論文の概要: Data-Driven Radio Environment Map Estimation Using Graph Neural Networks

• arxiv url: http://arxiv.org/abs/2407.07713v1
• Date: Sun, 9 Jun 2024 00:17:33 GMT
• ステータス: 処理完了
• システム内更新日: 2024-07-22 13:58:01.811626
• Title: Data-Driven Radio Environment Map Estimation Using Graph Neural Networks
• Title（参考訳）: グラフニューラルネットワークを用いたデータ駆動無線環境マップ推定
• Authors: Ali Shibli, Tahar Zanouda,
• Abstract要約: グラフニューラルネットワークを用いて無線環境マップ(REM)を推定する手法を提案する。 提案アーキテクチャは、ネットワーク全体の空間的依存関係をキャプチャするグラフニューラルネットワークの利点を継承する。
• 参考スコア（独自算出の注目度）: 0.0
• License: http://creativecommons.org/licenses/by/4.0/
• Abstract: Radio Environment Maps (REMs) are crucial for numerous applications in Telecom. The construction of accurate Radio Environment Maps (REMs) has become an important and challenging topic in recent decades. In this paper, we present a method to estimate REMs using Graph Neural Networks. This approach utilizes both physical cell information and sparse geo-located signal strength measurements to estimate REMs. The method first divides and encodes mobile network coverage areas into a graph. Then, it inputs sparse geo-located signal strength measurements, characterized by Reference Signal Received Power (RSRP) and Reference Signal Received Quality (RSRQ) metrics, into a Graph Neural Network Model to estimate REMs. The proposed architecture inherits the advantages of a Graph Neural Network to capture the spatial dependencies of network-wide coverage in contrast with network Radio Access Network node locations and spatial proximity of known measurements.
• Abstract（参考訳）: 無線環境マップ(REM)はTelecomにおける多くのアプリケーションにとって不可欠である。 正確な無線環境マップ(REM)の構築は、ここ数十年で重要かつ困難なトピックとなっている。 本稿では,グラフニューラルネットワークを用いてREMを推定する手法を提案する。 このアプローチでは、物理セル情報と疎ジオロケーション信号強度測定の両方を用いてREMを推定する。 この方法はまず、モバイルネットワークのカバレッジ領域をグラフに分割してエンコードする。 次に、基準信号受信電力(RSRP)と基準信号受信品質(RSRQ)の指標を特徴とする疎ジオロケーション信号強度測定をグラフニューラルネットワークモデルに入力し、REMを推定する。 提案アーキテクチャは,ネットワークアクセスネットワークノードの位置や既知の測定値の空間的近接と対照的に,ネットワーク全体の空間的依存関係を捕捉するグラフニューラルネットワークの利点を継承する。

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