論文の概要: Data-Driven Radio Propagation Modeling using Graph Neural Networks

• arxiv url: http://arxiv.org/abs/2501.06236v1
• Date: Wed, 08 Jan 2025 09:09:50 GMT
• ステータス: 翻訳完了
• システム内更新日: 2025-01-14 17:24:50.783964
• Title: Data-Driven Radio Propagation Modeling using Graph Neural Networks
• Title（参考訳）: グラフニューラルネットワークを用いたデータ駆動電波伝搬モデリング
• Authors: Adrien Bufort, Laurent Lebocq, Stefan Cathabard,
• Abstract要約: 実世界のネットワークデータから直接電波伝搬挙動を学習するために,グラフニューラルネットワークを提案する。 実世界の電波伝搬データにグラフニューラルネットワークを適用してカバレッジマップを生成するのはこれが初めてです。
• 参考スコア（独自算出の注目度）: 0.0
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• Abstract: Modeling radio propagation is essential for wireless network design and performance optimization. Traditional methods rely on physics models of radio propagation, which can be inaccurate or inflexible. In this work, we propose using graph neural networks to learn radio propagation behaviors directly from real-world network data. Our approach converts the radio propagation environment into a graph representation, with nodes corresponding to locations and edges representing spatial and ray-tracing relationships between locations. The graph is generated by converting images of the environment into a graph structure, with specific relationships between nodes. The model is trained on this graph representation, using sensor measurements as target data. We demonstrate that the graph neural network, which learns to predict radio propagation directly from data, achieves competitive performance compared to traditional heuristic models. This data-driven approach outperforms classic numerical solvers in terms of both speed and accuracy. To the best of our knowledge, we are the first to apply graph neural networks to real-world radio propagation data to generate coverage maps, enabling generative models of signal propagation with point measurements only.
• Abstract（参考訳）: 無線ネットワークの設計と性能最適化には,無線伝搬のモデル化が不可欠である。 従来の手法は電波伝搬の物理モデルに依存しており、それは不正確または非フレキシブルである。 本研究では,実世界のネットワークデータから直接電波伝搬挙動を学習するために,グラフニューラルネットワークを提案する。 提案手法では,電波伝搬環境をグラフ表現に変換し,位置とエッジに対応するノードが位置間の空間的および光線トレーシングの関係を表す。 グラフは、環境の画像をノード間の特定の関係を持つグラフ構造に変換することによって生成される。 このモデルはこのグラフ表現に基づいて、センサ計測をターゲットデータとしてトレーニングする。 データから直接電波伝搬を予測するグラフニューラルネットワークは,従来のヒューリスティックモデルと比較して,競争性能が向上することを示した。 このデータ駆動型アプローチは、速度と精度の両面で古典的な数値解法よりも優れている。 我々の知る限りでは、我々はグラフニューラルネットワークを実世界の電波伝搬データに適用してカバレッジマップを生成し、点計測のみによる信号伝搬の生成モデルを可能にする。

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