論文の概要: Learning to Estimate RIS-Aided mmWave Channels

• arxiv url: http://arxiv.org/abs/2107.12631v1
• Date: Tue, 27 Jul 2021 06:57:56 GMT
• ステータス: 処理完了
• システム内更新日: 2021-07-28 23:27:50.966634
• Title: Learning to Estimate RIS-Aided mmWave Channels
• Title（参考訳）: RIS支援ミリ波チャネル推定の学習
• Authors: Jiguang He and Henk Wymeersch and Marco Di Renzo and Markku Juntti
• Abstract要約: そこでは,観測観測のために,既知の基地局とRIS位相制御行列を併用したアップリンクチャネル推定手法を提案する。 推定性能を向上し, トレーニングオーバーヘッドを低減するため, 深部展開法において, mmWaveチャネルの固有チャネル幅を生かした。 提案したディープ・アンフォールディング・ネットワーク・アーキテクチャは,トレーニングオーバーヘッドが比較的小さく,オンライン計算の複雑さも比較的小さく,最小二乗法(LS)法より優れていることが確認された。
• 参考スコア（独自算出の注目度）: 50.15279409856091
• License: http://creativecommons.org/licenses/by/4.0/
• Abstract: Inspired by the remarkable learning and prediction performance of deep neural networks (DNNs), we apply one special type of DNN framework, known as model-driven deep unfolding neural network, to reconfigurable intelligent surface (RIS)-aided millimeter wave (mmWave) single-input multiple-output (SIMO) systems. We focus on uplink cascaded channel estimation, where known and fixed base station combining and RIS phase control matrices are considered for collecting observations. To boost the estimation performance and reduce the training overhead, the inherent channel sparsity of mmWave channels is leveraged in the deep unfolding method. It is verified that the proposed deep unfolding network architecture can outperform the least squares (LS) method with a relatively smaller training overhead and online computational complexity.
• Abstract（参考訳）: 深部ニューラルネットワーク(DNN)の顕著な学習と予測性能に着想を得て,モデル駆動型深部展開ニューラルネットワークとして知られるDNNフレームワークを,再構成可能なインテリジェントサーフェス(RIS)支援ミリ波(mmWave)単入出力多出力(SIMO)システムに適用した。 我々は,観測の収集にris位相制御行列と既知および固定基地局の組み合わせが考慮されるアップリンクカスケードチャネル推定に着目した。 推定性能を向上し, トレーニングオーバーヘッドを低減するため, 深部展開法において, mmWaveチャネルの固有チャネル幅を利用する。 提案する深層展開型ネットワークアーキテクチャが,比較的少ないトレーニングオーバーヘッドとオンライン計算複雑性で最小二乗法 (ls) よりも優れていることが検証された。

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