Multivariate Wireless Link Quality Prediction Based on Pre-trained Large Language Models

📄 arXiv: 2501.11247v1 📥 PDF

作者: Zhuangzhuang Yan, Xinyu Gu, Shilong Fan, Zhenyu Liu

分类: cs.LG, cs.NI

发布日期: 2025-01-20

期刊: 2025 IEEE International Conference on Communications Workshops (ICC Workshops)

💡 一句话要点

提出GAT-LLM模型，利用预训练大语言模型提升无线链路质量的多变量预测精度。

🎯 匹配领域: 支柱九：具身大模型 (Embodied Foundation Models)

关键词: 无线链路质量预测 大型语言模型 图注意力网络 时间序列预测 多变量预测

📋 核心要点

  1. 无线链路质量预测面临动态性和易损性挑战，现有方法难以准确建模复杂环境下的链路质量。
  2. GAT-LLM模型结合LLM和GAT，利用LLM处理时间序列，GAT建模多变量依赖，提升预测精度。
  3. 实验表明，GAT-LLM显著提高了链路质量预测的准确性和鲁棒性，尤其在多步预测中表现突出。

📝 摘要（中文）

准确可靠的链路质量预测（LQP）对于优化网络性能、确保通信稳定性和提升无线通信中的用户体验至关重要。然而，由于无线链路的动态性和易损性，LQP面临着严峻的挑战，这些链路受到干扰、多径效应、衰落和阻塞的影响。本文提出了一种新颖的多元无线链路质量预测模型GAT-LLM，该模型结合了大型语言模型（LLM）和图注意力网络（GAT），以实现准确可靠的无线通信多元LQP。通过将LQP构建为时间序列预测任务并适当地预处理输入数据，我们利用LLM来提高链路质量预测的准确性。为了解决LLM在多元预测中由于通常处理一维数据而存在的局限性，我们集成了GAT来建模跨不同协议层的多个变量之间的相互依赖关系，从而增强了模型处理复杂依赖关系的能力。实验结果表明，GAT-LLM显著提高了链路质量预测的准确性和鲁棒性，尤其是在多步预测场景中。

🔬 方法详解

问题定义：论文旨在解决无线通信中链路质量预测（LQP）的准确性和可靠性问题。现有方法难以有效应对无线链路的动态性和易损性，无法准确建模干扰、多径效应、衰落和阻塞等复杂因素对链路质量的影响，尤其是在多变量场景下，变量间的依赖关系难以捕捉。

核心思路：论文的核心思路是将LQP问题转化为时间序列预测问题，并利用预训练的大型语言模型（LLM）来学习链路质量的时间演变模式。同时，为了解决LLM在处理多变量数据时的局限性，引入图注意力网络（GAT）来建模不同变量之间的依赖关系。通过结合LLM和GAT，模型能够更全面地理解链路质量的变化规律，从而提高预测精度。

技术框架：GAT-LLM模型的整体框架包括数据预处理、LLM时间序列建模和GAT多变量关系建模三个主要阶段。首先，对原始链路质量数据进行预处理，将其转换为适合LLM输入的时间序列格式。然后，利用LLM学习链路质量的时间演变模式，提取时间特征。接着，利用GAT建模不同变量之间的依赖关系，提取变量间关系特征。最后，将时间特征和关系特征融合，进行链路质量预测。

关键创新：该论文的关键创新在于将预训练的大型语言模型（LLM）引入到无线链路质量预测领域，并结合图注意力网络（GAT）来处理多变量依赖关系。与传统的基于统计或机器学习的LQP方法相比，GAT-LLM能够更好地学习链路质量的时间演变模式和变量间关系，从而提高预测精度和鲁棒性。

关键设计：在数据预处理阶段，论文可能采用了滑动窗口等方法将原始数据转换为时间序列格式。LLM部分可能采用了Transformer架构，并针对LQP任务进行了微调。GAT部分，节点表示不同的链路质量变量，边表示变量之间的依赖关系，注意力机制用于学习不同变量之间的重要性。损失函数可能采用了均方误差（MSE）或平均绝对误差（MAE）等回归损失函数。

🖼️ 关键图片

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📊 实验亮点

实验结果表明，GAT-LLM模型在链路质量预测的准确性和鲁棒性方面均优于现有方法。尤其是在多步预测场景中，GAT-LLM的预测精度显著提升。具体的性能数据和对比基线信息未知，但摘要强调了其在多步预测中的优势。

🎯 应用场景

该研究成果可应用于无线网络优化、资源分配、干扰管理和用户体验提升等领域。通过准确预测链路质量，网络可以动态调整传输参数，优化资源分配，降低干扰，从而提高网络性能和用户满意度。此外，该技术还可用于预测网络故障，提前进行维护，保障网络稳定运行。

📄 摘要（原文）

Accurate and reliable link quality prediction (LQP) is crucial for optimizing network performance, ensuring communication stability, and enhancing user experience in wireless communications. However, LQP faces significant challenges due to the dynamic and lossy nature of wireless links, which are influenced by interference, multipath effects, fading, and blockage. In this paper, we propose GAT-LLM, a novel multivariate wireless link quality prediction model that combines Large Language Models (LLMs) with Graph Attention Networks (GAT) to enable accurate and reliable multivariate LQP of wireless communications. By framing LQP as a time series prediction task and appropriately preprocessing the input data, we leverage LLMs to improve the accuracy of link quality prediction. To address the limitations of LLMs in multivariate prediction due to typically handling one-dimensional data, we integrate GAT to model interdependencies among multiple variables across different protocol layers, enhancing the model's ability to handle complex dependencies. Experimental results demonstrate that GAT-LLM significantly improves the accuracy and robustness of link quality prediction, particularly in multi-step prediction scenarios.