Abstract-I detta papper, studerar vi lågkomplexitetsalgoritmer för strål-och kanalspårning för millimeter-våg (mmWave) kommunikation. I synnerhet de minst genomsnittliga kvadraterna (LMS) och dubbelriktade LMS (BiLMS) algoritmer härleds för en mobil mmWave överföring scenario, där kanalmätning är en icke-linjär funktion av den okända vinkel-av-arrival (AoA) och vinkel-av-partiure (AoD). Numeriska resultat bekräftar att LMS är överlägsen allmänt använd Extended Kalman Filter (EKF) algoritm för att spåra mmWave strålen, när initiering av AoA / AoD och kanalvinster är ofullständig (dvs. utförs med hjälp av bullriga kanalberäkningar). Dessutom uppvisar BiLMS en mycket god genomsnittlig kvadratfel (MSE) prestanda jämfört med både LMS och EKF, vilket gör det till en lovande kanalspårningsalgoritm för ett mobilt mmWave överföringsscenario. Vi visar också att LMS och BiLMS algoritmer är mer robusta mot försämringar på grund av den icke-optimala antennen array storlek jämfört med EKF, och visar relativt snabbare konvergens karaktäristiska tillsammans med ökande signal-till-brusförhållande (SNR). Index termer-5G, dubbelriktad LMS (BiLMS), utökad kalman filter (EKF), minst genomsnittliga kvadrater (LMS), medel-kvadratfel (MSE), millimeter-våg (mmWave) kommunikation.
Ref. REF visar att Least Mean Square (LMS) presterar bättre än EKF.
Low-Complexity Adaptive Beam and Channel Tracking for Mobile mmWave Communications
{'venue': '2018 52nd Asilomar Conference on Signals, Systems, and Computers', 'journal': '2018 52nd Asilomar Conference on Signals, Systems, and Computers', 'mag_field_of_study': ['Computer Science', 'Mathematics']}