Channel World Model · Dự đoán RSRP

Giới thiệu dự án

Bài dự thi Channel World Model tại 2026 Universal Cup Summer Online Challenge sponsored by Huawei. Mục tiêu là dự đoán công suất tín hiệu tham chiếu thu được (RSRP) ở các điểm đo của trạm phát mới có nhãn bị ẩn, phục vụ bài toán dự đoán vùng phủ sóng.

Dữ liệu và đặc trưng: sử dụng dữ liệu huấn luyện chính thức gồm tham số kỹ thuật trạm phát, mẫu RSRP đo thực tế và đám mây điểm 3D. Pipeline tạo đặc trưng khoảng cách, góc phương vị, độ chúc anten và băng tần; raster hóa point cloud để mô tả độ cao, mật độ và bối cảnh che khuất dọc đường truyền.

Phương pháp đã triển khai: mô hình nền LightGBM kết hợp chuyển giao giữa các sector cùng trạm và học phần dư (residual) theo quan hệ giữa các vị trí thu và trạm phát. CNN/U-Net bằng PyTorch và tổ hợp dự đoán là các nhánh thử nghiệm đối chiếu. NumPy, pandas và SciPy phục vụ xử lý dữ liệu, hình học và tìm láng giềng không gian; scikit-learn hỗ trợ mô hình và đánh giá.

Đánh giá và tái lập: các ứng viên được kiểm tra trên các trạm vật lý giữ lại (held-out physical sites), với sai số MAE tính theo dB. Hồ sơ nộp bài ghi nhận runner tái tạo 19 tệp CSV, tổng cộng 501.433 hàng dự đoán, với SHA-256 trùng archive đã được chấp nhận.

Thành tích cuộc thi: tài khoản SmallChicken đạt hạng 10, Huy chương Đồng (Bronze Medal), với 4.584.784 điểm theo danh sách trao giải chính thức.

Nghiên cứu tiếp nối: chuyển giao phần dư giữa các trạm phát cho bài toán cold-start được tách thành một nhánh thực nghiệm riêng, dùng phân chia theo toàn bộ trạm vật lý, dự đoán ngoài fold và kiểm tra rò rỉ dữ liệu. Các baseline gồm mô hình truyền sóng, nội suy, Gaussian Process cục bộ và mô hình bảng. Một thử nghiệm gating chưa đạt mục tiêu giảm chuyển giao âm; ảnh hưởng của point cloud và độ bền khi thiếu dữ liệu vẫn đang được đánh giá. Điểm bảng xếp hạng cuộc thi được tách khỏi bằng chứng thực nghiệm của nhánh nghiên cứu này.

Mã nguồn dự án được giữ riêng tư.