論文の概要: Online Meta-Learning Channel Autoencoder for Dynamic End-to-end Physical Layer Optimization

• arxiv url: http://arxiv.org/abs/2501.01608v1
• Date: Fri, 03 Jan 2025 02:58:22 GMT
• ステータス: 翻訳完了
• システム内更新日: 2025-01-06 15:10:52.019830
• Title: Online Meta-Learning Channel Autoencoder for Dynamic End-to-end Physical Layer Optimization
• Title（参考訳）: 動的エンド・ツー・エンド物理層最適化のためのオンラインメタラーニングチャンネルオートエンコーダ
• Authors: Ali Owfi, Jonathan Ashdown, Kurt Turck,
• Abstract要約: 本稿では,動的チャネルを用いた数ショットCAEシナリオのためのオンラインメタ学習チャネルAE(OML-CAE)フレームワークを提案する。 OML-CAEフレームワークは、様々なチャネル条件への適応性をオンライン的に強化し、動的調整を可能にする。 少数のパイロットしか使わず、新たなチャネル条件に適応できるため、パイロットの効率は劇的に向上する。
• 参考スコア（独自算出の注目度）: 0.0
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• Abstract: Channel Autoencoders (CAEs) have shown significant potential in optimizing the physical layer of a wireless communication system for a specific channel through joint end-to-end training. However, the practical implementation of CAEs faces several challenges, particularly in realistic and dynamic scenarios. Channels in communication systems are dynamic and change with time. Still, most proposed CAE designs assume stationary scenarios, meaning they are trained and tested for only one channel realization without regard for the dynamic nature of wireless communication systems. Moreover, conventional CAEs are designed based on the assumption of having access to a large number of pilot signals, which act as training samples in the context of CAEs. However, in real-world applications, it is not feasible for a CAE operating in real-time to acquire large amounts of training samples for each new channel realization. Hence, the CAE has to be deployable in few-shot learning scenarios where only limited training samples are available. Furthermore, most proposed conventional CAEs lack fast adaptability to new channel realizations, which becomes more pronounced when dealing with a limited number of pilots. To address these challenges, this paper proposes the Online Meta Learning channel AE (OML-CAE) framework for few-shot CAE scenarios with dynamic channels. The OML-CAE framework enhances adaptability to varying channel conditions in an online manner, allowing for dynamic adjustments in response to evolving communication scenarios. Moreover, it can adapt to new channel conditions using only a few pilots, drastically increasing pilot efficiency and making the CAE design feasible in realistic scenarios.
• Abstract（参考訳）: チャネルオートエンコーダ (CAEs) は、無線通信システムの物理層を特定のチャネルに最適化する際の有意な可能性を示した。 しかし、CAEの実践的な実装は、特に現実的および動的シナリオにおいて、いくつかの課題に直面している。 通信システムのチャネルは動的であり、時間とともに変化する。 それでも、ほとんどのCAE設計では静止シナリオを前提としており、無線通信システムの動的な性質を考慮せずに1つのチャネルの実現のために訓練され、テストされている。 さらに、従来のCAEは、多数のパイロット信号にアクセス可能な仮定に基づいて設計されており、CAEの文脈でトレーニングサンプルとして機能する。 しかし、実世界のアプリケーションでは、CAEがリアルタイムに動作し、新しいチャネルの実現ごとに大量のトレーニングサンプルを取得することは不可能である。 したがって、CAEは、限られたトレーニングサンプルしか利用できない、数ショットの学習シナリオでデプロイできなければならない。 さらに、提案する従来のCAEは、新しいチャネル実現への高速な適応性に欠けており、限られた数のパイロットを扱う際により顕著になる。 これらの課題に対処するために,動的チャネルを用いた数ショットCAEシナリオのためのオンラインメタ学習チャネルAE(OML-CAE)フレームワークを提案する。 OML-CAEフレームワークは、様々なチャネル条件への適応性をオンライン的に強化し、進化する通信シナリオに対応する動的調整を可能にする。 さらに、少数のパイロットだけで新しいチャネル条件に適応でき、パイロット効率を大幅に向上し、現実的なシナリオでCAE設計を実現することができる。

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