論文の概要: Causal Discovery in Dynamic Fading Wireless Networks

• arxiv url: http://arxiv.org/abs/2506.03163v1
• Date: Sat, 24 May 2025 13:59:48 GMT
• ステータス: 翻訳完了
• システム内更新日: 2025-06-08 12:40:08.694926
• Title: Causal Discovery in Dynamic Fading Wireless Networks
• Title（参考訳）: 動的フェイディング無線ネットワークにおける因果発見
• Authors: Oluwaseyi Giwa,
• Abstract要約: 本稿では,逐次回帰に基づくアルゴリズムの提案により,無線環境における因果推論の課題に対処する。 構造変化の同定に要する検出遅延の理論的下限と上限を導出し,ネットワークサイズ,ノイズ分散,フェージング重大度への依存性を明示的に定量化する。 本研究は,非定常無線環境下でのネットワーク信頼性を維持するために,ロバストなオンライン因果推論機構を設計するための厳密な理論的洞察と実践的ガイドラインを提供する。
• 参考スコア（独自算出の注目度）: 0.0
• License: http://creativecommons.org/licenses/by/4.0/
• Abstract: Dynamic causal discovery in wireless networks is essential due to evolving interference, fading, and mobility, which complicate traditional static causal models. This paper addresses causal inference challenges in dynamic fading wireless environments by proposing a sequential regression-based algorithm with a novel application of the NOTEARS acyclicity constraint, enabling efficient online updates. We derive theoretical lower and upper bounds on the detection delay required to identify structural changes, explicitly quantifying their dependence on network size, noise variance, and fading severity. Monte Carlo simulations validate these theoretical results, demonstrating linear increases in detection delay with network size, quadratic growth with noise variance, and inverse-square dependence on the magnitude of structural changes. Our findings provide rigorous theoretical insights and practical guidelines for designing robust online causal inference mechanisms to maintain network reliability under nonstationary wireless conditions.
• Abstract（参考訳）: 無線ネットワークにおける動的因果発見は、従来の静的因果モデルを複雑にする干渉、フェード、モビリティの進化のために不可欠である。 本稿では,NOTEARS非周期性制約を新たに適用した逐次回帰アルゴリズムを提案し,効率的なオンライン更新を実現することにより,動的フェージング無線環境における因果推論問題に対処する。 構造変化の同定に要する検出遅延の理論的下限と上限を導出し,ネットワークサイズ,ノイズ分散,フェージング重大度への依存性を明示的に定量化する。 モンテカルロシミュレーションはこれらの理論結果を検証し、ネットワークサイズによる検出遅延の線形増加、ノイズ分散を伴う二次成長、構造変化の大きさに対する逆二乗依存性を示す。 本研究は,非定常無線環境下でのネットワーク信頼性を維持するために,ロバストなオンライン因果推論機構を設計するための厳密な理論的洞察と実践的ガイドラインを提供する。

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