論文の概要: A Hybrid Model-based and Data-driven Approach to Spectrum Sharing in mmWave Cellular Networks

• arxiv url: http://arxiv.org/abs/2003.08611v1
• Date: Thu, 19 Mar 2020 07:34:56 GMT
• ステータス: 処理完了
• システム内更新日: 2022-12-22 05:06:11.719900
• Title: A Hybrid Model-based and Data-driven Approach to Spectrum Sharing in mmWave Cellular Networks
• Title（参考訳）: mmWaveセルラーネットワークにおけるスペクトル共有のためのハイブリッドモデルとデータ駆動アプローチ
• Authors: Hossein S. Ghadikolaei, Hadi Ghauch, Gabor Fodor, Mikael Skoglund, and Carlo Fischione
• Abstract要約: ミリ波帯における演算子間スペクトル共有は、スペクトル利用を著しく増加させる可能性がある。 従来のモデルに基づくスペクトル共有スキームは、演算子間調整機構について理想主義的な仮定を行う。 本稿では,ハイブリッドモデルとデータ駆動型マルチ演算スペクトル共有機構を提案する。
• 参考スコア（独自算出の注目度）: 37.00906872828011
• License: http://arxiv.org/licenses/nonexclusive-distrib/1.0/
• Abstract: Inter-operator spectrum sharing in millimeter-wave bands has the potential of substantially increasing the spectrum utilization and providing a larger bandwidth to individual user equipment at the expense of increasing inter-operator interference. Unfortunately, traditional model-based spectrum sharing schemes make idealistic assumptions about inter-operator coordination mechanisms in terms of latency and protocol overhead, while being sensitive to missing channel state information. In this paper, we propose hybrid model-based and data-driven multi-operator spectrum sharing mechanisms, which incorporate model-based beamforming and user association complemented by data-driven model refinements. Our solution has the same computational complexity as a model-based approach but has the major advantage of having substantially less signaling overhead. We discuss how limited channel state information and quantized codebook-based beamforming affect the learning and the spectrum sharing performance. We show that the proposed hybrid sharing scheme significantly improves spectrum utilization under realistic assumptions on inter-operator coordination and channel state information acquisition.
• Abstract（参考訳）: ミリ波帯におけるオペレータ間スペクトル共有は、オペレータ間干渉の増加を犠牲にして、スペクトル利用を大幅に増加させ、個々のユーザ機器により大きな帯域を提供する可能性を秘めている。 残念なことに、従来のモデルベースのスペクトル共有スキームは、待ち時間とプロトコルのオーバーヘッドという観点で、オペレータ間協調機構について理想主義的な仮定をする一方で、チャネル状態情報に敏感である。 本稿では,モデルベースビームフォーミングとユーザアソシエーションがデータ駆動モデルの改良によって補完されるハイブリッドモデルベースおよびデータ駆動マルチオペレータスペクトル共有機構を提案する。 私たちのソリューションは、モデルベースのアプローチと同じ計算複雑性を持つが、信号のオーバーヘッドを大幅に減らすという大きな利点がある。 チャネル状態情報と量子化されたコードブックベースのビームフォーミングが学習とスペクトル共有性能に与える影響について論じる。 提案手法は,操作間協調とチャネル状態情報取得における現実的な仮定の下でのスペクトル利用を著しく改善することを示す。

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