基于贝叶斯优化跟踪移动用户的最佳波束
信息论
2023-03-31 v1 math.IT
摘要
5G 中标准的波束管理流程要求用户设备（UE）周期性地测量基站（BS）所提议的一组波束中每一条波束上的接收信号参考功率（RSRP）。测量所有波束上的 RSRP 代价过高，因此 BS 应提议一个波束集，其规模足以识别出高 RSRP 波束，又足够小以避免过量的上报开销。此外，该波束集应随 UE 移动性而演化。我们通过一种贝叶斯优化技术来解决这一基本的性能/开销权衡问题，该技术无需或仅需少量历史数据训练，并基于一种具有理论保证的低复杂度波束集选择算法。我们在符合 3GPP 的仿真场景中展示了本方法的优势。
引用
@article{arxiv.2303.17301,
title = {Tracking the Best Beam for a Mobile User via Bayesian Optimization},
author = {Lorenzo Maggi and Ryo Koblitz and Qiping Zhu and Matthew Andrews},
journal= {arXiv preprint arXiv:2303.17301},
year = {2023}
}