基于 DNN 的毫米波异构网络波束选择
网络与互联网体系结构
2021-02-05 v1
摘要
我们考虑一种异构蜂窝网络，其中多个小型小区毫米波(mmW)基站(BS)与传统 sub-6GHz 宏基站共存。在毫米波频段，小型小区使用多个窄波束以确保充分覆盖，用户设备(UE)必须选择最佳小型小区和最佳波束才能接入网络。该过程通常基于穷举搜索，可能引入不可接受的时延。为解决此问题，我们借助 sub-6GHz 宏基站的支持，提出了一种深度神经网络(DNN)架构，利用 sub-6GHz 网络的信道状态信息(CSI)中的基本分量作为输入特征。DNN 的输出是能提供最佳通信性能的毫米波基站和波束选择。在特征集合中，我们避免使用 UE 位置，因为该信息未必对每个设备都 readily available。我们将毫米波基站选择和波束选择问题分别表述为分类和回归问题，并提出一种使用分支神经网络的联合解决方案。与常规穷举搜索结果的数值比较表明，所提出的设计在时延方面表现出优于穷举搜索的性能，且准确率至少达 85%。
引用
@article{arxiv.2102.02672,
title = {DNN Based Beam Selection in mmW Heterogeneous Networks},
author = {Deepa Jagyasi and Marceau Coupechoux},
journal= {arXiv preprint arXiv:2102.02672},
year = {2021}
}
备注
13 pages, 6 figures