毫米波车载网络中的移动性与阻塞感知通信
信息论
2020-09-07 v5 信号处理
math.IT
摘要
移动性可能降低工作于毫米波频段的下一代车载网络的性能：频繁的失准与阻塞需要重复的波束训练与切换，并带来巨大开销。然而，移动性在通信波束与阻塞事件中引入了时间相关性。本文提出了一种波束训练、数据传输与切换的自适应设计，其学习并利用这些时间相关性以降低波束训练开销，并在吞吐量与功耗之间最优权衡。在每个时隙，服务基站（BS）在系统状态不确定的情况下，决定执行波束训练、数据通信，或在检测到阻塞时执行切换。该决策问题被建模为部分可观测马尔可夫决策过程，目标是在平均功率约束下最大化交付给用户设备（UE）的吞吐量。为应对高维优化，提出了一种近似约束点基值迭代（C-PBVI）方法，其同时优化原函与对偶函数以满足功率约束。数值结果证明了分析结果与基于 2D 移动性和 BS 与 UE 均通过均匀平面阵列实现 3D 模拟波束成形的仿真之间良好吻合，并揭示 C-PBVI 性能接近最优，且相比采用周期性波束训练的基线方案在频谱效率上高出 38%。受 C-PBVI 策略结构的启发，提出了两种启发式方法，在复杂度和次优性之间权衡，仅分别带来 4% 和 15% 的频谱效率损失。
引用
@article{arxiv.2002.11210,
title = {Mobility and Blockage-aware Communications in Millimeter-Wave Vehicular Networks},
author = {Muddassar Hussain and Maria Scalabrin and Michele Rossi and Nicolo Michelusi},
journal= {arXiv preprint arXiv:2002.11210},
year = {2020}
}
备注
To appear in IEEE Transaction on Vehicular Technology (TVT), 2020