一种用于无小区大规模MIMO的GNN方法
信号处理
2024-03-20 v1 网络与互联网体系结构
最优化与控制
摘要
Beyond 5G无线技术的无小区大规模MIMO（CFmMIMO）下行链路依赖于精心设计的预编码器和功率控制，以实现均匀的高速率覆盖。许多此类功率控制问题可以通过二阶锥规划（SOCP）来计算。在实际应用中，需要快几个数量级的数值计算方法，因为功率控制必须快速更新以适应不断变化的信道条件。我们提出了一种基于图神经网络（GNN）的解决方案来替代SOCP。具体而言，我们开发了一个GNN来获取采用最大比传输（MRT）波束成形的CFmMIMO的下行链路最大最小功率控制。我们构建了该问题的图表示，准确捕捉了接入点（AP）和用户设备（UE）之间的主导依赖关系。我们利用一种称为置换等变性的对称性属性，以实现训练的简单性和高效性。仿真结果表明，我们的方法在不同系统规模和部署场景下，在计算复杂度、可扩展性和泛化能力方面均具有优越性。
引用
@article{arxiv.2403.12062,
title = {A GNN Approach for Cell-Free Massive MIMO},
author = {Lou Salaun and Hong Yang and Shashwat Mishra and Chung Shue Chen},
journal= {arXiv preprint arXiv:2403.12062},
year = {2024}
}