論文の概要: Terahertz-Band Joint Ultra-Massive MIMO Radar-Communications: Model-Based and Model-Free Hybrid Beamforming

• arxiv url: http://arxiv.org/abs/2103.00328v1
• Date: Sat, 27 Feb 2021 21:28:34 GMT
• ステータス: 処理完了
• システム内更新日: 2021-03-03 15:46:57.349580
• Title: Terahertz-Band Joint Ultra-Massive MIMO Radar-Communications: Model-Based and Model-Free Hybrid Beamforming
• Title（参考訳）: テラヘルツ帯複合超音速MIMOレーダ通信:モデルベースおよびモデルフリーハイブリッドビームフォーミング
• Authors: Ahmet M. Elbir and Kumar Vijay Mishra and Symeon Chatzinotas
• Abstract要約: テラヘルツ(THz)バンドにおける無線通信とセンシングを,有望な短距離技術として検討した。 THz通信では、伝搬損失を補償する超大質量マルチ入力マルチ出力(UM-MIMO)アンテナシステムが提案されています。 我々は,新しいgroup-of-subarrays (gosa) um-mimo構造のためのモデルベースおよびモデルフリー技術に基づくthzハイブリッドビームフォーマを開発した。
• 参考スコア（独自算出の注目度）: 45.257328085051974
• License: http://arxiv.org/licenses/nonexclusive-distrib/1.0/
• Abstract: Wireless communications and sensing at terahertz (THz) band are increasingly investigated as promising short-range technologies because of the availability of high operational bandwidth at THz. In order to address the extremely high attenuation at THz, ultra-massive multiple-input multiple-output (UM-MIMO) antenna systems have been proposed for THz communications to compensate propagation losses. However, the cost and power associated with fully digital beamformers of these huge antenna arrays are prohibitive. In this paper, we develop THz hybrid beamformers based on both model-based and model-free techniques for a new group-of-subarrays (GoSA) UM-MIMO structure. Further, driven by the recent developments to save the spectrum, we propose beamformers for a joint UM-MIMO radar-communications system, wherein the base station serves multi-antenna user equipment (RX), and tracks radar targets by generating multiple beams toward both RX and the targets. We formulate the GoSA beamformer design as an optimization problem to provide a trade-off between the unconstrained communications beamformers and the desired radar beamformers. Additionally, our design also exploits second-order channel statistics so that an infrequent channel feedback from the RX is achieved with less channel overhead. To further decrease the UM-MIMO computational complexity and enhance robustness, we also implement deep learning solutions to the proposed model-based hybrid beamformers. Numerical experiments demonstrate that both techniques outperform the conventional approaches in terms of spectral efficiency and radar beampatterns, as well as exhibiting less hardware cost and computation time.
• Abstract（参考訳）: テラヘルツ(THz)バンドでの無線通信とセンシングは、THzで高い運用帯域幅が利用できるため、有望な短距離技術としてますます研究されている。 THzの極端に高い減衰に対処するために、THz通信において伝搬損失を補償する超大質量多重入力多重出力(UM-MIMO)アンテナシステムを提案した。 しかし、これらの巨大なアンテナアレイの完全デジタルビームフォーマと関連するコストとパワーは禁じられている。 本稿では,新しいgroup-of-subarrays (gosa) um-mimo構造のためのモデルベースおよびモデルフリー技術に基づくthzハイブリッドビームフォーマを開発した。 さらに,近年の省スペクトル化にともなって,基地局がマルチアンテナユーザ機器(RX)を運用し,RXとターゲットの両方に向けて複数のビームを発生させることで,レーダターゲットを追尾するUM-MIMOレーダ通信システムを提案する。 ゴサビームフォーマの設計を最適化問題として定式化し、制約のない通信ビームフォーマと所望のレーダビームフォーマとのトレードオフを提供する。 さらに,第2次チャネル統計を活用し,チャネルオーバヘッドの少ないrxからの不適切なチャネルフィードバックを実現する。 UM-MIMO計算の複雑さをさらに低減し、堅牢性を高めるため、提案したモデルベースハイブリッドビームフォーマに対してディープラーニングソリューションを実装した。 数値実験では、両方の手法がスペクトル効率とレーダービーパタンの点で従来のアプローチを上回るだけでなく、ハードウェアコストと計算時間が少ないことを実証しています。

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