論文の概要: Robust and Efficient Fault Diagnosis of mm-Wave Active Phased Arrays using Baseband Signal

• arxiv url: http://arxiv.org/abs/2306.04360v1
• Date: Wed, 7 Jun 2023 11:46:14 GMT
• ステータス: 処理完了
• システム内更新日: 2023-06-08 14:51:50.026456
• Title: Robust and Efficient Fault Diagnosis of mm-Wave Active Phased Arrays using Baseband Signal
• Title（参考訳）: ベースバンド信号を用いたmm波アクティブフェーズドアレイのロバストで効率的な故障診断
• Authors: Martin H. Nielsen, Yufeng Zhang, Changbin Xue, Jian Ren, Yingzeng Yin, Ming Shen, and Gert F. Pedersen
• Abstract要約: 5Gおよび6G無線における1つの重要な通信ブロックは、アクティブフェイズドアレイ(APA)である。 本稿では, ベースバンド内位相に隠された特徴を抽出するためのDeep Neural Network (DNN) を利用した新しい手法を提案する。 APAの欠陥要素やコンポーネントの迅速かつ正確な診断には、1つの測定ポイントに1つのプローブしか必要としない。
• 参考スコア（独自算出の注目度）: 10.64967731507698
• License: http://arxiv.org/licenses/nonexclusive-distrib/1.0/
• Abstract: One key communication block in 5G and 6G radios is the active phased array (APA). To ensure reliable operation, efficient and timely fault diagnosis of APAs on-site is crucial. To date, fault diagnosis has relied on measurement of frequency domain radiation patterns using costly equipment and multiple strictly controlled measurement probes, which are time-consuming, complex, and therefore infeasible for on-site deployment. This paper proposes a novel method exploiting a Deep Neural Network (DNN) tailored to extract the features hidden in the baseband in-phase and quadrature signals for classifying the different faults. It requires only a single probe in one measurement point for fast and accurate diagnosis of the faulty elements and components in APAs. Validation of the proposed method is done using a commercial 28 GHz APA. Accuracies of 99% and 80% have been demonstrated for single- and multi-element failure detection, respectively. Three different test scenarios are investigated: on-off antenna elements, phase variations, and magnitude attenuation variations. In a low signal to noise ratio of 4 dB, stable fault detection accuracy above 90% is maintained. This is all achieved with a detection time of milliseconds (e.g 6~ms), showing a high potential for on-site deployment.
• Abstract（参考訳）: 5Gおよび6G無線における重要な通信ブロックは、アクティブフェイズドアレイ(APA)である。 現場でのapasの効率的かつタイムリーな診断が重要である。 これまで、障害診断は、コストのかかる機器と複数の厳密に制御された測定プローブを用いた周波数領域の放射線パターンの測定に依存してきた。 本稿では,ベースバンド内位相および二次信号に隠された特徴を抽出し,異なる障害を分類する深層ニューラルネットワーク(dnn)を用いた新しい手法を提案する。 APAの欠陥要素やコンポーネントの迅速かつ正確な診断には、1つの測定ポイントに1つのプローブしか必要としない。 提案手法の検証は商用28GHz APAを用いて行う。 単要素および多要素故障検出では, それぞれ99%, 80%の精度が示された。 オンオフアンテナ素子、位相変動、マグニチュード減衰変動の3つの異なるテストシナリオが検討されている。 4dBの低信号対雑音比では、90%以上の安定した故障検出精度が維持される。 これはすべてミリ秒(例えば6～ms)の検知時間で達成され、オンサイトデプロイの可能性が高い。

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