論文の概要: Learning Optimal Linear Precoding for Cell-Free Massive MIMO with GNN
- arxiv url: http://arxiv.org/abs/2406.04456v1
- Date: Thu, 6 Jun 2024 19:29:33 GMT
- ステータス: 処理完了
- システム内更新日: 2024-06-10 18:17:07.897993
- Title: Learning Optimal Linear Precoding for Cell-Free Massive MIMO with GNN
- Title（参考訳）: GNNを用いたセルフリーマスMIMOのための最適線形プリコーディングの学習
- Authors: Benjamin Parlier, Lou Salaün, Hong Yang,
- Abstract要約: 実用的なシステムで要求される1～2ミリ秒の時間予算で計算できるグラフニューラルネットワーク(GNN)を開発した。
本稿では,AP と UE の数が異なる様々なシナリオにおいて,ほぼ最適なスペクトル効率を実現することを示す。
- 参考スコア（独自算出の注目度）: 15.271970287767164
- License: http://arxiv.org/licenses/nonexclusive-distrib/1.0/
- Abstract: We develop a graph neural network (GNN) to compute, within a time budget of 1 to 2 milliseconds required by practical systems, the optimal linear precoder (OLP) maximizing the minimal downlink user data rate for a Cell-Free Massive MIMO system - a key 6G wireless technology. The state-of-the-art method is a bisection search on second order cone programming feasibility test (B-SOCP) which is a magnitude too slow for practical systems. Our approach relies on representing OLP as a node-level prediction task on a graph. We construct a graph that accurately captures the interdependence relation between access points (APs) and user equipments (UEs), and the permutation equivariance of the Max-Min problem. Our neural network, named OLP-GNN, is trained on data obtained by B-SOCP. We tailor the OLP-GNN size, together with several artful data preprocessing and postprocessing methods to meet the runtime requirement. We show by extensive simulations that it achieves near optimal spectral efficiency in a range of scenarios with different number of APs and UEs, and for both line-of-sight and non-line-of-sight radio propagation environments.
- Abstract（参考訳）: 実用システムで要求される1～2ミリ秒の時間予算で計算可能なグラフニューラルネットワーク(GNN)を開発した。この最適化線形プリコーダ(OLP)は,Cell-Free Massive MIMOシステム(キー6G無線技術)の最小ダウンリンクユーザデータレートを最大化する。
State-of-the-art法は、2次コーンプログラミング実現可能性テスト(B-SOCP)の2項探索であり、実用システムには大きすぎる。
提案手法は,ノードレベルの予測タスクとして OLP をグラフ上で表現することに依存する。
我々は、アクセスポイント(AP)とユーザ機器(UE)の相互依存関係を正確に把握するグラフを構築し、Max-Min問題の変分同値を構築する。
我々のニューラルネットワークは、OLP-GNNと呼ばれ、B-SOCPが取得したデータに基づいて訓練されている。
我々は、OLP-GNNのサイズを調整し、実行時要件を満たすために、いくつかの巧妙なデータ前処理と後処理手法を併用する。
我々は,AP と UE の異なる様々なシナリオにおいて,ほぼ最適なスペクトル効率を達成できることを示す。
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