論文の概要: Localization with Reconfigurable Intelligent Surface: An Active Sensing Approach

• arxiv url: http://arxiv.org/abs/2312.09002v2
• Date: Fri, 15 Dec 2023 19:36:16 GMT
• ステータス: 処理完了
• システム内更新日: 2023-12-19 12:20:38.987386
• Title: Localization with Reconfigurable Intelligent Surface: An Active Sensing Approach
• Title（参考訳）: 再構成可能なインテリジェントサーフェスによる局所化:アクティブセンシングアプローチ
• Authors: Zhongze Zhang and Tao Jiang and Wei Yu
• Abstract要約: 本稿では,パイロットを順次送信し,基地局が検知ベクトルを適応的に調整する戦略を提案する。 提案手法は解釈可能な結果を生成し, 知覚段階の数で一般化可能である。
• 参考スコア（独自算出の注目度）: 15.695690535445868
• License: http://arxiv.org/licenses/nonexclusive-distrib/1.0/
• Abstract: This paper addresses an uplink localization problem in which a base station (BS) aims to locate a remote user with the help of reconfigurable intelligent surfaces (RISs). We propose a strategy in which the user transmits pilots sequentially and the BS adaptively adjusts the sensing vectors, including the BS beamforming vector and multiple RIS reflection coefficients based on the observations already made, to eventually produce an estimated user position. This is a challenging active sensing problem for which finding an optimal solution involves searching through a complicated functional space whose dimension increases with the number of measurements. We show that the long short-term memory (LSTM) network can be used to exploit the latent temporal correlation between measurements to automatically construct scalable state vectors. Subsequently, the state vector is mapped to the sensing vectors for the next time frame via a deep neural network (DNN). A final DNN is used to map the state vector to the estimated user position. Numerical result illustrates the advantage of the active sensing design as compared to non-active sensing methods. The proposed solution produces interpretable results and is generalizable in the number of sensing stages. Remarkably, we show that a network with one BS and multiple RISs can outperform a comparable setting with multiple BSs.
• Abstract（参考訳）: 本稿では,基地局 (BS) が,構成変更可能なインテリジェントサーフェス (RIS) の助けを借りて遠隔地ユーザを見つけることを目的としたアップリンクローカライズ問題に対処する。 本稿では、パイロットを順次送信し、BSビームフォーミングベクターと複数のRIS反射係数を含むセンサベクトルを、既に達成された観測に基づいて適応的に調整し、最終的に推定されたユーザ位置を生成する戦略を提案する。 これは、最適な解を見つけるには、測定数で次元が増加する複雑な機能空間を探索することを伴う、挑戦的なアクティブセンシング問題である。 その結果,long short-term memory (lstm) ネットワークは,測定値間の潜在時間相関を利用してスケーラブルな状態ベクトルを自動構築できることがわかった。 その後、状態ベクトルは、ディープニューラルネットワーク(dnn)を介して、次の時間フレームのセンシングベクトルにマッピングされる。 最終dnnは、状態ベクトルを推定ユーザ位置にマッピングするために使用される。 その結果, 非アクティブセンシング法と比較して, アクティブセンシング設計の利点が示された。 提案する解は、解釈可能な結果を生成し、センシング段階の数で一般化する。 注目すべきは、ひとつのBSと複数のRISを持つネットワークが、複数のBSで同等な設定を達成できることである。

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