Fugu-MT 論文翻訳(概要): Deep learning approaches to indoor wireless channel estimation for low-power communication

論文の概要: Deep learning approaches to indoor wireless channel estimation for low-power communication

arxiv url: http://arxiv.org/abs/2405.12427v1
Date: Tue, 21 May 2024 00:36:34 GMT
ステータス: 処理完了
システム内更新日: 2024-05-22 14:38:05.044808
Title: Deep learning approaches to indoor wireless channel estimation for low-power communication
Title（参考訳）: 低消費電力通信のための屋内無線チャネル推定のための深層学習手法
Authors: Samrah Arif, Muhammad Arif Khan, Sabih Ur Rehman,
Abstract要約: 本稿では,LP-IoT通信における高精度チャネル推定にRSSIを利用する,FCNNを用いた2つの低電力チャネル推定モデルを提案する。我々のモデルAは平均二乗誤差(MSE)の99.02%の顕著な減少を示し、モデルBは現在の研究で設定されたベンチマークと比較して90.03%のMSEの減少を示す。
参考スコア（独自算出の注目度）: 0.0
License: http://creativecommons.org/licenses/by-nc-sa/4.0/
Abstract: In the rapidly growing development of the Internet of Things (IoT) infrastructure, achieving reliable wireless communication is a challenge. IoT devices operate in diverse environments with common signal interference and fluctuating channel conditions. Accurate channel estimation helps adapt the transmission strategies to current conditions, ensuring reliable communication. Traditional methods, such as Least Squares (LS) and Minimum Mean Squared Error (MMSE) estimation techniques, often struggle to adapt to the diverse and complex environments typical of IoT networks. This research article delves into the potential of Deep Learning (DL) to enhance channel estimation, focusing on the Received Signal Strength Indicator (RSSI) metric - a critical yet challenging aspect due to its susceptibility to noise and environmental factors. This paper presents two Fully Connected Neural Networks (FCNNs)-based Low Power (LP-IoT) channel estimation models, leveraging RSSI for accurate channel estimation in LP-IoT communication. Our Model A exhibits a remarkable 99.02% reduction in Mean Squared Error (MSE), and Model B demonstrates a notable 90.03% MSE reduction compared to the benchmarks set by current studies. Additionally, the comparative studies of our model A with other DL-based techniques show significant efficiency in our estimation models.
Abstract（参考訳）: IoT(Internet of Things)インフラストラクチャが急速に発展する中で,信頼性の高い無線通信の実現が課題となっている。 IoTデバイスは、共通の信号干渉と変動するチャネル条件を持つ多様な環境で動作する。正確なチャネル推定は、送信戦略を現在の状況に適応させ、信頼性の高い通信を保証するのに役立つ。 Least Squares (LS) や Minimum Mean Squared Error (MMSE) といった従来の手法は、IoTネットワークに典型的な多様な複雑な環境に適応するのに苦労することが多い。本稿では, 受波信号強度指標(RSSI)測定値に着目し, チャネル推定能力を高めるための深層学習(DL)の可能性について検討する。本稿では,LP-IoT通信における高精度チャネル推定にRSSIを利用する,FCNNを用いた2つの低電力チャネル推定モデルを提案する。我々のモデルAは平均二乗誤差(MSE)の99.02%の顕著な減少を示し、モデルBは現在の研究で設定されたベンチマークと比較して90.03%のMSEの減少を示す。さらに、我々のモデルAと他のDLベースの手法の比較研究は、我々の推定モデルにおいて大きな効率性を示している。

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