論文の概要: Learning Beamforming Codebooks for Active Sensing with Reconfigurable Intelligent Surface

• arxiv url: http://arxiv.org/abs/2503.19046v1
• Date: Mon, 24 Mar 2025 18:15:58 GMT
• ステータス: 翻訳完了
• システム内更新日: 2025-03-26 16:53:28.460411
• Title: Learning Beamforming Codebooks for Active Sensing with Reconfigurable Intelligent Surface
• Title（参考訳）: 再構成可能なインテリジェントサーフェスによるアクティブセンシングのためのビームフォーミングコードブックの学習
• Authors: Zhongze Zhang, Wei Yu,
• Abstract要約: 本稿では,ベースステーション (BS) と再構成可能な知的表面 (RIS) のためのビームフォーミングコードブックの設計を,アップリンクローカライゼーションのためのアクティブセンシング方式で検討する。 BSとRISは、それぞれのコードブックからBSビームフォーミングコードワードとRISコードワードを慎重に選択して適応的に構成される。 本稿では,コードブック構築のための学習的アプローチと,アクティブセンシングのためのコードワード選択を提案する。
• 参考スコア（独自算出の注目度）: 8.279481050863806
• License:
• Abstract: This paper explores the design of beamforming codebooks for the base station (BS) and for the reconfigurable intelligent surfaces (RISs) in an active sensing scheme for uplink localization, in which the mobile user transmits a sequence of pilots to the BS through reflection at the RISs, and the BS and the RISs are adaptively configured by carefully choosing BS beamforming codeword and RIS codewords from their respective codebooks in a sequential manner to progressively focus onto the user. Most existing codebook designs for RIS are not tailored for active sensing, by which we mean the choice of the next codeword should depend on the measurements made so far, and the sequence of codewords should dynamically focus reflection toward the user. Moreover, most existing codeword selection methods rely on exhaustive search in beam training to identify the codeword with the highest signal-to-noise ratio (SNR), thus incurring substantial pilot overhead as the size of the codebook scales. This paper proposes learning-based approaches for codebook construction and for codeword selection for active sensing. The proposed learning approach aims to locate a target in the service area by recursively selecting a sequence of BS beamforming codewords and RIS codewords from the respective codebooks as more measurements become available without exhaustive beam training. The codebook design and the codeword selection fuse key ideas from the vector quantized-variational autoencoder (VQ-VAE) and the long short-term memory (LSTM) network to learn respectively the discrete function space of the codebook and the temporal dependencies between measurements.
• Abstract（参考訳）: 本稿では,基地局 (BS) のビームフォーミング・コードブックの設計について検討し, アクティブなアプリンク・ローカライゼーション方式を用いて, 移動者がRISの反射によりBSにパイロットのシーケンスを送信し, RISとBSは, それぞれのコードブックからBSビームフォーミング・コードワードとRISコードワードを逐次選択して順応的に適応的に構成し, ユーザを段階的にフォーカスする。 RISの既存のコードブック設計は、アクティブなセンシングには適していないため、次のコードワードの選択は、これまでの測定値に依存するべきであり、コードワードのシーケンスは、ユーザに対して動的にリフレクションを集中すべきである。 さらに、既存のコードワード選択法の多くは、ビームトレーニングにおいて、最も高い信号対雑音比(SNR)でコードワードを識別するために、徹底的な検索に依存しているため、コードブックの規模が大きくなるにつれて、かなりのパイロットオーバヘッドが発生する。 本稿では,コードブック構築のための学習的アプローチと,アクティブセンシングのためのコードワード選択を提案する。 提案手法は,各コードブックからBSビームフォーミングコードワードとRISコードワードのシーケンスを再帰的に選択し,ビームトレーニングを伴わずにより多くの測定値が利用できるようにすることで,サービス領域のターゲットを見つけることを目的としている。 コードブック設計とコードワード選択は、ベクトル量子化可変オートエンコーダ(VQ-VAE)と長短期メモリ(LSTM)ネットワークからキーアイデアを融合させ、コードブックの離散関数空間と測定間の時間的依存関係をそれぞれ学習する。

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