論文の概要: Near-field Beam training for Extremely Large-scale MIMO Based on Deep Learning
- arxiv url: http://arxiv.org/abs/2406.03249v2
- Date: Fri, 23 Aug 2024 11:02:49 GMT
- ステータス: 処理完了
- システム内更新日: 2024-08-26 19:27:29.351473
- Title: Near-field Beam training for Extremely Large-scale MIMO Based on Deep Learning
- Title（参考訳）: 深層学習に基づく超大規模MIMOのための近接場ビームトレーニング
- Authors: Jiali Nie, Yuanhao Cui, Zhaohui Yang, Weijie Yuan, Xiaojun Jing,
- Abstract要約: 深層学習に基づく近接場ビームトレーニング手法を提案する。
我々は,歴史データからチャネル特性を効率的に学習するために,畳み込みニューラルネットワーク(CNN)を用いる。
提案手法は,従来のビームトレーニング法と比較して,より安定したビームフォーミングゲインを実現し,性能を著しく向上させる。
- 参考スコア（独自算出の注目度）: 20.67122533341949
- License: http://creativecommons.org/licenses/by-nc-sa/4.0/
- Abstract: Extremely Large-scale Array (ELAA) is considered a frontier technology for future communication systems, pivotal in improving wireless systems' rate and spectral efficiency. As ELAA employs a multitude of antennas operating at higher frequencies, users are typically situated in the near-field region where the spherical wavefront propagates. The near-field beam training in ELAA requires both angle and distance information, which inevitably leads to a significant increase in the beam training overhead. To address this problem, we propose a near-field beam training method based on deep learning. We use a convolutional neural network (CNN) to efficiently learn channel characteristics from historical data by strategically selecting padding and kernel sizes. The negative value of the user average achievable rate is utilized as the loss function to optimize the beamformer. This method maximizes multi-user networks' achievable rate without predefined beam codebooks. Upon deployment, the model requires solely the pre-estimated channel state information (CSI) to derive the optimal beamforming vector. The simulation results demonstrate that the proposed scheme achieves a more stable beamforming gain and significantly improves performance compared to the traditional beam training method. Furthermore, owing to the inherent traits of deep learning methodologies, this approach substantially diminishes the near-field beam training overhead.
- Abstract（参考訳）: ELAA(Extremely Large-scale Array)は、将来の通信システムのフロンティア技術であり、無線システムの速度とスペクトル効率を改善する上で重要な技術である。
ELAAは高周波数で作動するアンテナを多用しているため、通常は球面波面が伝播する近接場に位置する。
ELAAにおける近接場ビームトレーニングは、角度と距離の情報の両方を必要とするため、必然的にビームトレーニングのオーバーヘッドが大幅に増加する。
この問題に対処するために,ディープラーニングに基づく近接場ビームトレーニング手法を提案する。
我々は、畳み込みニューラルネットワーク(CNN)を用いて、パディングとカーネルサイズを戦略的に選択することで、歴史的データからチャネル特性を効率的に学習する。
損失関数としてユーザ平均達成率の負の値を利用してビームフォーマを最適化する。
この方法は、予め定義されたビームコードブックを使わずに、マルチユーザネットワークの達成率を最大化する。
デプロイ時には、最適なビームフォーミングベクトルを導出するために、事前に推定されたチャネル状態情報(CSI)のみを必要とする。
シミュレーションの結果,提案手法は従来のビームトレーニング法と比較して,より安定なビームフォーミングゲインを実現し,性能を著しく向上することが示された。
さらに, 深層学習手法の特質から, 近距離場ビーム訓練のオーバーヘッドを著しく低減する。
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