基于张量补全的毫米波波束推荐
信号处理
2020-03-09 v2
摘要
准确且快速的波束对准对于应对毫米波通信中快速变化的环境至关重要。数据驱动方法通过利用辅助信息和现场测量来降低训练开销，是一种有前景的解决方案。本文提出一种两阶段张量补全算法，在仅获得少量位置子集上的接收功率测量值时，预测一组可能用户位置上的接收功率。基于这些预测和位置辅助信息，推荐一小部分波束以降低波束对准的训练开销。使用 Quadriga 信道模拟器评估的数值结果表明，所提算法以较小的训练开销实现了高概率的正确对准：在离散覆盖区域下，仅使用 20% 可能位置的功率测量值，我们的算法在仅训练 2% 波束的情况下达到 80% 的正确对准概率，而同等配置下最先进的方案仅达到 50% 的正确对准概率。据我们所知，这是首个基于少量位置子集上收集的测量值来考虑波束推荐问题的工作。
引用
@article{arxiv.1906.07290,
title = {Millimeter Wave Beam Recommendation via Tensor Completion},
author = {Tzu-Hsuan Chou and Nicolo Michelusi and David J. Love and James V. Krogmeier},
journal= {arXiv preprint arXiv:1906.07290},
year = {2020}
}
备注
6 pages, to appear at IEEE ICC 2020