Fugu-MT 論文翻訳(概要): RayProNet: A Neural Point Field Framework for Radio Propagation Modeling in 3D Environments

論文の概要: RayProNet: A Neural Point Field Framework for Radio Propagation Modeling in 3D Environments

arxiv url: http://arxiv.org/abs/2406.16907v1
Date: Tue, 4 Jun 2024 01:06:41 GMT
ステータス: 処理完了
システム内更新日: 2024-07-01 06:41:31.111774
Title: RayProNet: A Neural Point Field Framework for Radio Propagation Modeling in 3D Environments
Title（参考訳）: RayProNet:3次元環境における電波伝搬モデリングのための神経点場フレームワーク
Authors: Ge Cao, Zhen Peng,
Abstract要約: 本稿では,無線チャネルモデリングのための機械学習を利用した新しい手法を提案する。主な材料は、ポイントクラウドベースのニューラルネットワークと、光プローブを備えた球高調波エンコーダである。
参考スコア（独自算出の注目度）: 1.7074276434401858
License: http://arxiv.org/licenses/nonexclusive-distrib/1.0/
Abstract: The radio wave propagation channel is central to the performance of wireless communication systems. In this paper, we introduce a novel machine learning-empowered methodology for wireless channel modeling. The key ingredients include a point-cloud-based neural network and a Spherical Harmonics encoder with light probes. Our approach offers several significant advantages, including the flexibility to adjust antenna radiation patterns and transmitter/receiver locations, the capability to predict radio power maps, and the scalability of large-scale wireless scenes. As a result, it lays the groundwork for an end-to-end pipeline for network planning and deployment optimization. The proposed work is validated in various outdoor and indoor radio environments.
Abstract（参考訳）: 電波伝搬チャネルは、無線通信システムの性能の中心である。本稿では,無線チャネルモデリングのための機械学習を利用した新しい手法を提案する。鍵となる構成要素は、ポイントクラウドベースのニューラルネットワークと、光プローブを備えた球高調波エンコーダである。提案手法は、アンテナ放射パターンや送信機/受信機位置の調整、無線電力マップの予測機能、大規模無線シーンのスケーラビリティなど、いくつかの大きな利点を提供する。その結果、ネットワーク計画とデプロイメント最適化のためのエンドツーエンドパイプラインの基盤となるものとなった。提案手法は屋外および屋内の様々な無線環境において検証される。

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