面向毫米波网络的统计位置与旋转感知波束搜索
网络与互联网体系结构
2018-12-21 v1
摘要
在具有移动设备的动态毫米波(mm-wave)网络中,波束训练极具挑战性,因为设备必须扫描很大的角度域以在移动性下保持其定向天线的对准。设备旋转尤其具有挑战性,因为手持设备可能在极短时间内显著旋转,除非旋转伴随即时波束重对准,否则会导致其与接入点(AP)失去连接。我们研究了如何在无惯性传感器输入的情况下,利用毫米波设备通常为多频段这一事实,在旋转下保持与毫米波 AP 的链路。我们提出了一个将飞行时间测量映射到旋转的模型,并提出了一种仅利用 sub-6 GHz WiFi 测量来推断移动终端旋转速度的方法。我们还利用相同的 sub-6 GHz WiFi 系统,借助已部署 AP 的空间几何以及将用户位置空间分布映射到角度误差分布的统计模型,来减小链路建立的角度误差估计。我们利用这些发现引入了 SLASH,一种统计位置与旋转感知波束搜索(Statistical Location and rotation-Aware beam SearcH)算法,其自适应地缩小扇区搜索空间并加速毫米波设备间的链路建立与维护。我们使用室内 sub-6 GHz WiFi 飞行时间定位系统与 60-GHz 测试平台对 SLASH 进行了实验评估。相较于先前工作,SLASH 可使链路建立数据率提升逾 41%,链路维护数据率提升逾 67%。
引用
@article{arxiv.1812.08464,
title = {Statistical Location and Rotation-Aware Beam Search for Millimeter-Wave Networks},
author = {Maurizio Rea and Domenico Giustiniano and Guillermo Bielsa and Danilo De Donno and Joerg Widmer},
journal= {arXiv preprint arXiv:1812.08464},
year = {2018}
}
备注
12 pages