論文の概要: Achieving Robust Channel Estimation Neural Networks by Designed Training Data
- arxiv url: http://arxiv.org/abs/2507.12630v2
- Date: Fri, 18 Jul 2025 21:16:40 GMT
- ステータス: 翻訳完了
- システム内更新日: 2025-07-22 12:28:43.160603
- Title: Achieving Robust Channel Estimation Neural Networks by Designed Training Data
- Title（参考訳）: 設計トレーニングデータによるロバストチャネル推定ニューラルネットワークの実現
- Authors: Dianxin Luan, John Thompson,
- Abstract要約: 本稿では,異なるチャネルプロファイルに対するインテリジェントな操作を保証するベンチマーク設計を提案する。
ニューラルネットワークは、固定チャネルプロファイルと可変遅延拡散の両方で、無線チャネルへの堅牢な一般化を実現する。
- 参考スコア（独自算出の注目度）: 0.44816207812864195
- License: http://creativecommons.org/licenses/by/4.0/
- Abstract: Channel estimation is crucial in wireless communications. However, in many papers neural networks are frequently tested by training and testing on one example channel or similar channels. This is because data-driven methods often degrade on new data which they are not trained on, as they cannot extrapolate their training knowledge. This is despite the fact physical channels are often assumed to be time-variant. However, due to the low latency requirements and limited computing resources, neural networks may not have enough time and computing resources to execute online training to fine-tune the parameters. This motivates us to design offline-trained neural networks that can perform robustly over wireless channels, but without any actual channel information being known at design time. In this paper, we propose design criteria to generate synthetic training datasets for neural networks, which guarantee that after training the resulting networks achieve a certain mean squared error (MSE) on new and previously unseen channels. Therefore, trained neural networks require no prior channel information or parameters update for real-world implementations. Based on the proposed design criteria, we further propose a benchmark design which ensures intelligent operation for different channel profiles. To demonstrate general applicability, we use neural networks with different levels of complexity to show that the generalization achieved appears to be independent of neural network architecture. From simulations, neural networks achieve robust generalization to wireless channels with both fixed channel profiles and variable delay spreads.
- Abstract（参考訳）: 無線通信ではチャネル推定が不可欠である。
しかし、多くの論文では、ニューラルネットワークは1つのサンプルチャネルまたは同様のチャネルでトレーニングとテストによって頻繁にテストされる。
これは、データ駆動の手法がトレーニングされていない新しいデータに分解されることがしばしばあるためである。
これは物理チャネルが時変であるとしばしば想定されているにもかかわらずである。
しかしながら、レイテンシの低い要件と限られたコンピューティングリソースのため、ニューラルネットワークはパラメータを微調整するオンライントレーニングを実行するのに十分な時間とコンピューティングリソースを持っていない可能性がある。
これにより、オフラインでトレーニングされたニューラルネットワークを設計し、無線チャネル上で堅牢に動作させることができます。
本稿では,ニューラルネットワークの合成学習データセットを生成するための設計基準を提案する。
そのため、トレーニングされたニューラルネットワークは、実世界の実装のために、事前のチャネル情報やパラメータの更新を必要としない。
提案する設計基準に基づいて,異なるチャネルプロファイルに対するインテリジェントな操作を保証するベンチマーク設計を提案する。
汎用性を示すために,我々は,ニューラルネットワークアーキテクチャとは無関係に達成された一般化を示すために,さまざまなレベルの複雑性を持つニューラルネットワークを使用している。
シミュレーションにより、ニューラルネットワークは固定チャネルプロファイルと可変遅延拡散の両方で無線チャネルへの堅牢な一般化を実現する。
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