Fugu-MT 論文翻訳(概要): Generative AI on SpectrumNet: An Open Benchmark of Multiband 3D Radio Maps

論文の概要: Generative AI on SpectrumNet: An Open Benchmark of Multiband 3D Radio Maps

arxiv url: http://arxiv.org/abs/2408.15252v1
Date: Fri, 9 Aug 2024 07:54:11 GMT
ステータス: 処理完了
システム内更新日: 2024-09-01 16:42:01.592893
Title: Generative AI on SpectrumNet: An Open Benchmark of Multiband 3D Radio Maps
Title（参考訳）: SpectrumNet上の生成AI: マルチバンド3Dラジオマップのオープンベンチマーク
Authors: Shuhang Zhang, Shuai Jiang, Wanjie Lin, Zheng Fang, Kangjun Liu, Hongliang Zhang, Ke Chen,
Abstract要約: 本稿では、SpectrumNetデータセット生成のためのパラメータと設定を紹介し、SpectrumNetデータセットに基づいて、無線マップ構築のための3つのベースライン手法を評価する。実験では、空間、周波数、シナリオドメインを強く一般化したトレーニングモデルのためのSpectrumNetデータセットの必要性が示されている。
参考スコア（独自算出の注目度）: 27.47557161446951
License: http://creativecommons.org/publicdomain/zero/1.0/
Abstract: Radio map is an efficient demonstration for visually displaying the wireless signal coverage within a certain region. It has been considered to be increasingly helpful for the future sixth generation (6G) of wireless networks, as wireless nodes are becoming more crowded and complicated. However, the construction of high resolution radio map is very challenging due to the sparse sampling in practical systems. Generative artificial intelligence (AI), which is capable to create synthetic data to fill in gaps in real-world measurements, is an effective technique to construct high precision radio maps. Currently, generative models for radio map construction are trained with two-dimension (2D) single band radio maps in urban scenario, which has poor generalization in diverse terrain scenarios, spectrum bands, and heights. To tackle this problem, we provide a multiband three-dimension (3D) radio map dataset with consideration of terrain and climate information, named SpectrumNet. It is the largest radio map dataset in terms of dimensions and scale, which contains the radio map of 3 spacial dimensions, 5 frequency bands, 11 terrain scenarios, and 3 climate scenarios. We introduce the parameters and settings for the SpectrumNet dataset generation, and evaluate three baseline methods for radio map construction based on the SpectrumNet dataset. Experiments show the necessity of the SpectrumNet dataset for training models with strong generalization in spacial, frequency, and scenario domains. Future works on the SpectrumNet dataset are also discussed, including the dataset expansion and calibration, as well as the extended studies on generative models for radio map construction based on the SpectrumNet dataset.
Abstract（参考訳）: 無線マップは、特定の領域内で無線信号のカバレッジを視覚的に表示するための効率的なデモンストレーションである。無線ノードがより混雑し、複雑になりつつあるため、将来の無線ネットワークの第6世代(6G)にとってますます役立つものと考えられている。しかし,高分解能無線マップの構築は,実用システムにおけるスパースサンプリングのため,非常に困難である。実空間計測におけるギャップを埋めるために合成データを作成することができる生成人工知能(AI)は、高精度な無線地図を構築するのに有効な手法である。現在、無線地図構築のための生成モデルは、都市シナリオにおける2次元(2次元)シングルバンド無線地図を用いて訓練されており、多様な地形シナリオ、スペクトル帯域、高さの一般化が不十分である。この問題に対処するために、地形や気候情報を考慮したマルチバンド3次元3次元無線地図データセット、SpectrumNetを提供する。 3つの空間次元、5つの周波数帯、11の地形シナリオ、および3つの気候シナリオの電波マップを含む。本稿では、SpectrumNetデータセット生成のためのパラメータと設定を紹介し、SpectrumNetデータセットに基づいて、無線マップ構築のための3つのベースライン手法を評価する。実験では、空間、周波数、シナリオドメインを強く一般化したトレーニングモデルのためのSpectrumNetデータセットの必要性が示されている。 SpectrumNetデータセットに関する今後の研究は、データセットの拡張と校正、およびSpectrumNetデータセットに基づいた無線マップ構築のための生成モデルの拡張などについても議論されている。

関連論文リスト

Radio Map Prediction from Aerial Images and Application to Coverage Optimization [46.870065000932016]
畳み込みニューラルネットワークを用いた経路損失無線マップの予測に着目する。既存の無線地図データセットに対して開発された最先端モデルがこの課題に効果的に適応できることを示す。複雑さを低減した現在の最先端技術の性能をわずかに上回る新しいモデルを導入する。
論文参考訳（メタデータ） (2024-10-07T09:19:20Z)
RayProNet: A Neural Point Field Framework for Radio Propagation Modeling in 3D Environments [1.7074276434401858]
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。
論文参考訳（メタデータ） (2024-06-04T01:06:41Z)
Mesh2NeRF: Direct Mesh Supervision for Neural Radiance Field Representation and Generation [51.346733271166926]
Mesh2NeRFは、3次元生成タスクのためのテクスチャメッシュから地上構造放射場を導出するアプローチである。各種タスクにおけるMesh2NeRFの有効性を検証する。
論文参考訳（メタデータ） (2024-03-28T11:22:53Z)
RadioGAT: A Joint Model-based and Data-driven Framework for Multi-band Radiomap Reconstruction via Graph Attention Networks [36.8227064106456]
マルチバンド無線マップ再構成(MB-RMR)は、スペクトル管理やネットワーク計画といったタスクのための無線通信において重要な要素である。シミュレーションデータに大きく依存する従来の機械学習ベースのMB-RMRメソッドは、重要なデプロイメント課題に直面している。本研究では,単一領域におけるMB-RMRに適したグラフ注意ネットワーク(GAT)に基づく新しいフレームワークであるRadioGATを提案する。
論文参考訳（メタデータ） (2024-03-25T03:23:10Z)
Radio Map Estimation -- An Open Dataset with Directive Transmitter Antennas and Initial Experiments [49.61405888107356]
実世界の現実的な都市地図とオープンなデータソースからの航空画像とともに、シミュレーションされた経路損失無線マップのデータセットをリリースする。モデルアーキテクチャ,入力特徴設計,航空画像からの無線マップの推定に関する実験を行った。
論文参考訳（メタデータ） (2024-01-12T14:56:45Z)
Geo2SigMap: High-Fidelity RF Signal Mapping Using Geographic Databases [10.278799374600919]
Geo2SigMapは、地理データベースを用いた効率的かつ高忠実なRF信号マッピングのためのMLベースのフレームワークである。われわれはOpenStreetMap、Blender、Sionnaの3つのオープンソースツールをシームレスに統合する自動化フレームワークを開発した。その結果,Geo2SigMapは平均根平均2乗誤差(RMSE)を6.04dBで達成し,UEにおける基準信号受信電力(RSRP)を予測する。
論文参考訳（メタデータ） (2023-12-21T21:26:09Z)
Three-Way Deep Neural Network for Radio Frequency Map Generation and Source Localization [67.93423427193055]
空間、時間、周波数領域にわたる無線スペクトルのモニタリングは、5Gと6G以上の通信技術において重要な特徴となる。本稿では,空間領域全体にわたる不規則分散計測を補間するGAN(Generative Adversarial Network)機械学習モデルを提案する。
論文参考訳（メタデータ） (2021-11-23T22:25:10Z)
Conditioning Trick for Training Stable GANs [70.15099665710336]
本稿では,GANトレーニング中の不安定性問題に対応するため,ジェネレータネットワークに正規性から逸脱する条件付け手法を提案する。我々は、生成元をシュア分解のスペクトル領域で計算された実サンプルの正規化関数から逸脱するように強制する。
論文参考訳（メタデータ） (2020-10-12T16:50:22Z)
A Big Data Enabled Channel Model for 5G Wireless Communication Systems [71.93009775340234]
本稿では,ビッグデータ解析,特に無線通信およびチャネルモデリングにおける機械学習アルゴリズムの様々な応用について検討する。本稿では,ビッグデータと機械学習を利用した無線チャネルモデルフレームワークを提案する。提案するチャネルモデルは、フィードフォワードニューラルネットワーク(FNN)やラジアル基底関数ニューラルネットワーク(RBF-NN)を含む、人工ニューラルネットワーク(ANN)に基づいている。
論文参考訳（メタデータ） (2020-02-28T05:56:14Z)

関連論文リストは本サイト内にある論文のタイトル・アブストラクトから自動的に作成しています。

指定された論文の情報です。
本サイトの運営者は本サイト（すべての情報・翻訳含む）の品質を保証せず、本サイト（すべての情報・翻訳含む）を使用して発生したあらゆる結果について一切の責任を負いません。