論文の概要: Generative AI for Data Augmentation in Wireless Networks: Analysis, Applications, and Case Study
- arxiv url: http://arxiv.org/abs/2411.08341v1
- Date: Wed, 13 Nov 2024 05:15:25 GMT
- ステータス: 翻訳完了
- システム内更新日: 2024-11-14 16:10:42.753892
- Title: Generative AI for Data Augmentation in Wireless Networks: Analysis, Applications, and Case Study
- Title（参考訳）: 無線ネットワークにおけるデータ拡張のための生成AI:分析,応用,事例研究
- Authors: Jinbo Wen, Jiawen Kang, Dusit Niyato, Yang Zhang, Jiacheng Wang, Biplab Sikdar, Ping Zhang,
- Abstract要約: Generative Artificial Intelligence (GenAI) は、無線データ拡張の効果的な代替手段である。
本稿では、無線ネットワークにおけるGenAI駆動型データ拡張の可能性と有効性について考察する。
本稿では,Wi-Fiジェスチャー認識のための一般化拡散モデルに基づくデータ拡張フレームワークを提案する。
- 参考スコア（独自算出の注目度）: 59.780800481241066
- License:
- Abstract: Data augmentation is a powerful technique to mitigate data scarcity. However, owing to fundamental differences in wireless data structures, traditional data augmentation techniques may not be suitable for wireless data. Fortunately, Generative Artificial Intelligence (GenAI) can be an effective alternative to wireless data augmentation due to its excellent data generation capability. This article systemically explores the potential and effectiveness of GenAI-driven data augmentation in wireless networks. We first briefly review data augmentation techniques, discuss their limitations in wireless networks, and introduce generative data augmentation, including reviewing GenAI models and their applications in data augmentation. We then explore the application prospects of GenAI-driven data augmentation in wireless networks from the physical, network, and application layers, which provides a GenAI-driven data augmentation architecture for each application. Subsequently, we propose a general generative diffusion model-based data augmentation framework for Wi-Fi gesture recognition, which uses transformer-based diffusion models to generate high-quality channel state information data. Furthermore, we develop residual neural network models for Wi-Fi gesture recognition to evaluate the role of augmented data and conduct a case study based on a real dataset. Simulation results demonstrate the effectiveness of the proposed framework. Finally, we discuss research directions for generative data augmentation.
- Abstract（参考訳）: データ拡張は、データの不足を軽減するための強力なテクニックです。
しかし、無線データ構造に根本的な違いがあるため、従来のデータ拡張技術は無線データには適さない可能性がある。
幸いなことに、Generative Artificial Intelligence(GenAI)は、その優れたデータ生成能力のために、ワイヤレスデータ拡張の効果的な代替となる可能性がある。
本稿では、無線ネットワークにおけるGenAI駆動型データ拡張の可能性と有効性について体系的に検討する。
まず、まず、データ拡張手法を概観し、無線ネットワークにおけるその限界を論じ、生成データ拡張を導入し、GenAIモデルとそのデータ拡張への応用についてレビューする。
次に、物理層、ネットワーク層、アプリケーション層からの無線ネットワークにおけるGenAI駆動データ拡張のアプリケーション展望について検討し、それぞれのアプリケーションにGenAI駆動データ拡張アーキテクチャを提供する。
次に,Wi-Fiジェスチャ認識のための一般化拡散モデルに基づくデータ拡張フレームワークを提案し,トランスフォーマを用いた拡散モデルを用いて高品質なチャネル状態情報を生成する。
さらに、Wi-Fiジェスチャー認識のための残差ニューラルネットワークモデルを開発し、拡張データの役割を評価し、実データに基づいてケーススタディを行う。
シミュレーションの結果,提案手法の有効性が示された。
最後に、生成データの増大に関する研究の方向性について論じる。
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