論文の概要: HoloBeam: Learning Optimal Beamforming in Far-Field Holographic Metasurface Transceivers

• arxiv url: http://arxiv.org/abs/2401.05420v1
• Date: Sat, 30 Dec 2023 03:29:32 GMT
• ステータス: 処理完了
• システム内更新日: 2024-01-15 08:21:16.383863
• Title: HoloBeam: Learning Optimal Beamforming in Far-Field Holographic Metasurface Transceivers
• Title（参考訳）: HoloBeam: 遠方界ホログラフィー変圧器における最適ビームフォーミング学習
• Authors: Debamita Ghosh and Manjesh Kumar Hanawal and Nikola Zlatanova
• Abstract要約: ミリ波およびテラヘルツ波通信におけるビームフォーミングのための大型アンテナアレイの代用として,ホログラフィック・メタサーフェス・トランシーバー (HMT) が登場している。 HMTにおけるビームフォーミングによる所望のチャネルゲインを達成するには、多数の要素の位相シフトを適切に設定する必要がある。 遠距離領域の受信機における受信信号強度をビームフォーミングし最大化するために,固定予算のマルチアーム・バンディット・フレームワークを用いた学習アルゴリズムを開発した。
• 参考スコア（独自算出の注目度）: 5.402030962296633
• License: http://creativecommons.org/licenses/by/4.0/
• Abstract: Holographic Metasurface Transceivers (HMTs) are emerging as cost-effective substitutes to large antenna arrays for beamforming in Millimeter and TeraHertz wave communication. However, to achieve desired channel gains through beamforming in HMT, phase-shifts of a large number of elements need to be appropriately set, which is challenging. Also, these optimal phase-shifts depend on the location of the receivers, which could be unknown. In this work, we develop a learning algorithm using a {\it fixed-budget multi-armed bandit framework} to beamform and maximize received signal strength at the receiver for far-field regions. Our algorithm, named \Algo exploits the parametric form of channel gains of the beams, which can be expressed in terms of two {\it phase-shifting parameters}. Even after parameterization, the problem is still challenging as phase-shifting parameters take continuous values. To overcome this, {\it\HB} works with the discrete values of phase-shifting parameters and exploits their unimodal relations with channel gains to learn the optimal values faster. We upper bound the probability of {\it\HB} incorrectly identifying the (discrete) optimal phase-shift parameters in terms of the number of pilots used in learning. We show that this probability decays exponentially with the number of pilot signals. We demonstrate that {\it\HB} outperforms state-of-the-art algorithms through extensive simulations.
• Abstract（参考訳）: ホログラフィックメタサーフェストランスシーバー(hmts)はミリ波およびテラヘルツ波通信におけるビームフォーミングのための大型アンテナアレーの費用対効果の代用として登場している。 しかし、HMTのビームフォーミングによって所望のチャネルゲインを達成するためには、多数の要素の位相シフトを適切に設定する必要がある。 また、これらの最適位相シフトは受信機の位置に依存するが、未知である可能性がある。 本研究では,遠隔地領域受信機における受信信号強度を最大化するために,"it fixed-budget multi-armed bandit framework} を用いた学習アルゴリズムを開発した。 我々のアルゴリズムは、ビームのチャネルゲインのパラメトリック形式を利用しており、2つの位相シフトパラメータで表現できる。 パラメータ化後も、位相シフトパラメータが連続的な値を取るため、問題は依然として難しい。 これを解決するため、 {\it\HB} は位相シフトパラメータの離散値と作用し、チャネルゲインとの非モード関係を利用して最適な値の学習を高速化する。 我々は、学習に使用するパイロットの数の観点から、(離散的な)最適位相シフトパラメータを誤って同定する確率を上限とする。 この確率はパイロット信号の数で指数関数的に減少する。 大規模シミュレーションにより, {\it\hb} が最先端アルゴリズムよりも優れていることを示す。

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