論文の概要: Autoregressive Attention Neural Networks for Non-Line-of-Sight User
Tracking with Dynamic Metasurface Antennas
- arxiv url: http://arxiv.org/abs/2310.19767v1
- Date: Mon, 30 Oct 2023 17:38:16 GMT
- ステータス: 処理完了
- システム内更新日: 2023-11-01 18:54:19.745633
- Title: Autoregressive Attention Neural Networks for Non-Line-of-Sight User
Tracking with Dynamic Metasurface Antennas
- Title（参考訳）: 動的メタサーフェスアンテナを用いた非視線ユーザトラッキングのための自己回帰注意型ニューラルネットワーク
- Authors: Kyriakos Stylianopoulos, Murat Bayraktar, Nuria Gonz\'alez Prelcic,
George C. Alexandropoulos
- Abstract要約: 非LoSマルチパス設定に特化して設計された,ユーザ追跡のための2段階の機械学習ベースのアプローチを提案する。
新しく提案された注目に基づくニューラルネットワーク(NN)は、ノイズの多いチャネル応答を潜在的なユーザ位置にマッピングするために最初に訓練される。
第2の段階として、NNの過去のユーザ位置の予測は学習可能な自己回帰モデルに渡される。
- 参考スコア（独自算出の注目度）: 20.416982017315014
- License: http://creativecommons.org/licenses/by-sa/4.0/
- Abstract: User localization and tracking in the upcoming generation of wireless
networks have the potential to be revolutionized by technologies such as the
Dynamic Metasurface Antennas (DMAs). Commonly proposed algorithmic approaches
rely on assumptions about relatively dominant Line-of-Sight (LoS) paths, or
require pilot transmission sequences whose length is comparable to the number
of DMA elements, thus, leading to limited effectiveness and considerable
measurement overheads in blocked LoS and dynamic multipath environments. In
this paper, we present a two-stage machine-learning-based approach for user
tracking, specifically designed for non-LoS multipath settings. A newly
proposed attention-based Neural Network (NN) is first trained to map noisy
channel responses to potential user positions, regardless of user mobility
patterns. This architecture constitutes a modification of the prominent vision
transformer, specifically modified for extracting information from
high-dimensional frequency response signals. As a second stage, the NN's
predictions for the past user positions are passed through a learnable
autoregressive model to exploit the time-correlated channel information and
obtain the final position predictions. The channel estimation procedure
leverages a DMA receive architecture with partially-connected radio frequency
chains, which results to reduced numbers of pilots. The numerical evaluation
over an outdoor ray-tracing scenario illustrates that despite LoS blockage,
this methodology is capable of achieving high position accuracy across various
multipath settings.
- Abstract（参考訳）: 次世代無線ネットワークにおけるユーザのローカライゼーションと追跡は、ダイナミックメタサーフェスアンテナ(DMA)のような技術によって革新される可能性がある。
一般的に提案されているアルゴリズム的アプローチは、比較的支配的なLine-of-Sight(LoS)パスの仮定に依存するか、DMA要素数に匹敵する長さのパイロット送信シーケンスを必要とする。
本稿では,ユーザトラッキングのための2段階の機械学習に基づくアプローチを提案する。
新たに提案するアテンションベースニューラルネットワーク(nn)は,ユーザモビリティパターンによらず,ノイズの多いチャネル応答を潜在的なユーザ位置にマッピングするように訓練された。
このアーキテクチャは、高次元の周波数応答信号から情報を抽出するために特に修正された顕著な視覚トランスの修正を構成する。
第2段階として、過去のユーザ位置に対するnnの予測を学習可能な自己回帰モデルに通し、時間相関チャネル情報を利用して最終位置予測を得る。
チャネル推定手法は、部分的に接続された無線周波数チェーンを持つDMA受信アーキテクチャを活用し、パイロット数が減少する。
屋外光線追跡のシナリオに対する数値的な評価は、LoSブロックにもかかわらず、様々なマルチパス設定で高い位置精度を達成することができることを示している。
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