用于近场通信的哈希波束训练
信息论
2024-04-10 v2 信号处理
math.IT
摘要
本文研究了毫米波（mmWave）近场波束训练问题，以寻找正确的波束方向。为了解决现有波束训练技术复杂度高且识别精度低的问题，我们提出了一种适用于近场场景的高效哈希多臂波束（HMB）训练方案。具体而言，我们首先基于近场信道的极域稀疏性设计了一组稀疏基。然后，选择随机哈希函数来构建近场多臂波束训练码本。每个多臂波束码字在一个时隙中被扫描，直到遍历所有预定义的码字。最后，应用软判决和投票方法来区分来自不同基站的信号并获得正确对齐的波束。仿真结果表明，我们提出的近场 HMB 训练方法可将波束训练开销降低至对数级别，并实现与穷举波束训练相当的 96.4% 识别准确率。此外，我们还验证了其在远场场景下的适用性。
引用
@article{arxiv.2403.06074,
title = {Hashing Beam Training for Near-Field Communications},
author = {Yuan Xu and Li Wei and Chongwen Huang and Chen Zhu and Zhaohui Yang and Jun Yang and Jiguang He and Zhaoyang Zhang and Mérouane Debbah},
journal= {arXiv preprint arXiv:2403.06074},
year = {2024}
}
备注
arXiv admin note: text overlap with arXiv:2402.04913