面向海量物联网网络的跨链路信道预测
网络与互联网体系结构
2022-12-16 v1 信号处理
摘要
未来海量规模物联网传感器网络将推动上行流量需求，尤其在密集部署区域。然而，为满足该需求，网络设计者所借助的工具常需准确的信道状态信息（CSI）估计，这带来高开销并因此降低网络吞吐量。此外，开销通常随客户端数量线性增长，因此在此类海量物联网传感器网络中尤为值得关注。尽管已有工作利用同一链路上一个频带的传输预测另一频带的信道，本文在推进降低 CSI 开销的努力中迈出下一步：预测邻近但不同链路的 CSI。我们提出跨链路信道预测（CLCP），一种利用多视图表示学习来预测大量用户信道响应的技术，从而比以往可能进一步降低信道估计开销。CLCP 的设计极具实用性，它利用现有传输获得的信道估计，而非专用信道探测或额外导频信号。我们针对两种不同 Wi-Fi 版本（即 802.11n 与 802.11ax，后者为未来物联网网络的主要候选）实现了 CLCP。我们在两个大规模室内场景（涉及视距与非视距传输，最多 144 个不同 802.11ax 用户）中评估 CLCP。此外，我们以四种不同信道带宽（从 20 MHz 至 160 MHz）测量其性能。结果表明，CLCP 相较基线 802.11ax 提供 2 倍吞吐量增益，并比现有跨频带预测算法高出 30% 吞吐量增益。
引用
@article{arxiv.2212.07663,
title = {Cross-Link Channel Prediction for Massive IoT Networks},
author = {Kun Woo Cho and Marco Cominelli and Francesco Gringoli and Joerg Widmer and Kyle Jamieson},
journal= {arXiv preprint arXiv:2212.07663},
year = {2022}
}
备注
13 pages, 12 figures