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J-GLOBAL ID：202202288721798065   整理番号：22A1068631

ミリ波ネットワークのためのディープラーニングを用いた低オーバヘッドなビームと電力の割り当て

Low-overhead Beam and Power Allocation Using Deep Learning for mmWave Networks

著者 (2件)： CAO Yuwen (Keio Univ., Yokohama, JPN) ,  OHTSUKI Tomoaki (Keio Univ., Yokohama, JPN)
資料名： 電子情報通信学会技術研究報告(Web)  (IEICE Technical Report (Web))
巻： 121  号： 391(RCS2021 251-299)  ページ： 159-163 (WEB ONLY)  発行年： 2022年02月23日 
JST資料番号： U2030A  ISSN： 2432-6380  資料種別： 会議録 (C)
記事区分： 原著論文  発行国： 日本 (JPN)  言語： 英語 (EN)

シソーラス用語： *ミリ波通信 ,  通信網 ,  *電波ビーム ,  *通信制御 ,  機械学習 ,  ニューラルネットワーク ,  負荷 ,  通信路モデル ,  信号推定 ,  基地局 ,  最適化 ,  EHF【周波数】
準シソーラス用語： ディープラーニング ,  ビームフォーミング ,  ビーム制御 ,  通信オーバーヘッド ,  電力割当

分類 (1件)： マイクロ波・ミリ波通信  (ND08020W)

引用文献 (12件)：

• S. Rangan, T. S. Rappaport, and E. Erkip, “Millimeter-wave cellular wireless networks: Potentials and challenges,” Proc. IEEE, vol. 102, no. 3, pp. 366-385, Mar. 2014.
• A. Alkhateeb, G. Leus, and R. W. Heath, “Limited feedback hybrid precoding for multi-user millimeter wave systems,” IEEE Trans. Wirel. Commun., vol. 14, no. 11, pp. 6481-6494, Nov. 2015.
• F. Sohrabi, Z. Chen, and W. Yu, “Deep active learning approach to adaptive beamforming for mmWave initial alignment,” IEEE J. Sel. Areas Commun., vol. 39, no. 8, pp. 2347-2360, Aug. 2021.
• T. Nishio, H. Okamoto, K. Nakashima, Y. Koda, K. Yamamoto, M. Morikura, Y. Asai et al., “Proactive received power prediction using machine learning and depth images for mmWave networks,” IEEE J. Sel. Areas Commun., vol. 37, no. 11, pp. 2413-2427, Nov. 2019.
• M. Xiao, S. Mumtaz, Y. Huang, L. Dai, Y. Li, M. Matthaiou, G. K. Karagiannidis, E. Björnson, K. Yang, I. Chih-Lin et al., “Millimeter wave communications for future mobile networks,” IEEE J. Sel. Areas Commun., vol. 35, no. 9, pp. 1909-1935, Sep. 2017.

タイトルに関連する用語 (5件)： ミリ波 ,  ディープラーニング ,  オーバヘッド ,  ビーム ,  割り当て