論文の概要: A Machine Learning Solution for Beam Tracking in mmWave Systems
- arxiv url: http://arxiv.org/abs/2001.01574v1
- Date: Sun, 29 Dec 2019 06:18:54 GMT
- ステータス: 処理完了
- システム内更新日: 2023-01-17 08:21:13.746484
- Title: A Machine Learning Solution for Beam Tracking in mmWave Systems
- Title（参考訳）: mmWaveシステムにおけるビームトラッキングのための機械学習ソリューション
- Authors: Daoud Burghal, Naveed A. Abbasi, and Andreas F. Molisch
- Abstract要約: 現実シナリオにおける特定の経路に対する到着角(AoA)を追跡するための機械学習ベースのアプローチを探索する。
本稿では,ネットワークを逐次データでトレーニングする手法を提案し,提案手法の性能を拡張Kalmanフィルタ法と比較した。
- 参考スコア（独自算出の注目度）: 33.1010771477611
- License: http://arxiv.org/licenses/nonexclusive-distrib/1.0/
- Abstract: Utilizing millimeter-wave (mmWave) frequencies for wireless communication in
\emph{mobile} systems is challenging since it requires continuous tracking of
the beam direction. Recently, beam tracking techniques based on channel
sparsity and/or Kalman filter-based techniques were proposed where the
solutions use assumptions regarding the environment and device mobility that
may not hold in practical scenarios. In this paper, we explore a machine
learning-based approach to track the angle of arrival (AoA) for specific paths
in realistic scenarios. In particular, we use a recurrent neural network (R-NN)
structure with a modified cost function to track the AoA. We propose methods to
train the network in sequential data, and study the performance of our proposed
solution in comparison to an extended Kalman filter based solution in a
realistic mmWave scenario based on stochastic channel model from the QuaDRiGa
framework. Results show that our proposed solution outperforms an extended
Kalman filter-based method by reducing the AoA outage probability, and thus
reducing the need for frequent beam search.
- Abstract（参考訳）: 無線通信におけるミリ波(mmWave)周波数の利用は,ビーム方向の連続的な追跡を必要とするため困難である。
近年,チャネル幅やカルマンフィルタに基づくビームトラッキング技術が提案され,実際のシナリオでは適用できない環境や機器の移動に関する仮定が提案されている。
本稿では,現実シナリオにおける特定の経路に対する到着角度(AoA)を追跡する機械学習アプローチについて検討する。
特に、AoAを追跡するためにコスト関数を修正したリカレントニューラルネットワーク(R-NN)構造を用いる。
提案手法は,QuaDRiGaフレームワークの確率チャネルモデルに基づく現実的なmmWaveシナリオにおける拡張Kalmanフィルタベースソリューションと比較して,ネットワークを逐次データでトレーニングする方法を提案し,提案手法の性能について検討する。
提案手法は, aoaの停止確率を低減し, 頻繁なビーム探索の必要性を低減し, 拡張カルマンフィルタに基づく手法よりも優れていることを示す。
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