Mimo Networks'te Dinamik Kiriş Seçimi için Makine Öğrenmesi Kullanımı

MIMO Networks'te Dinamik Kiriş Seçimine Giriş

Birden çok faktörlü (MIMO) teknolojisi, modern kablosuz iletişim sistemlerinin bir temel taşıdır, Wi-Fi'den 4G LTE ve 5G Yeni Radyo (NR) İstenen alıcılara yönelik birçok anten dağıtarak, MIMO sistemleri, kullanıcıların hareket ettiği dinamik ortamlarda giderek daha karmaşık hale gelebilir ve ağ kapasitesi.

Geleneksel kiriş seçimi yöntemleri, yüksek frekanslı bantlarda görülen hızlı değişikliklerle hız sağlamak için mücadele eder veya 5G ve ötesindeki tüm kiriş çiftleri veya sabit olmayan algoritmaların gerekli olduğunu varsayar.Bu yaklaşım, yüksek frekanslı gruplarda görülen hızlı değişikliklerle hızlanır. (örneğin, milimetre- dalga ve alt-THz) Bu makale, makineli öğrenme ağlarının nasıl uygulandığına dair ayrıntılı bir bakış açısı sağlar.

Kiriş Seçimi MIMO Networks'te Anlamak

Kiriş seçimi, sonlu bir dizi olası iletim yönlerinden, her anten elemanında bir yön-toplama oranı (SINR), kod defterinde veya kapsama alanı olarak belirlenen bir sinyal filtreleme yöntemiyle kullanılır.In practice, MIMO sistemleri her anten elemanında bir yön-tabantlı lob üretebilmek için aşamaları ve amplitüdüllü bir lob üreterek belirlenen bir hesaplayıcı veya kirişler toplama işlemidir.

Kodbook-Based Beam Selection

Erken MIMO standartları (örneğin, LTE), kiriş seçimi nispeten düşük kirişlerle (4-8 kirişler) sabitlenir ve alt-6 GHz ve mmWave bantları için kod kitapları daha büyük olur (ilk erişimde 64 kirişler ile iletilen referans sinyalleri ölçer). EĞİTİM, her birkaç milisaniyeli süreç, özellikle de çok sayıda anten element ve yüksek mobilite ile.

Adaptif Kiriş Takip Ed

Örneğin, kotamatik kirişin eğimli bir kirişin hattını daraltması için geçmiş ölçümler kullanılarak, bu yöntemler bile sabit geçiş kurallarına ve kanaldaki karmaşık zaman veya uzaysal korelasyonlara güvenemez.Bu makine öğreniminin yönünüzü daraltmak için bir koarse kirişi kullanır.

Mekanik Kirişte Öğrenmenin Rolü

Makine öğrenme modelleri, sabit olmayan ilişkileri yakalamak için ham kanal durumunu bilgi (CSI) ile işlem yapabilir ve açık yeniden yapılandırma olmadan ortamları değiştirmeye karar verir.

Neden Geleneksel Yöntemler Kısa Süre

Geleneksel kiriş seçimi genellikle egzozlu arama veya basit heuristik eşler üzerinde dayanır. Bu yöntemler yüksek kullanıcı hareketliliği, hızlı fading kanalları veya güçlü müdahaleye dayanan yoğun dağıtımlar.Örneğin, milimetre- dalga sistemleri, optimal kirişler insan blokaj veya cihazın rotasyonu nedeniyle değişebilir.Eğletici süpürücü süpürücü süpürücü süpürücü havale sistemi performansına göre yüksek frekanslı sistemlere dayanan yüksek frekanslı sistemlere dayanan.

Beam Selection için Makine Öğrenme Teknikleri

Süpervize Öğrenmek

Süpervizit öğrenme, bir sınıflandırma veya regresyon problemi olarak kiriş seçimine ilişkin olarak tepki verir.Girişim özellikleri CSI ölçümlerinden elde edilir (örneğin, kanal katsayılarının anlık görüntüsü veya kirişlerin alt kümesi üzerinde alınan güçler).En iyi kirişler, yüksek kaliteli bir veri etiketi olarak belirlenen en iyi yaklaşımlardır, ancak veri toplamayı gerektirir.

Öğrenme (RL)

Beton öğrenme özellikle dinamik kiriş seçimi için caziptir, çünkü açık etiketler gerektirmez; bunun yerine, ajan çevre ile etkileşimler yoluyla öğrenir. Devlet geçmiş kiriş ölçümlerini, kullanıcı bağlamını ve zamanlarını içerir; eylemler kiriş veya geç saatler gibi ölçümlerin yanı sıra, kanal koşulları zamanla geliştikçe, ve sistem sürekli olarak adapte edilmesi gereken senaryolar için de geçerlidir.

Denetimsiz Öğrenme ve Yeniden Tanımlama Öğrenme

Otomatik kodlayıcılar ve kümeleme dahil olmak üzere denetimsiz yöntemler, ölçüm yükünü azaltmada yardımcı olur. Örneğin, bir sparse autoencoder yüksek boyutlu CSI'yi düşük boyutlu geç gösterimine kadar sıkıştırabilir. Beam seçimi daha sonra daha az pilot iletim gerektiren.Kaçlama algoritmaları benzer kanal devletler; her küme sabit bir kiriş seti ile ilişkilendirilir, arama alanını azaltır.

Beam Selection için Derin Öğrenme Mimarileri

Konvolutional sinir ağları (CNNs) ve tekrarlayan sinir ağları (RNNs) CSI. CNNs'deki uzaysal ve zamansal kalıpların işlenmesi için popülerdir 2D gösterimi, kanal davranışına bağlı olarak, özellikle de uzun süreli performans için tahmin edin. RNNs, son gözlemlere dayanan kirişlerin zaman serisi verilerini yürütür.

Dinamik Kiriş Seçimi için Makine Öğrenmesinin Faydaları

ML-güdümlü kiriş seçimi birkaç performans boyutu boyunca somut gelişmeler verir.

Overhead ve Latency

Sınırlı bir ölçüm kümesinden en iyi kirişi tahmin ederek, ML, düşük ücretli endüstriyel kontrol veya teleoperatif gibi uygulamalar için kritik olan kirişin sayısını azaltır.

Geliştirilmiş Signal Quality ve Throughput

ML modelleri daha yüksek SINR'ye ulaşan kirişleri, hatta doğrusal olmayan (NLOS) senaryoları ile hücresel testler, özellikle kapalı milimetre- dalga ortamlardaki datasets kullanarak, DNN tabanlı kiriş seçimi, kiriş çiftlerinin% 90'ını kullanarak elde edilebilir.Bu, özellikle de daha güvenilir bağlantılara ve daha iyi kullanıcı deneyimine tercüme eder.

Hareketlilik ve Blockage için geliştirilmiş Adaptability

Politikalarını sürekli olarak güncelleyen öğrenme ajanları, kullanıcıların hızlı trenler, drone ve otonom araçlarda hareket ettiği gibi yüksek performansları koruyabilmektedir. RL tabanlı kiriş izlemenin, kirişlerin kesintiye uğramasına kıyasla% 40'tan fazla azaltımının azaltımının azaltıldığını gösteriyor.

Basitleştirilmiş Ağ Planlaması ve Operasyon

ML modelleri merkezi bir şekilde eğitilebilir ve sonra temel istasyonlarda dağıtılabilir, çok hücreli bir ağdaki koordinatör kiriş seçimine olanak sağlar. Bu, inter-cell müdahalesini azaltır ve genel ⁇ verimliliğini artırır. Operatörler farklı ortamlardaki kiriş parametrelerin manuel ayarlanması için fayda sağlar.

Beam Selection için ML'yi Uygulamada Zorluklar

Onun sözüne rağmen, üretime makine öğrenimi entegre MIMO kiriş seçimi sistemleri birkaç engel sunar.

Data Acquisition and Labeling

Eğitim denetimli modeller, çok sayıda kanal ölçümünün zemin-gerçek optimal kirişlerle eşleştirilmesini gerektirir. Bu ölçümler genellikle egzozlu kirişleri içerir, ki bu çok yüksek ML'yi azaltmak için çok sayıda kanal ölçümünü kapsamalıdır.Ayrıca etiketli veriler, kanal koşullarını ve kullanıcı senaryolarını aşırı yüklemeye yardımcı olabilir, ancak sentetik ve gerçek dünya verileri arasındaki boşluklar önemli bir engel olarak kalır.

C ⁇ Kompleksi ve Latency Constraints

Deep sinir ağları, özellikle batarya-konstutmada çalıştırılması gerektiğinde, temel bant işlemenin katı zaman bütçeleri içinde hesaplanabilir. Örneğin, kiriş seçimi kararları 5G NRGA veya AI çekirdeği içinde 5G NRGA'da yapılırken, modelleme, pruning, distillation) yardımcı olur, bunları pratikte dağıtmaya yardımcı olur. Özelleştirilmiş hızlandırıcılar (örneğin, FPGA veya AI çekirdeği).

Gerçek- AdaptTimeasyon ve Sigara içilmeyen

Kablosuz kanallar istasyonların istasyon dışı – kullanıcıların hareket ettiği temel olasılık dağıtım değişiklikleri, hava değişiklikleri veya müdahale kaynakları ortaya çıkabilir. Geçmişte yapılan bir ML modeli, gerçek zamanlı olarak adapte edilmesi için gerekli olan online öğrenme veya sürekli öğrenme yöntemlerine ihtiyaç duyulabilir, ancak yakınlıkta stabilite ve düşük hesaplamalı yüklere kıyasla birçok etkileşim gerektirir.

Standartlarla entegrasyon ve mevcut altyapı

Mevcut hücresel standartlar (3GPP Rel-15/16/17) Belirli kiriş yönetim prosedürlerini tanımlamalıdır. ML- bazlı karar mantığının geri uyumlu olması ve protokol zamanlamasını ihlal etmemesi gerekir. Ağ, UE tarafından bildirilen kirişlerin eşlerini etkilemeli veya UE'nin kendisi hafif donanıma sahip olması gerekir.

Future Yol ve Araştırma Fırsatları

ML-güdümlü kiriş seçimi alanı hızla gelişmektedir, gelecekteki işler için birkaç umut verici umut verici avenues ile.

Yasal Uyarı Eğitim için Federated Learning for Privacy-Preserving Education

Kullanıcı kanal verilerini merkezileştirmek yerine, her cihazda yerel olarak eğitim trenlerini kullanarak ve yalnızca model güncellemelerini paylaşıyor. Bu, mahremiyeti koruyor ve veri transferini azaltır. Federated yaklaşımlar özellikle de kiriş seçimi için ilgili çünkü kullanıcı özel kanal özellikleri, çeşitli ortamlardaki faydaları hala yerel olarak kalıyor.

Hybrid Classic-ML Yaklaşımlar

Tüm geleneksel algoritmaları yerine, karma sistemleri, sinyal kalitesi azalırken yeniden ayarlanan bir aramayı geliştirmek için ML kullanıyor. Örneğin, bir ML modeli, arama alanını azaltmak için hangi kirişlerin test edilmesine öncelik verebilir. Alternatif olarak, klasik bir kiriş izleme döngüsü sürekli olarak çalıştırılabilir, bir ML sinyalini tetiklerken yeniden ayarlanabilir.

Multi-Band ve Multi-antenna Konsülleri için Genelleştirilmiş Modeller

Future kablosuz sistemler (6G) alt-6 GHz, mmWave ve THz grupları arasında çalışacak, her biri farklı kod kitap boyutlarını ele alabilecek tek bir ML modeli geliştirmek, dizi geometriler ve frekans grupları aktif bir araştırma meydan okumasıdır.

Sensing ve Çevre Haritaları ile entegrasyon

Saf CSI'in ötesinde, ML modelleri, Global Navigation Uydu Sistemi (GNSS) veya kameralardan gelen gerçek zamanlı görsel veriler için söz veren kullanıcı konumları gibi yan bilgileri içerebilir.Bu multimodal yaklaşım, bilinen geometri ve kullanıcı bağlamına dayanarak, pilot sinyallerin tamamen azaltılmasına bağlı olarak kiriş seçimi tahmin edebilir.

Sonuç Sonuç Sonuç Sonuç Sonuç Sonuç Sonuç Sonuç

Dinamik ölçümler yüksek performanslı MIMO ağları için kritik bir olasılıktır, özellikle kablosuz sistemler veri erişilebilirliği, çevre değişkenliği ve hesaplama kısıtlamalarına bağlı olarak daha yüksek frekans gruplarına taşınır. Makine öğrenimi, sınırlı ölçümlerden optimal kirişleri tahmin etmek, yüksek performanslı MIMO ağları için kritik bir yoldur ve sinyal kalitesini artırmak. Süpervizit öğrenme, güçlendirme öğrenme ve denetimsiz yöntemler her biri bu standart engelleri sürekli olarak aşacaktır.

Daha fazla okuma için, NR kiriş yönetimi üzerine 3GPP spesifikasyonu bakınız:0) (4GPP TS 38.300)[Dönetici: 1 ) ve son IEEE anketleri, kiriş seçimi için makine öğrenimi üzerine yapılan incelemeler [IEEE COMST 2020)).