論文の概要: Digital Twin Enabled Site Specific Channel Precoding: Over the Air CIR Inference

• arxiv url: http://arxiv.org/abs/2501.16504v1
• Date: Mon, 27 Jan 2025 21:10:07 GMT
• ステータス: 翻訳完了
• システム内更新日: 2025-01-29 16:40:50.607870
• Title: Digital Twin Enabled Site Specific Channel Precoding: Over the Air CIR Inference
• Title（参考訳）: デジタルツインでサイト特定チャネルのプリコーディングが可能に:Air CIRの推論で
• Authors: Majumder Haider, Imtiaz Ahmed, Zoheb Hassan, Timothy J. O'Shea, Lingjia Liu, Danda B. Rawat,
• Abstract要約: 実環境のCSIに非常に近いCSIをレンダリングできる細調整多段チャネルツイン設計法を提案する。 送信側で得られたCSIを用いてプリコーディングを行う。
• 参考スコア（独自算出の注目度）: 25.427090541716378
• License:
• Abstract: This paper investigates the significance of designing a reliable, intelligent, and true physical environment-aware precoding scheme by leveraging an accurately designed channel twin model to obtain realistic channel state information (CSI) for cellular communication systems. Specifically, we propose a fine-tuned multi-step channel twin design process that can render CSI very close to the CSI of the actual environment. After generating a precise CSI, we execute precoding using the obtained CSI at the transmitter end. We demonstrate a two-step parameters' tuning approach to design channel twin by ray tracing (RT) emulation, then further fine-tuning of CSI by employing an artificial intelligence (AI) based algorithm can significantly reduce the gap between actual CSI and the fine-tuned digital twin (DT) rendered CSI. The simulation results show the effectiveness of the proposed novel approach in designing a true physical environment-aware channel twin model.
• Abstract（参考訳）: 本稿では、正確なチャネル双対モデルを用いて、携帯電話通信システムにおける現実的なチャネル状態情報(CSI)を得ることにより、信頼性が高く、インテリジェントで、真の物理的環境に配慮したプリコーディング方式を設計することの重要性について検討する。 具体的には、実環境のCSIに非常に近いCSIをレンダリングできる、微調整されたマルチステップチャネルツイン設計プロセスを提案する。 正確なCSIを生成した後、送信側で得られたCSIを用いてプリコーディングを実行する。 我々は、レイトレーシング(RT)エミュレーションによる設計チャネルツインへの2段階パラメータのチューニング手法を実証し、人工知能(AI)ベースのアルゴリズムを用いてCSIをさらに微調整することで、実際のCSIとDT(デジタルツイン)レンダリングCSIとのギャップを大幅に減らすことができることを示した。 シミュレーションの結果, 実環境を考慮したチャネル双対モデルの設計において, 提案手法の有効性が示された。

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