいキー予測器を応用した機械学習(ML)モデルを提案する。
予測, 一般化, 計算性能の観点から各種MLアルゴリズムの性能を定量的に評価することにより, 光グラディエントブースティングマシン(LightGBM)アルゴリズムは, 実験モデルに比べて65%, レイトレーシングに比べて13倍の精度で予測精度が向上し, 光グラディエントブースティングマシン(LightGBM)アルゴリズムが他のアルゴリズムより総合的に優れていることを示す。
多くのMLベースのモデルの採用を妨げている解釈可能性の問題に対処するため、SHAP法を用いて広範囲な二次解析を行い、ネットワーク構成のインテリジェントなチューニング、実ネットワークでのトレーニングデータの強化、より軽量なMLベースの伝搬モデルの構築、低レイテンシユースケースの実現に活用できる実用的有用な洞察を多数得る。
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