Fugu-MT 論文翻訳(概要): Large Models Enabled Ubiquitous Wireless Sensing

論文の概要: Large Models Enabled Ubiquitous Wireless Sensing

arxiv url: http://arxiv.org/abs/2411.18277v1
Date: Wed, 27 Nov 2024 12:11:35 GMT
ステータス: 翻訳完了
システム内更新日: 2024-11-28 15:25:53.636930
Title: Large Models Enabled Ubiquitous Wireless Sensing
Title（参考訳）: ユビキタスワイヤレスセンシングが可能な大型モデル
Authors: Shun Hu,
Abstract要約: CSI推定のための既存の手法を概観し、従来のアプローチからデータ駆動アプローチへのシフトを強調した。本研究では,現実的な環境情報を用いた空間CSI予測のための新しいフレームワークを提案する。この研究は、無線ネットワーク管理における革新的な戦略の道を開いた。
参考スコア（独自算出の注目度）: 0.33993877661368754
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Abstract: In the era of 5G communication, the knowledge of channel state information (CSI) is crucial for enhancing network performance. This paper explores the utilization of language models for spatial CSI prediction within MIMO-OFDM systems. We begin by outlining the significance of accurate CSI in enabling advanced functionalities such as adaptive modulation. We review existing methodologies for CSI estimation, emphasizing the shift from traditional to data-driven approaches. Then a novel framework for spatial CSI prediction using realistic environment information is proposed, and experimental results demonstrate the effectiveness. This research paves way for innovative strategies in managing wireless networks.
Abstract（参考訳）: 5G通信の時代において,チャネル状態情報(CSI)の知識はネットワーク性能の向上に不可欠である。本稿では,MIMO-OFDMシステムにおける空間CSI予測のための言語モデルの利用について検討する。適応変調などの高度な機能を実現する上での正確なCSIの重要性を概説することから始める。 CSI推定のための既存の手法を概観し、従来のアプローチからデータ駆動アプローチへのシフトを強調した。そこで,現実的な環境情報を用いた空間CSI予測のための新しいフレームワークを提案し,その有効性を実験的に実証した。この研究は、無線ネットワーク管理における革新的な戦略の道を開いた。

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