論文の概要: LWM-Temporal: Sparse Spatio-Temporal Attention for Wireless Channel Representation Learning

• arxiv url: http://arxiv.org/abs/2603.10024v1
• Date: Sun, 22 Feb 2026 17:41:24 GMT
• ステータス: 翻訳完了
• システム内更新日: 2026-03-15 16:38:22.580539
• Title: LWM-Temporal: Sparse Spatio-Temporal Attention for Wireless Channel Representation Learning
• Title（参考訳）: LWM-テンポラル:無線チャネル表現学習のためのスパース時空間注意
• Abstract要約: LWM-Temporalは、モビリティによって引き起こされる進化を捉え、様々な下流タスクで再利用できるユニバーサルチャネル埋め込みを学習する。 LWM-Temporalは、角度遅延時間領域で動作し、スパース時空間注意(SSTA)を導入する LWM-Temporalは、物理インフォームドマスキングのカリキュラムを用いて、自己教師型で事前訓練される。
• 参考スコア（独自算出の注目度）: 15.963908827464302
• License: http://creativecommons.org/licenses/by-nc-sa/4.0/
• Abstract: LWM-Temporal is a new member of the Large Wireless Models (LWM) family that targets the spatiotemporal nature of wireless channels. Designed as a task-agnostic foundation model, LWM-Temporal learns universal channel embeddings that capture mobility-induced evolution and are reusable across various downstream tasks. To achieve this objective, LWM-Temporal operates in the angle-delay-time domain and introduces Sparse Spatio-Temporal Attention (SSTA), a propagation-aligned attention mechanism that restricts interactions to physically plausible neighborhoods, reducing attention complexity by an order of magnitude while preserving geometry-consistent dependencies. LWM-Temporal is pretrained in a self-supervised manner using a physics-informed masking curriculum that emulates realistic occlusions, pilot sparsity, and measurement impairments. Experimental results on channel prediction across multiple mobility regimes show consistent improvements over strong baselines, particularly under long horizons and limited fine-tuning data, highlighting the importance of geometry-aware architectures and geometry-consistent pretraining for learning transferable spatiotemporal wireless representations.
• Abstract（参考訳）: LWM-TemporalはLarge Wireless Models(LWM)ファミリーの新たなメンバーであり、無線チャネルの時空間特性をターゲットとしている。 タスクに依存しない基礎モデルとして設計されたLWM-Temporalは、モビリティによって引き起こされる進化を捉え、様々な下流タスクで再利用できるユニバーサルチャネル埋め込みを学習する。 この目的を達成するため、LWM-Temporalは角度遅延時間領域で動作し、Sparse Spatio-Temporal Attention (SSTA)を導入している。 LWM-Temporalは、現実的な閉塞、パイロットの空間性、測定障害をエミュレートする物理インフォームドマスキングのカリキュラムを用いて、自己指導型で事前訓練されている。 複数の移動系におけるチャネル予測実験の結果、特に長い地平線と限られた微調整データの下では、強いベースラインよりも一貫した改善が示され、移動可能な時空間無線表現を学習するための幾何学的アーキテクチャと幾何学的一貫性事前学習の重要性が強調された。

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