論文の概要: Hybrid Data-Driven SSM for Interpretable and Label-Free mmWave Channel Prediction
- arxiv url: http://arxiv.org/abs/2411.11576v1
- Date: Mon, 18 Nov 2024 13:54:44 GMT
- ステータス: 翻訳完了
- システム内更新日: 2024-11-19 14:34:23.821000
- Title: Hybrid Data-Driven SSM for Interpretable and Label-Free mmWave Channel Prediction
- Title（参考訳）: 解釈・ラベルなしミリ波チャネル予測のためのハイブリッドデータ駆動型SSM
- Authors: Yiyong Sun, Jiajun He, Zhidi Lin, Wenqiang Pu, Feng Yin, Hing Cheung So,
- Abstract要約: 本稿では,データ駆動型ニューラルネットワークを従来のモデルベースワークフローに統合するハイブリッド手法を提案する。
ラベルのないデータだけで組み込みニューラルネットワークをトレーニングするために、新しい教師なし学習戦略が開発された。
- 参考スコア（独自算出の注目度）: 15.984639104292352
- License:
- Abstract: Accurate prediction of mmWave time-varying channels is essential for mitigating the issue of channel aging in complex scenarios owing to high user mobility. Existing channel prediction methods have limitations: classical model-based methods often struggle to track highly nonlinear channel dynamics due to limited expert knowledge, while emerging data-driven methods typically require substantial labeled data for effective training and often lack interpretability. To address these issues, this paper proposes a novel hybrid method that integrates a data-driven neural network into a conventional model-based workflow based on a state-space model (SSM), implicitly tracking complex channel dynamics from data without requiring precise expert knowledge. Additionally, a novel unsupervised learning strategy is developed to train the embedded neural network solely with unlabeled data. Theoretical analyses and ablation studies are conducted to interpret the enhanced benefits gained from the hybrid integration. Numerical simulations based on the 3GPP mmWave channel model corroborate the superior prediction accuracy of the proposed method, compared to state-of-the-art methods that are either purely model-based or data-driven. Furthermore, extensive experiments validate its robustness against various challenging factors, including among others severe channel variations and high noise levels.
- Abstract（参考訳）: mmWaveの時間変化チャネルの正確な予測は、ユーザの移動性の高さによる複雑なシナリオにおけるチャネル老化の問題を緩和するために不可欠である。
既存のチャネル予測手法には制限がある: 古典的なモデルに基づく手法は、専門家の知識が限られているため、非常に非線形なチャネルのダイナミクスを追跡するのに苦労することが多い。
そこで本稿では,データ駆動型ニューラルネットワークを状態空間モデル(SSM)に基づく従来のモデルベースワークフローに統合するハイブリッド手法を提案する。
さらに、ラベルのないデータだけで組み込みニューラルネットワークをトレーニングする、新しい教師なし学習戦略も開発されている。
ハイブリッド統合から得られる強化された利益を解釈するために理論的解析およびアブレーション研究を行った。
3GPPmmWaveチャネルモデルに基づく数値シミュレーションは、純粋にモデルベースまたはデータ駆動の最先端手法と比較して、提案手法の予測精度が優れていることを裏付ける。
さらに, チャネルの高度変動や高騒音レベルなど, 様々な難易度要因に対するロバスト性を検証した。
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