論文の概要: Data driven approach for Outdoor Channel Prediction in 5G and Beyond
- arxiv url: http://arxiv.org/abs/2605.01777v1
- Date: Sun, 03 May 2026 08:28:14 GMT
- ステータス: 翻訳完了
- システム内更新日: 2026-05-05 20:33:49.934077
- Title: Data driven approach for Outdoor Channel Prediction in 5G and Beyond
- Title（参考訳）: 5G以上における外部チャネル予測のためのデータ駆動手法
- Authors: A. Sathi Babu, V. Udaya Sankar, Vishnu Ram OV,
- Abstract要約: この作業は、Digital twin in 5Gおよび、無線ネットワークを超えて展開することができる。
所定のユーザ位置に対する7GHz帯のチャネル推定機構について検討する。
リニア回帰が実行するシミュレーション( MAE of $mathbf7.5155times10-5$とRMSE of $mathbf9.2861times10-5$)は,Support Vector RegressionやDecision Tree Regressionよりも優れていることがわかった。
- 参考スコア（独自算出の注目度）: 0.0
- License: http://creativecommons.org/licenses/by-nc-nd/4.0/
- Abstract: An evolution of Wireless Communications towards 5G and beyond provides improved user experience in terms of quality of services. Understanding and estimating Channel information plays crucial role in providing better user experience. Traditional methods of channel estimation involves periodically sending pilots (known signals), estimating channel and send back estimated channel information to the BS which increases computational complexity and communication complexity. Hence, we focus on data driven approach for channel estimation. This work can be deployed as Digital twin in 5G and beyond wireless networks. In this work, we explore a channel estimation mechanism at 7GHz frequency band for a given user location. This work involves data generation using Ray tracing mechanism and Machine learning model training that contains feature variables such as transmitter location, user location and target variable as channel coefficient . We explored Linear Regression, Support Vector Regression and Decision Tree Regression. We found via simulations that Linear Regression performs (with MAE of $\mathbf{7.5155\times10^{-5}}$ and RMSE of $\mathbf{9.2861\times10^{-5}}$) better than Support Vector Regression and Decision Tree Regression.
- Abstract（参考訳）: ワイヤレス通信の5G以降への進化により、サービスの質の面でユーザーエクスペリエンスが向上する。
チャネル情報の理解と推定は、より良いユーザエクスペリエンスを提供する上で重要な役割を担います。
従来のチャネル推定手法では、パイロット(既知の信号)を定期的に送信し、チャネルを推定し、推定チャネル情報をBSに送信することで、計算複雑性と通信複雑性が増大する。
したがって、チャネル推定のためのデータ駆動アプローチに焦点を当てる。
この作業は、Digital twin in 5Gおよび、無線ネットワークを超えて展開することができる。
本研究では,所定のユーザ位置の7GHz帯におけるチャネル推定機構について検討する。
この作業には、送信元の位置、ユーザ位置、ターゲット変数などの特徴変数をチャネル係数として含む、レイトレーシング機構と機械学習モデルトレーニングを使用したデータ生成が含まれる。
線形回帰,サポートベクトル回帰,決定木回帰について検討した。
リニア回帰が実行するシミュレーション(MAE of $\mathbf{7.5155\times10^{-5}}$とRMSE of $\mathbf{9.2861\times10^{-5}}$)は、Support Vector RegressionやDecision Tree Regressionよりも優れている。
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