論文の概要: HELENA: High-Efficiency Learning-based channel Estimation using dual Neural Attention

• arxiv url: http://arxiv.org/abs/2506.13408v1
• Date: Mon, 16 Jun 2025 12:21:27 GMT
• ステータス: 翻訳完了
• システム内更新日: 2025-06-17 17:28:48.382889
• Title: HELENA: High-Efficiency Learning-based channel Estimation using dual Neural Attention
• Title（参考訳）: HELENA:デュアルニューラルアテンションを用いた高能率学習に基づくチャネル推定
• Authors: Miguel Camelo Botero, Esra Aycan Beyazit, Nina Slamnik-Kriještorac, Johann M. Marquez-Barja,
• Abstract要約: HELENAは、軽量な畳み込みバックボーンと2つの効率的な注意機構を組み合わせた、コンパクトなディープラーニングモデルである。 HELENAは推論時間を45.0%削減する(0.175,ms対0.318,ms)
• 参考スコア（独自算出の注目度）: 0.0
• License: http://creativecommons.org/licenses/by/4.0/
• Abstract: Accurate channel estimation is critical for high-performance Orthogonal Frequency-Division Multiplexing systems such as 5G New Radio, particularly under low signal-to-noise ratio and stringent latency constraints. This letter presents HELENA, a compact deep learning model that combines a lightweight convolutional backbone with two efficient attention mechanisms: patch-wise multi-head self-attention for capturing global dependencies and a squeeze-and-excitation block for local feature refinement. Compared to CEViT, a state-of-the-art vision transformer-based estimator, HELENA reduces inference time by 45.0\% (0.175\,ms vs.\ 0.318\,ms), achieves comparable accuracy ($-16.78$\,dB vs.\ $-17.30$\,dB), and requires $8\times$ fewer parameters (0.11M vs.\ 0.88M), demonstrating its suitability for low-latency, real-time deployment.
• Abstract（参考訳）: 正確なチャネル推定は、5Gニューラジオのような高性能直交周波数分割多重化システムにおいて重要であり、特に低信号-雑音比と拘束遅延制約下では重要である。 HELENAは、軽量な畳み込みバックボーンと、2つの効率的な注意機構を組み合わせた、コンパクトなディープラーニングモデルである。 最先端の視覚変換器ベースの推定器であるCEViTと比較して、HELENAは推論時間を 45.0\% (0.175\,ms vs.) 削減する。 0.318\,ms)は、-16.78$\,dB vs。 $-17.30$\,dB) で、より少ないパラメータ (0.11M vs. 0.88M)で、低レイテンシでリアルタイムなデプロイメントに適していることを実証している。

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