論文の概要: Enhanced Beam Alignment for Millimeter Wave MIMO Systems: A Kolmogorov Model

• arxiv url: http://arxiv.org/abs/2007.13299v1
• Date: Mon, 27 Jul 2020 03:52:46 GMT
• ステータス: 処理完了
• システム内更新日: 2022-11-06 09:12:17.703246
• Title: Enhanced Beam Alignment for Millimeter Wave MIMO Systems: A Kolmogorov Model
• Title（参考訳）: ミリ波MIMOシステムのための強化ビームアライメント:コルモゴロフモデル
• Authors: Qiyou Duan, Taejoon Kim, Hadi Ghauch
• Abstract要約: ミリ波(mmWave)多重出力多重出力(MIMO)システムにおけるビームアライメント問題の改善について述べる。 離散単調最適化(DMO)を中心にした新しい手法を提案する。 ミリ波ビームアライメントにおけるKM学習の有効性を示すシミュレーション結果を示す。
• 参考スコア（独自算出の注目度）: 7.273098050146647
• License: http://arxiv.org/licenses/nonexclusive-distrib/1.0/
• Abstract: We present an enhancement to the problem of beam alignment in millimeter wave (mmWave) multiple-input multiple-output (MIMO) systems, based on a modification of the machine learning-based criterion, called Kolmogorov model (KM), previously applied to the beam alignment problem. Unlike the previous KM, whose computational complexity is not scalable with the size of the problem, a new approach, centered on discrete monotonic optimization (DMO), is proposed, leading to significantly reduced complexity. We also present a Kolmogorov-Smirnov (KS) criterion for the advanced hypothesis testing, which does not require any subjective threshold setting compared to the frequency estimation (FE) method developed for the conventional KM. Simulation results that demonstrate the efficacy of the proposed KM learning for mmWave beam alignment are presented.
• Abstract（参考訳）: 本稿では,従来ビームアライメント問題に適用されていたkolmogorov model (km) と呼ばれる機械学習に基づく基準の修正に基づいて,ミリ波多重入力多重出力 (mimo) システムにおけるビームアライメント問題を改善する。 計算複雑性が問題の大きさにスケーラブルでない従来のKMとは異なり、離散単調最適化(DMO)を中心とした新しい手法が提案され、計算複雑性が大幅に減少する。 また,従来のkmで開発された周波数推定法に比べ,主観的なしきい値設定を必要としない,高度な仮説検定のためのkolmogorov-smirnov (ks) 基準を提案する。 ミリ波ビームアライメントにおけるKM学習の有効性を示すシミュレーション結果を示す。

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