論文の概要: Cross-domain Learning Framework for Tracking Users in RIS-aided Multi-band ISAC Systems with Sparse Labeled Data
- arxiv url: http://arxiv.org/abs/2405.06299v1
- Date: Fri, 10 May 2024 08:04:27 GMT
- ステータス: 処理完了
- システム内更新日: 2024-05-13 16:17:47.088313
- Title: Cross-domain Learning Framework for Tracking Users in RIS-aided Multi-band ISAC Systems with Sparse Labeled Data
- Title（参考訳）: Sparse Labeled Dataを用いたRIS支援マルチバンドISACシステムにおけるユーザ追跡のためのクロスドメイン学習フレームワーク
- Authors: Jingzhi Hu, Dusit Niyato, Jun Luo,
- Abstract要約: 統合センシング・通信(ISAC)は6G通信において重要であり、再構成可能なインテリジェントサーフェス(RIS)の急速な発展によって促進される
本稿では,複数の帯域にまたがるマルチモーダルCSIインジケータを協調的に活用し,クロスドメイン方式で追跡機能をモデル化するX2Trackフレームワークを提案する。
X2Trackの下では、トランスフォーマーニューラルネットワークと逆学習技術に基づいて、トラッキングエラーを最小限に抑える効率的なディープラーニングアルゴリズムを設計する。
- 参考スコア（独自算出の注目度）: 55.70071704247794
- License: http://arxiv.org/licenses/nonexclusive-distrib/1.0/
- Abstract: Integrated sensing and communications (ISAC) is pivotal for 6G communications and is boosted by the rapid development of reconfigurable intelligent surfaces (RISs). Using the channel state information (CSI) across multiple frequency bands, RIS-aided multi-band ISAC systems can potentially track users' positions with high precision. Though tracking with CSI is desirable as no communication overheads are incurred, it faces challenges due to the multi-modalities of CSI samples, irregular and asynchronous data traffic, and sparse labeled data for learning the tracking function. This paper proposes the X2Track framework, where we model the tracking function by a hierarchical architecture, jointly utilizing multi-modal CSI indicators across multiple bands, and optimize it in a cross-domain manner, tackling the sparsity of labeled data for the target deployment environment (namely, target domain) by adapting the knowledge learned from another environment (namely, source domain). Under X2Track, we design an efficient deep learning algorithm to minimize tracking errors, based on transformer neural networks and adversarial learning techniques. Simulation results verify that X2Track achieves decimeter-level axial tracking errors even under scarce UL data traffic and strong interference conditions and can adapt to diverse deployment environments with fewer than 5% training data, or equivalently, 5 minutes of UE tracks, being labeled.
- Abstract（参考訳）: 統合センシング・通信(ISAC)は6G通信において重要であり、再構成可能なインテリジェントサーフェス(RIS)の急速な開発によって加速される。
複数の周波数帯域にまたがるチャネル状態情報(CSI)を用いて、RIS支援マルチバンドISACシステムは、高い精度でユーザの位置を追跡することができる。
通信オーバーヘッドが発生しないため、CSIによるトラッキングは望ましいが、CSIサンプルのマルチモーダル性、不規則で非同期なデータトラフィック、追跡関数を学習するためのスパースラベル付きデータといった問題に直面している。
本稿では,複数の帯域にまたがるマルチモーダルCSIインジケータを協調的に活用し,対象のデプロイメント環境(すなわちターゲットドメイン)に対するラベル付きデータの空間性に対処し,他の環境(すなわちソースドメイン)から学んだ知識を適応させることで,トラッキング機能を階層的アーキテクチャでモデル化するX2Trackフレームワークを提案する。
X2Trackの下では、トランスフォーマーニューラルネットワークと逆学習技術に基づいて、トラッキングエラーを最小限に抑える効率的なディープラーニングアルゴリズムを設計する。
シミュレーションの結果, ULデータトラフィックが少ない場合や強い干渉条件下でもX2Trackがデシメータレベルの軸追跡誤差を達成でき, 5%以下のトレーニングデータ, あるいは同等の5分間のUEトラックをラベル付けして, 多様な展開環境に適応できることを確認した。
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