論文の概要: Radio Map Estimation: Empirical Validation and Analysis
- arxiv url: http://arxiv.org/abs/2310.11036v3
- Date: Tue, 19 Aug 2025 09:15:11 GMT
- ステータス: 翻訳完了
- システム内更新日: 2025-08-20 15:36:31.273686
- Title: Radio Map Estimation: Empirical Validation and Analysis
- Title（参考訳）: ラジオマップ推定:実証検証と分析
- Authors: Raju Shrestha, Tien Ngoc Ha, Pham Q. Viet, Daniel Romero,
- Abstract要約: 本稿では,実データを用いた無線地図推定(RME)の総合的,厳密かつ再現性の高い研究について述べる。
既存の深度推定器の性能向上は、その複雑さを補うものではないかもしれない。
この研究のために収集された膨大な量のデータは、新しいスキームの研究を可能にするために開発されたシミュレータと共に公表されている。
- 参考スコア（独自算出の注目度）: 6.098836649002881
- License: http://arxiv.org/licenses/nonexclusive-distrib/1.0/
- Abstract: Radio maps provide metrics such as the received signal strength at every location in a geographical region of interest. Extensive research has been carried out in this context, but it relies almost exclusively on synthetic-data experiments. Thus, the practical aspects of the radio map estimation (RME) problem as well as the performance of existing estimators in the real world remain unknown. To fill this gap end, this paper puts forth the first comprehensive, rigorous, and reproducible study of RME with real data. The main contributions include (C1) an assessment of the viability of RME based on the estimation error that can be achieved, (C2) the analysis of the main phenomena and trade-offs involved in RME, including the experimental verification of theoretical findings in the literature, and (C3) a thorough evaluation of a wide range of estimators on realworld data. Remarkably, this reveals that the performance gain of existing deep estimators in their pure form may not compensate for their complexity. A simple enhancement (C4) is proposed to alleviate this issue. The vast amount of data collected for this study is published along with the developed simulator to enable research on new schemes, hopefully bringing RME one step closer to practical deployment.
- Abstract（参考訳）: 無線地図は、受信した信号強度などの測度を、地理的に興味のあるすべての場所で提供する。
この文脈で大規模な研究が行われてきたが、ほとんどは合成データ実験に依存している。
したがって,無線地図推定(RME)問題と実世界の既存の推定器の性能はいまだに不明である。
このギャップを埋めるために,本研究では,実データを用いたRMEの包括的で厳密かつ再現性の高い研究を行った。
主な貢献は、(C1)達成可能な推定誤差に基づくRMEの生存可能性の評価、(C2)文献における理論的発見の実験的検証を含むRMEの主な現象とトレードオフの分析、(C3)実世界のデータに基づく幅広い推定値の徹底的な評価である。
注目すべきは、既存の深度推定器の性能向上が、その複雑さを補うものではないことである。
この問題を緩和するために、単純な拡張(C4)を提案する。
この研究のために収集された膨大な量のデータは、新しいスキームの研究を可能にするために開発されたシミュレータとともに公開され、RMEが実用的な展開に一歩近づくことを期待している。
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