基于液体时间常数网络的方向性毫米波链路阻塞预测
信号处理
2023-06-09 v1 人工智能
摘要
我们提出使用液体时间常数(LTC)网络,仅以接收信号功率为系统输入,来预测毫米波(mmWave)链路未来的阻塞状态。LTC网络基于受生物学启发且专为以时间序列观测为输入的近期预测而设计的常微分方程(ODE)系统。利用60 GHz的实验数据集,我们表明所提出的LTC应用能够可靠地预测阻塞的发生与持续时间,而无需特定场景的数据。结果表明,所提出的LTC可在不具备室外场景先验知识或重新训练/调参的情况下,达到高达97.85%的预测准确率。这些结果凸显了使用LTC网络预测时间序列依赖信号的良好收益,其可带来更可靠、低延迟的通信。
引用
@article{arxiv.2306.04997,
title = {Blockage Prediction in Directional mmWave Links Using Liquid Time Constant Network},
author = {Martin H. Nielsen and Chia-Yi Yeh and Ming Shen and Muriel Médard},
journal= {arXiv preprint arXiv:2306.04997},
year = {2023}
}
备注
2 pages, pre-print for IRMMW 2023 conference