論文の概要: Resource-Efficient Beam Prediction in mmWave Communications with Multimodal Realistic Simulation Framework

• arxiv url: http://arxiv.org/abs/2504.05187v1
• Date: Mon, 07 Apr 2025 15:38:25 GMT
• ステータス: 翻訳完了
• システム内更新日: 2025-04-08 14:13:12.268620
• Title: Resource-Efficient Beam Prediction in mmWave Communications with Multimodal Realistic Simulation Framework
• Title（参考訳）: マルチモーダルリアリスティック・シミュレーション・フレームワークを用いたミリ波通信における資源効率の良いビーム予測
• Authors: Yu Min Park, Yan Kyaw Tun, Walid Saad, Choong Seon Hong,
• Abstract要約: ビームフォーミングは、方向と強度を最適化して信号伝送を改善するミリ波通信において重要な技術である。 マルチモーダルセンシング支援ビーム予測は,ユーザ位置やネットワーク条件を予測するために,さまざまなセンサデータを使用して注目されている。 その有望な可能性にもかかわらず、マルチモーダルセンシング支援ビーム予測の採用は、高い計算複雑性、高いコスト、限られたデータセットによって妨げられている。
• 参考スコア（独自算出の注目度）: 57.994965436344195
• License:
• Abstract: Beamforming is a key technology in millimeter-wave (mmWave) communications that improves signal transmission by optimizing directionality and intensity. However, conventional channel estimation methods, such as pilot signals or beam sweeping, often fail to adapt to rapidly changing communication environments. To address this limitation, multimodal sensing-aided beam prediction has gained significant attention, using various sensing data from devices such as LiDAR, radar, GPS, and RGB images to predict user locations or network conditions. Despite its promising potential, the adoption of multimodal sensing-aided beam prediction is hindered by high computational complexity, high costs, and limited datasets. Thus, in this paper, a resource-efficient learning approach is proposed to transfer knowledge from a multimodal network to a monomodal (radar-only) network based on cross-modal relational knowledge distillation (CRKD), while reducing computational overhead and preserving predictive accuracy. To enable multimodal learning with realistic data, a novel multimodal simulation framework is developed while integrating sensor data generated from the autonomous driving simulator CARLA with MATLAB-based mmWave channel modeling, and reflecting real-world conditions. The proposed CRKD achieves its objective by distilling relational information across different feature spaces, which enhances beam prediction performance without relying on expensive sensor data. Simulation results demonstrate that CRKD efficiently distills multimodal knowledge, allowing a radar-only model to achieve $94.62\%$ of the teacher performance. In particular, this is achieved with just $10\%$ of the teacher network's parameters, thereby significantly reducing computational complexity and dependence on multimodal sensor data.
• Abstract（参考訳）: ビームフォーミングは、方向と強度を最適化して信号伝送を改善するミリ波通信において重要な技術である。 しかし、パイロット信号やビームスイーピングのような従来のチャネル推定手法は、急速に変化する通信環境に適応できないことが多い。 この制限に対処するため、マルチモーダルセンシング支援ビーム予測は、LiDAR、レーダー、GPS、RGB画像などのデバイスからのさまざまなセンシングデータを使用して、ユーザ位置やネットワーク条件を予測することで、大きな注目を集めている。 その有望な可能性にもかかわらず、マルチモーダルセンシング支援ビーム予測の採用は、高い計算複雑性、高いコスト、限られたデータセットによって妨げられている。 そこで本研究では,資源効率のよい学習手法を提案し,計算オーバーヘッドを低減し,予測精度を保ちながら,クロスモーダルリレーショナル知識蒸留(CRKD)に基づくモノモーダル(レーダーのみ)ネットワークに知識を伝達する。 自律走行シミュレータCARLAから生成されたセンサデータをMATLABに基づくmWaveチャネルモデリングと統合し,実環境を反映しながら,現実的なデータによるマルチモーダル学習を実現するために,新しいマルチモーダルシミュレーションフレームワークを開発した。 提案するCRKDは, 高価なセンサデータに頼ることなく, ビーム予測性能を向上させるため, 異なる特徴空間をまたいだ関係情報を蒸留することで, その目的を達成する。 シミュレーションの結果、CRKDはマルチモーダル知識を効率よく蒸留し、レーダのみのモデルで教師のパフォーマンスを94.62セントで達成できることが示されている。 特に、これは教師ネットワークのパラメータのわずか10\%$で達成され、計算複雑性とマルチモーダルセンサデータへの依存を著しく低減する。

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