Fugu-MT 論文翻訳(概要): On the Accuracy and Precision of Moving Averages to Estimate Wi-Fi Link Quality

論文の概要: On the Accuracy and Precision of Moving Averages to Estimate Wi-Fi Link Quality

arxiv url: http://arxiv.org/abs/2411.12265v1
Date: Tue, 19 Nov 2024 06:28:58 GMT
ステータス: 翻訳完了
システム内更新日: 2024-11-20 13:35:33.106044
Title: On the Accuracy and Precision of Moving Averages to Estimate Wi-Fi Link Quality
Title（参考訳）: Wi-Fiリンク品質推定のための移動平均値の精度と精度について
Authors: Gianluca Cena, Gabriele Formis, Matteo Rosani, Stefano Scanzio,
Abstract要約: 移動平均に基づいて無線リンク品質を推定する手法を解析した。結果は、無線ネットワークの予測不能を緩和するために人工知能をどのように使用できるかを研究する際に、ベースラインとして使用できる。
参考スコア（独自算出の注目度）: 0.8999666725996974
License:
Abstract: The radio spectrum is characterized by a noticeable variability, which impairs performance and determinism of every wireless communication technology. To counteract this aspect, mechanisms like Minstrel are customarily employed in real Wi-Fi devices, and the adoption of machine learning for optimization is envisaged in next-generation Wi-Fi 8. All these approaches require communication quality to be monitored at runtime. In this paper, the effectiveness of simple techniques based on moving averages to estimate wireless link quality is analyzed, to assess their advantages and weaknesses. Results can be used, e.g., as a baseline when studying how artificial intelligence can be employed to mitigate unpredictability of wireless networks by providing reliable estimates about current spectrum conditions.
Abstract（参考訳）: 無線スペクトルは、すべての無線通信技術の性能と決定性を損なう顕著な可変性によって特徴づけられる。この側面に対処するため、Minstrelのようなメカニズムは、実際のWi-Fiデバイスで慣習的に採用されており、最適化のための機械学習の採用は、次世代のWi-Fi 8で想定されている。これらのアプローチはすべて、実行時に監視される通信品質を必要とします。本稿では,無線リンクの品質を推定するための移動平均に基づく簡易手法の有効性を分析し,その利点と弱点を評価する。結果は、例えば、現在のスペクトル条件に関する信頼できる推定を提供することで、無線ネットワークの予測不能を緩和するために人工知能がどのように使用されるかを研究する際に、ベースラインとして利用することができる。

関連論文リスト

DRL Optimization Trajectory Generation via Wireless Network Intent-Guided Diffusion Models for Optimizing Resource Allocation [58.62766376631344]
本稿では、無線通信ネットワークの異なる状態変化に対応するために、カスタマイズされた無線ネットワークインテント(WNI-G)モデルを提案する。大規模シミュレーションにより、動的通信システムにおけるスペクトル効率と従来のDRLモデルの変動の安定性が向上する。
論文参考訳（メタデータ） (2024-10-18T14:04:38Z)
Linear Combination of Exponential Moving Averages for Wireless Channel Prediction [2.34863357088666]
本研究では,指数移動平均(EMA)に基づく予測モデルについて検討した。 EMA線形結合(ELC)と呼ばれる新しいモデルを導入し、説明し、実験的に評価した。
論文参考訳（メタデータ） (2023-12-13T07:44:05Z)
Physical-Layer Semantic-Aware Network for Zero-Shot Wireless Sensing [74.12670841657038]
デバイスレスワイヤレスセンシングは、幅広い没入型人間機械対話型アプリケーションをサポートする可能性から、近年、大きな関心を集めている。無線信号におけるデータの均一性と分散センシングにおけるデータプライバシ規制は、広域ネットワークシステムにおける無線センシングの広範な適用を妨げる主要な課題であると考えられている。そこで本研究では,ラベル付きデータを使わずに,一箇所ないし限られた箇所で構築されたモデルを直接他の場所に転送できるゼロショット無線センシングソリューションを提案する。
論文参考訳（メタデータ） (2023-12-08T13:50:30Z)
Federated Graph Learning for Low Probability of Detection in Wireless Ad-Hoc Networks [36.82926581689718]
無線ネットワークのプライバシーとセキュリティを高める手段として,LPD (low probability of detection) が最近登場した。本稿では,グラフニューラルネットワークに基づくプライバシ保護分散フレームワークについて検討し,無線アドホックネットワーク全体の検出性を最小化する。
論文参考訳（メタデータ） (2023-06-01T20:56:02Z)
Task-Oriented Prediction and Communication Co-Design for Haptic Communications [20.20316445430853]
本稿では,ハプティックコミュニケーションのためのタスク指向予測・コミュニケーション協調フレームワークを提案する。提案したフレームワークは、タスクに依存しないベンチマークと比較して、無線リソースの消費を最大77.80%削減できる。
論文参考訳（メタデータ） (2023-02-21T23:39:37Z)
Neuro-Symbolic Artificial Intelligence (AI) for Intent based Semantic Communication [85.06664206117088]
6Gネットワークはデータ転送のセマンティクスと有効性(エンドユーザ)を考慮する必要がある。観測データの背後にある因果構造を学習するための柱としてNeSy AIが提案されている。 GFlowNetは、無線システムにおいて初めて活用され、データを生成する確率構造を学ぶ。
論文参考訳（メタデータ） (2022-05-22T07:11:57Z)
Asynchronous Decentralized Learning over Unreliable Wireless Networks [4.630093015127539]
分散型学習は、デバイス間通信を通じて情報を交換することで、エッジユーザが協力的にモデルをトレーニングすることを可能にする。無線ネットワークエッジで発生する固有および通信障害に対して頑健な非同期分散勾配降下(DSGD)アルゴリズムを提案する。実験結果は,信頼性の低い無線ネットワーク上での分散学習における非同期性と時代遅れな勾配情報の再利用の利点を実証し,我々の分析を裏付けるものである。
論文参考訳（メタデータ） (2022-02-02T11:00:49Z)
Offline Contextual Bandits for Wireless Network Optimization [107.24086150482843]
本稿では,ユーザ要求の変化に応じて,ネットワーク内の各セルの構成パラメータを自動的に調整するポリシの学習方法について検討する。私たちのソリューションは、オフライン学習のための既存の方法を組み合わせて、この文脈で生じる重要な課題を克服する原則的な方法でそれらを適応します。
論文参考訳（メタデータ） (2021-11-11T11:31:20Z)
Rethinking the Tradeoff in Integrated Sensing and Communication: Recognition Accuracy versus Communication Rate [21.149708253108788]
ISAC(Integrated Sensistance and Communication)は、バンド利用効率を向上させるための有望な技術である。センシング性能と通信性能の間にはトレードオフがある。本稿では、認識精度と通信データレートを同時に最大化する多目的最適化問題を定式化し、解決する。
論文参考訳（メタデータ） (2021-07-20T17:00:35Z)
Interference Distribution Prediction for Link Adaptation in Ultra-Reliable Low-Latency Communications [71.0558149440701]
リンク適応(LA)はURLLCを実現するボトルネックの一つと考えられている。本稿では,ユーザの干渉信号と雑音比の予測に焦点をあて,LAを増強する。干渉の時間相関を利用することがURLLCの重要な有効性であることを示す。
論文参考訳（メタデータ） (2020-07-01T07:59:35Z)
Communication Efficient Federated Learning with Energy Awareness over Wireless Networks [51.645564534597625]
フェデレートラーニング(FL)では、パラメータサーバとモバイルデバイスが無線リンク上でトレーニングパラメータを共有する。我々は、勾配の符号のみを交換するSignSGDという考え方を採用する。 2つの最適化問題を定式化し、学習性能を最適化する。 FLでは非常に不均一な方法でモバイルデバイスに分散される可能性があることを考慮し,手話に基づくアルゴリズムを提案する。
論文参考訳（メタデータ） (2020-04-15T21:25:13Z)

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。