論文の概要: LVM4CSI: Enabling Direct Application of Pre-Trained Large Vision Models for Wireless Channel Tasks

• arxiv url: http://arxiv.org/abs/2507.05121v1
• Date: Mon, 07 Jul 2025 15:33:55 GMT
• ステータス: 翻訳完了
• システム内更新日: 2025-07-08 15:46:35.485782
• Title: LVM4CSI: Enabling Direct Application of Pre-Trained Large Vision Models for Wireless Channel Tasks
• Title（参考訳）: LVM4CSI:無線チャネルタスクのための事前学習大型ビジョンモデルの直接適用の実現
• Authors: Jiajia Guo, Peiwen Jiang, Chao-Kai Wen, Shi Jin, Jun Zhang,
• Abstract要約: LVM4CSIは複雑なチャネル状態情報をコンピュータビジョン(CV)モデルと互換性のある視覚形式にマッピングするフレームワークである。 タスク特化ニューラルネットワーク(NN)に匹敵する、あるいは優れたパフォーマンスを実現する。 トレーニング可能なパラメータの数を大幅に削減し、タスク固有のNN設計の必要性を排除します。
• 参考スコア（独自算出の注目度）: 47.223747747750394
• License: http://arxiv.org/licenses/nonexclusive-distrib/1.0/
• Abstract: Accurate channel state information (CSI) is critical to the performance of wireless communication systems, especially with the increasing scale and complexity introduced by 5G and future 6G technologies. While artificial intelligence (AI) offers a promising approach to CSI acquisition and utilization, existing methods largely depend on task-specific neural networks (NNs) that require expert-driven design and large training datasets, limiting their generalizability and practicality. To address these challenges, we propose LVM4CSI, a general and efficient framework that leverages the structural similarity between CSI and computer vision (CV) data to directly apply large vision models (LVMs) pre-trained on extensive CV datasets to wireless tasks without any fine-tuning, in contrast to large language model-based methods that generally necessitate fine-tuning. LVM4CSI maps CSI tasks to analogous CV tasks, transforms complex-valued CSI into visual formats compatible with LVMs, and integrates lightweight trainable layers to adapt extracted features to specific communication objectives. We validate LVM4CSI through three representative case studies, including channel estimation, human activity recognition, and user localization. Results demonstrate that LVM4CSI achieves comparable or superior performance to task-specific NNs, including an improvement exceeding 9.61 dB in channel estimation and approximately 40% reduction in localization error. Furthermore, it significantly reduces the number of trainable parameters and eliminates the need for task-specific NN design.
• Abstract（参考訳）: 正確なチャネル状態情報(CSI)は、無線通信システムの性能、特に5Gと将来の6G技術によって導入されたスケールと複雑さの増大に不可欠である。 人工知能(AI)はCSIの獲得と活用に有望なアプローチを提供するが、既存の手法は主に、専門家主導の設計と大規模なトレーニングデータセットを必要とするタスク固有のニューラルネットワーク(NN)に依存し、その一般化性と実用性を制限する。 これらの課題に対処するために,CSIとコンピュータビジョン(CV)データの構造的類似性を利用した汎用的で効率的なフレームワークであるLVM4CSIを提案する。 LVM4CSIは、CSIタスクを類似のCVタスクにマッピングし、複雑な値のCSIをLVMと互換性のある視覚形式に変換する。 我々はLVM4CSIを,チャネル推定,人間活動認識,ユーザ位置推定の3つの代表的なケーススタディを通じて検証した。 その結果、LVM4CSIは、チャネル推定における9.61dBを超える改善や、ローカライズエラーの約40%の削減など、タスク固有のNNと同等または優れた性能を達成できることを示した。 さらに、トレーニング可能なパラメータの数を大幅に削減し、タスク固有のNN設計の必要性を排除します。

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