Deep Quantum-Transformer Networks for Multimodal Beam Prediction in ISAC Systems
Notice bibliographique
Résumé
In this article, we propose hybrid deep quantum-transformer networks (QTNs) to predict the optimal beam in integrated sensing and communication (ISAC) systems employing millimeter-wave (mmWave) band. In mobile applications, vehicle-to-infrastructure (V2I) communications at high frequency require large antenna arrays and narrow beams, which is associated with high-beam training overhead. In such a scenario, selecting an optimal beam to maximize the signal power at the receiver can be learned from the sensory data collected at the base station and guided by the position-based data provided by the user equipment. Such multimodal sensory data can be utilized by deep learning frameworks to create situational awareness for intelligently predicting optimal beams. We evaluate the proposed learning models in real-world V2I scenarios provided by the multimodal deepsense sixth generation data set and compare them with the existing works. The experimental results show a distance-based accuracy (DBA) score of 0.9124 for multimodal and 0.8832 for position-based data, respectively. Moreover, the hybrid QTN achieve the best DBA scores and the highest accuracy compared to other models on zero-shot testing. These QTN models exhibit low complexity and high performance, demonstrating their potential to address the challenges of beam management in mmWave ISAC systems.
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Comment cette classification a été obtenuedéplier
Prédiction machine sur la base complète
Imitation des enseignantsNi prévalence calibrée, ni vérité terrain. Validation humaine à venir. Le volet Gemma est une étiquette directe du modèle pour chaque travail de la base, lue sur la notice réduite au titre. Le volet Codex est un classifieur appris des 10 348 étiquettes directes de Codex et calibré sur les taux pondérés de l'échantillon; les champs sans appui suffisant ne portent aucun appel Codex. Le mode candidate est l'union des deux volets; le consensus est leur intersection. Ces sorties portent le statut machine_predicted_unvalidated et ne sont pas des étiquettes humaines.
Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)
| Catégorie | Codex | Gemma |
|---|---|---|
| Métarecherche | 0,001 | 0,001 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,001 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,001 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,000 | 0,000 |
| Études des sciences et des technologies | 0,000 | 0,001 |
| Communication savante | 0,001 | 0,001 |
| Science ouverte | 0,001 | 0,001 |
| Intégrité de la recherche | 0,001 | 0,001 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,002 | 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 source (Gemma direct ou Codex distillé), 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 ».