論文の概要: LinFormer: A Linear-based Lightweight Transformer Architecture For Time-Aware MIMO Channel Prediction
- arxiv url: http://arxiv.org/abs/2410.21351v1
- Date: Mon, 28 Oct 2024 13:04:23 GMT
- ステータス: 翻訳完了
- システム内更新日: 2024-10-30 13:41:26.126375
- Title: LinFormer: A Linear-based Lightweight Transformer Architecture For Time-Aware MIMO Channel Prediction
- Title（参考訳）: LinFormer: タイムアウェアなMIMOチャネル予測のためのリニアベース軽量トランスフォーマーアーキテクチャ
- Authors: Yanliang Jin, Yifan Wu, Yuan Gao, Shunqing Zhang, Shugong Xu, Cheng-Xiang Wang,
- Abstract要約: 第6世代(6G)モバイルネットワークは、ハイモビリティ通信をサポートする上で、新たな課題をもたらす。
本稿では,スケーラブルで全線形なエンコーダのみのトランスフォーマーモデルに基づく,革新的なチャネル予測フレームワークLinFormerを提案する。
提案手法は,高い予測精度を維持しつつ,計算複雑性を大幅に低減し,コスト効率のよい基地局(BS)の展開に適している。
- 参考スコア（独自算出の注目度）: 39.12741712294741
- License:
- Abstract: The emergence of 6th generation (6G) mobile networks brings new challenges in supporting high-mobility communications, particularly in addressing the issue of channel aging. While existing channel prediction methods offer improved accuracy at the expense of increased computational complexity, limiting their practical application in mobile networks. To address these challenges, we present LinFormer, an innovative channel prediction framework based on a scalable, all-linear, encoder-only Transformer model. Our approach, inspired by natural language processing (NLP) models such as BERT, adapts an encoder-only architecture specifically for channel prediction tasks. We propose replacing the computationally intensive attention mechanism commonly used in Transformers with a time-aware multi-layer perceptron (TMLP), significantly reducing computational demands. The inherent time awareness of TMLP module makes it particularly suitable for channel prediction tasks. We enhance LinFormer's training process by employing a weighted mean squared error loss (WMSELoss) function and data augmentation techniques, leveraging larger, readily available communication datasets. Our approach achieves a substantial reduction in computational complexity while maintaining high prediction accuracy, making it more suitable for deployment in cost-effective base stations (BS). Comprehensive experiments using both simulated and measured data demonstrate that LinFormer outperforms existing methods across various mobility scenarios, offering a promising solution for future wireless communication systems.
- Abstract（参考訳）: 第6世代(6G)モバイルネットワークの出現は、特にチャネルの老化問題に対処する上で、ハイモビリティ通信をサポートする上で新たな課題をもたらす。
既存のチャネル予測手法は、計算複雑性の増大を犠牲にして精度を向上し、モバイルネットワークにおける実用性を制限している。
これらの課題に対処するため、LinFormerを提案する。LinFormerはスケーラブルで全線形エンコーダのみのトランスフォーマーモデルに基づく、革新的なチャネル予測フレームワークである。
BERTのような自然言語処理(NLP)モデルにインスパイアされた我々のアプローチは、チャネル予測タスクに特化してエンコーダのみのアーキテクチャを適用する。
本稿では,トランスフォーマーで一般的に使用される計算集約型アテンション機構を,TMLP (Time-Aware Multi-layer Perceptron) に置き換えることを提案する。
TMLPモジュールの固有時間認識は、チャネル予測タスクに特に適している。
我々はLinFormerのトレーニングプロセスを強化するために、重み付き平均二乗誤差損失(WMSELoss)関数とデータ拡張技術を用い、より大規模で容易に利用可能な通信データセットを活用する。
提案手法は,高い予測精度を維持しつつ,計算複雑性を大幅に低減し,コスト効率のよい基地局(BS)の展開に適している。
シミュレーションデータと測定データの両方を用いた総合的な実験により、LinFormerは様々なモビリティシナリオで既存の手法よりも優れており、将来の無線通信システムに有望なソリューションを提供する。
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