超越基于码本的毫米波模拟波束成形：压缩感知与机器学习方法
信号处理
2022-11-07 v1
摘要
鉴于模拟波束成形在资源受限设备上的有利特性，它是毫米波(mmWave)通信的主流方法。本工作中，我们旨在缩小模拟与数字波束成形方法间的频谱效率差距。我们提出一种基于估计原始信道的精细化波束选择方法。信道估计这一欠定问题利用信道角度域稀疏性通过压缩感知(CS)方法求解。为降低CS方法复杂度，我们提出字典学习迭代软阈值算法，联合学习稀疏化字典与信号重建。我们在真实毫米波装置上评估所提方法，并显示出相对于基于码本的模拟波束成形方法的显著性能提升。
引用
@article{arxiv.2211.02102,
title = {Beyond Codebook-Based Analog Beamforming at mmWave: Compressed Sensing and Machine Learning Methods},
author = {Hamed Pezeshki and Fabio Valerio Massoli and Arash Behboodi and Taesang Yoo and Arumugam Kannan and Mahmoud Taherzadeh Boroujeni and Qiaoyu Li and Tao Luo and Joseph B. Soriaga},
journal= {arXiv preprint arXiv:2211.02102},
year = {2022}
}