LLM4CP-Trainings- Und Testdatensatz

Dieser Datensatz stammt aus dem PapierLLM4CP: Anpassung großer Sprachmodelle für die KanalvorhersageDie Trainings- und Validierungsdatensätze enthalten 8.000 bzw. 1.000 Beispiele und die Benutzergeschwindigkeiten sind gleichmäßig zwischen 10 und 100 km/h verteilt. Der Testdatensatz enthält 10 Geschwindigkeiten im Bereich von 10 km/h bis 100 km/h mit 1.000 Proben für jede Geschwindigkeit.

Während der experimentellen Phase der Studie verwendete das Team den QuaDRiGa-Simulator, um einen zeitvariablen Kanaldatensatz zu generieren, der dem 3GPP-Standard zur Leistungsüberprüfung entspricht.

Das Team richtete ein MISO-OFDM-System mit einem dualpolarisierten UPA (Uniform Planar Array) auf der Basisstationsseite und einer einzelnen Rundstrahlantenne auf der Benutzerseite ein, wobei der Antennenabstand der halben Wellenlänge bei der Mittenfrequenz entspricht. Die Bandbreite der Uplink- und Downlink-Kanäle beträgt 8,64 MHz und der Pilotfrequenzabstand beträgt 180 kHz. Sowohl im TDD- als auch im FDD-Modus ist die Mittenfrequenz der Uplink- und Downlink-Kanäle auf 2,4 GHz eingestellt. Im FDD-Modus liegen die Uplink- und Downlink-Kanäle nebeneinander. Das Forschungsteam stellte im Vorhersageexperiment das Pilotfrequenzintervall auf 0,5 ms ein.

• TDD: Dies ist ein Duplexmodus eines Kommunikationssystems, der zum Trennen der Empfangs- und Sendekanäle in mobilen Kommunikationssystemen verwendet wird.

• FDD: bezieht sich auf den Uplink (Mobilstation zur Basisstation) und Downlink (Basisstation zur Mobilstation), die auf zwei separaten Frequenzen betrieben werden (mit bestimmten Frequenzabstandsanforderungen).

Die Studie berücksichtigte das 3GPP-Modell für urbane Makrokanäle und Szenarien ohne Sichtverbindung. Die Anzahl der Cluster beträgt 21 und die Anzahl der Pfade in jedem Cluster beträgt 20. Die Anfangsposition des Benutzers wird zufällig festgelegt und die Bewegungsbahn ist auf linear eingestellt.

Die Forschungsergebnisse werden 2024 veröffentlicht alsLLM4CP: Anpassung großer Sprachmodelle für die Kanalvorhersage" wurde zur Veröffentlichung in der Zeitschrift Journal of Communications and Information Networks eingeladen. Die Peking-Universität ist die erste Einheit, die diese Forschungsarbeit abschließt, und zu den kooperierenden Einheiten gehören die Hong Kong University of Science and Technology (Guangzhou) und die Hong Kong University of Science and Technology. Professor Cheng Xiang ist der korrespondierende Autor des Papiers und der Doktorand der Peking-Universität Liu Boxun ist der Erstautor.

HyperAI Super Neural NetworkErste! GPT-2 stärkt die physikalische Schicht der drahtlosen Kommunikation, und das Team der Peking-Universität schlägt eine Kanalvorhersagelösung basierend auf vortrainiertem LLM vor„Im Titel wurde eine detaillierte Interpretation der Forschung gegeben.