Vi undersöker genomförbarheten av att använda maskininlärning tekniker för att uppskatta användarkanalfunktioner på en stor-array basstation (BS). I scenariot vi anser, användarpilot sändningar observeras och bearbetas av BS för att extrahera vinkel-av-arrival (AoA) specifik information om förökningkanal funktioner, såsom mottagen signalstyrka och relativ väg fördröjning. Problemet av intresse är att använda denna information för att förutsäga vinkel-av-parture (AoD) av de dominerande spridningsvägarna i användarkanalerna, dvs., kanalfunktioner som inte är direkt observerbara vid BS. För att utföra denna uppgift används de data som samlas in i samma förökningsmiljö för att träna neurala nätverk. Våra studier bygger på ray-tracing kanal data som har kalibrerats mot mätningar från Shinjuku Square, en berömd hotspot i Tokyo, Japan. Vi visar att de observerade funktionerna på BS-sidan är korrelerade med vinkelfunktionerna på användarsidan. Vi utbildar neurala nätverk som utnyttjar olika kombinationer av uppmätta funktioner vid BS för att härleda de okända parametrarna hos användarna. Utvärderingen baserad på standardiserade statistiska prestandamått tyder på att sådana datadrivna metoder har potential att förutsäga oobserverade kanalegenskaper från observerade metoder.
Navabi m.fl. REF har infört en kanal förutsägelse med hjälp av neurala nätverk, som syftar till att förutsäga vinkel-of-avskiljning (AoD) av dominerande väg i basstationer för mobil kommunikation.
Predicting Wireless Channel Features Using Neural Networks
{'venue': '2018 IEEE International Conference on Communications (ICC)', 'journal': '2018 IEEE International Conference on Communications (ICC)', 'mag_field_of_study': ['Computer Science', 'Engineering', 'Mathematics']}