論文の概要: Resilience Characterization of AI-Native Wireless Receivers via Persistent Homology
- arxiv url: http://arxiv.org/abs/2605.22886v1
- Date: Thu, 21 May 2026 02:34:31 GMT
- ステータス: 翻訳完了
- システム内更新日: 2026-05-25 17:29:20.023774
- Title: Resilience Characterization of AI-Native Wireless Receivers via Persistent Homology
- Title（参考訳）: 永続ホモロジーを用いたAIネイティブ無線受信機のレジリエンス特性評価
- Authors: Christo Kurisummoottil Thomas, Emilio Calvanese Strinati,
- Abstract要約: ディープラーニングに基づくAIネイティブ無線受信機は、静止チャネル条件下では顕著な性能を示す。
本稿では, 持続的ホモロジーと持続性指数に基づく新しいリアルタイム計量であるトポロジカルレジリエンス指数(TRI)を提案する。
- 参考スコア（独自算出の注目度）: 9.201627918330896
- License: http://creativecommons.org/licenses/by/4.0/
- Abstract: AI-native wireless receivers based on deep learning exhibit remarkable performance under stationary channel conditions, yet their resilience to distributional shifts remains poorly characterized by conventional metrics such as bit error rate (BER). To overcome these limitations, this paper proposes a novel real-time metric, the Topological Resilience Index (TRI), grounded in persistent homology and persistence exponents. TRI quantifies the structural stability of a neural network receiver's parameter space during online adaptation to non-stationary channels. Specifically, TRI captures resilience through three complementary dimensions: (i) validation-loss resilience measuring model-channel mismatch, grounded in the topological persistence of loss-landscape sublevel sets; (ii) channel impulse response (CIR) distribution shift, tracking geometric drift of CIR vectors from the calibration reference distribution; and (iii) channel manifold topology, quantified by the spectral gap of the Gaussian kernel matrix normalized by the Olivier-Ricci curvature norm. We establish theoretical guarantees showing that TRI is bounded, monotonic under performance degradation, and Lipschitz-stable with respect to perturbations in channel distributions measured in Wasserstein distance. Simulation results for an OFDM deep-learning receiver adapting across ten ITU-R inter-environment transitions at three shift rates demonstrate that TRI provides a consistent mean warning lead of more than one OFDM symbol over gradient-norm and validation-loss baselines, whereas the gradient-norm baseline achieves zero lead in every scenario. Furthermore, the proposed TRI-guided burst re-adaptation reduces post-shift BER by 80% relative to no adaptation within 200 OFDM symbols.
- Abstract（参考訳）: ディープラーニングに基づくAIネイティブ無線受信機は、定常チャネル条件下では顕著な性能を示すが、その分散シフトに対するレジリエンスは、ビットエラー率(BER)のような従来の指標によっても劣っている。
これらの制約を克服するために, 持続的ホモロジーと持続性指数に基づく新しいリアルタイム計量であるトポロジカルレジリエンス指数(TRI)を提案する。
TRIは、非定常チャネルへのオンライン適応中にニューラルネットワーク受信機のパラメータ空間の構造安定性を定量化する。
具体的には、TRIは3つの相補的な次元を通してレジリエンスをキャプチャする。
一 損失景観サブレベル集合のトポロジ的持続性に基づくモデルチャネルミスマッチの検証剰余弾性測定
(II)チャネルインパルス応答(CIR)分布シフト、キャリブレーション基準分布からのCIRベクトルの幾何ドリフトの追跡
3) チャネル多様体位相は、オリヴィエ・リッチ曲率ノルムで正規化されたガウス核行列のスペクトルギャップによって定量化される。
We establish theory guarantees showing that TRI is bounded, monotonic under performance degradation, and Lipschitz-stable towards perturbations in channel distributions measured in Wasserstein distance。
3つのシフトレートで10 ITU-R間環境遷移に適応するOFDM深層学習受信機のシミュレーション結果から、TRIは勾配ノルムおよび検証損失ベースライン上の1つ以上のOFDMシンボルの一貫性平均警告リードを提供するのに対し、勾配ノルムベースラインはすべてのシナリオにおいてゼロリードを達成する。
さらに,提案したTRI誘導バースト再適応法は,200OFDMシンボル内での適応に比較して,ポストシフトBERを80%低減する。
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