Adaptive Konfigurationen von Echtzeitverzogerern zur Optimierung der Nahfeldkommunikation
Основні поняття
Eine adaptive Konfiguration von Echtzeitverzogerern wird vorgestellt, um den raumlichen Breitbandeffekt bei beliebigen Nutzerstandorten und Antennenanordnungen in der Nahfeldkommunikation zu kompensieren. Zusatzlich wird ein neuartiges tiefes neuronales Netzwerk entwickelt, um die hybride Strahlformung mit adaptiven Echtzeitverzogerern zur Maximierung der Spektraleffizienz zu optimieren.
Анотація
Der Artikel stellt eine adaptive Konfiguration von Echtzeitverzogerern (True-Time Delayers, TTDs) vor, um den raumlichen Breitbandeffekt in der Nahfeldkommunikation zu kompensieren. Dazu wird folgendes vorgeschlagen:
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Eine serielle TTD-Konfiguration mit einem adaptiven Schaltnetzwerk, um die Zeitverzogerung fur beliebige Nutzerstandorte und Antennenanordnungen anzupassen.
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Ein U-Net-basiertes neuronales Netzwerk zur Merkmalsextraktion des Nahfeldkanals (NFC-LM), um die Strahlformung adaptiv zu gestalten. Dabei wird eine verbesserte Kreuzaufmerksamkeit (CA) eingefuhrt, um die Verbindung zwischen Nahfeldkanal und Strahlformern zu optimieren.
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Ein Switch-Multi-User-Transformer (S-MT), um die dynamische Verbindung zwischen TTDs und Phasenschiebern (PSs) adaptiv zu steuern. Hier wird eine verbesserte Multi-Kopf-Aufmerksamkeit (MSA) verwendet, um die Kanalbeziehungen zwischen Nutzern zu modellieren.
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Eine Multi-Feature-Kreuzaufmerksamkeit (MCA), um die NFC-LM und S-MT Module gemeinsam zu optimieren.
Die numerischen Ergebnisse zeigen, dass die vorgeschlagene adaptive TTD-Konfiguration den raumlichen Breitbandeffekt fur ULA- und UCA-Antennenanordnungen effektiv eliminiert. Zudem kann das vorgeschlagene tiefe neuronale Netzwerk eine nahezu optimale Spektraleffizienz erzielen.
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Adaptive TTD Configurations for Near-Field Communications
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Die Kommunikationsentfernung in Hochfrequenzbanden wie Millimeterwelle und Terahertz nimmt stark ab.
Der raumliche Breitbandeffekt wird durch die Zunahme von Antennenzahl und Bandbreite in Hochfrequenz-Massive-MIMO-Systemen verstarkt.
Konventionelle Phasenschieber-basierte hybride Strahlformung ist unzureichend, um den raumlichen Breitbandeffekt in Hochfrequenz-Massive-XL-MIMO-Systemen zu adressieren.
Цитати
"True-time delayers (TTDs) can provide a frequency-dependent phase, assisting in the phase alignment of multi subcarriers throughout the bandwidth."
"Adopting this structure in an XL-MIMO system will bring unaffordable costs of hardware complexity."
"A larger array aperture results in a narrower beam, a fixed number of TTDs with predetermined time delays or static connections between TTDs and PSs cannot sustain high beamforming performance."
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Wie konnte die vorgeschlagene adaptive TTD-Konfiguration fur andere Anwendungen wie Radarsysteme oder Satellitenkommunikation angepasst werden
Die vorgeschlagene adaptive TTD-Konfiguration könnte für andere Anwendungen wie Radarsysteme oder Satellitenkommunikation angepasst werden, indem die Struktur des Netzwerks und die Parameter entsprechend den Anforderungen dieser Anwendungen modifiziert werden. Zum Beispiel könnten die Zeitverzögerungen und Phasenverschiebungen der TTDs und PSs entsprechend den spezifischen Anforderungen des Radarsystems oder der Satellitenkommunikation optimiert werden. Darüber hinaus könnten die Verbindungen zwischen den TTDs und den PSs je nach den spezifischen Anforderungen der Anwendung angepasst werden, um eine optimale Leistung zu erzielen.
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Wenn die Nutzer mobil sind und sich die Kanalcharakteristiken schnell ändern, können zusätzliche Herausforderungen auftreten. Zu den Herausforderungen gehören die Notwendigkeit einer Echtzeit-Anpassung der Beamforming-Parameter, um den sich ändernden Kanalbedingungen gerecht zu werden. Dies erfordert eine schnelle und effiziente Verarbeitung großer Datenmengen, um die Beamforming-Entscheidungen in Echtzeit zu treffen. Darüber hinaus kann die Mobilität der Benutzer zu Interferenzen und Überlappungen zwischen den Beamforming-Strahlen führen, was die Leistung des Systems beeinträchtigen kann. Die Entwicklung von Algorithmen und Techniken zur Bewältigung dieser Herausforderungen ist entscheidend, um die Leistungsfähigkeit des Systems in mobilen Szenarien zu gewährleisten.
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