Study on 3GPP Rural Macrocell Path Loss Models for Millimeter Wave Wireless Communications
几乎没有研究已经做了可靠的模型毫米波（毫米波）路径损耗在农村宏小区设置，然而，模型已经匆忙采用没有实质性的经验证据。本文研究了过去的农村宏小区（RMa）路径损耗模型，并暴露了对当前第三代合作伙伴计划（3GPP）TR 38.900（版本14）RMa路径损耗模型的关注，该模型来自国际电信联盟-无线电通信（ITU-R）部门。本文展示了3GPP RMa大规模路径损耗模型是如何针对低于6 GHz的频率导出的，但它们被断言可用于高达30 GHz的频率，即使没有足够的工作或公布的数据来支持它们在6 GHz以上或毫米波频段的有效性。我们介绍了3GPP RMa路径损耗模型的背景以及它们使用的不适合农村场景的奇数校正因子，并表明多频近距离自由空间参考距离（CI）路径损耗模型比当前的3GPP和ITU-R RMa模型更准确和可靠。使用现场数据和模拟，我们引入了一个新的近距离的自由空间参考距离与高度相关的路径损耗指数模型（CIH），预测农村宏小区的路径损耗，使用有效的路径损耗指数是基站天线高度的函数。这项工作表明，CI和CIH模型可用于从500 MHz到100 GHz的农村毫米波覆盖和干扰分析，而不会像今天的3GPP和ITU-R RMa模型中存在的那样在6 GHz处出现任何不连续性。
2017-03-30 cs.IT math.IT
Quantum Entanglement Distribution in Next-Generation Wireless Communication Systems
在这项工作中，我们分析了量子纠缠的分布在毫米波制度的通信信道。这种研究的动机是下一代无线网络（超过5G）直接适应这种分布的可能性-而不需要将额外的光通信硬件集成到收发器中。未来的无线通信系统必然需要一定程度的量子通信能力。我们发现，在毫米波制度的直接量子纠缠分布确实是可能的，但它的实施将是非常苛刻的系统设计的角度和通道要求的角度来看。
2016-08-18 cs.CR cs.IT math.IT
Learning-Based UE Classification in Millimeter-Wave Cellular Systems With Mobility
Ericsson AB（爱立信公司）；Lund University（隆德大学）
毫米波蜂窝通信需要波束成形过程，该过程使得能够在用户设备（UE）移动时对准发射机波束和接收机波束。为了有效的波束跟踪，根据用户的业务和移动性模式对用户进行分类是有利的。迄今为止的研究已经证明了基于机器学习的UE分类的有效方式。尽管不同的机器学习方法已经显示出成功，但是它们中的大多数是基于接收信号的物理层属性的。然而，这强加了额外的复杂性，并且需要访问那些较低层信号。在本文中，我们表明，传统的监督，甚至无监督的机器学习方法可以成功地应用于更高层的信道测量报告，以执行UE分类，从而降低了分类过程的复杂性。
2021-09-13 cs.AI cs.IT cs.LG
Robust Hybrid Precoding for Millimeter Wave MU-MISO System Via Meta-Learning
本文提出基于梯度引导元学习的混合预编码框架GGML，通过局部交替优化与全局元学习更新相结合，免训练且即插即用地解决毫米波MU-MISO系统非凸预编码问题，在提升频谱效率的同时将收敛速度加快8倍，并优于同天线数下的全数字WMMSE预编码。
2024-11-24 cs.IT eess.SP math.IT
Millimeter Wave Wireless Communications: New Results for Rural Connectivity
本文显示了显着的距离，可以实现使用毫米波通信，并提出了一个新的农村宏小区（RMa）的毫米波频率的路径损耗模型，在73 GHz的测量在弗吉尼亚州农村。在无线网络设计中，需要建立路径损耗模型来估计信号覆盖范围和干扰，但人们对毫米波的乡村传播知之甚少。这项工作确定了第三代合作伙伴计划（3GPP）TR 38.900版本14所使用的RMa模型的问题，并提供了一个接近（CI）参考距离模型，与现有的3GPP RMa路径损耗模型相比，该模型具有更高的精度，更少的参数和更好的稳定性。这里提出的测量和模型是第一个验证农村毫米波路径损耗模型。
2016-08-19 cs.IT math.IT
Understanding Noise and Interference Regimes in 5G Millimeter-Wave Cellular Networks
随着传统蜂窝频带中的严重频谱短缺，毫米波（mmWave）频率对于下一代微蜂窝和微微蜂窝无线网络已经吸引了越来越多的关注。一个基本的和开放的问题是毫米波蜂窝网络是否可能是噪声或干扰受限的。识别网络运行的机制对于MAC和物理层程序的设计至关重要，并提供关于如何协调跨小区传输以应对干扰的见解。这项工作使用最新的基于测量的统计信道模型来准确评估各种部署场景中的干扰噪声比（INR）。除了细胞密度，我们还研究了天线阵列的大小和天线方向图，其影响是至关重要的毫米波政权。信道模型还考虑了阻塞、视线和非视线机制以及局部散射，这些因素会显著影响空间隔离水平。
2016-04-19 cs.IT cs.NI math.IT
Generative Adversarial Estimation of Channel Covariance in Vehicular Millimeter Wave Systems
实现高度移动的毫米波（mmWave）系统具有挑战性，因为与获取信道知识或设计窄波束相关联的巨大训练开销。当前的毫米波波束训练和信道估计技术通常不利用先前的波束训练或信道估计观测。然而，直觉上，通道矩阵是环境的各种元素的函数。学习这些函数可以大大减少获得信道知识所需的训练开销。在本文中，开发了一种新的解决方案，利用机器学习工具，即条件生成对抗网络（GAN），学习环境和信道协方差矩阵之间的这些函数。更具体地，所提出的机器学习模型将协方差矩阵视为2D图像，并学习与上行链路接收导频（其充当环境的RF签名）和这些图像相关的映射函数。仿真结果表明，该策略有效地预测的协方差矩阵的大尺寸毫米波信道的训练开销可以忽略不计。
2018-08-07 cs.IT math.IT
Performance Analysis of Integrated Sub-6 GHz-Millimeter Wave Wireless Local Area Networks
60 GHz非授权频段的毫米波（mmW）通信被视为提高无线局域网（WLAN）容量的一种有前途的方法。如果适当地集成到传统IEEE 802.11标准中，则mmW通信可以通过将流量从拥塞的6GHz以下未授权频带卸载到60GHz mmW频带来提供实质性增益。在本文中，提出了一种新的介质访问控制（MAC），动态管理无线局域网流量在未经许可的毫米波和子6 GHz频段。所提出的协议利用高级多频带无线站（STA）的能力来执行到mmW频带的快速会话转移（FST），同时考虑在60 GHz频带处的间歇信道和在子6 GHz频带上观察到的拥塞水平。该方案的性能分析研究通过一个新的马尔可夫链模型和传输的概率在毫米波和子6 GHz频段，以及聚合的饱和吞吐量。仿真结果验证了分析结果的正确性。仿真结果表明，所提出的综合毫米波6 GHz以下的MAC协议产生显着的性能增益，在最大限度地提高饱和吞吐量和最小化的STA所经历的延迟。结果还揭示了可实现的增益和由FST过程引入的开销之间的权衡。
2017-09-04 cs.IT cs.NI math.IT
Optimal Load Balancing in Millimeter Wave Cellular Heterogeneous Networks
在本文中，我们提出了一种新的和有效的方法来优化负载均衡在毫米波（mmWave）蜂窝异构网络（HetNet）的宏层和微层。通过采用泊松点过程（PPP）用于基站（BS）定位、采用视线（LoS）球模型用于毫米波链路、采用扇区天线模型用于关键天线阵列特性以及采用Nakagami- $m$衰落用于无线信道，将毫米波传输的独特特性并入网络中。为了减少宏层BS的负载，我们考虑网络中的偏置因子$A_{s}$，用于将用户设备（UE）卸载到微层BS。对于这个网络，我们首先分析了宏观和微观层BS的负载。在此基础上，给出了网络速率覆盖概率的新表达式，并在此基础上找到了使速率覆盖概率最大化的最优$A_{s}$，通过数值结果验证了分析的正确性和最优$A_{s}$的有效性.重要的是，相对于固定的$A_{s}$，最佳的$A_{s}$可以带来速率覆盖概率的显著改善。此外，我们还评估了各种网络参数的影响，例如，BS的密度和波束宽度、速率覆盖概率和最佳$A_{s}$，为实际的毫米波HetNet设计提供了有价值的指导。
2017-11-16 cs.IT math.IT
Multi-hop Routing with Proactive Route Refinement for 60 GHz Millimeter-Wave Networks
毫米波系统的基本要求是多Gbps的峰值数据率和至多几毫秒量级的延迟。然而，高度定向的毫米波链路在诸如移动性和人为阻塞的压力条件下容易受到频繁链路故障的影响。在这些条件下，多跳路由可以实现可靠和鲁棒的性能。在本文中，我们考虑多跳毫米波（mmWave）无线系统，并提出主动路由优化方案，在动态场景下是特别重要的。首先，我们考虑AODV类型的协议，并提出了一个跨层的方法，集成了在MAC层的按需多跳路由在网络层的扇区化通信。接下来，我们考虑了背压路由协议，并通过周期性的HELLO状态消息对该协议进行了改进。基于IEEE 802.11ad标准的系统级仿真结果证实了ADOV型和背压路由协议的主动路由优化的好处。
2020-11-05 cs.IT cs.NI math.IT
A Novel Millimeter-Wave Channel Simulator and Applications for 5G Wireless Communications
本文介绍了一种名为NYUSIM的新型信道仿真软件的详细信息和应用，该软件可用于生成逼真的时间和空间信道响应，以支持第五代（5G）蜂窝通信的逼真物理和链路层仿真和设计。NYUSIM建立在由纽约大学（NYU）的研究人员开发的宽带毫米波（mmWave）无线通信系统的统计空间信道模型之上。该模拟器适用于较宽的载波频率范围（500 MHz至100 GHz），射频（RF）带宽（0至800 MHz），天线波束宽度（方位角为7至360度，仰角为7至45度）和操作场景（城市微小区、城市宏小区和农村宏小区），并且还在发射器和接收器处并入多输入多输出（MIMO）天线阵列。本文还提供了示例来演示如何使用NYUSIM来分析MIMO信道条件和频谱效率，这表明NYUSIM是与第三代合作伙伴计划（3GPP）和毫米波频段的其他信道模型相比的替代和更现实的信道模型。
2017-03-31 cs.IT math.IT
DeepMIMO: A Generic Deep Learning Dataset for Millimeter Wave and Massive MIMO Applications
机器学习工具正在毫米波（mmWave）和大规模MIMO系统中找到有趣的应用。这主要归功于它们在学习未知模型和解决困难优化问题方面的强大能力。然而，为了推进毫米波/大规模MIMO中的机器学习研究，需要通用数据集。该数据集可用于评估开发的算法，重现结果，设置基准，并比较不同的解决方案。在这项工作中，我们介绍了DeepMIMO数据集，这是毫米波/大规模MIMO信道的通用数据集。DeepMIMO数据集生成框架具有两个重要特征。首先，DeepMIMO信道是基于从Remcom Wireless InSite获得的精确射线跟踪数据构建的。因此，DeepMIMO信道捕获了对环境几何形状/材料和发射器/接收器位置的依赖性，这对于几个机器学习应用至关重要。其次，DeepMIMO数据集是通用/参数化的，因为研究人员可以调整一组系统和信道参数，以针对目标机器学习应用定制生成的DeepMIMO数据集。然后，DeepMIMO数据集可以完全由（i）所采用的光线跟踪场景和（ii）参数集定义，这使得数据集的准确定义和再现成为可能。本文描述了一个基于18个基站和超过100万用户的室外光线跟踪场景的DeepMIMO数据集示例。本文还展示了如何将该数据集用于毫米波波束预测的示例深度学习应用。
2019-02-18 cs.IT eess.SP math.IT
Covert Millimeter-Wave Communication via a Dual-Beam Transmitter
在本文中，我们研究了毫米波（mmWave）频率上的隐蔽通信。特别地，由两个独立的天线阵列组成的双波束毫米波发射器在向管理员威利隐藏传输的存在时尝试可靠地与接收器鲍勃通信。在这方面，在毫米波频带上操作不仅由于定向波束而增加了隐蔽性，而且在给定更多可用带宽的情况下还增加了传输数据率，并且由于与常规射频（RF）对应物相比所使用的较低波长而实现了超低形状因子收发器。我们假设发射机Alice使用其天线阵列之一来形成用于传输到Bob的定向波束。另一个天线阵列被Alice用来产生另一个波束作为干扰信号，其发射功率从一个传输块到另一个块独立地变化。我们从Alice的角度，用最优检测器和其期望值的封闭形式来表征Willie的检测性能。我们进一步推导出封闭形式的表达的中断概率的爱丽丝-鲍勃链路，这使得表征的最佳的隐蔽率，可以实现使用建议的设置。我们的研究结果表明，毫米波隐蔽通信的优越性，在隐蔽性和速率方面，相比，射频同行。
2019-08-20 cs.IT math.IT
Triple-Band Scheduling with Millimeter Wave and Terahertz Bands for Wireless Backhaul
随着移动业务需求的爆炸式增长，密集部署的宏小区下的小小区对于5G及更高级别的无线网络具有巨大的潜力。在本文中，我们考虑的问题，支持不同的QoS要求的业务流，利用三个高频段，即，28GHz频带、E频带和太赫兹（THz）频带。三个频带的合作有助于最大化满足QoS要求的流的数量。为了解决制定的非线性整数规划问题，我们提出了一个三带调度方案，可以选择最佳的调度频带之间的三个不同的频带为每个流。所提出的方案还有效地利用资源调度流传输的时隙。大量的模拟表明，该计划的优越性能超过三个基线计划的完成流的数量和系统吞吐量。
2022-05-28 cs.IT cs.NI math.IT
Cache-enabled HetNets With Millimeter Wave Small Cells
在本文中，我们考虑了一种新的高速缓存使能的异构网络（HetNet），其中宏基站（BS）与传统的子6 GHz的覆盖密集毫米波（毫米波）微微BS。这些两层BS，这是建模为两个独立的同质泊松点过程，缓存多媒体内容的流行程度排名。在宏BS和核心服务器之间利用高容量回程。与之前文章中分析的简化平顶天线方向图相比，我们在所有毫米波BS处采用具有均匀线性阵列的实际天线模型。为了评估我们系统的性能，我们引入了两种不同的用户关联策略：1）最大接收功率（Max-RP）方案;和2）最大速率（Max-Rate）方案。借助于这两种方案，我们推导出了新的成功概率和面积谱效率（ASE）的理论方程。考虑到一个特殊的情况下，实际的路径损耗法律，覆盖概率的几个封闭形式的表达式推导出获得一些见解。蒙特卡罗模拟验证了分析结论。我们证明：1）所提出的HetNet是干扰受限系统，并且其在成功概率方面优于传统的HetNet; 2）存在有助于最大ASE的最佳预定速率阈值;以及3）Max-Rate比Max-RP实现更高的成功概率和ASE，但是其需要干扰效应的额外信息。
2018-07-12 cs.IT math.IT
The Transitional Behavior of Interference in Millimeter Wave Networks and Its Impact on Medium Access Control
毫米波（mmWave）通信系统使用大量的天线元件，这些天线元件可以通过窄波束成形潜在地克服严重的信道衰减。毫米波网络中的窄波束操作也减少了多用户干扰，引入了与干扰受限网络相反的噪声受限无线网络的概念。噪声受限或干扰受限机制严重影响介质访问控制（MAC）层吞吐量以及适当的资源分配和干扰管理策略。然而，这些制度被忽略在毫米波MAC层设计的当前方法中，对通信性能具有潜在的灾难性后果。在本文中，我们调查这些制度的碰撞概率和吞吐量。我们推导出易于处理的封闭形式的表达式的冲突概率和MAC层吞吐量的毫米波ad hoc网络，时隙ALOHA下操作。新的分析表明，毫米波网络可能会表现出从噪声限制到干扰限制的不可忽略的过渡行为，这取决于发射机的密度、障碍物的密度和大小、传输概率、工作波束宽度和传输功率。这样的过渡行为需要一个新的自适应混合资源分配过程的框架，包含基于竞争和无竞争阶段与按需实现的无竞争阶段。此外，由于干扰的过渡行为，应该重新审视基于竞争的阶段中的传统冲突避免过程，以最大化毫米波网络的吞吐量/延迟性能。我们的结论是，除非适当的混合方案进行调查，过渡行为的严重程度可能会显着降低毫米波网络的吞吐量/延迟性能。
2015-12-13 cs.IT cs.PF math.IT
Position Locationing for Millimeter Wave Systems
可用于毫米波（mmWave）无线通信系统的大量频谱将支持与通信信令并发的准确实时定位。本文证明了可以使用到达时间（ToA），到达角（AoA），以及数据融合或机器学习的估计来确定未知节点的位置的准确估计。在28 GHz和73 GHz的真实世界的数据被用来表明，基于AoA的定位技术将需要与其他定位技术增强。融合的AoA为基础的定位与接收功率测量的RX在办公室的尺寸为35米的65.5米的显示，以提供位置精度范围从16厘米到3.25米，表示承诺在未来的网络中的准确定位能力。利用接收功率的排序的基于接收信号强度（RSSI）的定位技术可用于确定用户位置的粗略估计。使用2-D光线追踪来完成接收信号特性的预测。
2018-08-21 cs.IT math.IT
Fast Channel Estimation in the Transformed Spatial Domain for Analog Millimeter Wave Systems
毫米波（mmWave）系统中的快速信道估计是高增益波束成形的基本使能器，其提高覆盖范围和容量。信道估计阶段通常涉及初始波束训练过程，其中沿着预定义码本扫描发射机和接收机处的可能波束方向的子集。不幸的是，毫米波系统中部署的大量发射和接收天线增加了波束选择和信道估计任务的复杂性。在这项工作中，我们从不同的角度比以前的作品使用的模拟系统中的信道估计问题。特别地，我们提出将信道估计问题从角域移动到变换的空间域，其中估计到达和离开的角度对应于估计构成毫米波信道的路径的角频率。该方法被称为变换空间域信道估计（transformed spatial domain channel estimation，TSDCE）算法，通过结合变换空间域中每条路径的低秩近似和样本自相关函数，对加性高斯白噪声具有鲁棒性。数值结果评估了信道估计的均方误差和到达方向估计能力。TSDCE显着降低了第一，同时表现出显着较低的计算复杂性相比，众所周知的基准计划。
2021-04-05 cs.IT eess.SP math.IT
Vehicular Communications: A Physical Layer Perspective
近年来，车载通信因其在增强道路安全、提高交通效率、提供丰富的车载信息和娱乐服务等方面的巨大潜力而受到越来越多的工业界和学术界的关注。在本文中，我们讨论了基本的物理层问题，使有效的车辆通信，并提出了一个全面的概述，最先进的研究。我们首先介绍车辆信道特性和建模，这是关键的基本功能区分车辆通信从其他类型的无线系统。然后，我们提出的计划来估计随时间变化的车辆信道和各种调制技术来处理高流动性的信道。在回顾了车辆通信的资源分配之后，我们讨论了在毫米波段上实现车辆通信的潜力。最后，我们确定了与车辆通信相关的挑战和机遇。
2017-09-15 cs.IT math.IT
Vision-Position Multi-Modal Beam Prediction Using Real Millimeter Wave Datasets
实现高移动性毫米波（mmWave）和太赫兹（THz）无线通信应用需要克服与部署在这些系统中的大型天线阵列相关的关键挑战。特别地，调整这些天线阵列的窄波束通常会引起与天线数量成比例的高波束训练开销。为了解决这些挑战，本文提出了一种基于多模态机器学习的方法，该方法利用从无线通信环境中收集的位置和视觉（相机）数据进行快速波束预测。所开发的框架已经在真实世界的车辆数据集上进行了测试，该数据集包括实际的GPS、摄像头和毫米波波束训练数据。仿真结果表明，在实际通信场景中，该方法的前1波束预测精度超过$\approx$ 75%，前3波束预测精度接近100%.
2021-11-15 cs.IT eess.SP math.IT
Optimal Design of Energy-Efficient Millimeter Wave Hybrid Transceivers for Wireless Backhaul
这项工作分析了毫米波单小区网络，它包括一个宏基站（BS）和覆盖层的小小区BS使用无线回程的数据流量。我们寻找在BS和小小区BS的天线的最佳数量，最大限度地提高系统的能量效率（EE）时，采用混合收发器架构。封闭形式的表达式的EE-天线的数量的最佳值的推导，提供了宝贵的见解优化变量和硬件特性之间的相互作用。数值和分析结果表明，最大的EE是实现了一个“接近”的全数字系统，其中的BS天线的数量近似等于服务的小小区的数量。
2017-03-28 cs.IT math.IT
ns-3 Implementation of Sub-Terahertz and Millimeter Wave Drop-based NYU Channel Model (NYUSIM)
针对3GPP SCM信道模型适用频段窄、过于简化的问题，本文在ns-3中实现了支持0.5-150 GHz、覆盖五类场景的基于drop的NYUSIM信道模型，助力未来亚太赫兹无线网络的算法与协议研究。
2023-05-02 cs.IT math.IT
PHP-Based Model and Analysis of Millimeter Wave Heterogeneous Cellular Network
提出了一种新的无线网络Poisson Hole Process（PHP）模型。我们考虑更一般的孔形状，即在随机方向上的圆形扇区孔，以捕获在毫米波（mmWave）异构蜂窝网络（HCN）中的层之间的空间分离。在这种情况下，小小区BS（SBS）和宏小区BS（MBS）被分布为PHP和泊松点过程（PPP）。由于毫米波和微波频率之间的基本传播差异，我们将阻塞和定向波束成形的网络模型。使用随机几何学的工具，提供了双层毫米波HCN中的覆盖性能的评估。由于距离分布，关联概率和覆盖概率的PHP建模的SBS的基础上的确切配方是未知的，相当准确的表达式推导和验证的仿真结果。此外，一些有趣的事实上的覆盖概率和建议的孔配置和圆形孔的先验模型之间的关系的孔的效果被发现。事实证明，建议的PHP模型的基础上的分析可以提供一个更一般的研究比以前的作品，所提出的方法是更准确的两层HCN比独立的PPP为基础的分析。
2018-12-14 cs.IT math.IT
Covert Millimeter-Wave Communication: Design Strategies and Performance Analysis
在本文中，我们研究了毫米波（mmWave）频率上的隐蔽通信。特别地，毫米波发射器（称为Alice）尝试可靠地与接收器（称为Bob）通信，同时向管理员（称为Willie）隐藏通信的存在。在这方面，在毫米波频带上操作不仅由于定向波束而增加了隐蔽性，而且在给定更多可用带宽的情况下还增加了传输数据率，并且由于与常规射频（RF）对应物相比所使用的较低波长而实现了超低形状因子收发器。我们首先假设发射机爱丽丝采用两个独立的天线阵列，其中一个阵列是形成一个定向波束的数据传输到鲍勃。另一个天线阵列被Alice用来产生另一个波束作为干扰信号，同时在传输块之间独立地改变发射功率，以实现所需的隐蔽性。对于这种双光束设置，我们表征威利的检测出错率与最佳检测器和封闭形式的期望值从爱丽丝的角度来看。然后，我们推导出封闭形式的表达的中断概率的爱丽丝-鲍勃链路，这使得表征的最佳的隐蔽率，可以实现使用建议的设置。我们进一步得到易处理的形式遍历能力的爱丽丝-鲍勃链路只涉及一维积分，可以计算在封闭的形式，大多数范围内的信道参数。最后，我们强调如何将结果扩展到更实际的情况下，特别是在完美的信息的被动典狱长的位置是不可用的情况下。
2021-10-24 cs.IT math.IT
A Multiband OFDMA Heterogeneous Network for Millimeter Wave 5G Wireless Applications
新兴的第五代（5G）无线网络需要更高频带中的大量带宽、极端网络密度以及支持多种无线技术的灵活性，以便提供更高的数据率和无缝覆盖。预计毫米波（mmWave）频带中的大带宽的利用和异构网络（HetNet）的部署将有助于解决5G网络的数据率要求。然而，毫米波频带中的高路径损耗和遮蔽、由于大规模网络致密化而导致的HetNet中的强干扰以及各种空中接口的协调是必须解决的挑战。在本文中，我们考虑一个基于中继的多频带正交频分多址（OFDMA）HetNet中，毫米波小小区部署在宏小区的服务区域内。具体而言，我们试图利用毫米波频带的不同传播特性（即，60 GHz（V频带）和70-80 GHz（E频带）以及长期演进（LTE）频带，以经由有效的资源分配来最大化网络的总体数据率。首先利用改进的对偶分解方法求解该问题，然后提出了一种基于迭代活动选择算法的低复杂度贪婪求解方法。仿真结果表明，该方法优于传统的方案。
2016-09-19 cs.IT math.IT
A Non-cooperative Game-based Distributed Beam Scheduling Framework for 5G Millimeter-Wave Cellular Networks
研究了5G毫米波蜂窝网络中的分布式波束调度问题，其中不同运营商的基站（BS）共享同一频谱，而没有集中协调。我们的目标是设计高效的分布式调度算法，以最大限度地提高网络效用，这是一个功能的实现吞吐量的用户设备（UE），受到平均和瞬时的功率消耗的BS的约束。我们提出了一个媒体访问控制（MAC）和功率分配/自适应机制，利用李雅普诺夫随机优化框架和非合作游戏。特别地，我们首先将原始效用最大化问题分解为每个时间帧的两个子优化问题，这两个子优化问题分别是凸优化问题和非凸优化问题。通过制定的分布式调度问题作为一个非合作的游戏，其中每个BS是一个球员试图优化自己的效用，我们提供了一个分布式的解决方案，通过找到纳什均衡（NE）的游戏，其权重最优确定的李雅普诺夫优化框架的非凸子优化问题。最后，我们在各种网络设置下进行仿真，以显示所提出的基于游戏的波束调度算法的有效性相比，几个参考方案。
2021-07-22 cs.IT math.IT
Reconfigurable Intelligent Surfaces for Future Wireless Networks: A Channel Modeling Perspective
虽然研究人员已经将目光投向了2030年的未来无线网络，但通过可重构智能表面（RIS）进行通信似乎是6G无线网络的潜在支持技术之一。本文旨在通过一种新的信道建模方法以及一种用于RIS授权毫米波通信系统的新软件工具，阐明RIS在未来无线系统中的潜在用例。本文提出并上线的开源、用户友好、应用广泛的SimRIS信道模拟器2.0版本表明，RIS将在特定的用例和通信环境下工作。还讨论了未来潜在的研究方向，以弥合理论和实践之间的差距，为6G无线网络标准化的RIS授权系统。
2021-03-03 cs.IT eess.SP math.IT
Early-Scheduled Handover Preparation in 5G NR Millimeter-Wave Systems
Ericsson AB（爱立信公司）；Lund University（隆德大学）
本文提出早期调度切换准备方案，利用机器学习预测5G NR毫米波MIMO系统中的最早切换触发点，优化准备时机以减少执行时间并降低信道质量退化。
2024-11-14 cs.IT cs.LG math.IT
Exploiting Simultaneous Low-Rank and Sparsity in Delay-Angular Domain for Millimeter-Wave/Terahertz Wideband Massive Access
采用大规模天线阵列的毫米波（mmW）/太赫兹（THz）宽带通信是用于实现大规模机器类型通信（mMTC）的第六代（6 G）无线网络的有前景的技术。为了减少接入时延和信令开销，设计了一种基于联合主动设备检测和信道估计（JADCE）的mmW/THz宽带大规模接入免授权随机接入方案。特别地，利用毫米波/太赫兹信道在延迟角域中同时具有稀疏和低秩结构的特点，通过应用复秩$L$矩阵与簇数$L$乘积的商几何，提出了两种多秩感知的JADCE算法.它被证明，所提出的算法需要更少的测量比目前已知的传统的同时稀疏和低秩恢复算法的测量上的界限。统计分析还表明，所提出的算法可以线性收敛到地面真理与低计算复杂性。最后，大量的仿真结果证实了所提出的算法在活动检测和信道估计的准确性方面的优越性。
2021-09-07 cs.IT eess.SP math.IT
Deep Learning for Direct Hybrid Precoding in Millimeter Wave Massive MIMO Systems
本文提出了一种新的神经网络架构，我们称之为自动预编码器，以及一种基于深度学习的方法，该方法联合感知毫米波（mmWave）信道，并设计仅使用少量训练导频的混合预编码矩阵。更具体地，所提出的机器学习模型利用信道的先前观测来实现两个目标。首先，它以无监督的方式基于周围环境优化压缩信道感知向量，以将感知功率集中在最有希望的空间方向上。这是通过一种新颖的神经网络架构实现的，该架构考虑了RF链上的约束，并将发射机/接收机测量矩阵建模为两个复值卷积层。其次，所提出的模型学习如何直接从投影信道向量（接收到的感测向量）构建混合架构的RF波束成形向量。结合信道感测和波束预测的自动预编码器神经网络被端到端地训练为多任务分类问题。由于这种设计方法利用了先前的信道观察和对周围环境/用户分布的隐式感知，与经典（非机器学习）解决方案相比，所提出的方法显著降低了训练开销。例如，对于64个发射天线和64个接收天线的系统，在两侧具有3个RF链，所提出的解决方案仅需要8或16个信道训练导频来直接预测混合架构的RF波束成形/组合向量，并实现接近最优的可实现速率。这突出了毫米波和大规模MIMO系统中的信道估计和混合预编码设计问题的有前途的解决方案。
2019-05-30 cs.IT eess.SP math.IT
Millimeter Wave Drones with Cameras: Computer Vision Aided Wireless Beam Prediction
Arizona State University（亚利桑那州立大学）
毫米波（mmWave）和太赫兹（THz）无人机有可能实现几个未来的应用，如覆盖范围扩展，增强安全监控和灾难管理。然而，这些无人机需要部署大型天线阵列并使用窄方向性波束来维持足够的链路预算。与这些阵列相关的大波束训练开销使得调整这些窄波束对于高度移动的无人机来说具有挑战性。为了应对这些挑战，本文提出了一种基于视觉辅助机器学习的方法，该方法利用从安装在无人机上的摄像头收集的视觉数据来实现快速准确的光束预测。此外，为了便于评估所提出的解决方案，我们构建了一个由共存的无线和视觉数据组成的合成无人机通信数据集。所提出的视觉辅助解决方案实现了$\approx 91\%$的顶级$1$波束预测精度，并且接近于$100\%$的顶级$3$精度。这些结果突出了所提出的解决方案在实现高度移动的毫米波/太赫兹无人机通信方面的功效。
2022-11-14 cs.CV cs.IT eess.SP
Millimeter Wave Integrated Access and Backhaul in 5G: Performance Analysis and Design Insights
随着第五代（5G）蜂窝网络中集成接入和回程（IAB）的出现，回程不再仅仅是蜂窝网络设计中的被动容量约束。事实上，接入和回程的这种紧密集成是5G毫米波（mm-wave）异构蜂窝网络（HetNet）不同于传统设置的关键方式之一，在传统设置中，回程网络是独立于无线电接入网络（RAN）设计的。为了阐明这种新模式的关键设计趋势，我们开发了一个具有IAB的双层HetNet的分析框架，其中宏基站（MBS）向小小区基站（SBS）提供毫米波回程。对于该网络，我们推导出MBS处两种类型的资源分配的下行链路速率覆盖概率：1）集成资源分配（IRA）：其中总带宽（BW）在接入和回程之间动态地划分，以及2）正交资源分配（ORA）：其中为接入和回程通信定义静态分区。我们的分析具体地表明，卸载用户从MBS到SBS可能不会提供类似的速率改善，在IAB设置，因为它会在HetNet与光纤回程SBS。我们的分析还表明，它是不可能的，以提高用户速率在IAB设置简单地致密的SBS由于MBS和SBS之间的无线回程链路的速率的瓶颈。
2019-06-03 cs.IT math.IT
Map-based Millimeter-Wave Channel Models: An Overview, Hybrid Modeling, Data, and Learning
与现有的无线通信系统相比，毫米波（mm-Wave）具有更宽的频谱范围。作为现有毫米波信道模型的可行替代方案，具有不同建模方法的各种基于地图的信道模型已被广泛讨论。基于地图的通道模型基于光线跟踪算法，并在给定地图中包含真实的通道参数。这些参数使研究人员能够准确地评估毫米波范围内的新技术。不同的地图建模方法导致不同的建模目标，包括信道参数的特性和不同的建模过程的复杂性。本文概述了基于地图的毫米波信道模型的概述，并提出了一个概念，如何利用它们来集成一个硬件测试台/探测器与一个软件测试台/探测器。此外，我们对基于地图的通道参数进行分类，并为混合建模提供指导方针。接下来，我们与公众共享测量数据和基于地图的通道参数。最后，我们通过共享数据库评估基于机器学习的波束选择算法。我们希望所提供的指导方针和共享的数据库将使研究人员能够很容易地设计一个基于地图的通道模型。
2019-07-10 cs.IT eess.SP math.IT
LiDAR Aided Future Beam Prediction in Real-World Millimeter Wave V2I Communications
本文介绍了第一个大规模的现实世界的评估使用激光雷达数据来指导毫米波波束预测任务。开发了一种机器学习（ML）模型，该模型利用LiDAR传感数据来预测当前和未来的光束。基于大规模真实世界数据集DeepSense 6G，该模型在具有高度移动车辆的车辆到基础设施通信场景中进行了评估。实验结果表明，所开发的激光雷达辅助波束预测和跟踪模型可以在$95\%$的情况下预测最佳波束，并且波束训练开销减少超过$90\%$。LiDAR辅助的光束跟踪实现了与基线解决方案相当的精度性能，该基线解决方案具有先前最佳光束的完美知识，而不需要关于先前最佳光束信息的任何知识，并且不需要任何光束校准。这突出了毫米波和太赫兹通信系统中关键光束对准挑战的有前途的解决方案。
2022-03-10 cs.IT eess.SP math.IT
Online Beam Learning with Interference Nulling for Millimeter Wave MIMO Systems
采用大型天线阵列是毫米波（mmWave）和太赫兹通信系统的关键特性。由于硬件的限制和缺乏信道知识，通常采用基于码本的波束形成/合并来实现期望的阵列增益。然而，大多数现有的码本只关注提高其目标用户的增益，而没有考虑干扰。这可能导致密集网络中的关键性能下降。在本文中，我们提出了一种基于样本高效在线强化学习的波束方向图设计算法，该算法学习如何对波束方向图进行整形以消除干扰方向。所提出的方法不需要任何显式的信道知识或任何协调的干扰。仿真结果表明，所开发的解决方案是能够学习形状良好的波束图案，显着抑制干扰，同时牺牲可容忍的波束成形/梳增益从所需的用户。此外，基于毫米波相控阵的硬件概念验证原型被构建并用于在现实场景中实施和评估所开发的在线波束学习解决方案。在消声室中测量的学习波束图案显示了所开发框架的性能增益，并突出了毫米波和太赫兹系统的基于机器学习的波束/码本优化方向。
2022-09-09 cs.IT eess.SP math.IT
Heterogeneous Millimeter Wave Wireless Power Transfer With Poisson Cluster Processes
在本文中，我们分析了异构毫米波（mmWave）无线功率传输（WPT）网络的能量覆盖性能，其中宏基站（MBS）分布根据泊松点过程（PPP），功率信标（PB）的位置被建模为一个$k$层泊松簇过程（PCP），和能量用户（EU）聚集在PB簇的中心。此外，采用余弦天线增益模型代替了目前流行的襟翼顶部增益模型，该模型推导简单，但精度较低。基于广义指数分布近似，我们提出了一种新的技术推导随机部署的毫米波WPT网络的能量覆盖概率。具体来说，以托马斯聚类过程（TCP）为例，我们推导出两种PB关联策略的能量覆盖概率，即，随机PB关联和最近PB关联。通过Monte-Carlo模拟，我们的理论结果得到了验证，系统参数的影响，如阵列天线的大小，能量阈值或在一个集群中的PB的平均数，也进行了研究。
2021-02-21 cs.IT eess.SP math.IT
Joint Analog Beam Selection and Digital Beamforming in Millimeter Wave Cell-Free Massive MIMO Systems
无小区大规模MIMO系统由许多分布式接入点组成，这些接入点具有共同为用户服务的简单组件。在毫米波段中，只能支持有限的一组预定波束。在整合这些技术的网络中，下行链路模拟波束选择对于网络和速率最大化来说是一项具有挑战性的任务。低成本的数字滤波器可以进一步提高网络的和速率。在这项工作中，我们提出了低成本的模拟波束选择和数字滤波器的联合设计。所提出的联合设计实现显着更高的总和率比不相交的设计基准。有监督机器学习（ML）算法能够以低计算复杂性有效地逼近联合设计的波束选择决策的输入输出映射函数。由于ML算法的训练是离线执行的，因此我们提出了一种构造良好的联合设计，该设计结合了多个初始化、迭代和选择特征，以及波束冲突控制，即，同一波束不能用于多个用户。数值结果表明，ML算法可以保持99-100%的原始和率的结果所提出的构造良好的设计。
2021-07-02 cs.IT eess.SP math.IT
Computer Vision Aided Beam Tracking in A Real-World Millimeter Wave Deployment
毫米波（mmWave）和太赫兹（THz）通信需要波束成形以获得足够的接收信噪比（SNR）。为了找到最佳波束，当前波束管理解决方案在预定义码本中的大量波束上执行波束训练。波束训练开销增加了接入延迟，并且对于高移动性应用可能变得不可行。为了减少甚至消除这种波束训练开销，我们提出利用例如由基站处的相机捕获的视觉数据来指导波束跟踪/细化过程。我们提出了一个机器学习（ML）框架，基于一个编码器-解码器架构，可以预测未来的光束使用以前获得的视觉传感信息。我们提出的方法进行评估的大规模现实世界的数据集，其中它实现了$64.47\%$的准确性（和$97.66\%$的归一化接收功率）在预测未来的光束。这是在需要小于使用先前波束序列来预测未来波束的对应基线解决方案的波束训练开销的$1\%$的同时实现的。在真实世界数据集上获得的这种高性能和低开销证明了所提出的视觉辅助光束跟踪方法在真实世界应用中的潜力。
2021-11-29 cs.IT eess.SP math.IT
LiDAR-Aided Mobile Blockage Prediction in Real-World Millimeter Wave Systems
视线链路阻塞是毫米波（mmWave）和太赫兹（THz）通信网络的可靠性和延迟的关键挑战。本文提出利用LiDAR传感数据来提供对通信环境的感知，并在动态链路阻塞发生之前主动预测它们。这允许网络对切换/波束切换做出主动决策，这增强了其可靠性和延迟。我们制定了激光雷达辅助阻塞预测问题，并提出了第一个现实世界的演示激光雷达辅助阻塞预测毫米波系统。特别是，我们基于DeepSense 6 G结构构建了一个大规模的真实世界数据集，其中包括户外车辆场景中共存的LiDAR和mmWave通信测量。然后，我们开发了一种有效的LiDAR数据去噪（静态聚类去除）算法和一种机器学习模型，可以主动预测动态链路阻塞。基于真实世界的数据集，我们的激光雷达辅助方法被证明在100 ms内预测堵塞发生的准确率达到95%，在1秒内预测堵塞发生的准确率超过80%。如果用于主动切换，所提出的解决方案可以潜在地提供网络延迟的数量级节省，这突出了解决毫米波/亚太赫兹网络中的阻塞挑战的有希望的方向。
2021-11-18 cs.IT eess.SP math.IT
