論文の概要: SwiftChannel: Algorithm-Hardware Co-Design for Deep Learning-Based 5G Channel Estimation
- arxiv url: http://arxiv.org/abs/2605.01931v1
- Date: Sun, 03 May 2026 15:23:41 GMT
- ステータス: 翻訳完了
- システム内更新日: 2026-05-05 20:33:50.001731
- Title: SwiftChannel: Algorithm-Hardware Co-Design for Deep Learning-Based 5G Channel Estimation
- Title（参考訳）: SwiftChannel: ディープラーニングベースの5Gチャネル推定のためのアルゴリズムハードウェアの共同設計
- Authors: Shengzhe Lyu, Yuhan She, Di Duan, Tao Ni, Yu Hin Chan, Chengwen Luo, Ray C. C. Cheung, Weitao Xu,
- Abstract要約: 我々は、ハードウェアフレンドリーなディープラーニングベースのチャネル推定器であるSwiftChannelを提案する。
提案手法では,パラメータフリーアテンション機構によって強化された畳み込みニューラルネットワークを用いて,全分解能空間周波数領域チャネル行列を効果的に再構成する。
Zynq UltraScale+ RFSoCでテストされたこのアクセラレータは、ミリ秒以下のレイテンシを実現し、最大24倍のスピードアップと33倍のエネルギー効率向上を実現している。
- 参考スコア（独自算出の注目度）: 8.220277882170887
- License: http://arxiv.org/licenses/nonexclusive-distrib/1.0/
- Abstract: Channel estimation is crucial in 5G communication networks for optimizing transmission parameters and ensuring reliable, high-speed communication. However, the use of multiple-input and multiple-output (MIMO) and millimeter-wave (mmWave) in 5G networks presents challenges in achieving accurate estimation under strict latency requirements on resource-limited hardware platforms. To address these challenges, we propose SwiftChannel, an algorithm-hardware co-design framework that integrates a hardware-friendly deep learning-based channel estimator with a dedicated accelerator. Our approach employs a convolutional neural network enhanced with a parameter-free attention mechanism, which effectively reconstructs full-resolution spatial-frequency domain channel matrices from low-resolution least squares (LS) estimates. We further develop a multi-stage model compression pipeline combining knowledge distillation, convolution re-parameterization, and quantization-aware training, resulting in substantial model size reduction with negligible accuracy loss. The hardware accelerator, implementing the compressed model and the LS estimator on FPGA platforms using High-level Synthesis (HLS), features a fine-grained pipeline architecture and optimized dataflow strategies. Tested on a Zynq UltraScale+ RFSoC, the accelerator achieves sub-millisecond latency, providing up to 24x speed-up and over 33x improvement in energy efficiency compared to GPU-based solutions. Extensive evaluations demonstrate that the proposed design generalizes not only across various noise levels and user mobilities, but also to a variety of unseen channel profiles, outperforming state-of-the-art baselines. By unifying algorithmic innovation with hardware-aware design, our work presents a future-proof channel estimation solution for 5G MIMO systems.
- Abstract（参考訳）: 伝送パラメータを最適化し、信頼性の高い高速通信を確保するために、5G通信ネットワークではチャネル推定が不可欠である。
しかし、5GネットワークにおけるMIMO(Multiple-input and multiple-output)とmm波(mmWave)の使用は、リソース制限ハードウェアプラットフォームにおける厳密なレイテンシ要求の下で正確な推定を行う上での課題を示す。
これらの課題に対処するために、ハードウェアフレンドリーなディープラーニングベースのチャネル推定器と専用のアクセラレータを統合する、アルゴリズム対応のコデザインフレームワークであるSwiftChannelを提案する。
提案手法では,低分解能最小二乗(LS)推定値から全分解能空間周波数領域チャネル行列を効果的に再構成する,パラメータフリーアテンション機構によって強化された畳み込みニューラルネットワークを用いる。
さらに, 知識蒸留, 畳み込み再パラメータ化, 量子化学習を併用した多段階モデル圧縮パイプラインを開発し, 精度損失を無視できるモデルサイズ削減を実現した。
高レベル合成(HLS)を用いたFPGAプラットフォーム上での圧縮モデルとLS推定器を実装したハードウェアアクセラレータは、きめ細かいパイプラインアーキテクチャと最適化されたデータフロー戦略を備えている。
Zynq UltraScale+ RFSoCでテストされたこのアクセラレータは、ミリ秒以下のレイテンシを実現し、GPUベースのソリューションに比べて最大24倍のスピードアップと33倍のエネルギー効率向上を実現している。
広範に評価した結果,提案設計は様々なノイズレベルやユーザモビリティだけでなく,様々な未知のチャネルプロファイルにも一般化され,最先端のベースラインよりも優れていた。
ハードウェアを意識した設計でアルゴリズムの革新を統一することにより,5G MIMOシステムに対する将来的なチャネル推定ソリューションを提案する。
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