論文の概要: Quantum Computing for MIMO Beam Selection Problem: Model and Optical Experimental Solution

• arxiv url: http://arxiv.org/abs/2310.12389v1
• Date: Thu, 19 Oct 2023 00:12:20 GMT
• ステータス: 処理完了
• システム内更新日: 2023-10-20 17:37:14.322318
• Title: Quantum Computing for MIMO Beam Selection Problem: Model and Optical Experimental Solution
• Title（参考訳）: MIMOビーム選択問題に対する量子計算:モデルと実験的解
• Authors: Yuhong Huang, Wenxin Li, Chengkang Pan, Shuai Hou, Xian Lu, Chunfeng Cui, Jingwei Wen, Jiaqi Xu, Chongyu Cao, Yin Ma, Hai Wei, Kai Wen
• Abstract要約: 本研究は, 実用的な5G演算への大きな期待を示し, 通信における計算困難問題の解法における量子コンピューティングの適用を促進する。 大規模マルチインプット・マルチアウトプット(MIMO)は、データレートの向上、信号品質の向上、課題のある環境でのカバレッジ向上などにより、近年広く普及している。
• 参考スコア（独自算出の注目度）: 4.990043560632826
• License: http://arxiv.org/licenses/nonexclusive-distrib/1.0/
• Abstract: Massive multiple-input multiple-output (MIMO) has gained widespread popularity in recent years due to its ability to increase data rates, improve signal quality, and provide better coverage in challenging environments. In this paper, we investigate the MIMO beam selection (MBS) problem, which is proven to be NP-hard and computationally intractable. To deal with this problem, quantum computing that can provide faster and more efficient solutions to large-scale combinatorial optimization is considered. MBS is formulated in a quadratic unbounded binary optimization form and solved with Coherent Ising Machine (CIM) physical machine. We compare the performance of our solution with two classic heuristics, simulated annealing and Tabu search. The results demonstrate an average performance improvement by a factor of 261.23 and 20.6, respectively, which shows that CIM-based solution performs significantly better in terms of selecting the optimal subset of beams. This work shows great promise for practical 5G operation and promotes the application of quantum computing in solving computationally hard problems in communication.
• Abstract（参考訳）: mimo(massive multi-input multiple-output)は、データレートの向上、信号品質の向上、挑戦的な環境でのカバレッジ向上などにより、近年広く普及している。 本稿では,NPハードで計算処理に難渋するMIMOビーム選択(MBS)問題について検討する。 この問題に対処するために、大規模組合せ最適化のためのより高速で効率的な解を提供する量子コンピューティングを考える。 MBSは二次的非有界バイナリ最適化形式で定式化され、コヒーレントイジングマシン(CIM)物理マシンで解決される。 本ソリューションの性能を,シミュレート・アニーリングとタブサーチの2つの古典的なヒューリスティックと比較した。 その結果, ビームの最適部分集合の選択において, CIMをベースとした解は, それぞれ261.23と20.6の係数で平均的な性能向上を示した。 本研究は,実用的5g操作への大きな期待を示し,通信における計算困難問題を解決するための量子コンピューティングの応用を促進する。

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