論文の概要: Spatial Transformers for Radio Map Estimation

• arxiv url: http://arxiv.org/abs/2411.01211v2
• Date: Thu, 07 Nov 2024 14:51:44 GMT
• ステータス: 翻訳完了
• システム内更新日: 2024-11-08 11:32:03.243669
• Title: Spatial Transformers for Radio Map Estimation
• Title（参考訳）: ラジオマップ推定のための空間変換器
• Authors: Pham Q. Viet, Daniel Romero,
• Abstract要約: ラジオマップ推定(RME)は、受信した信号強度などの測定値を計測されていない場所で予測する。 現在最も人気のある推定器は、測定位置を通常の格子に投影し、畳み込み型ディープニューラルネットワークで測定テンソルを完了している。 本論文の最初のコントリビューションは,ラジオマップ推定のための空間トランスフォーマー (Spatial TransfOrmer) と呼ばれる注意に基づく推定器を用いて,これらの制約に対処するものである(ストーム)。 ストームは1つのレイトレーシングと2つの実測データセットによる実験によって広範囲に検証されている。
• 参考スコア（独自算出の注目度）: 5.070926365672912
• License:
• Abstract: Radio map estimation (RME) involves spatial interpolation of radio measurements to predict metrics such as the received signal strength at locations where no measurements were collected. The most popular estimators nowadays project the measurement locations to a regular grid and complete the resulting measurement tensor with a convolutional deep neural network. Unfortunately, these approaches suffer from poor spatial resolution and require a great number of parameters. The first contribution of this paper addresses these limitations by means of an attention-based estimator named Spatial TransfOrmer for Radio Map estimation (STORM). This scheme not only outperforms the existing estimators, but also exhibits lower computational complexity, translation equivariance, rotation equivariance, and full spatial resolution. The second contribution is an extended transformer architecture that allows STORM to perform active sensing, by which the next measurement location is selected based on the previous measurements. This is particularly useful for minimization of drive tests (MDT) in cellular networks, where operators request user equipment to collect measurements. Finally, STORM is extensively validated by experiments with one ray-tracing and two real-measurement datasets.
• Abstract（参考訳）: ラジオマップ推定(RME)は、電波測定の空間的補間を伴い、受信信号強度などの測定値が収集されていない場所で予測される。 現在最も人気のある推定器は、測定位置を通常の格子に投影し、畳み込み型ディープニューラルネットワークで測定テンソルを完了している。 残念ながら、これらのアプローチは空間分解能が悪く、多くのパラメータを必要とする。 本論文の最初のコントリビューションは,STORM (Spatial TransfOrmer for Radio Map Estimation) と呼ばれる注意に基づく推定器を用いて,これらの制約に対処するものである。 このスキームは既存の推定値を上回るだけでなく、より低い計算複雑性、変換同値、回転同値、全空間分解能を示す。 第2のコントリビューションは拡張トランスフォーマーアーキテクチャで、STORMがアクティブなセンシングを実行可能にすることで、前の測定値に基づいて次の測定位置が選択される。 これは、携帯電話ネットワークにおけるドライブテスト(MDT)の最小化に特に有用である。 最後に、STORMは1つのレイトレーシングと2つの実測データセットによる実験によって広範囲に検証されている。

関連論文リスト

• Amortized Bayesian Local Interpolation NetworK: Fast covariance parameter estimation for Gaussian Processes [0.04660328753262073]
  高速な共分散パラメータ推定のための補正ベイズ局所補間ネットWorKを提案する。 これらのネットワークの高速な予測時間により、行列の反転ステップをバイパスし、大きな計算スピードアップを発生させることができる。 拡張性のあるGP手法に比べて計算効率が大幅に向上することを示す。
  論文  参考訳（メタデータ） (2024-11-10T01:26:16Z)
• Two-Stage Radio Map Construction with Real Environments and Sparse Measurements [11.432502140838867]
  GAN(Generative Adversarial Network)を利用したFPTC(First-predict-then-correct)法の提案 環境情報を入力として、まず、RMP-GAN(Radio Map Prediction GAN)により、プライマリ無線マップを予測する。 そして、スパース測定をガイドラインとした無線地図補正GAN(RMC-GAN)により予測結果を補正する。 FPTC-GANs法の有効性を実験により検証した。
  論文  参考訳（メタデータ） (2024-10-08T09:15:27Z)
• Fast and Accurate Cooperative Radio Map Estimation Enabled by GAN [63.90647197249949]
  6G時代には、無線リソースのリアルタイムモニタリングと管理が、多様な無線アプリケーションをサポートするように求められている。 本稿では,GAN(Generative Adversarial Network)による協調的無線地図推定手法を提案する。
  論文  参考訳（メタデータ） (2024-02-05T05:01:28Z)
• Minimally Supervised Learning using Topological Projections in Self-Organizing Maps [55.31182147885694]
  自己組織化マップ(SOM)におけるトポロジカルプロジェクションに基づく半教師付き学習手法を提案する。 提案手法は,まずラベル付きデータ上でSOMを訓練し,最小限のラベル付きデータポイントをキーベストマッチングユニット(BMU)に割り当てる。 提案した最小教師付きモデルが従来の回帰手法を大幅に上回ることを示す。
  論文  参考訳（メタデータ） (2024-01-12T22:51:48Z)
• Radio Map Estimation -- An Open Dataset with Directive Transmitter Antennas and Initial Experiments [49.61405888107356]
  実世界の現実的な都市地図とオープンなデータソースからの航空画像とともに、シミュレーションされた経路損失無線マップのデータセットをリリースする。 モデルアーキテクチャ,入力特徴設計,航空画像からの無線マップの推定に関する実験を行った。
  論文  参考訳（メタデータ） (2024-01-12T14:56:45Z)
• Subspace Perturbation Analysis for Data-Driven Radar Target Localization [20.34399283905663]
  我々は、サブスペース分析を用いて、ミスマッチしたシナリオ間でレーダーターゲットのローカライゼーション精度をベンチマークする。 ミスマッチした制約領域に変動強度のターゲットをランダムに配置することで、包括的データセットを生成する。 畳み込みニューラルネットワークを用いて,これらの熱マップテンソルからターゲット位置を推定する。
  論文  参考訳（メタデータ） (2023-03-14T21:22:26Z)
• Enhanced Laser-Scan Matching with Online Error Estimation for Highway and Tunnel Driving [0.0]
  Lidarデータは、自動運転車やモバイルロボットプラットフォームのナビゲーションのためのポイントクラウドを生成するために使用できる。 本稿では,2つの新しい改良点を提供するスキャンマッチングアルゴリズムであるIterative Closest Ellipsoidal Transform (ICET)を提案する。
  論文  参考訳（メタデータ） (2022-07-29T13:42:32Z)
• Information Entropy Initialized Concrete Autoencoder for Optimal Sensor Placement and Reconstruction of Geophysical Fields [58.720142291102135]
  そこで本稿では,スパーク計測による地場再構成のためのセンサ配置の最適化について提案する。 本研究では, (a) 温度と (b) バレンツ海周辺の塩分濃度場とスバルバルド諸島群を例に示す。 得られた最適センサ位置は, 物理的解釈が明確であり, 海流の境界に対応することが判明した。
  論文  参考訳（メタデータ） (2022-06-28T12:43:38Z)
• Spectrum Surveying: Active Radio Map Estimation with Autonomous UAVs [15.452264020787593]
  本稿では,無人航空機(UAV)のような移動体ロボットが,短時間で高品質な地図推定値を得るために,積極的に選択された一連の位置で測定値を収集したスペクトルサーベイを提案する。 モデルに基づくオンラインベイズ推定器とデータ駆動型深層学習アルゴリズムの2つの新しいアルゴリズムを考案し,各地点における計測の有意性を示すマップ推定と不確実性指標を更新する。 この問題の複雑さを克服するために,線形時間における大きな不確実性のある領域を通して経路点のリストを得る動的プログラミング手法を提案する。
  論文  参考訳（メタデータ） (2022-01-11T18:49:42Z)
• Three-Way Deep Neural Network for Radio Frequency Map Generation and Source Localization [67.93423427193055]
  空間、時間、周波数領域にわたる無線スペクトルのモニタリングは、5Gと6G以上の通信技術において重要な特徴となる。 本稿では,空間領域全体にわたる不規則分散計測を補間するGAN(Generative Adversarial Network)機械学習モデルを提案する。
  論文  参考訳（メタデータ） (2021-11-23T22:25:10Z)
• SreaMRAK a Streaming Multi-Resolution Adaptive Kernel Algorithm [60.61943386819384]
  既存のKRRの実装では、すべてのデータがメインメモリに格納される必要がある。 KRRのストリーミング版であるStreaMRAKを提案する。 本稿では,2つの合成問題と2重振り子の軌道予測について紹介する。
  論文  参考訳（メタデータ） (2021-08-23T21:03:09Z)

関連論文リストは本サイト内にある論文のタイトル・アブストラクトから自動的に作成しています。

指定された論文の情報です。
本サイトの運営者は本サイト（すべての情報・翻訳含む）の品質を保証せず、本サイト（すべての情報・翻訳含む）を使用して発生したあらゆる結果について一切の責任を負いません。