論文の概要: Mining Limited Data Sufficiently: A BERT-inspired Approach for CSI Time Series Application in Wireless Communication and Sensing

• arxiv url: http://arxiv.org/abs/2412.06861v1
• Date: Mon, 09 Dec 2024 06:44:04 GMT
• ステータス: 翻訳完了
• システム内更新日: 2024-12-11 14:38:06.525301
• Title: Mining Limited Data Sufficiently: A BERT-inspired Approach for CSI Time Series Application in Wireless Communication and Sensing
• Title（参考訳）: 通信・センシングにおけるBERTにヒントを得たCSI時系列データマイニング手法
• Authors: Zijian Zhao, Fanyi Meng, Hang Li, Xiaoyang Li, Guangxu Zhu,
• Abstract要約: チャネル状態情報(CSI)は、無線通信とセンシングシステムの両方の基盤である。 無線センシングシステムでは、CSIを利用して環境変化を予測し、様々な機能を実現する。 深層学習法は,これらの細粒度CSI分類タスクにおいて,モデルに基づくアプローチに対して大きな優位性を示している。 CSI予測と分類タスクのためのCSI-BERT2を提案する。
• 参考スコア（独自算出の注目度）: 15.489377651710106
• License:
• Abstract: Channel State Information (CSI) is the cornerstone in both wireless communication and sensing systems. In wireless communication systems, CSI provides essential insights into channel conditions, enabling system optimizations like channel compensation and dynamic resource allocation. However, the high computational complexity of CSI estimation algorithms necessitates the development of fast deep learning methods for CSI prediction. In wireless sensing systems, CSI can be leveraged to infer environmental changes, facilitating various functions, including gesture recognition and people identification. Deep learning methods have demonstrated significant advantages over model-based approaches in these fine-grained CSI classification tasks, particularly when classes vary across different scenarios. However, a major challenge in training deep learning networks for wireless systems is the limited availability of data, further complicated by the diverse formats of many public datasets, which hinder integration. Additionally, collecting CSI data can be resource-intensive, requiring considerable time and manpower. To address these challenges, we propose CSI-BERT2 for CSI prediction and classification tasks, effectively utilizing limited data through a pre-training and fine-tuning approach. Building on CSI-BERT1, we enhance the model architecture by introducing an Adaptive Re-Weighting Layer (ARL) and a Multi-Layer Perceptron (MLP) to better capture sub-carrier and timestamp information, effectively addressing the permutation-invariance problem. Furthermore, we propose a Mask Prediction Model (MPM) fine-tuning method to improve the model's adaptability for CSI prediction tasks. Experimental results demonstrate that CSI-BERT2 achieves state-of-the-art performance across all tasks.
• Abstract（参考訳）: チャネル状態情報(CSI)は、無線通信とセンシングシステムの両方の基盤である。 無線通信システムでは、CSIはチャネル条件に関する重要な洞察を提供し、チャネル補償や動的リソース割り当てのようなシステムの最適化を可能にする。 しかし、CSI推定アルゴリズムの計算複雑性が高いため、CSI予測のための高速深層学習法の開発が必要である。 無線センシングシステムでは、CSIを利用して環境変化を推測し、ジェスチャー認識や人物識別など様々な機能を実現することができる。 深層学習手法は、これらの細粒度CSI分類タスクにおいて、モデルに基づくアプローチよりも大きな利点を示してきた。 しかし、無線システムのためのディープラーニングネットワークのトレーニングにおける大きな課題は、データの可用性の制限であり、統合を妨げる多くの公開データセットの多種多様なフォーマットによってさらに複雑である。 さらに、CSIデータの収集はリソース集約的であり、かなりの時間と人力を要する。 これらの課題に対処するために,CSI予測と分類タスクのためのCSI-BERT2を提案する。 CSI-BERT1をベースとして,適応再重み付け層(ARL)とマルチ層パーセプトロン(MLP)を導入し,サブキャリア情報とタイムスタンプ情報をよりよくキャプチャし,置換不変問題に効果的に対処することで,モデルアーキテクチャを強化した。 さらに,CSI予測タスクに対するモデルの適応性を改善するために,マスク予測モデル(MPM)の微調整手法を提案する。 実験の結果, CSI-BERT2は全タスクで最先端のパフォーマンスを実現することがわかった。

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