論文の概要: Deep Learning and Image Super-Resolution-Guided Beam and Power
Allocation for mmWave Networks
- arxiv url: http://arxiv.org/abs/2305.13929v1
- Date: Mon, 8 May 2023 05:40:54 GMT
- ステータス: 処理完了
- システム内更新日: 2023-05-28 04:58:43.790485
- Title: Deep Learning and Image Super-Resolution-Guided Beam and Power
Allocation for mmWave Networks
- Title（参考訳）: mmwaveネットワークにおける深層学習と超解像誘導ビームと電力割り当て
- Authors: Yuwen Cao, Tomoaki Ohtsuki, Setareh Maghsudi, and Tony Q. S. Quek
- Abstract要約: 我々は,ミリ波(mmWave)ネットワークのためのディープラーニング(DL)誘導ハイブリッドビームとパワーアロケーションアプローチを開発した。
教師付き学習と超解像技術の相乗効果を利用して、低オーバヘッドビームとパワーアロケーションを実現する。
- 参考スコア（独自算出の注目度）: 80.37827344656048
- License: http://arxiv.org/licenses/nonexclusive-distrib/1.0/
- Abstract: In this paper, we develop a deep learning (DL)-guided hybrid beam and power
allocation approach for multiuser millimeter-wave (mmWave) networks, which
facilitates swift beamforming at the base station (BS). The following
persisting challenges motivated our research: (i) User and vehicular mobility,
as well as redundant beam-reselections in mmWave networks, degrade the
efficiency; (ii) Due to the large beamforming dimension at the BS, the
beamforming weights predicted by the cutting-edge DL-based methods often do not
suit the channel distributions; (iii) Co-located user devices may cause a
severe beam conflict, thus deteriorating system performance. To address the
aforementioned challenges, we exploit the synergy of supervised learning and
super-resolution technology to enable low-overhead beam- and power allocation.
In the first step, we propose a method for beam-quality prediction. It is based
on deep learning and explores the relationship between high- and low-resolution
beam images (energy). Afterward, we develop a DL-based allocation approach,
which enables high-accuracy beam and power allocation with only a portion of
the available time-sequential low-resolution images. Theoretical and numerical
results verify the effectiveness of our proposed
- Abstract（参考訳）: 本稿では,基地局(BS)における高速ビームフォーミングを容易にするマルチユーザミリ波(mmWave)ネットワークのための,ディープラーニング(DL)誘導ハイブリッドビームと電力配分手法を開発する。
以下の課題が我々の研究を動機づけた。
一 利用者及び車両の移動性及びmWaveネットワークにおける冗長ビーム選択により、効率を低下させる。
(二)BSのビームフォーミング寸法が大きいため、最先端のDL法により予測されるビームフォーミング重量は、チャネル分布に適さないことが多い。
(iii)同一位置のユーザデバイスがビーム衝突を起こし、システム性能が低下する可能性がある。
上記の課題に対処するために,スーパーレゾリューション技術と教師付き学習の相乗効果を活用し,低オーバヘッドビームと電力割り当てを実現する。
まず,ビーム品質予測手法を提案する。
ディープラーニングに基づいて、高解像度と低解像度のビームイメージ(エネルギー)の関係を探求する。
その後,利用可能な時間系列低解像度画像の一部のみを用いて高精度ビームとパワーアロケーションを実現するdlベースのアロケーション手法を開発した。
提案手法の有効性を理論的および数値的に検証した。
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