論文の概要: Hybrid Knowledge-Data Driven Channel Semantic Acquisition and
Beamforming for Cell-Free Massive MIMO
- arxiv url: http://arxiv.org/abs/2307.03070v2
- Date: Fri, 21 Jul 2023 09:27:45 GMT
- ステータス: 処理完了
- システム内更新日: 2023-07-24 15:31:04.660120
- Title: Hybrid Knowledge-Data Driven Channel Semantic Acquisition and
Beamforming for Cell-Free Massive MIMO
- Title（参考訳）: セルフリー大量MIMOのためのハイブリッド知識駆動チャネルセマンティック獲得とビームフォーミング
- Authors: Zhen Gao, Shicong Liu, Yu Su, Zhongxiang Li, Dezhi Zheng
- Abstract要約: 本稿では、ユビキタス・拡張現実(XR)アプリケーションのサポートを改善するために、屋外無線システムの進歩に焦点を当てる。
セルレス大規模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,チャネル意味獲得とマルチユーザビームフォーミングのためのハイブリッド知識データ駆動方式を提案する。
- 参考スコア（独自算出の注目度）: 6.010360758759109
- License: http://arxiv.org/licenses/nonexclusive-distrib/1.0/
- Abstract: This paper focuses on advancing outdoor wireless systems to better support
ubiquitous extended reality (XR) applications, and close the gap with current
indoor wireless transmission capabilities. We propose a hybrid knowledge-data
driven method for channel semantic acquisition and multi-user beamforming in
cell-free massive multiple-input multiple-output (MIMO) systems. Specifically,
we firstly propose a data-driven multiple layer perceptron (MLP)-Mixer-based
auto-encoder for channel semantic acquisition, where the pilot signals, CSI
quantizer for channel semantic embedding, and CSI reconstruction for channel
semantic extraction are jointly optimized in an end-to-end manner. Moreover,
based on the acquired channel semantic, we further propose a knowledge-driven
deep-unfolding multi-user beamformer, which is capable of achieving good
spectral efficiency with robustness to imperfect CSI in outdoor XR scenarios.
By unfolding conventional successive over-relaxation (SOR)-based linear
beamforming scheme with deep learning, the proposed beamforming scheme is
capable of adaptively learning the optimal parameters to accelerate convergence
and improve the robustness to imperfect CSI. The proposed deep unfolding
beamforming scheme can be used for access points (APs) with fully-digital array
and APs with hybrid analog-digital array. Simulation results demonstrate the
effectiveness of our proposed scheme in improving the accuracy of channel
acquisition, as well as reducing complexity in both CSI acquisition and
beamformer design. The proposed beamforming method achieves approximately 96%
of the converged spectrum efficiency performance after only three iterations in
downlink transmission, demonstrating its efficacy and potential to improve
outdoor XR applications.
- Abstract（参考訳）: 本稿では,ユビキタスな拡張現実(XR)アプリケーションをサポートし,現在の屋内無線通信能力とのギャップを埋めるため,屋外無線システムの進歩に焦点をあてる。
セルレス大規模マルチインプットマルチアウトプット(MIMO)システムにおけるチャネル意味獲得とマルチユーザビームフォーミングのためのハイブリッド知識データ駆動方式を提案する。
具体的には、まず、パイロット信号、チャネルセマンティック埋め込みのためのCSI量子化器、チャネルセマンティック抽出のためのCSI再構成をエンドツーエンドで共同で最適化する、チャネルセマンティック取得のためのデータ駆動多重層パーセプトロン(MLP)ベースの自動エンコーダを提案する。
さらに、取得したチャネルセマンティクスに基づいて、屋外XRシナリオにおけるCSIの完全性に優れたスペクトル効率を実現することができる知識駆動型深層展開型マルチユーザビームフォーマを提案する。
従来の逐次オーバーリラクシエーション(sor)に基づく線形ビームフォーミングスキームをディープラーニングで展開することにより,最適なパラメータを適応的に学習し,収束を加速し,不完全csiに対するロバスト性を向上させることができる。
提案手法は,完全ディジタル配列のアクセスポイント (aps) とハイブリッドアナログディジタル配列のaps (aps) に使用可能である。
シミュレーションの結果,提案手法がチャネル獲得精度の向上に有効であり,csi取得とビームフォーマ設計の複雑さを低減できることを示した。
提案手法は,ダウンリンク伝送を3回繰り返しただけで,収束スペクトル効率の約96%を達成し,その効果とアウトドアxr応用の可能性を示した。
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