論文の概要: Towards Explainable AI for Channel Estimation in Wireless Communications
- arxiv url: http://arxiv.org/abs/2307.00952v2
- Date: Wed, 6 Dec 2023 08:20:22 GMT
- ステータス: 処理完了
- システム内更新日: 2023-12-07 18:36:15.901612
- Title: Towards Explainable AI for Channel Estimation in Wireless Communications
- Title（参考訳）: 無線通信におけるチャネル推定のための説明可能なAI
- Authors: Abdul Karim Gizzini, Yahia Medjahdi, Ali J. Ghandour, Laurent Clavier
- Abstract要約: XAI-CHEST方式の目的は,無関係なモデルに対して高雑音を発生させることで,関連するモデル入力を同定することである。
その結果, 検討したDL型チャネル推定器の挙動をさらに解析し, 評価できることがわかった。
- 参考スコア（独自算出の注目度）: 1.0874597293913013
- License: http://creativecommons.org/licenses/by/4.0/
- Abstract: Research into 6G networks has been initiated to support a variety of critical
artificial intelligence (AI) assisted applications such as autonomous driving.
In such applications, AI-based decisions should be performed in a real-time
manner. These decisions include resource allocation, localization, channel
estimation, etc. Considering the black-box nature of existing AI-based models,
it is highly challenging to understand and trust the decision-making behavior
of such models. Therefore, explaining the logic behind those models through
explainable AI (XAI) techniques is essential for their employment in critical
applications. This manuscript proposes a novel XAI-based channel estimation
(XAI-CHEST) scheme that provides detailed reasonable interpretability of the
deep learning (DL) models that are employed in doubly-selective channel
estimation. The aim of the proposed XAI-CHEST scheme is to identify the
relevant model inputs by inducing high noise on the irrelevant ones. As a
result, the behavior of the studied DL-based channel estimators can be further
analyzed and evaluated based on the generated interpretations. Simulation
results show that the proposed XAI-CHEST scheme provides valid interpretations
of the DL-based channel estimators for different scenarios.
- Abstract（参考訳）: 6Gネットワークの研究は、自律運転のような様々な重要な人工知能(AI)支援アプリケーションをサポートするために始められた。
このようなアプリケーションでは、AIベースの意思決定をリアルタイムで行う必要がある。
これらの決定には、リソース割り当て、ローカライゼーション、チャネル推定などが含まれる。
既存のAIベースモデルのブラックボックスの性質を考えると、そのようなモデルの意思決定行動を理解し信頼することは極めて困難である。
したがって、これらのモデルの背後にあるロジックを説明可能なAI(XAI)技術で説明することは、重要なアプリケーションでの利用に不可欠である。
本論文は,2つの選択チャネル推定に使用される深層学習(DL)モデルの詳細な合理的解釈性を提供する,XAI-CHEST(XAI-CHEST)方式を提案する。
XAI-CHEST方式の目的は,無関係なモデルに対して高雑音を誘導することにより,関連するモデル入力を同定することである。
その結果, dlに基づくチャネル推定器の挙動を, 生成した解釈に基づいてさらに解析し, 評価することができる。
シミュレーションの結果,提案手法は,dlに基づくチャネル推定器の異なるシナリオに対する有効な解釈を提供することがわかった。
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