論文の概要: Model-based learning for multi-antenna multi-frequency location-to-channel mapping
- arxiv url: http://arxiv.org/abs/2407.07719v2
- Date: Mon, 15 Jul 2024 06:54:53 GMT
- ステータス: 処理完了
- システム内更新日: 2024-07-16 21:47:52.801343
- Title: Model-based learning for multi-antenna multi-frequency location-to-channel mapping
- Title（参考訳）: マルチアンテナ多周波位置-チャネルマッピングのためのモデルベース学習
- Authors: Baptiste Chatelier, Vincent Corlay, Matthieu Crussière, Luc Le Magoarou,
- Abstract要約: Inlicit Neural Representationの文献によると、古典的ニューラルネットワークアーキテクチャは低周波の内容の学習に偏っている。
本稿では、モデルに基づく機械学習パラダイムを利用して、伝搬チャネルモデルから問題固有のニューラルアーキテクチャを導出する。
- 参考スコア（独自算出の注目度）: 6.067275317776295
- License: http://arxiv.org/licenses/nonexclusive-distrib/1.0/
- Abstract: Years of study of the propagation channel showed a close relation between a location and the associated communication channel response. The use of a neural network to learn the location-to-channel mapping can therefore be envisioned. The Implicit Neural Representation (INR) literature showed that classical neural architecture are biased towards learning low-frequency content, making the location-to-channel mapping learning a non-trivial problem. Indeed, it is well known that this mapping is a function rapidly varying with the location, on the order of the wavelength. This paper leverages the model-based machine learning paradigm to derive a problem-specific neural architecture from a propagation channel model. The resulting architecture efficiently overcomes the spectral-bias issue. It only learns low-frequency sparse correction terms activating a dictionary of high-frequency components. The proposed architecture is evaluated against classical INR architectures on realistic synthetic data, showing much better accuracy. Its mapping learning performance is explained based on the approximated channel model, highlighting the explainability of the model-based machine learning paradigm.
- Abstract（参考訳）: 伝搬チャネルの長年の研究は、位置と関連する通信チャネル応答との密接な関係を示した。
そのため、位置-チャネルマッピングの学習にニューラルネットワークを使用することが想定できる。
Implicit Neural Representation (INR)の文献は、古典的ニューラルネットワークアーキテクチャが低周波コンテンツ学習に偏りがあることを示し、位置-チャネルマッピング学習は非自明な問題であることを示した。
実際、この写像は、波長の順に位置によって急速に変化する関数であることが知られている。
本稿では、モデルに基づく機械学習パラダイムを利用して、伝搬チャネルモデルから問題固有のニューラルアーキテクチャを導出する。
結果として生じるアーキテクチャはスペクトルバイアス問題を効果的に克服する。
高周波成分の辞書を活性化する低周波スパース補正項のみを学習する。
提案したアーキテクチャは、リアルな合成データに基づいて古典的なINRアーキテクチャに対して評価され、精度が大幅に向上した。
そのマッピング学習性能は、近似チャネルモデルに基づいて説明され、モデルに基づく機械学習パラダイムの説明可能性を強調している。
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