A Disentangled Representation Learning Framework for Low-altitude Network Coverage Prediction
作者: Xiaojie Li, Zhijie Cai, Nan Qi, Chao Dong, Guangxu Zhu, Haixia Ma, Qihui Wu, Shi Jin
分类: cs.NI, cs.AI, cs.LG, eess.SP
发布日期: 2025-07-13
备注: This paper has been submitted to IEEE for possible publication
期刊: IEEE Transactions on Mobile Computing, early access, 2025
💡 一句话要点
提出一种解耦表征学习框架，用于低空网络覆盖预测。
🎯 匹配领域: 支柱二：RL算法与架构 (RL & Architecture)
关键词: 低空网络覆盖预测 解耦表征学习 特征压缩 无人机通信 空中走廊设计
📋 核心要点
- 现有低空网络覆盖预测方法依赖难以获取的基站天线波束模式，且低空路测数据采集成本高昂，导致数据稀疏和特征采样不平衡。
- 论文提出一种双重策略，结合专家知识的特征压缩和解耦表征学习，降低特征空间复杂度并增强模型泛化能力。
- 实验结果表明，该框架在低空网络覆盖预测任务中，相较于最佳基线算法，误差降低了7%，并在真实网络验证中表现出良好的预测精度。
📝 摘要（中文）
低空经济的发展凸显了低空网络覆盖（LANC）预测对于设计空中走廊的重要性。精确的LANC预测依赖于基站（BS）的天线波束模式，但这些模式通常是专有的且不易获取。基站的运行参数，其中固有地包含波束信息，为数据驱动的低空覆盖预测提供了机会。然而，收集大量的低空路测数据成本高昂，通常每个基站只有稀疏的样本。这种稀缺性导致两个主要挑战：由于高维运行参数的有限可变性与低维采样位置的显著变化相比，导致特征采样不平衡；以及由于数据样本不足导致泛化能力下降。为了克服这些障碍，我们引入了一种双重策略，包括基于专家知识的特征压缩和解耦表征学习。前者通过利用通信专业知识来降低特征空间复杂度，而后者通过整合传播模型和捕获并聚合潜在特征的语义表征的不同子网络来增强模型泛化能力。实验评估证实了我们框架的有效性，与最佳基线算法相比，误差降低了7%。真实网络验证进一步证明了其可靠性，实现了实际的预测精度，MAE误差在5dB水平。
🔬 方法详解
问题定义：论文旨在解决低空网络覆盖（LANC）预测问题，该问题面临的挑战是难以获取基站天线波束模式，以及低空路测数据采集成本高昂导致的数据稀疏和特征采样不平衡。现有方法难以有效利用有限的数据进行精确的覆盖预测，泛化能力不足。
核心思路：论文的核心思路是结合专家知识和解耦表征学习，从基站的运行参数中提取有效信息，并学习到具有良好泛化能力的低空覆盖表征。通过特征压缩降低特征空间的复杂度，并通过解耦表征学习增强模型对不同因素的建模能力，从而提高预测精度和泛化性。
技术框架：该框架包含两个主要部分：特征压缩和解耦表征学习。首先，利用通信领域的专家知识对基站运行参数进行特征压缩，降低特征维度。然后，构建一个包含多个子网络的解耦表征学习模型，每个子网络负责捕获不同类型的潜在特征，例如传播环境、基站配置等。这些子网络通过特定的损失函数进行训练，以实现特征的解耦和语义信息的聚合。
关键创新：论文的关键创新在于结合了专家知识的特征压缩和解耦表征学习，有效地解决了低空网络覆盖预测中数据稀疏和特征采样不平衡的问题。通过特征压缩，降低了模型的复杂度，提高了训练效率。通过解耦表征学习，增强了模型对不同因素的建模能力，提高了预测精度和泛化性。
关键设计：特征压缩部分，具体压缩方法未知，依赖通信领域专家知识。解耦表征学习部分，网络结构包含多个子网络，每个子网络负责学习特定类型的特征。损失函数的设计旨在实现特征的解耦，例如可以使用互信息最小化等方法。具体的网络结构和损失函数细节未知。
🖼️ 关键图片
📊 实验亮点
实验结果表明，该框架在低空网络覆盖预测任务中表现出色，与最佳基线算法相比，预测误差降低了7%。此外，在真实网络环境下的验证表明，该框架能够实现实际的预测精度，MAE误差控制在5dB水平，验证了其在实际应用中的可靠性。
🎯 应用场景
该研究成果可应用于低空经济领域，例如无人机航线规划、低空通信网络优化、空中交通管理等。通过精确预测低空网络覆盖，可以提高无人机飞行安全性和通信质量，降低运营成本，并为低空经济的进一步发展提供技术支撑。该研究还可推广到其他无线网络覆盖预测场景，具有广泛的应用前景。
📄 摘要（原文）
The expansion of the low-altitude economy has underscored the significance of Low-Altitude Network Coverage (LANC) prediction for designing aerial corridors. While accurate LANC forecasting hinges on the antenna beam patterns of Base Stations (BSs), these patterns are typically proprietary and not readily accessible. Operational parameters of BSs, which inherently contain beam information, offer an opportunity for data-driven low-altitude coverage prediction. However, collecting extensive low-altitude road test data is cost-prohibitive, often yielding only sparse samples per BS. This scarcity results in two primary challenges: imbalanced feature sampling due to limited variability in high-dimensional operational parameters against the backdrop of substantial changes in low-dimensional sampling locations, and diminished generalizability stemming from insufficient data samples. To overcome these obstacles, we introduce a dual strategy comprising expert knowledge-based feature compression and disentangled representation learning. The former reduces feature space complexity by leveraging communications expertise, while the latter enhances model generalizability through the integration of propagation models and distinct subnetworks that capture and aggregate the semantic representations of latent features. Experimental evaluation confirms the efficacy of our framework, yielding a 7% reduction in error compared to the best baseline algorithm. Real-network validations further attest to its reliability, achieving practical prediction accuracy with MAE errors at the 5dB level.