Deep Active Learning Approach to Adaptive Beamforming for mmWave Initial Alignment
Pourquoi ce travail est dans la base
Une base qui oublie comment elle a trouvé un travail ne peut pas être vérifiée. Voici les voies qui ont admis celui-ci.
Notice bibliographique
Résumé
This paper proposes a deep learning approach to the adaptive and sequential beamforming design problem for the initial access phase in a mmWave environment with a single-path channel model. In particular, for a single-user scenario where the problem is equivalent to designing the sequence of sensing beamformers to learn the angle of arrival (AoA) of the dominant path, we propose a novel deep neural network (DNN) that designs a sequence of adaptive sensing vectors based on the available information so far at the base station (BS). By recognizing that the posterior distribution of the AoA provides sufficient statistic for solving the initial access problem, we consider the AoA posterior distribution as the main component of the input to the proposed DNN for designing the adaptive beamforming strategy. However, computing the AoA posterior distribution can be computationally challenging when the fading coefficient is unknown. To address this issue, this paper proposes to use the minimum mean squared error (MMSE) estimate of the fading coefficient to compute an approximation of the posterior distribution. Numerical results demonstrate that as compared to the existing adaptive beamforming schemes utilizing predesigned hierarchical codebooks, the proposed deep learning-based adaptive beamforming achieves a higher AoA detection performance.
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Prédiction distillée sur la base complète
Imitation des enseignantsNi prévalence calibrée, ni vérité terrain. Validation humaine à venir. Apprise à partir de 10 348 étiquettes directes de Codex et de 10 348 étiquettes directes de Gemma. Le mode candidate est l'union des têtes enseignantes seuillées; le consensus est leur intersection. Ces sorties portent le statut machine_predicted_unvalidated et ne sont ni des étiquettes humaines ni des étiquettes directes de modèles de pointe.
Scores Codex et Gemma par catégorie
| Catégorie | Codex | Gemma |
|---|---|---|
| Métarecherche | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,000 | 0,000 |
| Études des sciences et des technologies | 0,000 | 0,000 |
| Communication savante | 0,000 | 0,000 |
| Science ouverte | 0,000 | 0,000 |
| Intégrité de la recherche | 0,000 | 0,000 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,000 | 0,000 |
Scores machine (provisoires)
Les deux têtes enseignantes du modèle étudiant, lues sur ce travail. Un score ordonne la base pour la relecture; il n'affirme jamais une catégorie, et le statut de validation accompagne chaque rangée tel quel.
Scores de référence d'un modèle non mature (critères de maturité non atteints, 7 itérations). Un score ordonne; il n'affirme jamais une catégorie.
score_only:v0-immature-baseline · tel quel depuis la passe de notation : score_only signifie que le nombre peut ordonner les travaux, et qu'aucune étiquette de catégorie n'en découle