Split Learning for Sensing-Aided Single and Multi-Level Beam Selection in Multi-Vendor RAN
Notice bibliographique
Résumé
Proper and efficient beam selection is of great importance to unleash the full potential of mmWave communications. Traditionally, each candidate beam is evaluated using reference signals (beam sweeping), however, the exhaustive search method can be time-consuming with high signaling overhead. To avoid such problems, in B5G and 6G, sensing information is considered to be used, as in Integrated Sensing and Communication (ISAC) solutions, and Machine Learning (ML) methods can be applied to map sensing data inputs to an optimal beam index. When using sensing information sources external to the Radio Access Network (RAN) in a multi-vendor disaggregated environment, those methods need to account for issues such as privacy and data ownership. In this work, we apply multi-modal sensing information to the beam selection task. Specifically, we propose a multi-modal sensing-aided ML strategy based on Split Learning (SL) that can cope with deployment challenges in novel RAN architectures. Moreover, the method is applied to single and multi-level beam selection decisions, where the latter considers the case of hierarchical codebook structures. With the proposed approach, accuracy levels above 90% can be achieved while overhead diminishes by 85% or more. SL achieves comparable performance with centralized learning-based strategies, with the added value of accounting for privacy and data ownership issues. We also show that sensing-aided ML-based beam selection decisions in multi-level codebooks are more effective when applied to their first level.
Récupéré en direct depuis OpenAlex et désinversé. Les résumés ne sont pas conservés dans cette base de données : les index inversés représentent 8,6 Go des 9,3 Go de texte de la base, et le serveur dispose de 13 Go libres.
Comment cette classification a été obtenuedéplier
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 découleClassification
machine, non validéePrédiction automatique; un appel candidat d’une seule tête enseignante, pas un consensus.
Le détail, modèle par modèle et score par score, se trouve en fin de page sous « Comment cette classification a été obtenue ».