論文の概要: Multivariate Wireless Link Quality Prediction Based on Pre-trained Large Language Models

• arxiv url: http://arxiv.org/abs/2501.11247v1
• Date: Mon, 20 Jan 2025 03:21:20 GMT
• ステータス: 翻訳完了
• システム内更新日: 2025-01-22 14:20:18.199128
• Title: Multivariate Wireless Link Quality Prediction Based on Pre-trained Large Language Models
• Title（参考訳）: 事前学習大言語モデルに基づく多変量無線リンク品質予測
• Authors: Zhuangzhuang Yan, Xinyu Gu, Shilong Fan, Zhenyu Liu,
• Abstract要約: GAT-LLMは、大規模言語モデル(LLM)とグラフ注意ネットワーク(GAT)を組み合わせた、新しい多変量無線リンク品質予測モデルである。 GAT-LLMはリンク品質予測の精度と堅牢性を大幅に向上させることを示す。
• 参考スコア（独自算出の注目度）: 2.5971582867976934
• License:
• Abstract: Accurate and reliable link quality prediction (LQP) is crucial for optimizing network performance, ensuring communication stability, and enhancing user experience in wireless communications. However, LQP faces significant challenges due to the dynamic and lossy nature of wireless links, which are influenced by interference, multipath effects, fading, and blockage. In this paper, we propose GAT-LLM, a novel multivariate wireless link quality prediction model that combines Large Language Models (LLMs) with Graph Attention Networks (GAT) to enable accurate and reliable multivariate LQP of wireless communications. By framing LQP as a time series prediction task and appropriately preprocessing the input data, we leverage LLMs to improve the accuracy of link quality prediction. To address the limitations of LLMs in multivariate prediction due to typically handling one-dimensional data, we integrate GAT to model interdependencies among multiple variables across different protocol layers, enhancing the model's ability to handle complex dependencies. Experimental results demonstrate that GAT-LLM significantly improves the accuracy and robustness of link quality prediction, particularly in multi-step prediction scenarios.
• Abstract（参考訳）: 高精度で信頼性の高いリンク品質予測(LQP)は、ネットワーク性能の最適化、通信安定性の確保、無線通信におけるユーザエクスペリエンスの向上に不可欠である。 しかし、LQPは、干渉、マルチパス効果、フェーディング、ブロックの影響を受け、無線リンクのダイナミックでロッキーな性質のために大きな課題に直面している。 本稿では,Large Language Models (LLM) と Graph Attention Networks (GAT) を組み合わせた新しい多変量無線リンク品質予測モデルであるGAT-LLMを提案する。 時系列予測タスクとしてLQPをフレーミングし、入力データを適切に前処理することにより、LLMを活用してリンク品質予測の精度を向上させる。 一般に1次元データを扱うことによる多変量予測におけるLLMの限界に対処するため、GATを統合し、異なるプロトコル層にわたる複数の変数間の相互依存性をモデル化し、複雑な依存関係を扱うモデルの能力を高める。 実験により, GAT-LLMはリンク品質予測の精度とロバスト性を大幅に向上させることが示された。

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