論文の概要: Physics-Informed Generative Modeling of Wireless Channels

• arxiv url: http://arxiv.org/abs/2502.10137v1
• Date: Fri, 14 Feb 2025 13:05:48 GMT
• ステータス: 翻訳完了
• システム内更新日: 2025-02-17 14:45:27.320880
• Title: Physics-Informed Generative Modeling of Wireless Channels
• Title（参考訳）: 無線チャネルの物理インフォームド生成モデル
• Authors: Benedikt Böck, Andreas Oeldemann, Timo Mayer, Francesco Rossetto, Wolfgang Utschick,
• Abstract要約: 無線チャネルの物理関連圧縮性と疎ベイズ生成モデル(SBGM)を組み合わせたモデルを提案する。 本手法は,既定のオンライン操作中にアクセスポイント(AP)が受信した圧縮観測から学習することができる。 物理的に解釈可能で、再トレーニングを必要とせずに任意のシステム構成に一般化する。
• 参考スコア（独自算出の注目度）: 7.394776649238597
• License:
• Abstract: Learning the distribution of the wireless channel within a specific environment of interest is essential to exploit the full potential of machine learning (ML) for wireless communications and radar applications. Generative modeling offers a promising framework to address this problem. However, existing approaches pose unresolved challenges, including the need for high-quality training data, limited generalizability, and a lack of physical interpretability. To address these issues, we propose a model that combines the physics-related compressibility of wireless channels with sparse Bayesian generative modeling (SBGM) to learn the distribution of the underlying physical channel parameters. By leveraging the sparsity-inducing characteristics of SBGM, our method can learn from compressed observations received by an access point (AP) during default online operation. Moreover, it is physically interpretable and generalizes to arbitrary system configurations without requiring retraining.
• Abstract（参考訳）: 特定の環境における無線チャネルの分散を学習することは、無線通信やレーダーアプリケーションに機械学習(ML)の潜在能力を最大限活用するために不可欠である。 生成モデリングはこの問題に対処するための有望なフレームワークを提供する。 しかし、既存のアプローチは、高品質なトレーニングデータの必要性、限定的な一般化可能性、物理的解釈性の欠如など、未解決の課題を提起している。 これらの問題に対処するために,無線チャネルの物理圧縮性と疎ベイズ生成モデル(SBGM)を組み合わせて,基礎となる物理チャネルパラメータの分布を学習するモデルを提案する。 提案手法は,SBGMの空間性誘導特性を利用して,既定のオンライン操作中にアクセスポイント(AP)が受信した圧縮観測から学習することができる。 さらに、リトレーニングを必要とせず、物理的に解釈可能で、任意のシステム構成に一般化できる。

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