論文の概要: BeamLLM: Vision-Empowered mmWave Beam Prediction with Large Language Models

• arxiv url: http://arxiv.org/abs/2503.10432v1
• Date: Thu, 13 Mar 2025 14:55:59 GMT
• ステータス: 翻訳完了
• システム内更新日: 2025-03-14 21:36:22.725229
• Title: BeamLLM: Vision-Empowered mmWave Beam Prediction with Large Language Models
• Title（参考訳）: BeamLLM:大規模言語モデルを用いたビジョン駆動型ミリ波ビーム予測
• Authors: Can Zheng, Jiguang He, Guofa Cai, Zitong Yu, Chung G. Kang,
• Abstract要約: BeamLLMは、大規模言語モデル(LLM)を利用した視覚支援ミリ波(mmWave)ビーム予測フレームワークである 現実的な車内構造(V2I)のシナリオに基づいて,提案手法は61.01%のTop-1精度と97.39%のTop-3精度を標準予測タスクで達成する。 数ショットの予測シナリオでは、パフォーマンス劣化はタイムサンプル1から10までの12.56%(トップ-1)と5.55%(トップ-3)に制限され、優れた予測能力を示す。
• 参考スコア（独自算出の注目度）: 22.11810939970069
• License: http://creativecommons.org/licenses/by/4.0/
• Abstract: In this paper, we propose BeamLLM, a vision-aided millimeter-wave (mmWave) beam prediction framework leveraging large language models (LLMs) to address the challenges of high training overhead and latency in mmWave communication systems. By combining computer vision (CV) with LLMs' cross-modal reasoning capabilities, the framework extracts user equipment (UE) positional features from RGB images and aligns visual-temporal features with LLMs' semantic space through reprogramming techniques. Evaluated on a realistic vehicle-to-infrastructure (V2I) scenario, the proposed method achieves 61.01% top-1 accuracy and 97.39% top-3 accuracy in standard prediction tasks, significantly outperforming traditional deep learning models. In few-shot prediction scenarios, the performance degradation is limited to 12.56% (top-1) and 5.55% (top-3) from time sample 1 to 10, demonstrating superior prediction capability.
• Abstract（参考訳）: 本稿では,大規模言語モデル(LLM)を活用した視線支援ミリ波(mmWave)ビーム予測フレームワークであるBeamLLMを提案する。 コンピュータビジョン(CV)とLLMのクロスモーダル推論機能を組み合わせることで、RGB画像からユーザ機器(UE)の位置特徴を抽出し、再プログラミング技術によりLLMのセマンティック空間と視覚的時間的特徴を整合させる。 現実的なV2Iシナリオに基づいて,提案手法は標準予測タスクにおいて61.01%のトップ1精度と97.39%のトップ3精度を達成し,従来のディープラーニングモデルよりも大幅に優れていた。 数ショットの予測シナリオでは、パフォーマンス劣化はタイムサンプル1から10までの12.56%(トップ-1)と5.55%(トップ-3)に制限され、優れた予測能力を示す。

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