LLM4CP 학습 및 테스트 데이터 세트

이 데이터 세트는 논문에서 가져온 것입니다.LLM4CP: 채널 예측을 위한 대규모 언어 모델 적용훈련 및 검증 데이터 세트에는 각각 8,000개와 1,000개의 샘플이 포함되어 있으며, 사용자 속도는 10~100km/h 사이에 균등하게 분포되어 있습니다. 테스트 데이터 세트에는 10km/h에서 100km/h까지의 속도 10개가 포함되어 있으며, 각 속도마다 1,000개의 샘플이 있습니다.

연구의 실험 단계에서 연구팀은 QuaDRiGa 시뮬레이터를 사용하여 성능 검증을 위한 3GPP 표준을 준수하는 시간 가변 채널 데이터 세트를 생성했습니다.

연구팀은 기지국 측에 이중 편파 UPA(균일 평면 배열)와 사용자 측에 단일 전방향 안테나를 갖춘 MISO-OFDM 시스템을 구축했으며, 안테나 간격은 중심 주파수에서 파장의 절반이 되도록 했습니다. 상향링크와 하향링크 채널의 대역폭은 모두 8.64MHz이고, 파일럿 주파수 간격은 180kHz입니다. TDD와 FDD 모드 모두 업링크와 다운링크 채널의 중심 주파수는 2.4GHz로 설정됩니다. FDD 모드의 경우 업링크와 다운링크 채널이 인접합니다. 연구팀은 예측 실험에서 파일럿 주파수 간격을 0.5ms로 설정했습니다.

• TDD: 이동통신 시스템에서 수신 및 송신 채널을 분리하는 데 사용되는 이중 모드 통신 시스템입니다.

• FDD: 두 개의 별도 주파수(특정 주파수 간격 요구 사항 있음)에서 작동하는 업링크(이동국에서 기지국으로)와 다운링크(기지국에서 이동국으로)를 말합니다.

이 연구에서는 3GPP 도시 거시 채널 모델과 비가시선 시나리오를 고려했습니다. 클러스터의 수는 21이고, 각 클러스터의 경로 수는 20입니다. 사용자의 초기 위치는 무작위로 지정되고 동작 궤적은 선형으로 설정됩니다.

연구 결과는 2024년에 출판될 예정이다.LLM4CP: 채널 예측을 위한 대규모 언어 모델 적용"이 논문은 Journal of Communications and Information Networks 저널에 게재되도록 초청되었습니다. 베이징대학교는 이 연구의 첫 번째 완성 단위이며, 홍콩과학기술대학교(광저우)와 홍콩과학기술대학교가 공동 연구합니다. 청샹 교수가 교신저자이며, 베이징대학교 박사과정생 류복순이 제1저자입니다.

HyperAI 슈퍼 신경망첫 번째! GPT-2는 무선 통신의 물리적 계층을 강화하고 Peking University 팀은 사전 훈련된 LLM을 기반으로 하는 채널 예측 솔루션을 제안합니다."연구에 대한 자세한 논문 해석이 제목에 나와 있습니다.