論文の概要: Transformer-Based Neural Surrogate for Link-Level Path Loss Prediction from Variable-Sized Maps

• arxiv url: http://arxiv.org/abs/2310.04570v2
• Date: Tue, 10 Oct 2023 13:32:55 GMT
• ステータス: 処理完了
• システム内更新日: 2023-10-12 17:28:30.119370
• Title: Transformer-Based Neural Surrogate for Link-Level Path Loss Prediction from Variable-Sized Maps
• Title（参考訳）: 可変サイズマップからのリンクレベル損失予測のためのトランスフォーマーベースニューラルサロゲート
• Authors: Thomas M. Hehn, Tribhuvanesh Orekondy, Ori Shental, Arash Behboodi, Juan Bucheli, Akash Doshi, June Namgoong, Taesang Yoo, Ashwin Sampath, Joseph B. Soriaga
• Abstract要約: 送信機と受信機の位置に対する経路損失の推定は、ネットワーク計画やハンドオーバを含む多くのユースケースにおいて重要である。 本稿では,様々な次元の地図やスパース測定からリンクレベルの特性を予測できるトランスフォーマーベースのニューラルネットワークアーキテクチャを提案する。
• 参考スコア（独自算出の注目度）: 11.327456466796681
• License: http://creativecommons.org/licenses/by/4.0/
• Abstract: Estimating path loss for a transmitter-receiver location is key to many use-cases including network planning and handover. Machine learning has become a popular tool to predict wireless channel properties based on map data. In this work, we present a transformer-based neural network architecture that enables predicting link-level properties from maps of various dimensions and from sparse measurements. The map contains information about buildings and foliage. The transformer model attends to the regions that are relevant for path loss prediction and, therefore, scales efficiently to maps of different size. Further, our approach works with continuous transmitter and receiver coordinates without relying on discretization. In experiments, we show that the proposed model is able to efficiently learn dominant path losses from sparse training data and generalizes well when tested on novel maps.
• Abstract（参考訳）: 送信者位置の経路損失の推定は、ネットワーク計画やハンドオーバを含む多くのユースケースにとって重要である。 機械学習は、地図データに基づいて無線チャネル特性を予測する一般的なツールとなっている。 本研究では,様々な次元の地図やスパース測定からリンクレベルの特性を予測できるトランスフォーマーベースのニューラルネットワークアーキテクチャを提案する。 地図には建物や葉の情報が含まれています。 変圧器モデルは、経路損失予測に関連する領域に従属するので、異なる大きさの地図に対して効率的にスケールする。 さらに,本手法は離散化に頼ることなく連続送信機と受信機座標で動作する。 実験では,提案モデルがスパーストレーニングデータから支配的パスロスを効率的に学習し,新規マップ上でテストした場合によく一般化できることを示す。

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