論文の概要: DRL-based Dolph-Tschebyscheff Beamforming in Downlink Transmission for Mobile Users

• arxiv url: http://arxiv.org/abs/2502.01278v1
• Date: Mon, 03 Feb 2025 11:50:43 GMT
• ステータス: 翻訳完了
• システム内更新日: 2025-02-05 14:53:28.334894
• Title: DRL-based Dolph-Tschebyscheff Beamforming in Downlink Transmission for Mobile Users
• Title（参考訳）: 携帯電話用ダウンリンク伝送におけるDolph-Tschebyscheffビームフォーミング
• Authors: Nancy Nayak, Kin K. Leung, Lajos Hanzo,
• Abstract要約: 学習可能なDolph-Tschebyscheffアンテナアレイを用いた深部強化学習に基づくブラインドビームフォーミング手法を提案する。 シミュレーションの結果,提案手法は最良値に非常に近いデータレートをサポートできることが示唆された。
• 参考スコア（独自算出の注目度）: 52.9870460238443
• License:
• Abstract: With the emergence of AI technologies in next-generation communication systems, machine learning plays a pivotal role due to its ability to address high-dimensional, non-stationary optimization problems within dynamic environments while maintaining computational efficiency. One such application is directional beamforming, achieved through learning-based blind beamforming techniques that utilize already existing radio frequency (RF) fingerprints of the user equipment obtained from the base stations and eliminate the need for additional hardware or channel and angle estimations. However, as the number of users and antenna dimensions increase, thereby expanding the problem's complexity, the learning process becomes increasingly challenging, and the performance of the learning-based method cannot match that of the optimal solution. In such a scenario, we propose a deep reinforcement learning-based blind beamforming technique using a learnable Dolph-Tschebyscheff antenna array that can change its beam pattern to accommodate mobile users. Our simulation results show that the proposed method can support data rates very close to the best possible values.
• Abstract（参考訳）: 次世代通信システムにおけるAI技術の出現に伴い、機械学習は、計算効率を維持しながら、動的環境内の高次元非定常最適化問題に対処する能力において、重要な役割を担っている。 そのような応用の1つは指向性ビームフォーミングであり、学習ベースのブラインドビームフォーミング技術により、基地局から取得したユーザ機器の既存の無線周波数(RF)指紋を利用し、追加のハードウェアやチャネル、角度推定の必要性を排除している。 しかし,ユーザ数やアンテナ寸法が増加し,問題の複雑さが増大するにつれ,学習プロセスはますます困難になり,学習に基づく手法の性能は最適解と一致しない。 そこで本稿では,Dolph-Tschebyscheffアンテナアレイを用いた深層強化学習に基づくブラインドビームフォーミング手法を提案する。 シミュレーションの結果,提案手法は最良値に非常に近いデータレートをサポートできることが示唆された。

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