用于毫米波网络链路配置的多臂老虎机方法
信号处理
2022-02-03 v1
摘要
由于环境的动态变化以及毫米波信号对用户移动性和信道条件的高度敏感性，建立并维持毫米波（mmWave）链路颇具挑战。毫米波链路配置问题通常需要在环境不确定的情况下，从系统硬件与协议所支持的有限备选集合中搜索最优系统参数。例如，波束扫描旨在从离散码本中识别用于数据传输的最优波束。选择波束扫描周期与波束宽度等参数对于实现高整体系统吞吐量至关重要。在本文中，我们倡导使用多臂老虎机（MAB）框架，在建立毫米波链路时智能搜索最优配置。MAB是一种强化学习框架，指导决策者在一系列动作中顺序选择一个动作。作为一个示例，我们展示了在MAB框架下，可利用采样计算高效的bandit算法动态学习最优波束扫描周期、波束宽度与波束方向。最后，我们强调了利用MAB增强毫米波链路配置设计的一些未来研究方向。
引用
@article{arxiv.2202.01196,
title = {Multi-armed Bandits for Link Configuration in Millimeter-wave Networks},
author = {Yi Zhang and Robert W. Heath},
journal= {arXiv preprint arXiv:2202.01196},
year = {2022}
}