Korrekt stråljustering är nödvändig för den strålbaserade millimetervågskommunikationen. De konventionella strålsopningslösningarna har ofta stora tak, vilket är oacceptabelt för mobila applikationer, såsom ett fordon till allt. De inlärningsbaserade lösningar som utnyttjar sensordata (t.ex. position) för att identifiera de goda strålriktningarna är ett sätt att minska överflödet. De flesta befintliga lösningar är dock övervakade lärande, där utbildningsuppgifterna samlas in i förväg. I det här dokumentet använder vi ett multi-armade banditramverk för att utveckla online-lärande algoritmer för balkpar urval och förfining. Valalgoritmen för strålparet lär sig grova strålriktningar i någon fördefinierad kodbok för strålen, t.ex. i diskreta vinklar, åtskilda av 3 dB-strålbredderna. Strålförfiningen finjusterar de identifierade riktningarna för att matcha toppen av effektvinkelspektrumet i det läget. Valet av strålpar använder det övre självförtroendet bundet med en ny föreslagen riskmedveten funktion, medan strålförfiningen använder en modifierad optimistisk optimeringsalgoritm. De föreslagna algoritmerna lär sig att snabbt rekommendera de goda strålparen. Vid användning av 16 × 16 matriser vid både sändare och mottagare kan den i genomsnitt uppnå 1-dB-vinst över den uttömmande sökningen (över 271 × 271 strålpar) på den oraffinerade kodboken inom 100 tidssteg med en utbildningsbudget på endast 30 strålpar. INDEX TERMS Millimetervåg, stråljustering, strålförfining, positionshjälp, onlineinlärning, multiarmad bandit, riskmedveten inlärning.
Beam utbildning utförs av en online lärande algoritm i REF, som kombinerar online lärande algoritm och hierarkisk strål svepning för att välja och förfina strålpar samtidigt.
Online Learning for Position-Aided Millimeter Wave Beam Training
{'venue': 'IEEE Access', 'journal': 'IEEE Access', 'mag_field_of_study': ['Mathematics', 'Computer Science']}