基于地理空间数据的未见环境下的波束指数图预测
信号处理
2025-10-21 v1
摘要
在5G通信中，波束训练包括高效地将用户与用于给定波束码book的基站以及给定传播环境中用户关联。我们提出一种卷积神经网络方法，利用基站位置和地理空间数据来同时预测所有用户位置的波束分布。该方法可推广到未见环境，无需特定于站点的训练或专业传感器。结果表明，它显著减少了所考虑的候选波束数量，从而提高了波束训练的效率。
引用
@article{arxiv.2510.17738,
title = {Beam Index Map Prediction in Unseen Environments from Geospatial Data},
author = {Fabian Jaensch and Giuseppe Caire and Begüm Demir},
journal= {arXiv preprint arXiv:2510.17738},
year = {2025}
}
备注
5 pages