論文の概要: Deep Learning-based Compressive Beam Alignment in mmWave Vehicular Systems

• arxiv url: http://arxiv.org/abs/2103.00125v1
• Date: Sat, 27 Feb 2021 04:38:12 GMT
• ステータス: 処理完了
• システム内更新日: 2021-03-03 16:00:35.117764
• Title: Deep Learning-based Compressive Beam Alignment in mmWave Vehicular Systems
• Title（参考訳）: mm波車両システムにおける深層学習に基づく圧縮ビームアライメント
• Authors: Yuyang Wang, Nitin Jonathan Myers, Nuria Gonz\'alez-Prelcic, Robert W. Heath Jr
• Abstract要約: 車両用チャネルは、より少ないチャネル測定でビームアライメントに活用できる構造を示す。 構造化圧縮センシング(CS)行列を設計するための深層学習手法を提案する。
• 参考スコア（独自算出の注目度）: 75.77033270838926
• License: http://arxiv.org/licenses/nonexclusive-distrib/1.0/
• Abstract: Millimeter wave vehicular channels exhibit structure that can be exploited for beam alignment with fewer channel measurements compared to exhaustive beam search. With fixed layouts of roadside buildings and regular vehicular moving trajectory, the dominant path directions of channels will likely be among a subset of beam directions instead of distributing randomly over the whole beamspace. In this paper, we propose a deep learning-based technique to design a structured compressed sensing (CS) matrix that is well suited to the underlying channel distribution for mmWave vehicular beam alignment. The proposed approach leverages both sparsity and the particular spatial structure that appears in vehicular channels. We model the compressive channel acquisition by a two-dimensional (2D) convolutional layer followed by dropout. We design fully-connected layers to optimize channel acquisition and beam alignment. We incorporate the low-resolution phase shifter constraint during neural network training by using projected gradient descent for weight updates. Furthermore, we exploit channel spectral structure to optimize the power allocated for different subcarriers. Simulations indicate that our deep learning-based approach achieves better beam alignment than standard CS techniques which use random phase shift-based design. Numerical experiments also show that one single subcarrier is sufficient to provide necessary information for beam alignment.
• Abstract（参考訳）: ミリ波管路は、排気ビーム探索に比べて少ないチャネル測定でビームアライメントに活用できる構造を示す。 道路沿いの建物の固定配置と通常の車両移動軌道により、チャネルの経路方向はビーム空間全体にランダムに分散するのではなく、ビーム方向のサブセットに含まれる可能性が高い。 本稿では,ミリ波車両用ビームアライメントの基礎となるチャネル分布によく適合する構造化圧縮センシング(CS)行列を設計するための深層学習に基づく手法を提案する。 提案手法は、車両のチャネルに現れる空間的構造と空間的構造の両方を活用する。 2次元の畳み込み層による圧縮チャネルの獲得をモデル化し,その後ドロップアウトを行った。 チャネル取得とビームアライメントを最適化するために,完全接続層を設計する。 ニューラルネットワークトレーニングにおける低分解能位相シフト器制約を重み更新に投射勾配勾配を用いた。 さらに、チャネルスペクトル構造を利用して、異なるサブキャリアに割り当てられる電力を最適化する。 シミュレーションにより,我々の深層学習に基づくアプローチは,ランダム位相シフトに基づく設計を用いた標準CS技術よりも優れたビームアライメントを実現することが示された。 数値実験により、1つのサブキャリアがビームアライメントに必要な情報を提供するのに十分なことが示されている。

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