論文の概要: COST CA20120 INTERACT Framework of Artificial Intelligence Based Channel Modeling
- arxiv url: http://arxiv.org/abs/2411.11798v1
- Date: Thu, 31 Oct 2024 13:16:05 GMT
- ステータス: 翻訳完了
- システム内更新日: 2024-11-24 06:02:02.640761
- Title: COST CA20120 INTERACT Framework of Artificial Intelligence Based Channel Modeling
- Title（参考訳）: COST CA20120 Interact Framework of Artificial Intelligence Based Channel Modeling
- Authors: Ruisi He, Nicola D. Cicco, Bo Ai, Mi Yang, Yang Miao, Mate Boban,
- Abstract要約: チャネルモデリングにおける人工知能(AI)の実現可能性と実装について検討する。
まず,複雑な無線チャネルを特徴付けるための,AIに基づくチャネルモデリングの枠組みを提案する。
そして、いくつかの大きな課題を詳述し、可能な解決策を提示します。
- 参考スコア（独自算出の注目度）: 19.8607582366604
- License:
- Abstract: Accurate channel models are the prerequisite for communication-theoretic investigations as well as system design. Channel modeling generally relies on statistical and deterministic approaches. However, there are still significant limits for the traditional modeling methods in terms of accuracy, generalization ability, and computational complexity. The fundamental reason is that establishing a quantified and accurate mapping between physical environment and channel characteristics becomes increasing challenging for modern communication systems. Here, in the context of COST CA20120 Action, we evaluate and discuss the feasibility and implementation of using artificial intelligence (AI) for channel modeling, and explore where the future of this field lies. Firstly, we present a framework of AI-based channel modeling to characterize complex wireless channels. Then, we highlight in detail some major challenges and present the possible solutions: i) estimating the uncertainty of AI-based channel predictions, ii) integrating prior knowledge of propagation to improve generalization capabilities, and iii) interpretable AI for channel modeling. We present and discuss illustrative numerical results to showcase the capabilities of AI-based channel modeling.
- Abstract（参考訳）: 正確なチャネルモデルは、通信理論的な調査とシステム設計の前提条件である。
チャネルモデリングは一般に統計的および決定論的アプローチに依存している。
しかし、精度、一般化能力、計算複雑性の点で、従来のモデリング手法には依然として大きな限界がある。
基本的な理由は、物理環境とチャネル特性の定量化と正確なマッピングが、現代の通信システムではますます困難になっているためである。
ここでは、COST CA20120 Actionの文脈において、チャネルモデリングに人工知能(AI)を用いることの有効性と実装について検討し、この分野の将来について検討する。
まず,複雑な無線チャネルを特徴付けるための,AIに基づくチャネルモデリングの枠組みを提案する。
そして、いくつかの大きな課題を詳述し、可能な解決策を提示します。
i)AIに基づくチャネル予測の不確実性を推定すること。
二 一般化能力を向上させるために伝播の事前知識を統合すること。
三 チャネルモデリングのための解釈可能なAI。
本稿では,AIに基づくチャネルモデリングの能力を示すために,実測的な数値結果について論じる。
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