論文の概要: Channel Fingerprint Construction for Massive MIMO: A Deep Conditional Generative Approach

• arxiv url: http://arxiv.org/abs/2505.07893v1
• Date: Mon, 12 May 2025 01:36:06 GMT
• ステータス: 翻訳完了
• システム内更新日: 2025-05-14 20:57:54.262615
• Title: Channel Fingerprint Construction for Massive MIMO: A Deep Conditional Generative Approach
• Title（参考訳）: 大規模MIMOのためのチャネルフィンガープリントの構築 : 深部条件付き生成手法
• Authors: Zhenzhou Jin, Li You, Xudong Li, Zhen Gao, Yuanwei Liu, Xiang-Gen Xia, Xiqi Gao,
• Abstract要約: CF双生児の概念を導入し、条件付き生成拡散モデル(CGDM)を設計する。 本研究では, 粗粒CFに条件付き観測された細粒CFの対数分布に対するエビデンスローバウンド(ELBO)を導出するために, 変分推論手法を用いる。 提案手法は, ベースラインと比較して, 復元性能が著しく向上していることを示す。
• 参考スコア（独自算出の注目度）: 65.47969413708344
• License: http://creativecommons.org/licenses/by-nc-nd/4.0/
• Abstract: Accurate channel state information (CSI) acquisition for massive multiple-input multiple-output (MIMO) systems is essential for future mobile communication networks. Channel fingerprint (CF), also referred to as channel knowledge map, is a key enabler for intelligent environment-aware communication and can facilitate CSI acquisition. However, due to the cost limitations of practical sensing nodes and test vehicles, the resulting CF is typically coarse-grained, making it insufficient for wireless transceiver design. In this work, we introduce the concept of CF twins and design a conditional generative diffusion model (CGDM) with strong implicit prior learning capabilities as the computational core of the CF twin to establish the connection between coarse- and fine-grained CFs. Specifically, we employ a variational inference technique to derive the evidence lower bound (ELBO) for the log-marginal distribution of the observed fine-grained CF conditioned on the coarse-grained CF, enabling the CGDM to learn the complicated distribution of the target data. During the denoising neural network optimization, the coarse-grained CF is introduced as side information to accurately guide the conditioned generation of the CGDM. To make the proposed CGDM lightweight, we further leverage the additivity of network layers and introduce a one-shot pruning approach along with a multi-objective knowledge distillation technique. Experimental results show that the proposed approach exhibits significant improvement in reconstruction performance compared to the baselines. Additionally, zero-shot testing on reconstruction tasks with different magnification factors further demonstrates the scalability and generalization ability of the proposed approach.
• Abstract（参考訳）: 大規模マルチインプットマルチアウトプット(MIMO)システムのための正確なチャネル状態情報(CSI)取得は,将来のモバイル通信ネットワークにおいて不可欠である。 チャネルフィンガープリント(CF、Channel fingerprint)は、チャネル知識マップ(Channel knowledge map)とも呼ばれる、インテリジェントな環境認識通信のためのキーイネーブラーであり、CSIの取得を容易にする。 しかし、実際の検知ノードと試験車両のコスト制限のため、結果として生じるCFは通常粗い粒度であり、無線トランシーバーの設計には不十分である。 本研究では,CFツインの概念を導入し,CFツインの計算コアとして暗黙の事前学習能力を持つ条件付き生成拡散モデル(CGDM)を設計し,粗いCFときめ細かいCFの接続を確立する。 具体的には, 粗粒CFに条件付き観測された細粒CFの対数分布に対するエビデンスローバウンド(ELBO)を導出するために, 変分推論手法を用いて, CGDMが対象データの複雑な分布を学習できるようにする。 偏極性ニューラルネットワーク最適化において、粗粒CFを側情報として導入し、CGDMの条件付き生成を正確に導く。 提案したCGDMを軽量化するために,ネットワーク層の添加性をさらに活用し,多目的の知識蒸留技術とともにワンショットプルーニング手法を導入する。 実験結果から,提案手法はベースラインに比べて復元性能が著しく向上していることが示唆された。 さらに、異なる倍率要素を持つ再構成タスクにおけるゼロショットテストは、提案手法のスケーラビリティと一般化能力をさらに証明する。

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