論文の概要: Learning Latent Wireless Dynamics from Channel State Information
- arxiv url: http://arxiv.org/abs/2409.10045v1
- Date: Mon, 16 Sep 2024 07:15:46 GMT
- ステータス: 処理完了
- システム内更新日: 2024-09-17 16:30:58.854919
- Title: Learning Latent Wireless Dynamics from Channel State Information
- Title（参考訳）: チャネル状態情報を用いた潜時無線ダイナミクスの学習
- Authors: Charbel Bou Chaaya, Abanoub M. Girgis, Mehdi Bennis,
- Abstract要約: 本稿では,潜在空間における無線伝搬環境のダイナミクスをモデル化し,予測するための,データ駆動型機械学習(ML)技術を提案する。
本稿では, 測定データに対する数値的な評価を行い, 提案したJEPAがベンチマークよりも2倍の精度向上を示した。
- 参考スコア（独自算出の注目度）: 31.080933663717257
- License: http://creativecommons.org/licenses/by/4.0/
- Abstract: In this work, we propose a novel data-driven machine learning (ML) technique to model and predict the dynamics of the wireless propagation environment in latent space. Leveraging the idea of channel charting, which learns compressed representations of high-dimensional channel state information (CSI), we incorporate a predictive component to capture the dynamics of the wireless system. Hence, we jointly learn a channel encoder that maps the estimated CSI to an appropriate latent space, and a predictor that models the relationships between such representations. Accordingly, our problem boils down to training a joint-embedding predictive architecture (JEPA) that simulates the latent dynamics of a wireless network from CSI. We present numerical evaluations on measured data and show that the proposed JEPA displays a two-fold increase in accuracy over benchmarks, for longer look-ahead prediction tasks.
- Abstract（参考訳）: 本研究では,潜在空間における無線伝搬環境のダイナミクスをモデル化し,予測するための,データ駆動型機械学習(ML)技術を提案する。
高次元チャネル状態情報(CSI)の圧縮表現を学習するチャネルチャートのアイデアを活用し、予測成分を組み込んで無線システムのダイナミクスを捉える。
そこで我々は,推定したCSIを適切な潜在空間にマッピングするチャネルエンコーダと,それらの表現間の関係をモデル化する予測器を共同で学習する。
したがって、我々は、CSIから無線ネットワークの潜伏ダイナミクスをシミュレートするJEPA(Joint-embedding predictive Architecture)のトレーニングに着目する。
本稿では,測定データに対する数値的な評価を行い,提案したJEPAがベンチマークよりも2倍の精度向上を示した。
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