論文の概要: A 3GPP-Compliant Benchmark Dataset for RIS-Aided Beyond 5G Networks

• arxiv url: http://arxiv.org/abs/2609.39058v1
• Date: Wed, 30 Sep 2026 06:01:51 GMT
• ステータス: 翻訳完了
• システム内更新日: 2026-10-01 18:57:27.265806
• Title: A 3GPP-Compliant Benchmark Dataset for RIS-Aided Beyond 5G Networks
• Title（参考訳）: 5Gネットワークを越えたRIS支援のための3GPP互換ベンチマークデータセット
• Abstract要約: Reconfigurable Intelligent Surfaces (RIS)は、第5世代(B5G)ネットワークを超えて、プログラマブルな無線環境のための重要な技術として登場している。 データ駆動型RIS研究は、標準化された、高忠実でオープンソースのデータセットが欠如しているため、依然としてボトルネックとなっている。
• 参考スコア（独自算出の注目度）: 4.414545065459817
• License: http://creativecommons.org/licenses/by/4.0/
• Abstract: Reconfigurable Intelligent Surfaces (RIS) are emerging as a key technology for programmable wireless environments in the beyond the fifth generation (B5G) networks. However, data-driven RIS research remains bottleneck by the lack of standardized, high-fidelity and open-source datasets. In this paper, we introduce a large-scale 3GPP TR 38.901-compliant dataset for RIS-aided millimeter wave (mmWave) networks, that considers severe path loss, blockage sensitivity, and spatial channel sparsity make the RIS assistance more impactful. The dataset spans various canonical 3GPP deployment scenarios across 20 controlled variants, capturing diverse user densities, fading conditions, and blockage regimes. Uniquely, every sample includes oracle RIS phase configurations obtained via a globally optimal brute-force codebook search, providing gold-standard supervision labels that are absent from any existing public dataset. Rich multi-task annotations comprising full channel state information (CSI), per-link channel decomposition, optimal phase matrices, and channel quality index (CQI) labels support a broad range of machine learning paradigms and downstream tasks, including phase optimization, channel estimation, and interference management. As the primary benchmark task, we introduce a novel CSI-to-CQI mapping that frames RIS-aided link-quality prediction as a scalable scalar classification problem, thereby avoiding the exponential output complexity of the direct phase vector prediction. We have evaluated this mapping against state-of-the-art architectures under in-distribution, out-of-distribution, and real-world hardware measurement conditions. Our dataset provides a reproducible, extensible, and community-ready foundation to accelerate data-driven research in RIS-aided B5G networks.
• Abstract（参考訳）: Reconfigurable Intelligent Surfaces (RIS)は、第5世代(B5G)ネットワークを超えて、プログラマブルな無線環境のための重要な技術として登場している。 しかし、標準化された、高忠実でオープンソースのデータセットが欠如しているため、データ駆動型RIS研究は依然としてボトルネックとなっている。 本稿では、3GPP TR 38.901 準拠の大規模な RIS 支援ミリ波 (mmWave) ネットワーク用データセットを提案する。 データセットは、20のコントロールされた亜種にまたがるさまざまな標準的な3GPPデプロイメントシナリオにまたがって、多様なユーザ密度、フェーディング条件、ブロックシステマをキャプチャする。 すべてのサンプルには、グローバルに最適なブルートフォースコードブック検索を通じて得られたオラクルRISフェーズ構成が含まれており、既存のパブリックデータセットにはないゴールドスタンダードの監督ラベルを提供する。 フルチャネル状態情報(CSI)、リンクごとの分解、最適位相行列、チャネル品質指標(CQI)ラベルを含むリッチなマルチタスクアノテーションは、位相最適化、チャネル推定、干渉管理を含む幅広い機械学習パラダイムと下流タスクをサポートしている。 主要なベンチマークタスクとして、RIS支援リンク品質予測をスケーラブルなスカラー分類問題としてフレーム化する新しいCSI-to-CQIマッピングを導入し、直接位相ベクトル予測の指数出力複雑性を回避する。 我々は, 現状のアーキテクチャに対するこのマッピングを, 分布内, 分布外, 実世界のハードウェア計測条件下で評価した。 我々のデータセットは、RIS支援B5Gネットワークにおけるデータ駆動研究を加速するために、再現性、拡張性、およびコミュニティ対応の基盤を提供する。

関連論文リスト

• GO-GenZip: Goal-Oriented Generative Sampling and Hybrid Compression [50.76941829813458]
  現在のネットワークデータテレメトリパイプラインは、複数の分散ソースから中央アグリゲータへの、きめ細かいキーパフォーマンス指標(KPI)の巨大なストリームで構成されている。 本研究は、目標指向の観点からネットワークテレメトリを再設計する、ジェネレーティブAI(GenAI)駆動サンプリングとハイブリッド圧縮フレームワークを提案する。
  論文  参考訳（メタデータ） (2026-03-20T16:33:15Z)
• FRIEND: Federated Learning for Joint Optimization of multi-RIS Configuration and Eavesdropper Intelligent Detection in B5G Networks [3.809709581796032]
  We present a novel framework for detection malicious users in RIS-enhanced cell-free mmWave network using Federated Learning (FL) using Federated Learning (FL)。 FLとMulti-RISの連携は,ベースライン非RIS支援法と比較して,達成された秘密保持率(SR)を約30%向上させることを示した。 この研究は、次世代IIoTデプロイメントに適した物理的レイヤの盗聴検出に対する、分散されたプライバシ保護アプローチを確立する。
  論文  参考訳（メタデータ） (2026-03-11T17:02:40Z)
• Generative MIMO Beam Map Construction for Location Recovery and Beam Tracking [67.65578956523403]
  本稿では,スパースチャネル状態情報(CSI)から位置ラベルを直接復元する生成フレームワークを提案する。 生のCSIを直接格納する代わりに、小型の低次元無線地図の埋め込みを学び、生成モデルを利用して高次元CSIを再構築する。 数値実験により,NLOSシナリオにおける局所化精度が30%以上向上し,20%のキャパシティゲインが得られることが示された。
  論文  参考訳（メタデータ） (2025-11-21T07:25:49Z)
• Standards-Compliant DM-RS Allocation via Temporal Channel Prediction for Massive MIMO Systems [4.251030047034567]
  チャネル予測に基づく参照信号アロケーション(CPRS)の概念を導入する。 CPRSはチャネル予測とDM-RSアロケーションを共同で最適化し、CSIフィードバックを必要とせずにデータスループットを向上させる。 ベンチマーク戦略よりも36.60%のスループット向上を実現しています。
  論文  参考訳（メタデータ） (2025-07-15T07:56:37Z)
• Unsupervised Learning-Based Joint Resource Allocation and Beamforming Design for RIS-Assisted MISO-OFDMA Systems [30.213306735656648]
  本稿では、RIS支援MISO-OFDMAシステムにおけるダウンリンク伝送について検討し、資源割り当て問題に対処する。 RIS位相シフト、BSビームフォーミング、リソースブロック(RB)アロケーションを共同設計するために、2段階の教師なし学習ベースのフレームワークを提案する。
  論文  参考訳（メタデータ） (2025-06-12T23:50:38Z)
• VAE-based Feature Disentanglement for Data Augmentation and Compression in Generalized GNSS Interference Classification [42.14439854721613]
  干渉の正確な分類を可能にする重要な潜伏特徴を抽出するために, アンタングル化のための変分オートエンコーダ (VAE) を提案する。 提案するVAEは512から8,192の範囲のデータ圧縮率を実現し,99.92%の精度を実現している。
  論文  参考訳（メタデータ） (2025-04-14T13:38:00Z)
• Cross-domain Learning Framework for Tracking Users in RIS-aided Multi-band ISAC Systems with Sparse Labeled Data [55.70071704247794]
  統合センシング・通信(ISAC)は6G通信において重要であり、再構成可能なインテリジェントサーフェス(RIS)の急速な発展によって促進される 本稿では,複数の帯域にまたがるマルチモーダルCSIインジケータを協調的に活用し,クロスドメイン方式で追跡機能をモデル化するX2Trackフレームワークを提案する。 X2Trackの下では、トランスフォーマーニューラルネットワークと逆学習技術に基づいて、トラッキングエラーを最小限に抑える効率的なディープラーニングアルゴリズムを設計する。
  論文  参考訳（メタデータ） (2024-05-10T08:04:27Z)
• Joint Sensing, Communication, and AI: A Trifecta for Resilient THz User Experiences [118.91584633024907]
  テラヘルツ(THz)無線システムに対する拡張現実(XR)体験を最適化するために、新しい共同センシング、通信、人工知能(AI)フレームワークを提案する。
  論文  参考訳（メタデータ） (2023-04-29T00:39:50Z)
• Deep Learning-Based Rate-Splitting Multiple Access for Reconfigurable Intelligent Surface-Aided Tera-Hertz Massive MIMO [56.022764337221325]
  再構成可能なインテリジェントサーフェス(RIS)は,Tera-Hertz大規模マルチインプットマルチアウトプット(MIMO)通信システムのサービスカバレッジを大幅に向上させることができる。 しかし、パイロットとフィードバック信号のオーバーヘッドが限定された正確な高次元チャネル状態情報(CSI)を得ることは困難である。 本稿では、RIS支援Tera-Hertzマルチユーザアクセスシステムのための、ディープラーニング(DL)に基づくレート分割多重アクセス方式を提案する。
  論文  参考訳（メタデータ） (2022-09-18T03:07:37Z)
• Cross-Attention in Coupled Unmixing Nets for Unsupervised Hyperspectral Super-Resolution [79.97180849505294]
  本稿では,HSIの空間分解能を高めるために,CUCaNetというクロスアテンション機構を備えた新しい結合型アンミックスネットワークを提案する。 3つの広く使われているHS-MSデータセットに対して、最先端のHSI-SRモデルと比較実験を行った。
  論文  参考訳（メタデータ） (2020-07-10T08:08:20Z)

関連論文リストは本サイト内にある論文のタイトル・アブストラクトから自動的に作成しています。

指定された論文の情報です。
本サイトの運営者は本サイト（すべての情報・翻訳含む）の品質を保証せず、本サイト（すべての情報・翻訳含む）を使用して発生したあらゆる結果について一切の責任を負いません。