Artificial Intelligence (AI) has emerged as a transformative force in wireless communications, driving innovation to address the complex challenges faced by communication systems. In this context, the optimization of limited radio resources plays a crucial role, and one important aspect is the Modulation and Coding Scheme (MCS) selection. AI solutions for MCS selection have been predominantly characterized as black-box models, which suffer from limited explainability and consequently hinder trust in these algorithms. Moreover, the majority of existing research primarily emphasizes enhancing explainability without concurrently improving the model’s performance which makes performance and explainability a trade-off. This work aims to address these issues by employing eXplainable AI (XAI), particularly counterfactual and causal analysis, to increase the explainability and trustworthiness of black-box models. We propose CounterFactual Retrain (CF-Retrain), the first method that utilizes counterfactual explanations to improve model performance and make the process of performance enhancement more explainable. Additionally, we conduct a causal analysis and compare the results with those obtained from an analysis based on the SHapley Additive exPlanations (SHAP) value feature importance. This comparison leads to the proposal of novel hypotheses and insights for model optimization in future research. Our results show that employing CF-Retrain can reduce the Mean Absolute Error (MAE) of the black-box model by 4% while utilizing only 14% of the training data. Moreover, increasing the amount of training data yields even more pronounced improvements in MAE, providing a certain level of explainability. This performance enhancement is comparable to or even superior to using a more complex model. Furthermore, by introducing causal analysis to the mainstream SHAP value feature importance, we provide a novel hypothesis and explanation of feature importance based on causal analysis. This approach can serve as an evaluation criterion for assessing the model’s performance. / Artificiell intelligens (AI) har dykt upp som en transformativ kraft inom trådlös kommunikation, vilket driver innovation för att möta de komplexa utmaningar som kommunikationssystem står inför. I detta sammanhang spelar optimeringen av begränsade radioresurser en avgörande roll, och en viktig aspekt är valet av Modulation and Coding Scheme (MCS). AI-lösningar för val av modulering och kodningsschema har övervägande karaktäriserats som black-box-modeller, som lider av begränsad tolkningsbarhet och följaktligen hindrar förtroendet för dessa algoritmer. Dessutom betonar majoriteten av befintlig forskning i första hand att förbättra förklaringsbarheten utan att samtidigt förbättra modellens prestanda, vilket gör prestanda och tolkningsbarhet till en kompromiss. Detta arbete syftar till att ta itu med dessa problem genom att använda XAI, särskilt kontrafaktisk och kausal analys, för att öka tolkningsbarheten och pålitligheten hos svarta-box-modeller. Vi föreslår CF-Retrain, den första metoden som använder kontrafaktiska förklaringar för att förbättra modellens prestanda och göra processen med prestandaförbättring mer tolkningsbar. Dessutom gör vi en orsaksanalys och jämför resultaten med de som erhålls från en analys baserad på värdeegenskapens betydelse. Denna jämförelse leder till förslaget av nya hypoteser och insikter för modelloptimering i framtida forskning. Våra resultat visar att användning av CF-Retrain kan minska det genomsnittliga absoluta felet för black-box-modellen med 4% samtidigt som man använder endast 14% av träningsdata. Dessutom ger en ökning av mängden träningsdata ännu mer uttalade förbättringar av Mean Absolute Error (MAE), vilket ger en viss grad av tolkningsbarhet. Denna prestandaförbättring är jämförbar med eller till och med överlägsen att använda en mer komplex modell. Dessutom, genom att introducera kausal analys till de vanliga Shapley-tillsatsförklaringarna värdesätter egenskapens betydelse, ger vi en ny hypotes och tolkning av egenskapens betydelse baserad på kausalanalys. Detta tillvägagångssätt kan fungera som ett utvärderingskriterium för att bedöma modellens prestanda.

Opportunistic selection and rate adaptation play a vital role in improving the spectral and power efficiency of current multi-node wireless systems. However, time-variations in wireless channels affect the performance of opportunistic selection and rate-adaptation in the following ways. Firstly, the selected node can become sub-optimal by the time data transmission commences. Secondly, the choice of transmission parameters such as rate and power for the selected node become sub-optimal. Lastly, the channel changes during data transmission. In this thesis, we develop a comprehensive and tractable analytical framework that accurately accounts for these effects. It differs from the extensive existing literature that primarily focuses on time-variations until the data transmission starts. Firstly, we develop a novel concept of a time-invariant effective signal-to-noise ratio (TIESNR), which tractably and accurately captures the time-variations during the data transmission phase with partial channel state information available at the receiver. Secondly, we model the joint distribution of the signal-to-noise ratio at the time of selection and TIESNR during the data transmission using generalized bivariate gamma distribution. The above analytical steps facilitate the analysis of the outage probability and average packet error rate (PER) for a given modulation and coding scheme and average throughput with rate adaptation. We also present extensive numerical results to verify the accuracy of each step of our approach and show that ignoring the correlated time variations during the data transmission phase can significantly underestimate the outage probability and average PER, whereas it overestimates the average throughput even for packet durations as low as 1 msec.

This Bachelor thesis presents an in-depth investigation into the effects of RogueAccess Point interference within Internet of Things networks. The study focuses onthe impact of rogue APs on the modulation and coding scheme indices, round triptime, and overall network performance. The presence of a rogue AP was found toshift devices from dual-stream to single-stream operation, causing a decrease in themodulation and coding scheme indices and data rates. Additionally, a significantincrease in round trip time was observed, emphasizing the detrimental impact ofrogue AP interference on network latency. The insights gained from this researchcontribute to a greater understanding of the challenges posed by rogue APinterference. This deeper comprehension paves the way for devising effectivestrategies to mitigate these impacts, thereby enhancing the reliability, security, andperformance of IoT networks. / Detta examensarbete presenterar en grundlig undersökning av effekterna avstörande åtkomstpunkter (Rogue Access Points) inom nätverk för Sakernas Internet(Internet of Things). Studien fokuserar på störande åtkomstpunkter inverkan påmodulations- och kodningsschemaindex (MCS), round trip time och denövergripande nätverksprestandan. När en störande åtkomstpunkt blev närvarandetvingades enheterna att omställa sig från att använda dubbelströmsoperation tillenkelströmsoperation, vilket ledde till en minskning av MCS-index ochdatahastigheter. Dessutom observerades en betydande ökning av RTT, vilketbetonar den skadliga inverkan av störande åtkomstpunkt interferens pånätverkslatens. De insikter som vunnits bidrar till en större förståelse för deutmaningar som störande åtkomstpunkter interferens medför. Denna djupareförståelse banar väg för att utforma effektiva strategier för att mildra dessa effekter,vilket i sin tur förbättrar tillförlitligheten, säkerheten och prestanda för IoT-nätverk.