ABSTRACT Stöder hög rörlighet i millimetervågssystem (mmWave) möjliggör ett brett spektrum av viktiga applikationer, såsom fordonskommunikation och trådlös virtuell/augmenterad verklighet. Men att inse detta i praktiken kräver att man övervinner flera utmaningar. För det första påverkar användningen av smala balkar och känsligheten hos mmWave-signaler för att blockera kraftigt täckningen och tillförlitligheten hos högmobila länkar. För det andra måste högmobila användare i tät mmWave-utbyggnader ofta överlåtas mellan basstationer (BS), vilket är förknippat med kritisk styrning och latens. Dessutom kräver identifieringen av de optimala strålformningsvektorerna i stora antennsystem mmVågsystem en avsevärd träning av overhead, vilket avsevärt påverkar effektiviteten hos dessa mobila system. I detta papper, en ny integrerad maskininlärning och samordnad strålformning lösning utvecklas för att övervinna dessa utmaningar och möjliggöra mycket rörliga mmWave applikationer. I den föreslagna lösningen tjänar ett antal distribuerade men samtidigt samordnande BS samtidigt en mobil användare. Denna användare behöver helst endast sända en upplänksutbildningspilotsekvens som kommer att tas emot gemensamt vid de samordnande BS med hjälp av omni- eller kvasi-omnistrålemönster. Dessa mottagna signaler ritar en definierande signatur inte bara för användarens plats, utan också för dess interaktion med den omgivande miljön. Den utvecklade lösningen utnyttjar sedan en djupt lärande modell som lär sig att använda dessa signaturer för att förutsäga strålformande vektorer vid BS. Detta ger en heltäckande lösning som stöder mycket mobila mmWave applikationer med tillförlitlig täckning, låg latens och försumbara träningsomkostnader. Omfattande simuleringsresultat baserade på exakt ray-tracing, visar att den föreslagna djupa lärande samordnade strålformningsstrategi närmar sig den uppnåeliga hastigheten av den genie-aided lösning som känner de optimala strålformande vektorer utan utbildning overhead. Jämfört med traditionella strålformningslösningar visar resultaten att den föreslagna strategin för djupinlärning når högre nivåer, särskilt i storarraysystem med hög rörlighet. INDEX TERMS Millimetervåg, djupinlärning, maskininlärning, strålformning, kanaluppskattning, fordonskommunikation, trådlös virtuell/augmenterad verklighet.
I REF utformades en DNN för att lära sig koordinativ strålformning.
Deep Learning Coordinated Beamforming for Highly-Mobile Millimeter Wave Systems
{'venue': 'IEEE Access', 'journal': 'IEEE Access', 'mag_field_of_study': ['Computer Science', 'Mathematics']}