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J-GLOBAL ID：202002220828667525   整理番号：20A1707285

ミリ波における機械学習ベースのビーム間干渉軽減【JST・京大機械翻訳】

Machine Learning-based Inter-Beam Inter-Cell Interference Mitigation in mmWave

著者 (3件)： Elsayed Medhat (University of Ottawa,School of Electrical Engineering and Computer Science,Ottawa,Canada) ,  Shimotakahara Kevin (University of Ottawa,School of Electrical Engineering and Computer Science,Ottawa,Canada) ,  Erol-Kantarci Melike (University of Ottawa,School of Electrical Engineering and Computer Science,Ottawa,Canada)
資料名： IEEE Conference Proceedings  (IEEE Conference Proceedings)
巻： 2020  号： ICC  ページ： 1-6  発行年： 2020年 
JST資料番号： W2441A  資料種別： 会議録 (C)
記事区分： 原著論文  発行国： アメリカ合衆国 (USA)  言語： 英語 (EN)

抄録/ポイント： 本論文では,ミリ波(mmWave),ビーム成形および非直交多重アクセス(NOMA)技術を用いた5Gネットワークにおけるビーム間干渉緩和に取り組んだ。これらの技法は,空間および電力ドメインの両方に対する多重ユーザによるネットワーク容量およびスペクトル効率の改善において鍵となる役割を果たす。さらに,異なるセルからの多重ビームの被覆面積は交差し,ユーザ-セル会合においてより柔軟性を許す。しかし,被覆率領域の交差点も,ビーム間干渉の増加,すなわち近傍セルにより形成されたビーム間の干渉を意味する。したがって,ジョイントユーザ-セル連想とビーム間電力割当は,ビーム間干渉を緩和するための有望な解決策として立っている。本論文では,5G mmWaveネットワークを考察し,ネットワークの合計レートを最大化するために,結合ユーザセル連想とビーム間電力割当を実行するための強化学習アルゴリズムを提案した。提案アルゴリズムを,セルあたりビーム間の電力を等しく分割する均一電力割当と比較した。シミュレーション結果は,最低および最高トラフィック負荷に対応するネットワークの合計レートにおいて,それぞれ13Ω≦30%の性能強化を示した。Copyright 2020 The Institute of Electrical and Electronics Engineers, Inc. All rights reserved. Translated from English into Japanese by JST.【JST・京大機械翻訳】

シソーラス用語： アルゴリズム ,  *干渉 ,  シミュレーション ,  電力 ,  ネットワーク ,  被覆 ,  多重化 ,  緩和現象 ,  *EHF波 ,  直交性 ,  ビーム成形 ,  *機械学習 ,  学習アルゴリズム
準シソーラス用語： 電力割当 ,  第5世代移動通信システム , 【Automatic Indexing@JST】

分類 (1件)： 図形・画像処理一般  (JE04010I)

タイトルに関連する用語 (4件)： ミリ波 ,  機械学習 ,  ビーム ,  干渉軽減