論文の概要: Federated mmWave Beam Selection Utilizing LIDAR Data
- arxiv url: http://arxiv.org/abs/2102.02802v1
- Date: Thu, 4 Feb 2021 18:49:20 GMT
- ステータス: 処理完了
- システム内更新日: 2021-04-05 00:29:50.880257
- Title: Federated mmWave Beam Selection Utilizing LIDAR Data
- Title(参考訳): LIDARデータを用いたフェデレートmm波ビーム選択
- Authors: Mahdi Boloursaz Mashhadi, Mikolaj Jankowski, Tze-Yang Tung, Szymon
Kobus, and Deniz Gunduz
- Abstract要約: We propose LIDAR aided beam selection for V2I mmWave communication system using federated training。
提案手法では、コネクテッドカーが協調して、システム正常動作中に、ローカルで利用可能なLIDARデータに基づいて共有ニューラルネットワーク(NN)を訓練する。
また,CNNアーキテクチャとLIDARプリプロセッシングの代替として,性能と複雑さの両面で,従来よりも大幅に優れていた,より複雑な畳み込みNN(CNN)アーキテクチャを提案する。
- 参考スコア(独自算出の注目度): 3.7352534957395522
- License: http://creativecommons.org/licenses/by-nc-nd/4.0/
- Abstract: Efficient link configuration in millimeter wave (mmWave) communication
systems is a crucial yet challenging task due to the overhead imposed by beam
selection on the network performance. For vehicle-to-infrastructure (V2I)
networks, side information from LIDAR sensors mounted on the vehicles has been
leveraged to reduce the beam search overhead. In this letter, we propose
distributed LIDAR aided beam selection for V2I mmWave communication systems
utilizing federated training. In the proposed scheme, connected vehicles
collaborate to train a shared neural network (NN) on their locally available
LIDAR data during normal operation of the system. We also propose an
alternative reduced-complexity convolutional NN (CNN) architecture and LIDAR
preprocessing, which significantly outperforms previous works in terms of both
the performance and the complexity.
- Abstract(参考訳): ミリ波 (mmWave) 通信システムにおける効率的なリンク構成は, ビーム選択によるネットワーク性能のオーバーヘッドのため, 重要かつ困難な課題である。
車両間ネットワーク(V2I)では、車両に搭載されたLIDARセンサーの側情報を利用してビームサーチのオーバーヘッドを低減する。
本稿では,v2imm波通信システムのための分散lidar支援ビーム選択手法を提案する。
提案手法では、コネクテッドカーが協調して、システム正常動作中に、ローカルで利用可能なLIDARデータに基づいて共有ニューラルネットワーク(NN)を訓練する。
また,CNNアーキテクチャとLIDARプリプロセッシングの代替として,性能と複雑さの両面で,従来よりも大幅に優れていた,より複雑な畳み込みNN(CNN)アーキテクチャを提案する。
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