基于生成学习的探测波优化：面向细胞无感混合波束赋能
信息论
2024-09-23 v1 信号处理
math.IT
摘要
探测波测量（PBM）基于的混合波束赋能为细胞无感 MIMO 提供了可行方案。本文提出一种新颖的探测波优化框架，包含三个协同模块分别实现 PBM 数据增强、速率预测与探测波优化。具体而言，PBM 数据增强模型集成条件变分自编码器（CVAE）与混合密度网络，采用全协方差的相关 PBM 分布，并引入基于 Cholesky 分解的训练以解决协方差合法性与数值稳定性问题。仿真结果表明，所提数据增强模型相较于传统 CVAE 及所提优化框架具有更佳性能。
引用
@article{arxiv.2409.13286,
title = {Generative Learning Powered Probing Beam Optimization for Cell-Free Hybrid Beamforming},
author = {Cheng Zhang and Shuangbo Xiong and Mengqing He and Lan Wei and Yongming Huang and Wei Zhang},
journal= {arXiv preprint arXiv:2409.13286},
year = {2024}
}