論文の概要: Bayesian Optimization-Based Beam Alignment for MmWave MIMO Communication Systems

• arxiv url: http://arxiv.org/abs/2207.14174v1
• Date: Thu, 28 Jul 2022 15:37:49 GMT
• ステータス: 処理完了
• システム内更新日: 2022-07-29 12:43:56.923633
• Title: Bayesian Optimization-Based Beam Alignment for MmWave MIMO Communication Systems
• Title（参考訳）: MmWave MIMO通信システムのためのベイズ最適化に基づくビームアライメント
• Authors: Songjie Yang, Baojuan Liu, Zhiqin Hong, Zhongpei Zhang
• Abstract要約: ビームアライメント(BA)はミリ波通信(mmWave)における重要な問題である 機械学習戦略,ベイズ最適化(BO)に基づく新しいビームアライメント方式を提案する。 本研究では,ビームアライメント問題をブラックボックス関数とみなし,BOを用いて最適ビーム対を求める。
• 参考スコア（独自算出の注目度）: 1.7467279441152421
• License: http://arxiv.org/licenses/nonexclusive-distrib/1.0/
• Abstract: Due to the very narrow beam used in millimeter wave communication (mmWave), beam alignment (BA) is a critical issue. In this work, we investigate the issue of mmWave BA and present a novel beam alignment scheme on the basis of a machine learning strategy, Bayesian optimization (BO). In this context, we consider the beam alignment issue to be a black box function and then use BO to find the possible optimal beam pair. During the BA procedure, this strategy exploits information from the measured beam pairs to predict the best beam pair. In addition, we suggest a novel BO algorithm based on the gradient boosting regression tree model. The simulation results demonstrate the spectral efficiency performance of our proposed schemes for BA using three different surrogate models. They also demonstrate that the proposed schemes can achieve spectral efficiency with a small overhead when compared to the orthogonal match pursuit (OMP) algorithm and the Thompson sampling-based multi-armed bandit (TS-MAB) method.
• Abstract（参考訳）: ミリ波通信(mmwave)で使われる非常に狭いビームのため、ビームアライメント(ba)は重要な問題である。 本研究では,mmWave BAの問題点を考察し,機械学習戦略,ベイズ最適化(BO)に基づく新しいビームアライメント方式を提案する。 この文脈では、ビームアライメント問題はブラックボックス関数であると考え、boを使って最適なビームペアを見つける。 BA手順の間、この戦略は測定されたビーム対からの情報を利用して最良のビーム対を予測する。 さらに,勾配向上回帰木モデルに基づく新しいBOアルゴリズムを提案する。 シミュレーションの結果,3種類のサロゲートモデルを用いて提案手法のスペクトル効率性能を示す。 また,提案手法は直交マッチング追従法 (OMP) やトンプソンサンプリング法 (TS-MAB) と比較して,少ないオーバーヘッドでスペクトル効率が得られることを示した。

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