論文の概要: AI-Driven Fronthaul Link Compression in Wireless Communication Systems: Review and Method Design

• arxiv url: http://arxiv.org/abs/2509.04805v1
• Date: Fri, 05 Sep 2025 04:52:51 GMT
• ステータス: 翻訳完了
• システム内更新日: 2025-09-08 14:27:25.47962
• Title: AI-Driven Fronthaul Link Compression in Wireless Communication Systems: Review and Method Design
• Title（参考訳）: 無線通信システムにおけるAI駆動Fronthaul Link圧縮:レビューと手法設計
• Authors: Keqin Zhang,
• Abstract要約: 無線システムのフロントホールリンクは、帯域幅とレイテンシの制約の下で高次元信号を転送する必要がある。 人工知能の最近の進歩は、エンドツーエンドの学習変換、ベクトルおよび階層的量子化をもたらした。 セルフリーアーキテクチャに適したフロントホール圧縮戦略を提案する。
• 参考スコア（独自算出の注目度）: 0.6599344783327054
• License: http://arxiv.org/licenses/nonexclusive-distrib/1.0/
• Abstract: Modern fronthaul links in wireless systems must transport high-dimensional signals under stringent bandwidth and latency constraints, which makes compression indispensable. Traditional strategies such as compressed sensing, scalar quantization, and fixed-codec pipelines often rely on restrictive priors, degrade sharply at high compression ratios, and are hard to tune across channels and deployments. Recent progress in Artificial Intelligence (AI) has brought end-to-end learned transforms, vector and hierarchical quantization, and learned entropy models that better exploit the structure of Channel State Information(CSI), precoding matrices, I/Q samples, and LLRs. This paper first surveys AI-driven compression techniques and then provides a focused analysis of two representative high-compression routes: CSI feedback with end-to-end learning and Resource Block (RB) granularity precoding optimization combined with compression. Building on these insights, we propose a fronthaul compression strategy tailored to cell-free architectures. The design targets high compression with controlled performance loss, supports RB-level rate adaptation, and enables low-latency inference suitable for centralized cooperative transmission in next-generation networks.
• Abstract（参考訳）: 無線システムにおける最新のフロントホールリンクは、帯域幅と遅延制限の下で高次元信号を伝送する必要があるため、圧縮は不可欠である。 圧縮センシング、スカラー量子化、固定コーデックパイプラインといった従来の戦略は、しばしば制限された事前処理に依存し、高い圧縮比で急激に低下し、チャネルやデプロイメントをまたぐ調整が困難である。 人工知能(AI)の最近の進歩は、エンドツーエンドの学習変換、ベクトルおよび階層的量子化、およびチャネル状態情報(CSI)、プリコーディング行列、I/Qサンプル、LLRの構造をよりよく活用するエントロピーモデルをもたらした。 本稿では、まずAI駆動圧縮技術を調査し、次に、エンドツーエンド学習によるCSIフィードバックと、圧縮と組み合わせたリソースブロック(RB)の粒度事前符号化最適化の2つの代表的なハイ圧縮経路について分析する。 これらの知見に基づいて,セルフリーアーキテクチャに適したフロントホール圧縮戦略を提案する。 この設計は、制御された性能損失を伴う高圧縮を目標とし、RBレベルのレート適応をサポートし、次世代ネットワークにおける集中協調伝送に適した低遅延推論を可能にする。

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