論文の概要: RMTransformer: Accurate Radio Map Construction and Coverage Prediction

• arxiv url: http://arxiv.org/abs/2501.05190v2
• Date: Sat, 11 Jan 2025 07:33:56 GMT
• ステータス: 翻訳完了
• システム内更新日: 2025-01-14 13:20:20.021457
• Title: RMTransformer: Accurate Radio Map Construction and Coverage Prediction
• Title（参考訳）: RMトランス:正確な無線マップの構築とカバー予測
• Authors: Yuxuan Li, Cheng Zhang, Wen Wang, Yongming Huang,
• Abstract要約: 本稿では、無線地図予測の精度を高めるために、RMTransformerと呼ばれるハイブリッドトランスフォーマー・畳み込みモデルを提案する。 提案モデルは,効率的な特徴抽出のためのマルチスケールトランスフォーマーベースのエンコーダと,正確な画素レベルの画像再構成のための畳み込みベースのデコーダを備える。
• 参考スコア（独自算出の注目度）: 34.903128282947115
• License: http://creativecommons.org/licenses/by/4.0/
• Abstract: Radio map, or pathloss map prediction, is a crucial method for wireless network modeling and management. By leveraging deep learning to construct pathloss patterns from geographical maps, an accurate digital replica of the transmission environment could be established with less computational overhead and lower prediction error compared to traditional model-driven techniques. While existing state-of-the-art (SOTA) methods predominantly rely on convolutional architectures, this paper introduces a hybrid transformer-convolution model, termed RMTransformer, to enhance the accuracy of radio map prediction. The proposed model features a multi-scale transformer-based encoder for efficient feature extraction and a convolution-based decoder for precise pixel-level image reconstruction. Simulation results demonstrate that the proposed scheme significantly improves prediction accuracy, and over a 30% reduction in root mean square error (RMSE) is achieved compared to typical SOTA approaches.
• Abstract（参考訳）: 無線マップ(Radio map)は、無線ネットワークのモデリングと管理において重要な手法である。 深層学習を活用して地理地図からパスロスパターンを構築することにより、従来のモデル駆動手法に比べて計算オーバーヘッドが小さく、予測誤差も低く、伝送環境の正確なデジタルレプリカを構築することができる。 従来のSOTA手法は畳み込みアーキテクチャに大きく依存するが,本研究では,無線地図予測の精度を高めるために,RMTransformerと呼ばれるハイブリッドトランスフォーマー・畳み込みモデルを提案する。 提案モデルは,効率的な特徴抽出のためのマルチスケールトランスフォーマーベースのエンコーダと,正確な画素レベルの画像再構成のための畳み込みベースのデコーダを備える。 シミュレーションの結果,提案手法は予測精度を著しく向上し,従来のSOTA手法に比べて30%以上削減されたルート平均二乗誤差(RMSE)が達成された。

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