論文の概要: Tensor Learning-based Precoder Codebooks for FD-MIMO Systems

• arxiv url: http://arxiv.org/abs/2106.11374v1
• Date: Mon, 21 Jun 2021 19:18:39 GMT
• ステータス: 処理完了
• システム内更新日: 2021-06-23 14:41:04.591570
• Title: Tensor Learning-based Precoder Codebooks for FD-MIMO Systems
• Title（参考訳）: テンソル学習に基づくFD-MIMOシステムのためのプレコーダコードブック
• Authors: Keerthana Bhogi, Chiranjib Saha, and Harpreet S. Dhillon
• Abstract要約: 本稿では,FD(Full-dimension)マルチインプット・マルチアウトプット(MIMO)システムにおいて,プリコーディングのための低複雑さなコードブックを設計するための効率的な手法を開発する。 モデルフリーなデータ駆動型アプローチを機械学習の基礎として利用し、周辺伝播条件に適応するコードブックを生成する。
• 参考スコア（独自算出の注目度）: 47.562560779723334
• License: http://arxiv.org/licenses/nonexclusive-distrib/1.0/
• Abstract: This paper develops an efficient procedure for designing low-complexity codebooks for precoding in a full-dimension (FD) multiple-input multiple-output (MIMO) system with a uniform planar array (UPA) antenna at the transmitter (Tx) using tensor learning. In particular, instead of using statistical channel models, we utilize a model-free data-driven approach with foundations in machine learning to generate codebooks that adapt to the surrounding propagation conditions. We use a tensor representation of the FD-MIMO channel and exploit its properties to design quantized version of the channel precoders. We find the best representation of the optimal precoder as a function of Kronecker Product (KP) of two low-dimensional precoders, respectively corresponding to the horizontal and vertical dimensions of the UPA, obtained from the tensor decomposition of the channel. We then quantize this precoder to design product codebooks such that an average loss in mutual information due to quantization of channel state information (CSI) is minimized. The key technical contribution lies in exploiting the constraints on the precoders to reduce the product codebook design problem to an unsupervised clustering problem on a Cartesian Product Grassmann manifold (CPM), where the cluster centroids form a finite-sized precoder codebook. This codebook can be found efficiently by running a $K$-means clustering on the CPM. With a suitable induced distance metric on the CPM, we show that the construction of product codebooks is equivalent to finding the optimal set of centroids on the factor manifolds corresponding to the horizontal and vertical dimensions. Simulation results are presented to demonstrate the capability of the proposed design criterion in learning the codebooks and the attractive performance of the designed codebooks.
• Abstract（参考訳）: 本稿では、テンソル学習を用いて、送信機(Tx)のUPAアンテナを用いたFDマルチインプット多重出力(MIMO)システムにおいて、プリコーディングのための低複雑さコードブックを設計するための効率的な手順を開発する。 特に,統計的チャネルモデルを用いる代わりに,機械学習の基礎を持つモデルフリーのデータ駆動アプローチを用いて,周囲の伝搬条件に適応するコードブックを生成する。 我々はFD-MIMOチャネルのテンソル表現を使用し、その特性を利用してチャネルプリコーダの量子化バージョンを設計する。 2つの低次元プリコーダのKronecker Product(KP)の関数として最適プリコーダの最もよい表現は、チャネルのテンソル分解から得られるUPAの水平次元と垂直次元に対応する。 次に、このプリコーダを定量化し、チャネル状態情報(CSI)の量子化による相互情報の損失を最小化するように製品コードブックを設計する。 重要な技術的貢献は、プリコーダ上の制約を利用して、製品コードブックの設計問題を、CPM(Cartesian Product Grassmann manifold)上の教師なしクラスタリング問題に還元することである。 このコードブックは、CPMで$K$-meansクラスタリングを実行することで、効率的に見つけることができる。 CPM 上の適切な誘導距離計量を用いて、製品コードブックの構成は、水平次元と垂直次元に対応する因子多様体上の最適遠心点集合を見つけるのに等価であることを示す。 提案した設計基準のコードブック学習能力と,設計したコードブックの魅力的な性能を示すため,シミュレーション結果を示した。

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