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。
関連論文リスト
- Graph Neural Networks and Differential Equations: A hybrid approach for data assimilation of fluid flows [0.0]
本研究では,グラフニューラルネットワーク(GNN)とReynolds-Averaged Navier Stokes(RANS)方程式を組み合わせた新しいハイブリッド手法を提案する。
その結果, 純粋なデータ駆動モデルと比較して, 再構成平均流の精度は著しく向上した。
論文 参考訳（メタデータ） (2024-11-14T14:31:52Z) - Parallel and Limited Data Voice Conversion Using Stochastic Variational
Deep Kernel Learning [2.5782420501870296]
本稿では,限られたデータを扱う音声変換手法を提案する。
変分深層学習(SVDKL)に基づく。
非滑らかでより複雑な関数を推定することができる。
論文 参考訳（メタデータ） (2023-09-08T16:32:47Z) - Towards a Better Theoretical Understanding of Independent Subnetwork Training [56.24689348875711]
独立サブネットワークトレーニング(IST)の理論的考察
ISTは、上記の問題を解決するための、最近提案され、非常に効果的である。
圧縮通信を用いた分散手法など,ISTと代替手法の基本的な違いを同定する。
論文 参考訳（メタデータ） (2023-06-28T18:14:22Z) - Disentangled Representation Learning for RF Fingerprint Extraction under
Unknown Channel Statistics [77.13542705329328]
本稿では,まず,不整合表現学習(DRL)の枠組みを提案し,入力信号を逆学習によりデバイス関連成分とデバイス関連成分に分解する。
提案フレームワークにおける暗黙的なデータ拡張は、デバイス非関連チャネル統計の過度な適合を避けるために、RFF抽出器に正規化を課す。
実験により、DR-RFFと呼ばれる提案手法は、未知の複雑な伝播環境に対する一般化可能性の観点から従来の手法よりも優れていることが示された。
論文 参考訳（メタデータ） (2022-08-04T15:46:48Z) - Model-based Deep Learning Receiver Design for Rate-Splitting Multiple
Access [65.21117658030235]
本研究では,モデルベース深層学習(MBDL)に基づく実用的なRSMA受信機の設計を提案する。
MBDL受信機は、符号なしシンボル誤り率(SER)、リンクレベルシミュレーション(LLS)によるスループット性能、平均トレーニングオーバーヘッドの観点から評価される。
その結果,MBDLはCSIRが不完全なSIC受信機よりも優れていた。
論文 参考訳（メタデータ） (2022-05-02T12:23:55Z) - Non-linear manifold ROM with Convolutional Autoencoders and Reduced
Over-Collocation method [0.0]
非アフィンパラメトリックな依存、非線形性、興味のモデルにおける対流支配的な規則は、ゆっくりとしたコルモゴロフ n-幅の崩壊をもたらす。
我々は,Carlbergらによって導入された非線形多様体法を,オーバーコロケーションの削減とデコーダの教師/学生による学習により実現した。
本研究では,2次元非線形保存法と2次元浅水モデルを用いて方法論を検証し,時間とともに動的に進化する純粋データ駆動型手法と長期記憶ネットワークとの比較を行った。
論文 参考訳（メタデータ） (2022-03-01T11:16:50Z) - Hybridization of Capsule and LSTM Networks for unsupervised anomaly
detection on multivariate data [0.0]
本稿では,Long-Short-Term-Memory(LSTM)とCapsule Networksを1つのネットワークに結合した新しいNNアーキテクチャを提案する。
提案手法は教師なし学習手法を用いて大量のラベル付きトレーニングデータを見つける際の問題を克服する。
論文 参考訳（メタデータ） (2022-02-11T10:33:53Z) - Influence Estimation and Maximization via Neural Mean-Field Dynamics [60.91291234832546]
本稿では,ニューラル平均場(NMF)ダイナミクスを用いた新しい学習フレームワークを提案する。
我々のフレームワークは拡散ネットワークの構造とノード感染確率の進化を同時に学習することができる。
論文 参考訳（メタデータ） (2021-06-03T00:02:05Z) - Model-Based Deep Learning [155.063817656602]
信号処理、通信、制御は伝統的に古典的な統計モデリング技術に依存している。
ディープニューラルネットワーク(DNN)は、データから操作を学ぶ汎用アーキテクチャを使用し、優れたパフォーマンスを示す。
私たちは、原理数学モデルとデータ駆動システムを組み合わせて両方のアプローチの利点を享受するハイブリッド技術に興味があります。
論文 参考訳（メタデータ） (2020-12-15T16:29:49Z) - Predicting the Path Loss of Wireless Channel Models Using Machine
Learning Techniques in MmWave Urban Communications [13.026091318474785]
従来の無線通信チャネルモデリングは、決定論的およびチャネル手法を用いて行われる。
機械学習(ML)は、5G以降のシステム設計に革命をもたらす。
論文 参考訳（メタデータ） (2020-05-02T08:19:18Z) - Data-Driven Symbol Detection via Model-Based Machine Learning [117.58188185409904]
機械学習(ML)とモデルベースアルゴリズムを組み合わせた,検出設計のシンボル化を目的とした,データ駆動型フレームワークについてレビューする。
このハイブリッドアプローチでは、よく知られたチャネルモデルに基づくアルゴリズムをMLベースのアルゴリズムで拡張し、チャネルモデル依存性を除去する。
提案手法は, 正確なチャネル入出力統計関係を知らなくても, モデルベースアルゴリズムのほぼ最適性能が得られることを示す。
論文 参考訳（メタデータ） (2020-02-14T06:58:27Z)
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。