論文の概要: Diffraction and Scattering Aware Radio Map and Environment
Reconstruction using Geometry Model-Assisted Deep Learning
- arxiv url: http://arxiv.org/abs/2403.00229v1
- Date: Fri, 1 Mar 2024 02:20:01 GMT
- ステータス: 処理完了
- システム内更新日: 2024-03-05 18:37:58.395866
- Title: Diffraction and Scattering Aware Radio Map and Environment
Reconstruction using Geometry Model-Assisted Deep Learning
- Title（参考訳）: 幾何モデル支援深層学習による回折・散乱対応ラジオマップと環境再構成
- Authors: Wangqian Chen and Junting Chen
- Abstract要約: 本稿では、受信信号強度(RSS)データを用いて、無線マップと仮想環境を共同構築することを提案する。
我々は,仮想障害物モデルを開発し,伝搬経路と仮想障害物との間の幾何学的関係を特徴づける。
数値実験により, 3次元仮想環境の再構築に加えて, 提案したモデルは, 精度10%-18%向上した無線地図構築において, 最先端の手法よりも優れた性能を示した。
- 参考スコア（独自算出の注目度）: 14.986314279939952
- License: http://arxiv.org/licenses/nonexclusive-distrib/1.0/
- Abstract: Machine learning (ML) facilitates rapid channel modeling for 5G and beyond
wireless communication systems. Many existing ML techniques utilize a city map
to construct the radio map; however, an updated city map may not always be
available. This paper proposes to employ the received signal strength (RSS)
data to jointly construct the radio map and the virtual environment by
exploiting the geometry structure of the environment. In contrast to many
existing ML approaches that lack of an environment model, we develop a virtual
obstacle model and characterize the geometry relation between the propagation
paths and the virtual obstacles. A multi-screen knife-edge model is adopted to
extract the key diffraction features, and these features are fed into a neural
network (NN) for diffraction representation. To describe the scattering, as
oppose to most existing methods that directly input an entire city map, our
model focuses on the geometry structure from the local area surrounding the
TX-RX pair and the spatial invariance of such local geometry structure is
exploited. Numerical experiments demonstrate that, in addition to
reconstructing a 3D virtual environment, the proposed model outperforms the
state-of-the-art methods in radio map construction with 10%-18% accuracy
improvements. It can also reduce 20% data and 50% training epochs when
transferred to a new environment.
- Abstract（参考訳）: 機械学習(ML)は、5Gおよび無線通信システム以上の高速チャネルモデリングを容易にする。
既存のML技術の多くは、ラジオマップを構築するためにシティマップを使用しているが、更新されたシティマップは必ずしも利用できるとは限らない。
本稿では,受信信号強度(rss)データを用いて,環境の幾何構造を利用して無線地図と仮想環境を共同で構築する手法を提案する。
環境モデルが欠如している既存のMLアプローチとは対照的に,仮想障害物モデルを開発し,伝搬経路と仮想障害物との幾何学的関係を特徴付ける。
キー回折特性を抽出するためにマルチスクリーンナイフエッジモデルが採用され、これらの特徴は回折表現のためにニューラルネットワーク(nn)に供給される。
この散乱を説明するために, 都市地図全体を直接入力する既存の手法とは対照的に, モデルではtx-rx対を囲む局所領域からの幾何学構造に着目し, 局所幾何学構造の空間不変性を利用する。
数値実験により, 3次元仮想環境の再構築に加えて, 提案モデルは, 精度10%-18%向上した無線地図構築における最先端手法よりも優れていた。
また、新しい環境に移行する際に20%のデータと50%のトレーニングエポックを削減できる。
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