論文の概要: Mixing Neural Networks and Exponential Moving Averages for Predicting Wireless Links Behavior

• arxiv url: http://arxiv.org/abs/2411.11185v1
• Date: Sun, 17 Nov 2024 22:13:07 GMT
• ステータス: 翻訳完了
• システム内更新日: 2024-11-19 14:26:31.229012
• Title: Mixing Neural Networks and Exponential Moving Averages for Predicting Wireless Links Behavior
• Title（参考訳）: 無線リンク行動予測のための混合ニューラルネットワークと指数移動平均
• Authors: Gabriele Formis, Stefano Scanzio, Lukasz Wisniewski, Gianluca Cena,
• Abstract要約: 密集した屋内環境におけるWi-Fiリンク品質予測のための2つのニューラルネットワークモデルについて検討した。 実験結果から, 指数移動平均に基づく従来の手法よりも精度が優れていた。 これは、困難な運用環境でのスペクトルの振る舞いを予測するニューラルネットワークの可能性を強調している。
• 参考スコア（独自算出の注目度）: 0.8999666725996974
• License:
• Abstract: Predicting the behavior of a wireless link in terms of, e.g., the frame delivery ratio, is a critical task for optimizing the performance of wireless industrial communication systems. This is because industrial applications are typically characterized by stringent dependability and end-to-end latency requirements, which are adversely affected by channel quality degradation. In this work, we studied two neural network models for Wi-Fi link quality prediction in dense indoor environments. Experimental results show that their accuracy outperforms conventional methods based on exponential moving averages, due to their ability to capture complex patterns about communications, including the effects of shadowing and multipath propagation, which are particularly pronounced in industrial scenarios. This highlights the potential of neural networks for predicting spectrum behavior in challenging operating conditions, and suggests that they can be exploited to improve determinism and dependability of wireless communications, fostering their adoption in the industry.
• Abstract（参考訳）: 無線通信システムの性能を最適化するための重要な課題として,例えば,フレーム配信率の観点から無線リンクの挙動を予測することが挙げられる。 これは、産業アプリケーションは通常、厳しい信頼性とエンドツーエンドのレイテンシ要求が特徴であり、チャネルの品質劣化に悪影響を及ぼすためである。 本研究では、密集した屋内環境におけるWi-Fiリンク品質予測のための2つのニューラルネットワークモデルについて検討した。 実験結果から, 産業シナリオにおいて特に顕著なシャドーイングやマルチパス伝搬の影響など, コミュニケーションに関する複雑なパターンを捉える能力から, 指数移動平均に基づく従来の手法よりも精度が優れていることが示された。 これは、困難な運用条件下でスペクトルの振る舞いを予測するニューラルネットワークの可能性を強調し、決定性や無線通信の信頼性を改善するために利用でき、業界における採用を促進することを示唆している。

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