I detta papper, adaptiv träning strålsekvens design för effektiv kanaluppskattning i stora millimeter-våg (mmWave) multipel-ingång multiple-output (MIMO) kanaler beaktas. Genom att utnyttja glesheten i stora mmWave MIMO kanaler och införa en Markovian random walk antagande på rörelsen av mottagaren och reflektion kluster, adaptiv utbildning strålsekvens design och kanal uppskattning problem formuleras som en delvis observerbar Markov beslutsprocess (POMDP) problem som finner icke-noll bins i ett tvådimensionellt rutnät. Inom ramen för det föreslagna POMDP-ramverket erhålls optimala och suboptimala policyer för utformning av utbildningsbalksekvenser. Dessutom utvecklas en mycket snabb suboptimal girig algoritm baserad på en nyligen föreslagen minskad tillräcklig statistik för att göra den föreslagna algoritmens beräknings komplexitet låg till en nivå för praktiskt genomförande. Numeriska resultat ges för att utvärdera prestandan hos den föreslagna metoden för konstruktion av utbildningsbalkar. Numeriska resultat visar att de föreslagna konstruktionsalgoritmerna för utbildning av strålsekvens ger bra prestanda.
I REF anser författarna utformningen av en strålformande vektorsekvens baserad på en delvis observerbar (PO-) Markov beslutsprocesser (MDP).
Training Beam Sequence Design for Millimeter-Wave MIMO Systems: A POMDP Framework
{'venue': 'IEEE Transactions on Signal Processing', 'journal': 'IEEE Transactions on Signal Processing', 'mag_field_of_study': ['Mathematics', 'Computer Science']}