論文の概要: A Multi-Task Foundation Model for Wireless Channel Representation Using Contrastive and Masked Autoencoder Learning

• arxiv url: http://arxiv.org/abs/2505.09160v2
• Date: Wed, 22 Oct 2025 00:52:25 GMT
• ステータス: 翻訳完了
• システム内更新日: 2025-10-25 03:08:05.726696
• Title: A Multi-Task Foundation Model for Wireless Channel Representation Using Contrastive and Masked Autoencoder Learning
• Title（参考訳）: コントラストとマスクオートエンコーダ学習を用いた無線チャネル表現のためのマルチタスク基礎モデル
• Authors: Berkay Guler, Giovanni Geraci, Hamid Jafarkhani,
• Abstract要約: ContraWiMAEは、トランスフォーマーベースの基礎モデルであり、無線チャネル表現のためのマスク付き再構成とマスク付きコントラスト学習を統一する。 私たちの重要なイノベーションは、ノイズ、フェーディング、部分的な可観測性など、ワイヤレス環境の固有の特性を自然な拡張として活用する、新しいワイヤレスインスパイアされたコントラストの目標です。
• 参考スコア（独自算出の注目度）: 19.277001743060435
• License: http://arxiv.org/licenses/nonexclusive-distrib/1.0/
• Abstract: Current applications of self-supervised learning to wireless channel representation often borrow paradigms developed for text and image processing, without fully addressing the unique characteristics and constraints of wireless communications. To bridge this gap, we introduce ContraWiMAE, Wireless Contrastive Masked Autoencoder, a transformer-based foundation model that unifies masked reconstruction and masked contrastive learning for wireless channel representation. Our key innovation is a new wireless-inspired contrastive objective that exploits the inherent characteristics of wireless environment, including noise, fading, and partial observability, as natural augmentation. Through extensive evaluation on unseen scenarios and conditions, we demonstrate our method's effectiveness in multiple downstream tasks, including cross-frequency beam selection, line-of-sight detection, and channel estimation. ContraWiMAE exhibits superior linear separability and adaptability in diverse wireless environments, demonstrating exceptional data efficiency and competitive performance compared with supervised baselines under challenging conditions. Comparative evaluations against a state-of-the-art wireless channel foundation model confirm the superior performance and data efficiency of our approach, highlighting its potential as a powerful baseline for future research in self-supervised wireless channel representation learning. To foster further work in this direction, we release the model weights and training pipeline for ContraWiMAE.
• Abstract（参考訳）: 無線チャネル表現への自己教師あり学習の現在の応用は、しばしば、無線通信のユニークな特徴や制約を完全に解決することなく、テキストや画像処理のために開発されたパラダイムを借用する。 このギャップを埋めるために、我々は、トランスフォーマーベースの基盤モデルであるContraWiMAE(Wireless Contrastive Masked Autoencoder)を紹介した。 私たちの重要なイノベーションは、ノイズ、フェーディング、部分的な可観測性など、ワイヤレス環境の固有の特性を自然な拡張として活用する、新しいワイヤレスインスパイアされたコントラストの目標です。 予測不能なシナリオと条件を広範囲に評価することにより、クロス周波数ビーム選択、ラインオブビュー検出、チャネル推定など、複数のダウンストリームタスクにおいて、提案手法の有効性を実証する。 ContraWiMAEは、様々な無線環境において優れた線形分離性と適応性を示し、例外的なデータ効率と競争性能を示す。 現状の無線チャネル基盤モデルとの比較評価により,提案手法の優れた性能とデータ効率が確認され,今後の自己教師型無線チャネル表現学習における強力なベースラインとしての可能性が浮き彫りにされている。 この方向へのさらなる作業を促進するため、ContraWiMAEのモデルウェイトとトレーニングパイプラインをリリースする。

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