論文の概要: Attentional Graph Neural Network Is All You Need for Robust Massive Network Localization

• arxiv url: http://arxiv.org/abs/2311.16856v3
• Date: Mon, 07 Apr 2025 07:39:56 GMT
• ステータス: 翻訳完了
• システム内更新日: 2025-04-18 05:32:37.709091
• Title: Attentional Graph Neural Network Is All You Need for Robust Massive Network Localization
• Title（参考訳）: 意図的なグラフニューラルネットワークは、ロバストな大規模ネットワークローカライゼーションに必要なもの
• Authors: Wenzhong Yan, Feng Yin, Juntao Wang, Geert Leus, Abdelhak M. Zoubir, Yang Tian,
• Abstract要約: 我々は,大規模ネットワークローカライゼーションという重要な非線形回帰問題に対処するための注意機構を備えたグラフニューラルネットワーク(GNN)を設計する。 グラフ畳み込みネットワーク(GCN)に基づく従来のネットワークローカライゼーション手法について概観する。 拡張として,GCN方式の感度閾値決定問題を解決するために,特別に設計された注意型GNN (AGNN) モデルを提案する。
• 参考スコア（独自算出の注目度）: 26.85290529046327
• License: http://arxiv.org/licenses/nonexclusive-distrib/1.0/
• Abstract: In this paper, we design Graph Neural Networks (GNNs) with attention mechanisms to tackle an important yet challenging nonlinear regression problem: massive network localization. We first review our previous network localization method based on Graph Convolutional Network (GCN), which can exhibit state-of-the-art localization accuracy, even under severe Non-Line-of-Sight (NLOS) conditions, by carefully preselecting a constant threshold for determining adjacency. As an extension, we propose a specially designed Attentional GNN (AGNN) model to resolve the sensitive thresholding issue of the GCN-based method and enhance the underlying model capacity. The AGNN comprises an Adjacency Learning Module (ALM) and Multiple Graph Attention Layers (MGAL), employing distinct attention architectures to systematically address the demerits of the GCN-based method, rendering it more practical for real-world applications. Comprehensive analyses are conducted to explain the superior performance of these methods, including a theoretical analysis of the AGNN's dynamic attention property and computational complexity, along with a systematic discussion of their robust characteristic against NLOS measurements. Extensive experimental results demonstrate the effectiveness of the GCN-based and AGNN-based network localization methods. Notably, integrating attention mechanisms into the AGNN yields substantial improvements in localization accuracy, approaching the fundamental lower bound and showing approximately 37\% to 53\% reduction in localization error compared to the vanilla GCN-based method across various NLOS noise configurations. Both methods outperform all competing approaches by far in terms of localization accuracy, robustness, and computational time, especially for considerably large network sizes.
• Abstract（参考訳）: 本稿では,大規模ネットワークローカライゼーションという重要な非線形回帰問題に対処するための注意機構を備えたグラフニューラルネットワーク(GNN)を設計する。 我々はまず,最新の位置決め精度を示すグラフ畳み込みネットワーク(GCN, Graph Convolutional Network)に基づく従来のネットワークローカライゼーション手法について検討した。 拡張として,GCN方式の高感度しきい値化問題を解消し,基礎となるモデル容量を向上させるために,特別に設計された注意型GNN(AGNN)モデルを提案する。 AGNNは、Adjacency Learning Module (ALM)とMultiple Graph Attention Layers (MGAL)で構成されており、GCNベースのメソッドのデメリットに体系的に対処するために、異なる注意アーキテクチャを使用している。 AGNNのダイナミックアテンション特性と計算複雑性の理論解析や,NLOS測定に対するロバストな特性に関する体系的な議論など,これらの手法の優れた性能を説明するために,包括的分析を行った。 大規模実験により,GCNおよびAGNNに基づくネットワークローカライゼーション手法の有効性が示された。 特に、AGNNに注意機構を統合することで、局所化精度が大幅に向上し、基本下限に近づき、様々なNLOSノイズ構成におけるバニラGCN法と比較して、局所化誤差が約37～53倍に減少する。 どちらの手法も、特に大規模なネットワークサイズにおいて、ローカライズ精度、ロバスト性、計算時間において、競合するアプローチをはるかに上回っている。

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