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Machine-Learning-Based User Group and Beam Selection for Coordinated Millimeter-wave Systems

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  • 발행기관
    국제인공지능학회(구 한국인터넷방송통신학회) 바로가기
  • 간행물
    The International Journal of Advanced Smart Convergence KCI 등재 바로가기
  • 통권
    Volume 9 Number 4 (2020.12)바로가기
  • 페이지
    pp.156-166
  • 저자
    Sang-Lim Ju, Nam-il Kim, Kyung-Seok Kim
  • 언어
    영어(ENG)
  • URL
    https://www.earticle.net/Article/A387982

※ 원문제공기관과의 협약기간이 종료되어 열람이 제한될 수 있습니다.

원문정보

초록

영어
In this paper, to improve spectral efficiency and mitigate interference in coordinated millimeter-wave systems, we proposes an optimal user group and beam selection scheme. The proposed scheme improves spectral efficiency by mitigating intra- and inter-cell interferences (ICI). By examining the effective channel capacity for all possible user combinations, user combinations and beams with minimized ICI can be selected. However, implementing this in a dense environment of cells and users requires highly complex computational abilities, which we have investigated applying multiclass classifiers based on machine learning. Compared with the conventional scheme, the numerical results show that our proposed scheme can achieve near-optimal performance, making it an attractive option for these systems.

목차

Abstract
1. Introduction
2. System model
3. User-Group and Beam Selection
3.1 Conventional Scheme Overview
3.2 Proposed Optimal User Group and Beam Selection
4. Proposed ML-Based User Group and Beam Selection
4.1 Training steps for BFP and UGP models
4.2 Test and operation steps for BFP and UGP models
5. Numerical Results and Discussion
5.1 Building the neural networks
5.2 System setup and simulation parameters
5.3 Performance evaluation
5.4 Analysis of computational complexity
6. Conclusion
References

키워드

Coordinated beamforming Data-Driven learning Machine-learning Millimeter-wave Ultra-dense network

저자

  • Sang-Lim Ju [ Doctor, Department of radio and communication engineering, Chungbuk National University, Korea ]
  • Nam-il Kim [ Doctor, Telecommunications & Media Research Laboratory, Electronics and Telecommunications Research Institute, Korea ]
  • Kyung-Seok Kim [ Professor, Department of information and communication engineering, Chungbuk National University, Korea ] Corresponding Author

참고문헌

자료제공 : 네이버학술정보

간행물 정보

발행기관

  • 발행기관명
    국제인공지능학회(구 한국인터넷방송통신학회) [The International Association for Artificial Intelligence]
  • 설립연도
    2000
  • 분야
    공학>전자/정보통신공학
  • 소개
    인터넷방송, 인터넷 TV , 방송 통신 네트워크 및 관련 분야에 대한 국내는 물론 국제적인 학술, 기술의 진흥발전에 공헌하고 지식 정보화 사회에 기여하고자 한다.

간행물

  • 간행물명
    The International Journal of Advanced Smart Convergence
  • 간기
    계간
  • pISSN
    2288-2847
  • eISSN
    2288-2855
  • 수록기간
    2012~2025
  • 십진분류
    KDC 326 DDC 380

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