論文の概要: SmartUT: Receive Beamforming for Spectral Coexistence of NGSO Satellite Systems
- arxiv url: http://arxiv.org/abs/2505.07714v1
- Date: Mon, 12 May 2025 16:19:06 GMT
- ステータス: 翻訳完了
- システム内更新日: 2025-05-13 20:21:49.482305
- Title: SmartUT: Receive Beamforming for Spectral Coexistence of NGSO Satellite Systems
- Title（参考訳）: SmartUT:NGSO衛星のスペクトル共存のためのビームフォーミング
- Authors: Almoatssimbillah Saifaldawla, Eva Lagunas, Flor Ortiz, Abuzar B. M. Adam, Symeon Chatzinotas,
- Abstract要約: 我々は、非静止衛星軌道(NGSO)共存系におけるダウンリンク共周波数干渉(CFI)の緩和について検討する。
ゼロ強制(ZF)のような従来の緩和技術は、干渉信号の到着方向(DOA)に対してヌルを生成する。
本稿では、教師なしディープラーニング(DL)アプローチを活用し、ユーザ端末(UT)アンテナアレイ上に展開可能なMambaベースのビームフォーマ(MambaBF)を提案する。
- 参考スコア（独自算出の注目度）: 36.554120777774145
- License: http://creativecommons.org/licenses/by-nc-sa/4.0/
- Abstract: In this paper, we investigate downlink co-frequency interference (CFI) mitigation in non-geostationary satellites orbits (NGSOs) co-existing systems. Traditional mitigation techniques, such as Zero-forcing (ZF), produce a null towards the direction of arrivals (DOAs) of the interfering signals, but they suffer from high computational complexity due to matrix inversions and required knowledge of the channel state information (CSI). Furthermore, adaptive beamformers, such as sample matrix inversion (SMI)-based minimum variance, provide poor performance when the available snapshots are limited. We propose a Mamba-based beamformer (MambaBF) that leverages an unsupervised deep learning (DL) approach and can be deployed on the user terminal (UT) antenna array, for assisting downlink beamforming and CFI mitigation using only a limited number of available array snapshots as input, and without CSI knowledge. Simulation results demonstrate that MambaBF consistently outperforms conventional beamforming techniques in mitigating interference and maximizing the signal-to-interference-plus-noise ratio (SINR), particularly under challenging conditions characterized by low SINR, limited snapshots, and imperfect CSI.
- Abstract（参考訳）: 本稿では,非静止衛星軌道(NGSO)共存系におけるダウンリンク共周波数干渉(CFI)の緩和について検討する。
ゼロ強制(ZF)のような従来の緩和技術は、干渉信号の到着方向(DOA)に対してヌルを生成するが、行列の逆転とチャネル状態情報(CSI)の必要な知識によって計算の複雑さに悩まされる。
さらに、サンプル行列反転(SMI)に基づく最小分散のような適応ビームフォーマは、利用可能なスナップショットが制限された場合、性能が低下する。
本稿では,教師なし深層学習(DL)アプローチを活用し,ユーザ端末(UT)アンテナアレイに展開可能なMambaベースのビームフォーマ(MambaBF)を提案する。
シミュレーションの結果、MambaBFは、特に低いSINR、限られたスナップショット、不完全なCSIを特徴とする困難な条件下で、干渉緩和とSINRの最大化において、従来のビームフォーミング技術より一貫して優れていることが示された。
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