自适应TTD配置用于近场通信：一种无监督Transformer方法
信息论
2024-03-28 v1 信号处理
math.IT
摘要
真时延器(TTD)是用于在空间宽带效应下实现近场宽带波束赋形的常用模拟器件。本文针对短程TTD提出了一种自适应TTD配置。与现有TTD配置相比，所提配置借助开关网络能够有效对抗任意用户位置和阵列形状下的空间宽带效应。提出了一种新颖的端到端深度神经网络，用于优化具有自适应TTD的混合波束赋形，以最大化频谱效率。1) 首先，基于U-Net架构，提出了一种近场信道学习模块(NFC-LM)，通过提取不同频率下不同用户的潜在信道响应特征来实现自适应波束赋形器设计。在NFC-LM中，引入了一种改进的交叉注意力(CA)，通过增强近场信道与不同波束赋形器之间的潜在特征连接来进一步优化波束赋形器设计。2) 其次，提出了一种开关多用户Transformer(S-MT)，用于自适应控制TTD与移相器(PS)之间的连接。在S-MT中，引入了一种改进的多头注意力，即多用户注意力(MSA)，通过探索不同用户之间的潜在信道关系来优化开关网络。3) 第三，引入了一种多特征交叉注意力(MCA)，通过增强波束赋形器与开关网络之间的潜在特征相关性来同时优化NFC-LM和S-MT。数值仿真结果表明：1) 所提自适应TTD配置在均匀线性阵列(ULA)和均匀圆形阵列(UCA)架构下有效消除了空间宽带效应；2) 所提深度神经网络能够提供接近最优的频谱效率，并实时解决多用户波束赋形器设计与动态连接问题。
引用
@article{arxiv.2403.18146,
title = {Adaptive TTD Configurations for Near-Field Communications: An Unsupervised Transformer Approach},
author = {Hsienchih Ting and Zhaolin Wang and Yuanwei Liu},
journal= {arXiv preprint arXiv:2403.18146},
year = {2024}
}