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무선 환경 맵(REM)은 통신 분야에서 여러 응용 프로그램에 매우 중요합니다. 정확한 무선 환경 맵(REM)의 구축은 최근 수십 년 동안 중요하고 도전적인 주제로 자리잡았습니다. 본 논문에서는 그래프 신경망을 이용하여 REM을 추정하는 방법을 제시합니다. 이 접근법은 물리적 셀 정보와 희소한 위치 기반 신호 강도 측정을 이용하여 REM을 추정합니다. 이 방법은 먼저 모바일 네트워크 커버리지 영역을 그래프로 나누고 인코딩합니다. 그런 다음, 기준 신호 수신 전력(RSRP)과 기준 신호 수신 품질(RSRQ) 지표로 특징지어진 희소한 위치 기반 신호 강도 측정을 그래프 신경망 모델에 입력하여 REM을 추정합니다. 제안된 아키텍처는 네트워크 전체 커버리지의 공간적 의존성을 포착하기 위해 그래프 신경망의 장점을 상속받아 네트워크 무선 접속 네트워크 노드 위치 및 알려진 측정의 공간 근접성과 대비됩니다.
Shibli 외. (Sat,)은 이 질문을 연구했습니다.