学会学习波达角估计
信号处理
2024-03-29 v1
摘要
精确的入射波角度估计是第六代无线通信网络中航空通信的关键使能因素。为此，我们分析了天线失配、射频损伤和极化损耗条件下空对空网络的通用三维信道模型。强调了每个空中节点的独特方面，并提出了基于模型无关元学习分类器的少样本学习，通过利用接收信号强度来实现学会学习入射波角度估计。此外，还实现了一种计算效率更高的技术——一阶模型无关元学习。我们观察到，所提出的方法在使用MAML时达到了高达85%的训练准确率和75.4%的评估准确率。对此，我们针对MAML和FOMAML的多种情况，建立了收敛速度与准确率之间的权衡。对于用有限数据训练的不同L2L模型，其启发式准确率性能由置信概率的上界决定。
引用
@article{arxiv.2403.14306,
title = {Learning-to-Learn the Wave Angle Estimation},
author = {Eray Guven and Gunes Karabulut Kurt},
journal= {arXiv preprint arXiv:2403.14306},
year = {2024}
}
备注
18 pages, 9 figures