論文の概要: Physics-informed Generalizable Wireless Channel Modeling with
Segmentation and Deep Learning: Fundamentals, Methodologies, and Challenges
- arxiv url: http://arxiv.org/abs/2401.01288v1
- Date: Tue, 2 Jan 2024 16:56:13 GMT
- ステータス: 処理完了
- システム内更新日: 2024-01-03 13:39:06.902006
- Title: Physics-informed Generalizable Wireless Channel Modeling with
Segmentation and Deep Learning: Fundamentals, Methodologies, and Challenges
- Title（参考訳）: セグメンテーションとディープラーニングによる物理インフォームド汎用無線チャネルモデリング:基礎,方法論,課題
- Authors: Ethan Zhu, Haijian Sun, Mingyue Ji
- Abstract要約: チャネルモデリングにおけるPINNに基づくアプローチは、一般化可能性、解釈可能性、堅牢性などの有望な特性を示す。
セマンティックセグメンテーションとディープラーニングを用いた屋内チャネルの正確な予測に関する最近の研究事例について述べる。
- 参考スコア（独自算出の注目度）: 26.133092114053472
- License: http://creativecommons.org/licenses/by/4.0/
- Abstract: Channel modeling is fundamental in advancing wireless systems and has thus
attracted considerable research focus. Recent trends have seen a growing
reliance on data-driven techniques to facilitate the modeling process and yield
accurate channel predictions. In this work, we first provide a concise overview
of data-driven channel modeling methods, highlighting their limitations.
Subsequently, we introduce the concept and advantages of physics-informed
neural network (PINN)-based modeling and a summary of recent contributions in
this area. Our findings demonstrate that PINN-based approaches in channel
modeling exhibit promising attributes such as generalizability,
interpretability, and robustness. We offer a comprehensive architecture for
PINN methodology, designed to inform and inspire future model development. A
case-study of our recent work on precise indoor channel prediction with
semantic segmentation and deep learning is presented. The study concludes by
addressing the challenges faced and suggesting potential research directions in
this field.
- Abstract（参考訳）: チャネルモデリングは無線システムの進歩に基本的であり、研究の焦点となっている。
最近のトレンドは、モデリングプロセスを促進し、正確なチャネル予測を可能にするデータ駆動技術に依存しています。
本稿では,まず,データ駆動チャネルモデリング手法の簡潔な概要を提供し,その限界を強調する。
次に、物理インフォームドニューラルネットワーク(PINN)に基づくモデリングの概念と利点と、この分野における最近の貢献の要約を紹介する。
その結果, チャネルモデリングにおけるPINNに基づくアプローチは, 一般化可能性, 解釈可能性, 堅牢性などの有望な特性を示すことがわかった。
我々は、将来のモデル開発を知らせ、刺激するように設計されたpinn方法論の包括的なアーキテクチャを提供する。
セマンティックセグメンテーションとディープラーニングを用いた屋内チャネルの正確な予測に関する最近の研究事例について述べる。
この研究は、直面した課題に対処し、この分野における潜在的研究の方向性を提案することで締めくくられる。
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