論文の概要: Attentional Graph Neural Networks for Robust Massive Network Localization

• arxiv url: http://arxiv.org/abs/2311.16856v1
• Date: Tue, 28 Nov 2023 15:05:13 GMT
• ステータス: 翻訳完了
• システム内更新日: 2023-11-29 17:50:12.689672
• Title: Attentional Graph Neural Networks for Robust Massive Network Localization
• Title（参考訳）: 集中グラフニューラルネットワークによるロバストな大規模ネットワーク定位
• Authors: Wenzhong Yan, Juntao Wang, Feng Yin, Abdelhak M. Zoubir
• Abstract要約: 我々は,古典的だが難解な非線形回帰問題であるネットワークローカライゼーションに対処するために,GNNとアテンション機構を用いる。 本稿では,重度非視線伝搬の存在下での異常な安定性と精度を実現するGNNベースのネットワークローカライズ手法を提案する。 制約に対処し、GNNモデルの適用性を現実のシナリオに拡張するために、拡張された柔軟性を提供する2つの注意グラフニューラルネットワーク(AGNN)を導入します。
• 参考スコア（独自算出の注目度）: 18.472406178106077
• License: http://arxiv.org/licenses/nonexclusive-distrib/1.0/
• Abstract: Graph neural networks (GNNs) have gained significant popularity for classification tasks in machine learning, yet their applications to regression problems remain limited. Concurrently, attention mechanisms have emerged as powerful tools in sequential learning tasks. In this paper, we employ GNNs and attention mechanisms to address a classical but challenging nonlinear regression problem: network localization. We propose a novel GNN-based network localization method that achieves exceptional stability and accuracy in the presence of severe non-line-of-sight (NLOS) propagations, while eliminating the need for laborious offline calibration or NLOS identification. Extensive experimental results validate the effectiveness and high accuracy of our GNN-based localization model, particularly in challenging NLOS scenarios. However, the proposed GNN-based model exhibits limited flexibility, and its accuracy is highly sensitive to a specific hyperparameter that determines the graph structure. To address the limitations and extend the applicability of the GNN-based model to real scenarios, we introduce two attentional graph neural networks (AGNNs) that offer enhanced flexibility and the ability to automatically learn the optimal hyperparameter for each node. Experimental results confirm that the AGNN models are able to enhance localization accuracy, providing a promising solution for real-world applications. We also provide some analyses of the improved performance achieved by the AGNN models from the perspectives of dynamic attention and signal denoising characteristics.
• Abstract（参考訳）: グラフニューラルネットワーク(GNN)は機械学習の分類タスクで大きな人気を集めているが、回帰問題への応用は限定的だ。 同時に、逐次学習タスクの強力なツールとして注目のメカニズムが登場している。 本稿では,従来の非線形回帰問題であるネットワークローカライゼーションに対処するために,GNNとアテンション機構を用いる。 本稿では,高度非視線伝播(NLOS)の存在下での異常な安定性と精度を実現するとともに,努力的なオフライン校正やNLOS識別を不要としたGNNベースのネットワークローカライゼーション手法を提案する。 広汎な実験結果から,GNNに基づく局所化モデルの有効性と精度,特に難解なNLOSシナリオにおいて検証した。 しかし,提案したGNNモデルでは柔軟性が限られており,その精度はグラフ構造を決定する特定のハイパーパラメータに非常に敏感である。 制約に対処し、GNNモデルの適用性を実シナリオに拡張するために、各ノードに対して最適なハイパーパラメータを自動的に学習する柔軟性と能力を提供する2つの注意グラフニューラルネットワーク(AGNN)を導入する。 実験の結果,AGNNモデルではローカライゼーションの精度が向上し,実世界のアプリケーションに有望なソリューションを提供することがわかった。 また、ダイナミックアテンションと信号デノゲーション特性の観点から、AGNNモデルにより達成された改善性能について分析する。

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