Physics-informed Generalizable Wireless Channel Modeling with Segmentation and Deep Learning: Fundamentals, Methodologies, and Challenges

要約

チャネル モデリングは、無線システムを進歩させる上での基本であるため、研究の焦点が大きく集まっています。
最近の傾向では、モデリング プロセスを促進し、正確なチャネル予測を実現するために、データ駆動型技術への依存が高まっています。
この作業では、まずデータ駆動型チャネル モデリング手法の簡潔な概要を示し、その限界を強調します。
続いて、物理情報に基づくニューラル ネットワーク (PINN) ベースのモデリングの概念と利点、およびこの分野における最近の貢献の概要を紹介します。
私たちの調査結果は、チャネル モデリングにおける PINN ベースのアプローチが、一般化可能性、解釈可能性、堅牢性などの有望な特性を示すことを示しています。
当社は、将来のモデル開発に情報を提供し、インスピレーションを与えるように設計された、PINN 方法論の包括的なアーキテクチャを提供します。
セマンティック セグメンテーションとディープ ラーニングを使用した正確な屋内チャネル予測に関する当社の最近の取り組みのケーススタディを紹介します。
この研究は、直面する課題に対処し、この分野における潜在的な研究の方向性を示唆することで締めくくられています。

要約(オリジナル)

Channel modeling is fundamental in advancing wireless systems and has thus attracted considerable research focus. Recent trends have seen a growing reliance on data-driven techniques to facilitate the modeling process and yield accurate channel predictions. In this work, we first provide a concise overview of data-driven channel modeling methods, highlighting their limitations. Subsequently, we introduce the concept and advantages of physics-informed neural network (PINN)-based modeling and a summary of recent contributions in this area. Our findings demonstrate that PINN-based approaches in channel modeling exhibit promising attributes such as generalizability, interpretability, and robustness. We offer a comprehensive architecture for PINN methodology, designed to inform and inspire future model development. A case-study of our recent work on precise indoor channel prediction with semantic segmentation and deep learning is presented. The study concludes by addressing the challenges faced and suggesting potential research directions in this field.

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