論文の概要: Graph Attention Networks for Channel Estimation in RIS-assisted Satellite IoT Communications

• arxiv url: http://arxiv.org/abs/2104.00735v1
• Date: Thu, 1 Apr 2021 19:15:04 GMT
• ステータス: 処理完了
• システム内更新日: 2021-04-05 13:39:12.745292
• Title: Graph Attention Networks for Channel Estimation in RIS-assisted Satellite IoT Communications
• Title（参考訳）: RIS支援衛星IoT通信におけるチャネル推定のためのグラフ注意ネットワーク
• Authors: K\"ur\c{s}at Tekb{\i}y{\i}k, G\"une\c{s} Karabulut Kurt, Ali R{\i}za Ekti, Halim Yanikomeroglu
• Abstract要約: モノのインターネット(IoT)ネットワークをグローバルに接続する上で,DtS(Direct-to-Satellite)通信の重要性が高まっている。 本研究では,チャネル推定問題に対するグラフアテンションネットワーク(GAT)を提案する。
• 参考スコア（独自算出の注目度）: 22.345609845425493
• License: http://creativecommons.org/licenses/by-nc-sa/4.0/
• Abstract: Direct-to-satellite (DtS) communication has gained importance recently to support globally connected Internet of things (IoT) networks. However, relatively long distances of densely deployed satellite networks around the Earth cause a high path loss. In addition, since high complexity operations such as beamforming, tracking and equalization have to be performed in IoT devices partially, both the hardware complexity and the need for high-capacity batteries of IoT devices increase. The reconfigurable intelligent surfaces (RISs) have the potential to increase the energy-efficiency and to perform complex signal processing over the transmission environment instead of IoT devices. But, RISs need the information of the cascaded channel in order to change the phase of the incident signal. This study proposes graph attention networks (GATs) for the challenging channel estimation problem and examines the performance of DtS IoT networks for different RIS configurations under GAT channel estimation.
• Abstract（参考訳）: モノのインターネット(IoT)ネットワークをグローバルに接続する上で,DtS(Direct-to-Satellite)通信の重要性が高まっている。 しかし、地球上の密集した衛星ネットワークの比較的長い距離は、高い経路損失を引き起こす。 さらに、ビームフォーミング、トラッキング、等化といった高度な操作をIoTデバイスで部分的に行う必要があるため、ハードウェアの複雑さとIoTデバイスの高容量バッテリーの必要性が増大する。 再構成可能なインテリジェントサーフェス(RIS)は、エネルギー効率を高め、IoTデバイスの代わりに送信環境上で複雑な信号処理を行う可能性がある。 しかし、RISはインシデント信号の位相を変更するためにカスケードチャネルの情報を必要とする。 本研究は,困難チャネル推定問題に対するグラフアテンションネットワーク(GAT)を提案し,GATチャネル推定の下で異なるRIS構成のためのDtS IoTネットワークの性能について検討する。

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