論文の概要: NetDiff: Deep Graph Denoising Diffusion for Ad Hoc Network Topology Generation
- arxiv url: http://arxiv.org/abs/2410.08238v1
- Date: Wed, 9 Oct 2024 15:39:49 GMT
- ステータス: 処理完了
- システム内更新日: 2024-10-31 04:26:09.312706
- Title: NetDiff: Deep Graph Denoising Diffusion for Ad Hoc Network Topology Generation
- Title（参考訳）: NetDiff: アドホックネットワークトポロジ生成のためのディープグラフの拡散
- Authors: Félix Marcoccia, Cédric Adjih, Paul Mühlethaler,
- Abstract要約: 本稿では,無線アドホックネットワークリンクトポロジを生成する拡散確率的アーキテクチャを記述したグラフであるNetDiffを紹介する。
この結果から,生成したリンクは現実的であり,データセットグラフに類似した構造的特性を有しており,操作するには小さな修正と検証ステップのみが必要であることがわかった。
- 参考スコア（独自算出の注目度）: 1.6768151308423371
- License: http://creativecommons.org/licenses/by/4.0/
- Abstract: This work introduces NetDiff, an expressive graph denoising diffusion probabilistic architecture that generates wireless ad hoc network link topologies. Such networks, with directional antennas, can achieve unmatched performance when the communication links are designed to provide good geometric properties, notably by reducing interference between these links while respecting diverse physical constraints. How to craft such a link assignment algorithm is yet a real problem. Deep graph generation offers multiple advantages compared to traditional approaches: it allows to relieve the network nodes of the communication burden caused by the search of viable links and to avoid resorting to heavy combinatorial methods to find a good link topology. Denoising diffusion also provides a built-in method to update the network over time. Given that graph neural networks sometimes tend to struggle with global, structural properties, we augment the popular graph transformer with cross-attentive modulation tokens in order to improve global control over the predicted topology. We also incorporate simple node and edge features, as well as additional loss terms, to facilitate the compliance with the network topology physical constraints. A network evolution algorithm based on partial diffusion is also proposed to maintain a stable network topology over time when the nodes move. Our results show that the generated links are realistic, present structural properties similar to the dataset graphs', and require only minor corrections and verification steps to be operational.
- Abstract（参考訳）: この研究は、無線アドホックネットワークリンクトポロジーを生成する拡散確率的アーキテクチャを記述した表現グラフであるNetDiffを紹介する。
指向性アンテナを用いたこのようなネットワークは、通信リンクが優れた幾何学的性質を提供するように設計されている場合、特に様々な物理的制約を尊重しながらこれらのリンク間の干渉を減らすことで、整合性のない性能を達成することができる。
このようなリンク割り当てアルゴリズムの作り方はまだ現実の問題である。
ディープグラフ生成は、従来のアプローチと比較して、有効なリンク探索による通信負荷のネットワークノードを緩和し、優れたリンクトポロジを見つけるために重い組合せ手法に頼らないようにする。
デノイング拡散はまた、時間とともにネットワークを更新するビルトイン方式も提供する。
グラフニューラルネットワークは、時としてグローバルで構造的な特性に苦しむ傾向があるため、予測トポロジのグローバルコントロールを改善するために、クロスアテンティブな変調トークンで人気のあるグラフトランスフォーマーを拡張する。
また、ネットワークトポロジの物理的制約への準拠を容易にするために、単純なノードとエッジの機能と、追加の損失項も組み込んでいます。
部分拡散に基づくネットワーク進化アルゴリズムも提案され、ノードが移動する時間とともに安定したネットワークトポロジーが維持される。
この結果から,生成したリンクは現実的であり,データセットグラフに類似した構造的特性を有しており,操作するには小さな修正と検証ステップのみが必要であることがわかった。
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