論文の概要: Beam Prediction based on Large Language Models

• arxiv url: http://arxiv.org/abs/2408.08707v1
• Date: Fri, 16 Aug 2024 12:40:01 GMT
• ステータス: 処理完了
• システム内更新日: 2024-08-19 15:35:21.402224
• Title: Beam Prediction based on Large Language Models
• Title（参考訳）: 大規模言語モデルに基づくビーム予測
• Authors: Yucheng Sheng, Kai Huang, Le Liang, Peng Liu, Shi Jin, Geoffrey Ye Li,
• Abstract要約: ミリ波(mmWave)通信は次世代無線ネットワークに期待できるが、パス損失は大きい。 長短期記憶(LSTM)のような従来のディープラーニングモデルでは、ビーム追跡精度が向上するが、ロバスト性や一般化が不足している。 本稿では,大規模言語モデル(LLM)を用いて,ビーム予測の堅牢性を向上させる。
• 参考スコア（独自算出の注目度）: 51.45077318268427
• License: http://arxiv.org/licenses/nonexclusive-distrib/1.0/
• Abstract: Millimeter-wave (mmWave) communication is promising for next-generation wireless networks but suffers from significant path loss, requiring extensive antenna arrays and frequent beam training. Traditional deep learning models, such as long short-term memory (LSTM), enhance beam tracking accuracy however are limited by poor robustness and generalization. In this letter, we use large language models (LLMs) to improve the robustness of beam prediction. By converting time series data into text-based representations and employing the Prompt-as-Prefix (PaP) technique for contextual enrichment, our approach unleashes the strength of LLMs for time series forecasting. Simulation results demonstrate that our LLM-based method offers superior robustness and generalization compared to LSTM-based models, showcasing the potential of LLMs in wireless communications.
• Abstract（参考訳）: ミリ波通信は次世代無線ネットワークに期待できるが、大きな経路損失を被り、広範囲のアンテナアレイと頻繁なビーム訓練を必要とする。 長短期記憶(LSTM)のような従来のディープラーニングモデルでは、ビーム追跡精度が向上するが、ロバスト性や一般化が不足している。 本稿では,大規模言語モデル(LLM)を用いて,ビーム予測の堅牢性を向上させる。 時系列データをテキストベース表現に変換し,文脈豊か化のためのPrompt-as-Prefix(PaP)技術を用いることで,時系列予測のためのLLMの強度を解放する。 シミュレーションの結果,LSTMモデルに比べ,LLM法はロバスト性および一般化性に優れ,無線通信におけるLLMの可能性を示している。

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