Effiziente unüberwachte Deep-Learning-Methode für robustes gemeinsames AP-Clustering und Strahlformung in zellfreien Systemen

Temel Kavramlar

Eine effiziente unüberwachte Deep-Learning-Methode wird vorgeschlagen, um robustes gemeinsames AP-Clustering und Strahlformung in zellfreien Systemen mit unvollständiger Kanalzustandsinformation zu erreichen.

Özet

In diesem Artikel wird ein robustes gemeinsames AP-Clustering und Strahlformungsdesign mit unvollständiger Kanalzustandsinformation (CSI) in zellfreien Systemen betrachtet. Konkret wird ein Optimierungsmodell entwickelt, das darauf abzielt, die schlimmstmögliche Summenrate zu maximieren und die Anzahl der AP-Clustering unter Leistungsbeschränkung und Sparsitätsbeschränkung für AP-Clustering zu minimieren. Durch Transformationen werden die unlösbaren semi-unendlichen Beschränkungen im Optimierungsmodell, die durch die unvollständige CSI verursacht werden, in eine handhabbarere Form überführt, um einen recheneffizienteren unüberwachten Deep-Learning-Algorithmus zu ermöglichen.

Darüber hinaus wird ein recheneffizientes unüberwachtes Deep-Learning-Algorithmus namens RJAPCBN vorgeschlagen, um die Abbildung von CSI auf Strahlformung mit hoher Recheneffizienz zu realisieren. Durch Entwurf eines adaptiven AP-Clustering-Moduls stellt der vorgeschlagene RJAPCBN auch sicher, dass der ausgegebene Strahlformungsvektor die Sparsitätsbeschränkung für AP-Clustering erfüllt. Darüber hinaus schlägt das adaptive AP-Clustering-Modul auch eine differenzierbare Schwellwertfunktion vor, um zwischen jedem AP und jedem Nutzer einen adaptiven AP-Clustering-Schwellwert einzustellen, was die unpraktische Tatsache von zellfreien Systemen, dass Langstrecken-APs, die Nutzer bedienen, wertvolle Strom- und Bandbreiteressourcen verbrauchen, während sie nur wenig nützliche Leistung aufgrund hoher Pfadverluste beitragen, effektiv reduziert.

Numerische Ergebnisse zeigen, dass der vorgeschlagene RJAPCBN eine höhere schlimmstmögliche Summenrate unter einer geringeren Anzahl von AP-Clustering mit Recheneffizienz erreicht.

İstatistikler

Die Anzahl der realen Multiplikationen des vorgeschlagenen RJAPCBN beträgt etwa 10^6, was deutlich niedriger ist als andere traditionelle und Deep-Learning-Algorithmen wie S-WMMSE, WMMSE und CNNs.

Alıntılar

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Önemli Bilgiler Şuradan Elde Edildi

Computationally Efficient Unsupervised Deep Learning for Robust Joint AP Clustering and Beamforming Design in Cell-Free Systems

by Guanghui Che... : arxiv.org 04-04-2024

https://arxiv.org/pdf/2404.02531.pdf

Daha Derin Sorular

Wie könnte der vorgeschlagene RJAPCBN-Algorithmus für andere Anwendungen wie Mobilfunknetze oder IoT-Systeme angepasst werden

Der vorgeschlagene RJAPCBN-Algorithmus könnte für andere Anwendungen wie Mobilfunknetze oder IoT-Systeme angepasst werden, indem die spezifischen Anforderungen und Charakteristika dieser Systeme berücksichtigt werden. Zum Beispiel könnten die Architekturparameter des Residual Network R (·, θ) und des Adaptive AP Clustering A (·, θ) entsprechend angepasst werden, um die spezifischen Anforderungen und Ziele dieser Anwendungen zu erfüllen. Darüber hinaus könnten zusätzliche Module hinzugefügt werden, um spezifische Herausforderungen oder Anforderungen dieser Anwendungen zu adressieren, wie z.B. Echtzeit-Anforderungen im Mobilfunk oder die Skalierbarkeit in IoT-Systemen.

Welche zusätzlichen Beschränkungen oder Ziele könnten in das Optimierungsmodell aufgenommen werden, um die Leistung des Systems weiter zu verbessern

Um die Leistung des Systems weiter zu verbessern, könnten zusätzliche Beschränkungen oder Ziele in das Optimierungsmodell aufgenommen werden. Beispielsweise könnten Beschränkungen hinsichtlich der Energieeffizienz, der Interferenzminimierung oder der Zuverlässigkeit des Systems eingeführt werden. Ziele wie die Maximierung der Gesamtkapazität, die Minimierung der Latenzzeit oder die Optimierung der Ressourcennutzung könnten ebenfalls in das Modell integriert werden. Durch die Berücksichtigung dieser zusätzlichen Faktoren könnte die Gesamtleistung des Systems weiter optimiert werden.

Wie könnte der RJAPCBN-Algorithmus erweitert werden, um auch andere Formen der Unsicherheit in der Kanalzustandsinformation, wie z.B. statistische Unsicherheit, zu berücksichtigen

Um auch andere Formen der Unsicherheit in der Kanalzustandsinformation zu berücksichtigen, wie z.B. statistische Unsicherheit, könnte der RJAPCBN-Algorithmus erweitert werden, indem probabilistische Modelle oder Bayesianische Ansätze integriert werden. Durch die Berücksichtigung von statistischer Unsicherheit in der Kanalzustandsinformation könnte der Algorithmus robustere und zuverlässigere Entscheidungen treffen. Darüber hinaus könnten Techniken wie Unsicherheitsquantifizierung oder Fehlerkorrekturmechanismen implementiert werden, um mit verschiedenen Arten von Unsicherheit umzugehen und die Systemleistung zu verbessern.