ワイヤレス InSite リファレンス

以下は、Remcom のソフトウェアが著者の研究で使用された科学技術記事のリストです。 元の発行済みコンテンツへの公開抄録とオフサイトリンクからの抜粋が含まれています。

1. 高移動ミリ波システムのためのディープラーニング協調ビームフォーミング

ミリ波 (ミリ波) システムの高移動度をサポートすることで、車両通信やワイヤレス仮想/拡張現実などの幅広い重要なアプリケーションが可能になります。しかし、実際にこれを実現するには、いくつかの課題を克服する必要があります。本稿では、これらの課題を克服し、高モバイルミリ波アプリケーションを可能にするために、新しい統合機械学習と協調ビームフォーミングソリューションを開発します。シミュレーションの結果、提案されたディープラーニング協調ビームフォーミング戦略は、トレーニングオーバーヘッドのない最適なビームフォーミングベクトルを知っている精霊支援ソリューションの達成可能な速度に近づくことを示しています。

2. ファクトリーオートメーション導入における28および 60 GHz のミリ波チャネル特性の評価

将来のセルラーシステムは、超高信頼性と非常に低いレイテンシの厳しい要件を満たすことによって、今日の産業生態系に革命を起こすことが期待されています。これらのラインに沿って、次世代のファクトリーオートメーション展開をサポートするコアテクノロジーは、超高周波数で動作するミリ波 (ミリ波) 通信 (すなわち、10 ~ 100 GHz) を使用することです。しかし、現実的な工場環境での電波伝搬挙動を特徴付けることは、ミリ波波長が短いために困難であり、これにより、周囲の物体の実際のトポロジとサイズに対してチャネル特性が敏感になります。これらの理由から、本研究では、軽工業と重工業という2つの異なるタイプの工場における重要なミリ波チャネル特性について検討しています。これらは、技術のレベル、機器の密度とサイズ、および生産品に基づいて工場分類の極端なケースを表します。そこで、ライセンス・ライセンスバンド通信において、28と 60 GHz の候補ミリ波周波数をそれぞれ評価します。

3. 狭帯域5g における深部屋内カバレッジへの対応

ユビキタス接続は、第5世代 (5g) 通信システムで考慮される多くのサービスの一般的な要件です。しかし、全チャネル損失が通信技術の最大結合損失 (MCL) を容易に超えることができる地下駐車場などの深屋内シナリオでは、ネットワークカバレッジまたはワイヤレス接続を提供することは非常に困難になります。レイトレーシングを使用して、サイト固有の現実的なカバレッジ分析を行うことで、深いカバレッジの重要性を引き出すことができます。その結果、既存のセルラーベースのカバレッジ最適化技術は、屋内/地下エリアでのユビキタスなカバレッジを達成することができず、5g MTC での動的マルチホップリレーの必要性を強調していることが示されています。

4. 信頼性の高いミリ波システムのための機械学習: 閉塞予測とプロアクティブハンドオフ

ミリ波 (ミリ波) 信号の閉塞への感度は、モバイルミリ波通信システムにとっての基本的な課題である。本稿では、ミリ波 MIMO システムにおいて、機械学習ツールを活用し、これらの信頼性とレイテンシの課題を解決する新しいソリューションを提案する。開発されたソリューションでは、ベースステーションは、特定のリンクが、採用されたビームフォーミングベクトルの過去の観測を使用して、次の数時間フレームで閉塞を経験することを予測する方法を学びます。これにより、サービング基地局は、非常に可能性の高い LOS リンクを持つ別の基地局にユーザーを積極的に引き渡すことができます。シミュレーションの結果, 開発したディープラーニングベースのストラテジーは, 95% 近くの閉塞/ハンドオフを正常に予測できることが示された.これにより、通信セッションが切断される確率が低下し、モバイルミリ波システムにおいて高い信頼性と低レイテンシを実現します。

5. マルチユーザ大規模 MIMO 下りのためのハイブリッドビームフォーミングの共同最適化

本稿では, マルチユーザ大規模多入力多重出力システムの周波数分割二重化モードにおける下りのための2段ビームフォーマの設計を検討し, 両リンク端部がハイブリッドデジタル/アナログビームフォーミング構造。仮想スタガードセクタは、チャネル統計ベースのユーザグループ化とアナログビームフォーミングによって実現され、ユーザ機器はグループ内の有効なチャネルのみをフィードバックする必要があり、チャネル状態情報 (CSI) の取得にかかる総コストは大幅に減少します。幾何学的な確率モデル、レイトレーシング結果、および測定された屋外チャネルから得られる伝搬チャネルのシミュレーションにより、提案したビームフォーミング戦略が最新鋭の手法よりも優れていることを実証しています。

6. 屋内環境における 60 GHz チャネル計測とレイトレーシングモデリング

ミリ波 (ミリ波) 通信は、第5世代 (5g) 通信システムの有望な鍵技術となっており、幅広い関心を集めています。本稿では, 屋内オフィス環境における 60 GHz ミリ波チャネルをレイトレーシング法を用いて検討する.光線追跡法は、幾何学的光学 (GO) と均一な回折理論に基づいて、電波伝搬を近似するためにコンピュータシミュレーションを使用します。レイトレーシングベースのシミュレーションの精度は、非常に詳細な3次元 (3-d) 環境モデルと、材料の電磁パラメータによって保証されます。電力遅延プロファイル (PDP) と正規化パワー角スペクトル (PAS) を含むシミュレーション結果を、空間交互一般化期待値最大化 (SAGE) 推定によって処理されるチャネル測定データと比較するアルゴリズム。比較結果は、レイトレーシングが 60 GHz チャネルプロパティを特徴付けるための便利で信頼性の高い方法であることを示しています。

7. 5g 無線ネットワークのための28、39、60および 73 GHz における屋内ミリメートル伝搬チャネルシミュレーション

指向性および全方位アンテナを用いたシステムにおけるパスロスモデルとマルチパス遅延拡散値を含むミリ波室内伝搬特性を示す.4つの5g 候補周波数、28 ghz、39 ghz、60 ghz、および 73 ghz のパフォーマンスは、屋内環境で行われたリアルタイムの周波数測定値を使用して、視線 (LOS) および非視線 (見通し外) シナリオで調査します。比較は、1.5 m ~ 62 m の Tx-Rx 分離を介して、3d レイトレーシングワイヤレス InSite ソフトウェアから取得したシミュレーションデータに対して行われます。また、一般的な建材の導電率σや誘電率εなどの周波数依存の電気特性がシミュレーションに組み込まれています。結果は、壁や物体 (障害物) の反射、回折および貫通による mm 波の伝搬挙動に影響を与える材料の種類を示しています。

8. 正確なミリ波位置決めのためのビームフォーミング指紋学習

ミリ波無線通信を使用すると、結果として得られる放射線は最も目に見える物体に反射し、都市のシナリオでは豊かなマルチパス環境を作り出します。このように、聴取装置によって捕捉された放射線は、遭遇した障害物によって形づいて、それらの相対的な位置に関する潜在的情報を運ぶ。本稿では, 上記の隠れた情報を利用して, 受信したミリ波をデバイスの位置に変換するシステムを提案する.ディープラーニング技術と基地局によって送信されたビームフォーミングパターンの事前設定コードブックを使用して、シミュレーションは、10メートル以下の平均推定誤差が主に含まれている現実的な屋外のシナリオで達成可能であることを示しています新しい位置システムのための道を舗装する非視線の位置。インデックス用語—5g、ビームフォーミング、ディープラーニング、mmWaves、屋外ポジショニング。

9. サブ 6 GHz およびミリ波帯における V2X チャネルの角度と時間的相関

5g ミリ波 (ミリ波) 技術は、広帯域、広視野センシング、精密な局在化機能により、次世代車 toeverything (V2X) ネットワークや自律走行車に不可欠な要素として想定されています。本稿では、900 MHz から 73 GHz までの V2X チャネルにおいて、視線 (los) と非 los (見通し外) を維持する車両に対して、広い範囲の伝搬周波数における角度と時間の相関を解析するために、レイトレーシングシミュレーションを使用します。都市環境の送信機が付いているビーム。

10. 状況認識を用いたミリ波ビーム予測: 機械学習アプローチ

ミリ波通信は非常に移動性の高い車両の文脈における課題である。従来のビームトレーニングは、低オーバーヘッドとレイテンシを満たすには不十分です。本稿では、機械学習ツールと状況認識を組み合わせて、過去の観測値からビーム情報 (パワー、最適ビーム指数など) を学習することを提案する。我々は、受信機と周囲の車両の位置を含む、車両の設定に固有の状況認識の形態を考慮します。我々は、異なるビームパワー楽音で受信電力を予測するために回帰モデルを活用します。その結果、状況認識は予測精度を大幅に向上させることができ、モデルはオーバーヘッドがほぼゼロでパフォーマンスの低下がほとんどないスループットを達成することができることを示しています。