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。
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