Czasopismo | PRZEGLĄD TELEKOMUNIKACYJNY - WIADOMOŚCI TELEKOMUNIKACYJNE | Rocznik 2023 - zeszyt 4

ADAPTACYJNE KSZTAŁTOWANIE CHARAKTERYSTYKI PROMIENIOWANIA W MILIMETROWYCH SIECIACH 5G

ADAPTIVE BEAMFORMING IN MM-WAVE 5G NETWORKS

10.15199/59.2023.4.87

Jerzy Martyna

nr katalogowy: 144815
10.15199/59.2023.4.87

Streszczenie

W artykule przedstawiono zastosowanie podejscia opartego o uczenie maszynowe dla rozwi ˛azania ´ problemu kształtowania charakterystyki promieniowania (ang. beamforming, BF) w milimetrowych sieciach 5G. W procesie modelowania BF wykorzystano problem wielor˛ekich bandytów, w tym algorytm Exp3. Dzi˛eki jego uzyciu ˙ znaleziono przyblizone rozwi ˛azanie tego problemu. Wyniki ˙ symulacji potwierdziły, ze proponowany schemat jest ˙ porównywalny pod wzgl˛edem efektywnosci energetycznej ´ ze znanymi rozwi ˛azaniami.

Abstract

The article presents the use of a machine learning approach for the solution beamforming, BF) in millimeter 5G networks. The multi-armed bandit problem, including the Exp3 algorithm, was used in the BF modeling process. Thanks to its use found an approximate solution to this problem. The simulation results confirmed that the proposed scheme is comparable in terms of energy efficiency with known solutions.

Słowa kluczowe

Keywords

Bibliografia

[1] Rangan S., Rappaport T.S., Erkip E. 2014. Millimeterwave cellular wireless networks: potentials and challenges, Proc. of the IEEE, 102(3) : 366 - 385.
[2] Roh W., Seol J.Y., Park J., Lee B., Lee J., Kim Y., Cho J., Cheun K., Aryanfar F. 2014. Millimeter-wave beamforming as an enabling technology for 5G cellular communications: theoretical feasibility and prototype results, IEEE Communication Magazine, 52(2) : 106 - 113.
[3] Samsung, Massive MIMO for New Radio, 2020.
[Online]. Available: https://www.samsung.com/global/business/networks/ insights/white-papers/1208-massive-mimo-for-newradio/
[4] Liu Y., Qin Z., Elkashlan M., Ding Z., Nallanathan A., Hanzo L. 2017. Nonorthogonal Multiple Access for 5G and Beyond, Proceedings of the IEEE, 105(12): 2347 - 2381.
[5] Gotsis K.A., Sahalos J.N. 2011. Beamforming in 3G and 4G mobile communications: the switched-beam approach. In: Maícas, J.P. (Ed.), A Multidisciplinary Approach. InTech, 201 - 216.
[6] Hur, S., Kim, T., Love, D.J., Krogmeier D.J., Thomas J.V., Ghosh T.A. 2013. Millimeter wave beamforming for wireless backhaul and access in small cell networks. IEEE Transactions on Communications, 61(10) : 4391 - 4403.
[7] Bogale T.E., Le L.B., Haghighat A., Vandendorpe L. 2016. On the number of RF chains and phase shifters, and scheduling design with hybrid analog–digital beamforming. IEEE Transactions on Wireless Communications, 15(5) : 3311 - 3326.
[8] Zhang J., Yu X., Letaief K.B. 2020. Hybrid Beamforming for 5G and Beyond Millimeter-Wave Systems: A Holistic View, IEEE Open Journal of the Communications Society, 1 : 77 - 91.
[9] Satyanarayana K., El-Hajjar M., Mourad A.A., Hanzo L. 2019. Multi-user hybrid beamforming relying on learning-aided link-adaptation for mmWave systems. IEEE Access, 7 : 23197 - 23209.
[10] Chen, J., Feng, W., Xing, J., Yang, P., Sobelman, G. E., Lin, D., Li, S. (2020). Hybrid beamforming/combining for millimeter wave MIMO: A machine learning approach. IEEE Transactions on Vehicular Technology, 69(10) : 11353 - 11368.
[11] Hojatian H., Nadal J., Frigon J. F., Leduc-Primeau F. 2021. Unsupervised deep learning for massive MIMO hybrid beamforming. IEEE Transactions on Wireless Communications, 20(11) : 7086 - 7099.
[12] Long Y., Chen Z., Fang J., Tellambura C. 2018. Datadriven-based analog beam selection for hybrid beamforming under mm-wave channels. IEEE Journal of Selected Topics in Signal Processing, 12(2) : 340 - 352.
[13] Gatzianas, M., Kalfas, G., Vagionas, C., Mesodiakaki, A. 2019. Downlink coordinated beamforming policies for 5G millimeter wave dense networks. In 2019 European Conference on Networks and Communications (EuCNC) : 342 - 346.
[14] Widrow B., Manty P.E., Griffiths L.J., Goode B.B. 1967. Adaptive Antenna Systems, Proc. IEEE, 55(12) : 2143 - 2159.
[15] Monzingo R., Miller T. 1980. Introduction to Adaptive Arrays, Wiley Interscience„ John Wiley and Sons, New York.
[16] Auer P., Cesa-Bianchi N., Fischer P. 2002. Finite-time Analysis of the Multiarmed Bandit Problem, Machine Learning, (47) : 235 - 256.
[17] Seldin Y., Szepesvári C., Auer P., Abbasi-Yadkori Y. 2012. Evaluation and Analysis of the Performance of the EXP3 Algorithm in Stochastic Environments. In 10th European Workshop on Reinforcement Learning, 103 - 116.
[18] Bogale T.E., Le L.B. 2014. Beamforming for multiuser massive MIMO systems: Digital versus hybrid analog-digital. In 2014 IEEE Global Communications Conference (GLOBECOM) : 4066-4071.

Jeśli masz wykupiony/przyznany dostęp - zaloguj się. Skorzystaj z naszych propozycji zakupu!

Publikacja


PRZEGLĄD TELEKOMUNIKACYJNY - WIADOMOŚCI TELEKOMUNIKACYJNE- e-publikacja (pdf) z zeszytu 2023-4 , nr katalogowy 144815 licencja: Osobista Produkt cyfrowy Nowość	10.00 zł

Prenumerata

PRZEGLĄD TELEKOMUNIKACYJNY - prenumerata cyfrowa
licencja: Osobista

Produkt cyfrowy
Nowość

300.00 zł

PRZEGLĄD TELEKOMUNIKACYJNY - papierowa prenumerata roczna + wysyłka
licencja: Osobista

Szczegóły pakietu

Nazwa
PRZEGLĄD TELEKOMUNIKACYJNY - papierowa prenumerata roczna	348.00 zł brutto 322.22 zł netto 25.78 zł VAT (stawka VAT 8%)
PRZEGLĄD TELEKOMUNIKACYJNY - pakowanie i wysyłka	21.00 zł brutto 17.07 zł netto 3.93 zł VAT (stawka VAT 23%)

369.00 zł

PRZEGLĄD TELEKOMUNIKACYJNY - PAKIET prenumerata PLUS
licencja: Osobista

Szczegóły pakietu

Nazwa
PRZEGLĄD TELEKOMUNIKACYJNY - PAKIET prenumerata PLUS (Prenumerata papierowa + dostęp do portalu sigma-not.pl + e-prenumerata)	450.00 zł brutto 416.67 zł netto 33.33 zł VAT (stawka VAT 8%)

450.00 zł

Zeszyt

2023-4

Twój Koszyk

Publikacja

Prenumerata

Zeszyt

Czasopisma