論文の概要: Wireless Channel Identification via Conditional Diffusion Model
- arxiv url: http://arxiv.org/abs/2506.12419v1
- Date: Sat, 14 Jun 2025 09:34:45 GMT
- ステータス: 翻訳完了
- システム内更新日: 2025-06-17 17:28:46.189213
- Title: Wireless Channel Identification via Conditional Diffusion Model
- Title（参考訳）: 条件拡散モデルによる無線チャネル同定
- Authors: Yuan Li, Zhong Zheng, Chang Liu, Zesong Fei,
- Abstract要約: 無線システムにおけるチャネルシナリオの識別は、チャネルモデリング、無線指紋位置決め、トランシーバ設計において重要な役割を果たす。
本稿では,その識別タスクをMAP推定の最大値として定式化する,新しいチャネルシナリオ同定手法を提案する。
条件生成拡散モデルの逆過程における複数の遅延雑音空間における隠れチャネル特徴を捕捉するために、トランスフォーマネットワークを利用する。
実験の結果,提案手法は,畳み込みニューラルネットワーク(CNN),バックプロパゲーションニューラルネットワーク(BPNN),ランダム森林分類器など,従来の手法よりも優れていた。
- 参考スコア（独自算出の注目度）: 13.957076080129095
- License: http://creativecommons.org/licenses/by/4.0/
- Abstract: The identification of channel scenarios in wireless systems plays a crucial role in channel modeling, radio fingerprint positioning, and transceiver design. Traditional methods to classify channel scenarios are based on typical statistical characteristics of channels, such as K-factor, path loss, delay spread, etc. However, statistic-based channel identification methods cannot accurately differentiate implicit features induced by dynamic scatterers, thus performing very poorly in identifying similar channel scenarios. In this paper, we propose a novel channel scenario identification method, formulating the identification task as a maximum a posteriori (MAP) estimation. Furthermore, the MAP estimation is reformulated by a maximum likelihood estimation (MLE), which is then approximated and solved by the conditional generative diffusion model. Specifically, we leverage a transformer network to capture hidden channel features in multiple latent noise spaces within the reverse process of the conditional generative diffusion model. These detailed features, which directly affect likelihood functions in MLE, enable highly accurate scenario identification. Experimental results show that the proposed method outperforms traditional methods, including convolutional neural networks (CNNs), back-propagation neural networks (BPNNs), and random forest-based classifiers, improving the identification accuracy by more than 10%.
- Abstract（参考訳）: 無線システムにおけるチャネルシナリオの識別は、チャネルモデリング、無線指紋位置決め、トランシーバ設計において重要な役割を果たす。
チャネルシナリオを分類する従来の手法は、K因子、経路損失、遅延拡散などのチャネルの典型的な統計特性に基づいている。
しかし、統計に基づくチャネル識別法は、動的散乱器によって引き起こされる暗黙的特徴を正確に区別することができないため、類似のチャネルシナリオの同定には非常に不十分である。
本稿では,その識別タスクをMAP推定の最大値として定式化する,新しいチャネルシナリオ同定手法を提案する。
さらに、MAP推定は最大極大推定(MLE)によって再構成され、条件付き生成拡散モデルにより近似され、解決される。
具体的には,条件生成拡散モデルの逆過程において,複数の遅延雑音空間に隠されたチャネル特徴を捕捉するために,トランスフォーマネットワークを利用する。
これらの詳細な特徴は、MLEの確率関数に直接影響し、高精度なシナリオ識別を可能にする。
実験の結果、提案手法は、畳み込みニューラルネットワーク(CNN)、バックプロパゲーションニューラルネットワーク(BPNN)、ランダム森林に基づく分類器など、従来の手法よりも優れており、識別精度が10%以上向上していることがわかった。
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