Intelligent Beamforming for UAV-Assisted IIoT Based on Hypergraph Inspired Explainable Deep Learning
Notice bibliographique
Résumé
The development of industry is inseparable from the development of Industrial Internet of Things (IIoT), however, the limitations of previous wireless technologies can greatly affect the performance of all aspects of IIoT. With the continuous development of artificial intelligence (AI), deep learning enabled intelligent communication has been widely studied towards B5G and 6G. While, most existing neural networks for the current research often have poor performances on scalability and universality issues. In this paper, an unsupervised learning framework is introduced with mixed interference based graph neural network (MIGNN), to solve the distributed beamforming problem in unmanned aerial vehicle (UAV) assisted IIoT, including both machine to machine (M2M) and UAVs. Firstly, we constructed the system model of heterogeneous network and considered the beamforming of all the air-to-ground (A2G) and industrial M2M links with mutual co-channel interferences. Secondly, we formulated the resource allocation problem with a heterogeneous graph structure, to describe the relationships of different links and the interference among UAV assisted IIoT. Then, a MIGNN model is proposed and the hypergraph idea is integrated to compensate for the traditional graphs caused information loss. Furthermore, an unsupervised learning method is proposed to train the hyper-MIGNN for achieve the optimal beamforming results. At last, numerical simulations are conducted for both the proposed method and the traditional ones on beamforming performances and efficiencies. From the experimental results, it can be verified that comparisons with traditional deep learning methods, the proposed one has stronger scalability. Moreover, the hyper-MIGNN gets rid of the application limitations of traditional graph neural network (GNN) for just homogeneous networks.
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Comment cette classification a été obtenuedéplier
Prédiction distillée sur la base complète
Imitation des enseignantsNi prévalence calibrée, ni vérité terrain. Validation humaine à venir. Apprise à partir de 10 348 étiquettes directes de Codex et de 10 348 étiquettes directes de Gemma. Le mode candidate est l'union des têtes enseignantes seuillées; le consensus est leur intersection. Ces sorties portent le statut machine_predicted_unvalidated et ne sont ni des étiquettes humaines ni des étiquettes directes de modèles de pointe.
Scores Codex et Gemma par catégorie
| Catégorie | Codex | Gemma |
|---|---|---|
| Métarecherche | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,000 | 0,001 |
| Études des sciences et des technologies | 0,000 | 0,000 |
| Communication savante | 0,000 | 0,000 |
| Science ouverte | 0,000 | 0,000 |
| Intégrité de la recherche | 0,000 | 0,000 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,000 | 0,000 |
Scores machine (provisoires)
Les deux têtes enseignantes du modèle étudiant, lues sur ce travail. Un score ordonne la base pour la relecture; il n'affirme jamais une catégorie, et le statut de validation accompagne chaque rangée tel quel.
Scores de référence d'un modèle non mature (critères de maturité non atteints, 7 itérations). Un score ordonne; il n'affirme jamais une catégorie.
score_only:v0-immature-baseline · tel quel depuis la passe de notation : score_only signifie que le nombre peut ordonner les travaux, et qu'aucune étiquette de catégorie n'en découleClassification
machine, non validéePrédiction automatique; un appel candidat d’une seule tête enseignante, pas un consensus.
Le détail, modèle par modèle et score par score, se trouve en fin de page sous « Comment cette classification a été obtenue ».