Känsligheten hos millimetervågssignaler (mmWave) för blockeringar är en grundläggande utmaning för mobila mmWave kommunikationssystem. Den plötsliga blockeringen av länken line-of-sight (LOS) mellan basstationen och den mobila användaren leder normalt till att kommunikationssessionen kopplas bort, vilket i hög grad påverkar systemets tillförlitlighet. Vidare, återansluta användaren till en annan LOS basstation medför hög strålutbildning overhead och kritiska latency problem. I detta dokument använder vi verktyg för maskininlärning och föreslår en ny lösning för dessa tillförlitlighets- och latensutmaningar i mmWave MIMO-system. I den utvecklade lösningen lär sig basstationerna att förutsäga att en viss länk kommer att uppleva blockering inom de närmaste tidsramarna med hjälp av sina observationer av antagna strålformande vektorer. Detta gör det möjligt för den serverande basstationen att proaktivt lämna över användaren till en annan basstation med mycket trolig LOS-länk. Simuleringsresultat visar att den utvecklade strategin för djupinlärning framgångsrikt förutspår blockering/avlämning i nära 95% av tiderna. Detta minskar sannolikheten för frånkoppling av kommunikationssessioner, vilket garanterar hög tillförlitlighet och låg latens i mobila mmWave-system.
I Ref föreslog författarna en överlämningsmekanism baserad på djupinlärning för att förbättra tillförlitligheten och latensen i mobila system för markbaserad millimetervåg.
MACHINE LEARNING FOR RELIABLE MMWAVE SYSTEMS: BLOCKAGE PREDICTION AND PROACTIVE HANDOFF
{'venue': '2018 IEEE Global Conference on Signal and Information Processing (GlobalSIP)', 'journal': '2018 IEEE Global Conference on Signal and Information Processing (GlobalSIP)', 'mag_field_of_study': ['Computer Science', 'Mathematics']}