論文の概要: Context-Conditioned Spatio-Temporal Predictive Learning for Reliable V2V Channel Prediction

• arxiv url: http://arxiv.org/abs/2409.09978v1
• Date: Mon, 16 Sep 2024 04:15:36 GMT
• ステータス: 処理完了
• システム内更新日: 2024-09-17 16:40:52.852972
• Title: Context-Conditioned Spatio-Temporal Predictive Learning for Reliable V2V Channel Prediction
• Title（参考訳）: 信頼度V2Vチャネル予測のための文脈条件付き時空間予測学習
• Authors: Lei Chu, Daoud Burghal, Michael Neuman, Andreas F. Molisch,
• Abstract要約: 下流タスクの最適化には,V2Vチャネル状態情報(CSI)予測が不可欠である。 従来の予測手法は、時間、帯域幅、アンテナ(TX、RX)空間の予測を含む4次元(4D)CSIに重点を置いている。 本研究では,4次元CSIデータ内の依存関係をキャプチャするコンテキスト条件付き時間予測学習手法を提案する。
• 参考スコア（独自算出の注目度）: 23.77336070070737
• License: http://creativecommons.org/licenses/by-nc-nd/4.0/
• Abstract: Achieving reliable multidimensional Vehicle-to-Vehicle (V2V) channel state information (CSI) prediction is both challenging and crucial for optimizing downstream tasks that depend on instantaneous CSI. This work extends traditional prediction approaches by focusing on four-dimensional (4D) CSI, which includes predictions over time, bandwidth, and antenna (TX and RX) space. Such a comprehensive framework is essential for addressing the dynamic nature of mobility environments within intelligent transportation systems, necessitating the capture of both temporal and spatial dependencies across diverse domains. To address this complexity, we propose a novel context-conditioned spatiotemporal predictive learning method. This method leverages causal convolutional long short-term memory (CA-ConvLSTM) to effectively capture dependencies within 4D CSI data, and incorporates context-conditioned attention mechanisms to enhance the efficiency of spatiotemporal memory updates. Additionally, we introduce an adaptive meta-learning scheme tailored for recurrent networks to mitigate the issue of accumulative prediction errors. We validate the proposed method through empirical studies conducted across three different geometric configurations and mobility scenarios. Our results demonstrate that the proposed approach outperforms existing state-of-the-art predictive models, achieving superior performance across various geometries. Moreover, we show that the meta-learning framework significantly enhances the performance of recurrent-based predictive models in highly challenging cross-geometry settings, thus highlighting its robustness and adaptability.
• Abstract（参考訳）: 瞬時CSIに依存する下流タスクの最適化には,信頼性の高い多次元V2Vチャネル状態情報(CSI)の予測が不可欠である。 この研究は、時間、帯域幅、アンテナ(TX、RX)空間の予測を含む4次元(4D)CSIに焦点を当てることで、従来の予測アプローチを拡張した。 このような包括的枠組みは、知的輸送システムにおける移動環境の動的な性質に対処するために不可欠であり、多様な領域にわたる時間的および空間的依存関係の捕捉を必要とする。 この複雑さに対処するために,新しい文脈条件付き時空間予測学習法を提案する。 この方法は、因果畳み込み長短期記憶(CA-ConvLSTM)を利用して、4次元CSIデータ内の依存関係を効果的に捕捉し、時空間メモリ更新の効率を高めるためにコンテキスト条件付き注意機構を組み込む。 さらに,繰り返しネットワークに適した適応型メタラーニング手法を導入し,累積予測誤差の問題を緩和する。 提案手法は,3つの異なる幾何学的構成と移動シナリオにまたがる経験的研究によって検証される。 提案手法は, 従来の予測モデルよりも優れた性能を示し, 各種測地における優れた性能を実現している。 さらに、メタラーニングフレームワークは、高度に挑戦するクロスジオメトリ設定において、リカレントベースの予測モデルの性能を大幅に向上させ、その堅牢性と適応性を強調した。

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