論文の概要: RadioLLM: Introducing Large Language Model into Cognitive Radio via Hybrid Prompt and Token Reprogrammings

• arxiv url: http://arxiv.org/abs/2501.17888v1
• Date: Tue, 28 Jan 2025 07:38:04 GMT
• ステータス: 翻訳完了
• システム内更新日: 2025-01-31 15:15:25.668473
• Title: RadioLLM: Introducing Large Language Model into Cognitive Radio via Hybrid Prompt and Token Reprogrammings
• Title（参考訳）: RadioLLM:ハイブリッド・プロンプトとトークン・リプログラミングによる認知無線への大規模言語モデル導入
• Authors: Shuai Chen, Yong Zu, Zhixi Feng, Shuyuan Yang, Mengchang Li, Yue Ma, Jun Liu, Qiukai Pan, Xinlei Zhang, Changjun Sun,
• Abstract要約: 本稿では、HPTR(Hybrid Prompt and Token Regramming)とFAF( Frequency Attuned Fusion)モジュールを組み込んだ新しいフレームワークであるRadioLLMを紹介する。 これらの革新により、RadioLLMは多様なCRTタスクを処理でき、LLMと従来の信号処理方法のギャップを埋めることができる。
• 参考スコア（独自算出の注目度）: 17.92536352554528
• License:
• Abstract: The increasing scarcity of spectrum resources and the rapid growth of wireless device have made efficient management of radio networks a critical challenge. Cognitive Radio Technology (CRT), when integrated with deep learning (DL), offers promising solutions for tasks such as radio signal classification (RSC), signal denoising, and spectrum allocation. However, existing DL-based CRT frameworks are often task-specific and lack scalability to diverse real-world scenarios. Meanwhile, Large Language Models (LLMs) have demonstrated exceptional generalization capabilities across multiple domains, making them a potential candidate for advancing CRT technologies. In this paper, we introduce RadioLLM, a novel framework that incorporates Hybrid Prompt and Token Reprogramming (HPTR) and a Frequency Attuned Fusion (FAF) module to enhance LLMs for CRT tasks. HPTR enables the integration of radio signal features with expert knowledge, while FAF improves the modeling of high-frequency features critical for precise signal processing. These innovations allow RadioLLM to handle diverse CRT tasks, bridging the gap between LLMs and traditional signal processing methods. Extensive empirical studies on multiple benchmark datasets demonstrate that the proposed RadioLLM achieves superior performance over current baselines.
• Abstract（参考訳）: スペクトル資源の不足と無線機器の急速な成長により、無線ネットワークの効率的な管理が重要な課題となっている。 ディープ・ラーニング(DL)と統合されたコグニティブ・ラジオ・テクノロジー(CRT)は、無線信号分類(RSC)、信号の復調、スペクトル割り当てといったタスクに対して有望なソリューションを提供する。 しかし、既存のDLベースのCRTフレームワークは、しばしばタスク固有であり、様々な現実世界のシナリオにスケーラビリティがない。 一方、LLM(Large Language Models)は、複数のドメインにまたがる例外的な一般化機能を示しており、CRT技術の進歩の候補となる可能性がある。 本稿では,Hybrid Prompt and Token Remingming(HPTR)と周波数調整融合(FAF)モジュールを組み込んだ新しいフレームワークであるRadioLLMを紹介する。 HPTRは、専門知識と無線信号機能の統合を可能にし、AFFは正確な信号処理に不可欠な高周波特徴のモデリングを改善している。 これらの革新により、RadioLLMは多様なCRTタスクを処理でき、LLMと従来の信号処理方法のギャップを埋めることができる。 複数のベンチマークデータセットに関する大規模な実証研究により、提案したRadioLLMは、現在のベースラインよりも優れたパフォーマンスを実現することが示された。

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