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Effizientes Beam-Training für Multinutzer-XL-MIMO-Systeme mit Nahfeldkommunikation
核心概念
Ein effizientes Graph-Neuronales-Netzwerk-basiertes Beam-Training-Schema für Multinutzer-XL-MIMO-Systeme, das den Pilotübertragungsaufwand reduziert und die Korrelation der Pilotensignale der Nutzer ausnutzt. Außerdem wird ein Beam-Zuweisungsschema vorgeschlagen, um Beam-Konflikte zu verringern.
摘要
Das vorgeschlagene Schema umfasst drei Phasen:
- Schätzungsphase basierend auf GNN:
- Die Benutzertransmittieren orthogonale Pilotsignale, die vom BS mit Hilfe von Fernfeld-Breitband-Strahlformungsvektoren empfangen werden.
- Die Leistungsinformationen dieser Fernfeld-Breitbandstrahlen werden in ein GNN-basiertes Schätzungsnetzwerk eingegeben, um die Wahrscheinlichkeitsvektoren für die optimalen Nahfeld-Strahlformungsvektoren jedes Nutzers zu erhalten.
- Das GNN-basierte Schätzungsnetzwerk kann die Korrelation zwischen den Pilotensignalen benachbarter Nutzer ausnutzen, um die Genauigkeit der Strahlschätzung zu verbessern.
- Nahfeld-Strahlzuweisungsphase:
- Basierend auf den Wahrscheinlichkeitsvektoren wird ein Strahlzuweisungsschema vorgeschlagen, um Strahlkonflikte zu vermeiden und die Genauigkeit des Strahltrainings weiter zu verbessern.
- Hybride Strahlformungsphase:
- Basierend auf den zugewiesenen Strahlen wird eine hybride digitale und analoge Strahlformung entworfen, um die Interferenz zwischen Nutzern weiter zu reduzieren.
Die Simulationsergebnisse zeigen, dass das vorgeschlagene Schema die Leistung der Benchmark-Verfahren übertrifft und eine ähnliche Leistung wie eine exhaustive Suche erreicht, bei einem deutlich geringeren Pilotübertragungsaufwand von nur etwa 7%.
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arxiv.org
Near-Field Multiuser Beam-Training for Extremely Large-Scale MIMO Systems
統計資料
Die Pilotübertragung für das vorgeschlagene Schema erfordert nur etwa 7% des Pilotübertragungsaufwands einer exhaustiven Suche.
引述
"Ein effizientes Graph-Neuronales-Netzwerk-basiertes Beam-Training-Schema für Multinutzer-XL-MIMO-Systeme, das den Pilotübertragungsaufwand reduziert und die Korrelation der Pilotensignale der Nutzer ausnutzt."
"Das vorgeschlagene Beam-Zuweisungsschema basierend auf den Wahrscheinlichkeitsvektoren kann Beam-Konflikte vermeiden und die Genauigkeit des Strahltrainings weiter verbessern."
深入探究
Wie könnte das vorgeschlagene Schema für Szenarien mit mobilen Nutzern erweitert werden
Das vorgeschlagene Schema könnte für Szenarien mit mobilen Nutzern erweitert werden, indem die Bewegung der Nutzer berücksichtigt wird. Dies könnte durch die Integration von Bewegungsvorhersagen in das Beam-Training-Modell erfolgen. Indem die voraussichtliche Bewegung der Nutzer in die Berechnung einbezogen wird, kann das System die optimalen Beamformungsrichtungen entsprechend anpassen, um eine kontinuierliche und zuverlässige Kommunikation mit den mobilen Nutzern zu gewährleisten.
Welche zusätzlichen Informationen könnten neben den Pilotensignalen noch verwendet werden, um die Genauigkeit des Beam-Trainings weiter zu verbessern
Zusätzlich zu den Pilotensignalen könnten auch Informationen über die Umgebung und die Netzwerkkonfiguration verwendet werden, um die Genauigkeit des Beam-Trainings weiter zu verbessern. Dies könnte die Integration von Umgebungsdaten wie Reflektionen, Streuungen und Interferenzen umfassen, um eine präzisere Modellierung der Kanalbedingungen zu ermöglichen. Darüber hinaus könnten auch Informationen über die Netzwerkauslastung, die Anzahl der verbundenen Nutzer und die Signalqualität einbezogen werden, um das Beam-Training an die aktuellen Netzwerkbedingungen anzupassen.
Wie könnte das Beam-Training-Schema für Systeme mit anderen Antennenanordnungen, wie z.B. planaren Antennengruppen, angepasst werden
Das Beam-Training-Schema könnte für Systeme mit anderen Antennenanordnungen, wie planaren Antennengruppen, angepasst werden, indem die Codebooks und die Netzwerkarchitektur entsprechend modifiziert werden. Bei planaren Antennengruppen müsste das Codebook beispielsweise in ein 3-dimensionales Format umgewandelt werden, um die zusätzliche Dimension der Antennenanordnung zu berücksichtigen. Darüber hinaus könnten die GNN-Modelle angepasst werden, um die spezifischen Eigenschaften und Anforderungen von planaren Antennengruppen zu berücksichtigen, um eine optimale Beamformung in solchen Systemen zu gewährleisten.
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