論文の概要: Graph Neural Network Based Hybrid Beamforming Design in Wideband Terahertz MIMO-OFDM Systems

• arxiv url: http://arxiv.org/abs/2501.16306v1
• Date: Mon, 27 Jan 2025 18:45:54 GMT
• ステータス: 翻訳完了
• システム内更新日: 2025-01-28 13:53:48.801864
• Title: Graph Neural Network Based Hybrid Beamforming Design in Wideband Terahertz MIMO-OFDM Systems
• Title（参考訳）: グラフニューラルネットワークを用いた広帯域テラヘルツMIMO-OFDMシステムにおけるハイブリッドビームフォーミング設計
• Authors: Beier Li, Mai Vu,
• Abstract要約: 6G無線技術は、高指向性ビームフォーミングによって実現される、より高周波数帯域を採用するために計画されている。 利用可能な広い帯域幅は、巨大な多重入力とMIMOシステムにおけるビームスクイントの影響も無視できない。 各アンテナに実時間遅延線(TTD)を追加するような従来のアプローチは、大量のアンテナアレイを必要とするためコストがかかる。 本稿では、ハイブリッドビームフォーミングを最適化するためのグラフニューラルネットワーク(GNN)の革新的な応用を通じて、OFDMシステムのマルチキャリア構造に特に適応した信号処理の代替手法を提案する。
• 参考スコア（独自算出の注目度）: 11.887537452826622
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• Abstract: 6G wireless technology is projected to adopt higher and wider frequency bands, enabled by highly directional beamforming. However, the vast bandwidths available also make the impact of beam squint in massive multiple input and multiple output (MIMO) systems non-negligible. Traditional approaches such as adding a true-time-delay line (TTD) on each antenna are costly due to the massive antenna arrays required. This paper puts forth a signal processing alternative, specifically adapted to the multicarrier structure of OFDM systems, through an innovative application of Graph Neural Networks (GNNs) to optimize hybrid beamforming. By integrating two types of graph nodes to represent the analog and the digital beamforming matrices efficiently, our approach not only reduces the computational and memory burdens but also achieves high spectral efficiency performance, approaching that of all digital beamforming. The GNN runtime and memory requirement are at a fraction of the processing time and resource consumption of traditional signal processing methods, hence enabling real-time adaptation of hybrid beamforming. Furthermore, the proposed GNN exhibits strong resiliency to beam squinting, achieving almost constant spectral efficiency even as the system bandwidth increases at higher carrier frequencies.
• Abstract（参考訳）: 6G無線技術は、高指向性ビームフォーミングによって実現される、より高周波数帯域を採用するために計画されている。 しかし、利用可能な広い帯域幅は、大量の多重入力とMIMO(Multiple output)システムにおけるビームスキントの影響も無視できない。 各アンテナに実時間遅延線(TTD)を追加するような従来のアプローチは、大量のアンテナアレイを必要とするためコストがかかる。 本稿では、ハイブリッドビームフォーミングを最適化するためのグラフニューラルネットワーク(GNN)の革新的な応用を通じて、OFDMシステムのマルチキャリア構造に特に適応した信号処理の代替手法を提案する。 アナログとディジタルビームフォーミング行列を効率的に表現するために2種類のグラフノードを統合することにより、計算とメモリの負担を軽減するだけでなく、全てのデジタルビームフォーミングに近づき、高いスペクトル効率性能を実現する。 GNNランタイムとメモリ要件は、従来の信号処理手法の処理時間とリソース消費のごく一部であり、ハイブリッドビームフォーミングのリアルタイム適応を可能にする。 さらに、提案したGNNは、高いキャリア周波数でシステムの帯域幅が増大しても、ビームスクインティングに対する強い抵抗性を示し、ほぼ一定のスペクトル効率を達成する。

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