基于生成对抗网络的毫米波与太赫兹无线通信多频信道建模
信号处理
2022-12-23 v1
摘要
现代蜂窝系统越来越依赖于在多个不连续频带中同时进行通信，以实现宏分集和增加带宽。多频通信在毫米波（mmWave）和太赫兹（THz）频段尤为关键，因为这些频段常与较低频段配合使用以增强鲁棒性。对这些系统的评估需要能够捕捉跨多频信道路径联合分布的统计模型。本文提出一种基于神经网络的通用方法，用于训练多频双定向统计信道模型。在所提方法中，每个信道被描述为一个多簇集合，并训练一个生成对抗网络（GAN）来生成随机多簇轮廓，其中生成的簇数据包含各簇的角度与延迟，以及不同频率下的随机接收功率、角度扩展和延迟扩展的向量。该模型可直接用于多频链路或网络层仿真。该方法在基于大量射线追踪数据训练的 28 GHz 和 140 GHz 城市微蜂窝链路建模上得到演示。该方法所作的统计假设极少，实验表明该模型能够捕捉频率间有趣的统计关系。
引用
@article{arxiv.2212.11858,
title = {Multi-Frequency Channel Modeling for Millimeter Wave and THz Wireless Communication via Generative Adversarial Networks},
author = {Yaqi Hu and Mingsheng Yin and William Xia and Sundeep Rangan and Marco Mezzavilla},
journal= {arXiv preprint arXiv:2212.11858},
year = {2022}
}
备注
Accepted by 2022 Asilomar Conference on Signals, Systems, and Computers