論文の概要: RadioGAT: A Joint Model-based and Data-driven Framework for Multi-band Radiomap Reconstruction via Graph Attention Networks

• arxiv url: http://arxiv.org/abs/2403.16397v2
• Date: Mon, 29 Jul 2024 12:18:15 GMT
• ステータス: 処理完了
• システム内更新日: 2024-07-30 23:47:39.629356
• Title: RadioGAT: A Joint Model-based and Data-driven Framework for Multi-band Radiomap Reconstruction via Graph Attention Networks
• Title（参考訳）: RadioGAT: グラフアテンションネットワークによるマルチバンド無線地図再構成のための統合モデルとデータ駆動フレームワーク
• Authors: Xiaojie Li, Songyang Zhang, Hang Li, Xiaoyang Li, Lexi Xu, Haigao Xu, Hui Mei, Guangxu Zhu, Nan Qi, Ming Xiao,
• Abstract要約: マルチバンド無線マップ再構成(MB-RMR)は、スペクトル管理やネットワーク計画といったタスクのための無線通信において重要な要素である。 シミュレーションデータに大きく依存する従来の機械学習ベースのMB-RMRメソッドは、重要なデプロイメント課題に直面している。 本研究では,単一領域におけるMB-RMRに適したグラフ注意ネットワーク(GAT)に基づく新しいフレームワークであるRadioGATを提案する。
• 参考スコア（独自算出の注目度）: 36.8227064106456
• License: http://arxiv.org/licenses/nonexclusive-distrib/1.0/
• Abstract: Multi-band radiomap reconstruction (MB-RMR) is a key component in wireless communications for tasks such as spectrum management and network planning. However, traditional machine-learning-based MB-RMR methods, which rely heavily on simulated data or complete structured ground truth, face significant deployment challenges. These challenges stem from the differences between simulated and actual data, as well as the scarcity of real-world measurements. To address these challenges, our study presents RadioGAT, a novel framework based on Graph Attention Network (GAT) tailored for MB-RMR within a single area, eliminating the need for multi-region datasets. RadioGAT innovatively merges model-based spatial-spectral correlation encoding with data-driven radiomap generalization, thus minimizing the reliance on extensive data sources. The framework begins by transforming sparse multi-band data into a graph structure through an innovative encoding strategy that leverages radio propagation models to capture the spatial-spectral correlation inherent in the data. This graph-based representation not only simplifies data handling but also enables tailored label sampling during training, significantly enhancing the framework's adaptability for deployment. Subsequently, The GAT is employed to generalize the radiomap information across various frequency bands. Extensive experiments using raytracing datasets based on real-world environments have demonstrated RadioGAT's enhanced accuracy in supervised learning settings and its robustness in semi-supervised scenarios. These results underscore RadioGAT's effectiveness and practicality for MB-RMR in environments with limited data availability.
• Abstract（参考訳）: マルチバンド無線マップ再構成(MB-RMR)は、スペクトル管理やネットワーク計画といったタスクのための無線通信において重要な要素である。 しかし、シミュレーションデータや完全に構造化された真実に依存する従来の機械学習ベースのMB-RMRメソッドは、重大なデプロイメント課題に直面している。 これらの課題は、シミュレーションデータと実際のデータの違い、および実世界の測定の不足に起因する。 これらの課題に対処するために,1つの領域でMB-RMRに適したグラフ注意ネットワーク(GAT)に基づく新しいフレームワークであるRadioGATを提案する。 RadioGATは、データ駆動ラジオマップの一般化とモデルベースの空間スペクトル相関符号化を革新的に融合し、広範囲なデータソースへの依存を最小限に抑える。 このフレームワークは、電波伝搬モデルを利用してデータ固有の空間-スペクトル相関をキャプチャする革新的な符号化戦略を通じて、スパースマルチバンドデータをグラフ構造に変換することから始まる。 このグラフベースの表現は、データハンドリングを単純化するだけでなく、トレーニング中の適切なラベルサンプリングを可能にし、フレームワークのデプロイメント適応性を大幅に向上させる。 その後、GATは様々な周波数帯域で無線マップ情報を一般化するために使用される。 実環境に基づくレイトレーシングデータセットを用いた大規模な実験は、RadioGATの教師付き学習設定における精度の向上と半教師付きシナリオにおける堅牢性を示している。 これらの結果は、限られたデータ可用性を持つ環境でのMB-RMRの有効性と実用性を裏付けるものである。

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