Fugu-MT 論文翻訳(概要): A Deep Learning Approach for User-Centric Clustering in Cell-Free Massive MIMO Systems

論文の概要: A Deep Learning Approach for User-Centric Clustering in Cell-Free Massive MIMO Systems

arxiv url: http://arxiv.org/abs/2410.02775v1
Date: Tue, 17 Sep 2024 15:12:54 GMT
ステータス: 処理完了
システム内更新日: 2024-11-03 05:54:19.837680
Title: A Deep Learning Approach for User-Centric Clustering in Cell-Free Massive MIMO Systems
Title（参考訳）: セルフリーMIMOシステムにおけるユーザ中心クラスタリングのための深層学習手法
Authors: Giovanni Di Gennaro, Amedeo Buonanno, Gianmarco Romano, Stefano Buzzi, Francesco A. N Palmieri,
Abstract要約: ユーザクラスタリング問題を解決するために,ディープラーニングに基づくソリューションを提案する。提案手法は,ユーザ数に応じて効果的に拡張可能であり,長期のメモリセルを再トレーニングを必要とせずに動作させることができる。その結果,パイロット汚染による不完全なチャネル状態情報が存在する場合でも,提案手法の有効性が示された。
参考スコア（独自算出の注目度）: 7.202538088166535
License: http://creativecommons.org/licenses/by-nc-nd/4.0/
Abstract: Contrary to conventional massive MIMO cellular configurations plagued by inter-cell interference, cell-free massive MIMO systems distribute network resources across the coverage area, enabling users to connect with multiple access points (APs) and boosting both system capacity and fairness across user. In such systems, one critical functionality is the association between APs and users: determining the optimal association is indeed a combinatorial problem of prohibitive complexity. In this paper, a solution based on deep learning is thus proposed to solve the user clustering problem aimed at maximizing the sum spectral efficiency while controlling the number of active connections. The proposed solution can scale effectively with the number of users, leveraging long short-term memory cells to operate without the need for retraining. Numerical results show the effectiveness of the proposed solution, even in the presence of imperfect channel state information due to pilot contamination.
Abstract（参考訳）: セル間干渉に悩まされる従来のMIMOセル構成とは対照的に、セルフリーのMIMOシステムはネットワークリソースをカバー範囲全体に分散し、複数のアクセスポイント(AP)と接続し、システムキャパシティとユーザ間の公正性を高めることができる。このようなシステムでは、APとユーザの間の関連が重要な機能である: 最適な関連を決定することは、確かに禁制的な複雑さの組合せ問題である。そこで本研究では,アクティブ接続数を制御しながら,スペクトルの総和効率を最大化することを目的としたユーザクラスタリング問題を解決するために,ディープラーニングに基づくソリューションを提案する。提案手法は,ユーザ数に応じて効果的に拡張可能であり,長期のメモリセルを再トレーニングを必要とせずに動作させることができる。その結果,パイロット汚染による不完全なチャネル状態情報が存在する場合でも,提案手法の有効性が示された。

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