基于最佳臂辨识的波束获取：在平稳与突变环境中的应用
信息论
2024-01-18 v2 信号处理
math.IT
摘要
我们从多臂老虎机（MABs）中最佳臂辨识的角度研究毫米波（mm-wave）网络中的初始波束获取问题。对于平稳环境，我们提出一种称为并发波束探索（CBE）的新算法，其中多个波束根据波束索引分组并同时激活以检测用户的存在。然后使用汉明解码策略辨识最佳波束。对于正交且高度定向的窄波束情形，我们从波束组（BG）内漏检概率与虚警概率的角度刻画了 CBE 的性能。由此，我们推导出波束选择错误概率，并证明 CBE 在该指标上优于现有最优策略。接着，对于突变环境（例如移动遮挡情形），我们刻画经典顺序减半（SH）算法的性能。特别地，我们推导出关于变化分布的条件，使得波束选择错误呈指数有界。当变化仅限于波束子集时，我们设计了一种称为 K-顺序减半与穷举搜索（K-SHES）的策略，与 SH 相比可得到改进的波束选择错误界。该策略在因信道条件突变导致近最优波束在波束选择过程中变为最优时尤为有用。最后，我们通过在级联波束细化与数据传输方案中应用所提方案来证明其有效性。
引用
@article{arxiv.2307.05023,
title = {Best Arm Identification Based Beam Acquisition in Stationary and Abruptly Changing Environments},
author = {Gourab Ghatak},
journal= {arXiv preprint arXiv:2307.05023},
year = {2024}
}