論文の概要: Generating High Dimensional User-Specific Wireless Channels using Diffusion Models
- arxiv url: http://arxiv.org/abs/2409.03924v1
- Date: Thu, 5 Sep 2024 22:08:28 GMT
- ステータス: 処理完了
- システム内更新日: 2024-09-09 17:20:24.131646
- Title: Generating High Dimensional User-Specific Wireless Channels using Diffusion Models
- Title（参考訳）: 拡散モデルを用いた高次元ユーザ特化無線チャネルの生成
- Authors: Taekyun Lee, Juseong Park, Hyeji Kim, Jeffrey G. Andrews,
- Abstract要約: 本稿では拡散モデルを用いて合成無線チャネルデータを生成する新しい手法を提案する。
我々は、ユーザ位置を条件入力として合成された高忠実度チャネルサンプルを生成し、測定不足を克服するために、より大きな拡張データセットを作成する。
- 参考スコア（独自算出の注目度）: 28.270917362301972
- License: http://arxiv.org/licenses/nonexclusive-distrib/1.0/
- Abstract: Deep neural network (DNN)-based algorithms are emerging as an important tool for many physical and MAC layer functions in future wireless communication systems, including for large multi-antenna channels. However, training such models typically requires a large dataset of high-dimensional channel measurements, which are very difficult and expensive to obtain. This paper introduces a novel method for generating synthetic wireless channel data using diffusion-based models to produce user-specific channels that accurately reflect real-world wireless environments. Our approach employs a conditional denoising diffusion implicit models (cDDIM) framework, effectively capturing the relationship between user location and multi-antenna channel characteristics. We generate synthetic high fidelity channel samples using user positions as conditional inputs, creating larger augmented datasets to overcome measurement scarcity. The utility of this method is demonstrated through its efficacy in training various downstream tasks such as channel compression and beam alignment. Our approach significantly improves over prior methods, such as adding noise or using generative adversarial networks (GANs), especially in scenarios with limited initial measurements.
- Abstract（参考訳）: ディープニューラルネットワーク(DNN)ベースのアルゴリズムは、将来の無線通信システムにおいて、大規模なマルチアンテナチャネルを含む多くの物理的およびMAC層機能にとって重要なツールとして登場している。
しかし、そのようなモデルのトレーニングは通常、高次元チャネル測定の大規模なデータセットを必要とする。
本稿では,拡散モデルを用いて合成無線チャネルデータを生成し,現実の無線環境を正確に反映したユーザ固有のチャネルを生成する手法を提案する。
提案手法では,条件付き拡散暗黙的モデル (cDDIM) を用いて,ユーザ位置とマルチアンテナチャネル特性の関係を効果的に把握する。
我々は、ユーザ位置を条件入力として合成された高忠実度チャネルサンプルを生成し、測定不足を克服するために、より大きな拡張データセットを作成する。
本手法の有効性は,流路圧縮やビームアライメントなどの下流作業の訓練において有効であることを示す。
提案手法はノイズの追加やGAN(Generative Adversarial Network)の使用など,従来手法よりも大幅に改善されている。
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