Resource-Efficient Beam Prediction in mmWave Communications with Multimodal Realistic Simulation Framework

要約

ビームフォーミングは、方向性と強度を最適化することにより信号伝送を改善するミリ波（mmwave）通信の重要な技術です。
ただし、パイロット信号やビームスイープなどの従来のチャネル推定方法は、急速に変化する通信環境に適応できないことがよくあります。
この制限に対処するために、LIDAR、レーダー、GPS、RGB画像などのデバイスからのさまざまなセンシングデータを使用して、ユーザーの場所やネットワーク条件を予測するために、マルチモーダルセンシング支援ビーム予測が大きな注目を集めています。
その有望な可能性にもかかわらず、マルチモーダルセンシング支援ビーム予測の採用は、高い計算の複雑さ、高コスト、および限られたデータセットによって妨げられます。
したがって、この論文では、クロスモーダルリレーショナルナレッジ蒸留（CRKD）に基づいて、マルチモーダルネットワークから単モーダル（RADARのみ）ネットワークに知識を移転し、計算オーバーヘッドを減らし、予測精度を保存するために、リソース効率の高い学習アプローチを提案します。
現実的なデータを使用してマルチモーダル学習を可能にするために、MATLABベースのMMWAVEチャネルモデリングを使用して自律運転シミュレーターCarlaから生成されたセンサーデータを統合しながら、新しいマルチモーダルシミュレーションフレームワークが開発され、実際の条件を反映します。
提案されたCRKDは、さまざまな機能スペースに関係情報を蒸留することにより目的を達成し、高価なセンサーデータに依存することなくビーム予測のパフォーマンスを向上させます。
シミュレーション結果は、CRKDがマルチモーダルの知識を効率的に蒸留し、レーダーのみのモデルが教師のパフォーマンスの94.62％\％$を達成できることを示しています。
特に、これは教師ネットワークのパラメーターのわずか10ドル\％$で達成されるため、計算の複雑さとマルチモーダルセンサーデータへの依存を大幅に削減します。

要約(オリジナル)

Beamforming is a key technology in millimeter-wave (mmWave) communications that improves signal transmission by optimizing directionality and intensity. However, conventional channel estimation methods, such as pilot signals or beam sweeping, often fail to adapt to rapidly changing communication environments. To address this limitation, multimodal sensing-aided beam prediction has gained significant attention, using various sensing data from devices such as LiDAR, radar, GPS, and RGB images to predict user locations or network conditions. Despite its promising potential, the adoption of multimodal sensing-aided beam prediction is hindered by high computational complexity, high costs, and limited datasets. Thus, in this paper, a resource-efficient learning approach is proposed to transfer knowledge from a multimodal network to a monomodal (radar-only) network based on cross-modal relational knowledge distillation (CRKD), while reducing computational overhead and preserving predictive accuracy. To enable multimodal learning with realistic data, a novel multimodal simulation framework is developed while integrating sensor data generated from the autonomous driving simulator CARLA with MATLAB-based mmWave channel modeling, and reflecting real-world conditions. The proposed CRKD achieves its objective by distilling relational information across different feature spaces, which enhances beam prediction performance without relying on expensive sensor data. Simulation results demonstrate that CRKD efficiently distills multimodal knowledge, allowing a radar-only model to achieve $94.62\%$ of the teacher performance. In particular, this is achieved with just $10\%$ of the teacher network’s parameters, thereby significantly reducing computational complexity and dependence on multimodal sensor data.

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