| 電子情報通信学会 研究会発表申込システム 講演論文 詳細 |
技報閲覧サービス [ログイン] 技報アーカイブ |
| トップに戻る | 前のページに戻る | [Japanese] / [English] |
| 講演抄録／キーワード | ||
| 講演名 | 2022-12-15 09:45 Efficient Beam Prediction for Intelligent Reflecting Surface-Assisted mmWave Systems based on Memory Driven Simple Transformer Deep Learning Model ○Taisei Urakami・Haohui Jia・Na Chen・Minoru Okada（NAIST）  RCS2022-185 |
|
| 抄録 | （和） | (まだ登録されていません) |
| （英） | In this paper, we propose a memory driven simple transformer (MDST) deep learning (DL) model with the autoregressive module and spatial attention method, and channel matrix compression method to realize the high accuracy with small data collecting and low training overhead for intelligent reflecting surface (IRS)-assisted millimeter wave (mmWave) wireless communication system. Specifically, in the channel matrix compression, we convert the channel state information (CSI) into the sparse angular-delay domain, then the data size is significantly compressed in the delay domain. In the MDST-DL model, first, compressed CSI is input to the gated recurrent unit (GRU) to extract the frequency features. After that, these frequency features are input to the simple spatial attention to obtain the global features based on the frequency features extracted from each element. As the results show, in the case of compressed channel, the MDST-DL model can achieve the sufficient average accuracy of 80.0% with 17min 12s in comparison with the average accuracy of original channel of 85.7% with 22min 10s. | |
| キーワード | （和） | / / / / / / / |
| （英） | mmWave / intelligent reflecting surface / beam prediction / deep learning / / / / | |
| 文献情報 | 信学技報, vol. 122, no. 311, RCS2022-185, pp. 1-6, 2022年12月. | |
| 資料番号 | RCS2022-185 | |
| 発行日 | 2022-12-08 (RCS) | |
| ISSN | Online edition: ISSN 2432-6380 | |
| 著作権に ついて |
技術研究報告に掲載された論文の著作権は電子情報通信学会に帰属します．(許諾番号：10GA0019/12GB0052/13GB0056/17GB0034/18GB0034) | |
| PDFダウンロード | RCS2022-185 |
|
| 研究会情報 | |
| 研究会 | RCS NS |
| 開催期間 | 2022-12-15 - 2022-12-16 |
| 開催地（和） | 名古屋工業大学＋オンライン開催 |
| 開催地（英） | Nagoya Institute of Technology, and Online |
| テーマ（和） | マルチホップ／リレー／協調，耐災害無線ネットワーク，センサ・メッシュネットワーク，アドホックネットワーク，D2D・M2M，無線ネットワークコーディング，ハンドオーバ/AP切替/接続セル制御/基地局間負荷分散/モバイルNW動的再構成，QoS・QoE保証，無線VoIP，IoT，エッジコンピューティング，一般 |
| テーマ（英） | Multi-hop/Relay/Cooperation, Disaster-resistant wireless network, Sensor/Mesh network, Ad-hoc network, D2D/M2M, Wireless network coding, Handover/AP switching/Connected cell control/Load balancing among base stations/Mobile network dynamic reconfiguration, QoS/QoE assurance, Wireless VoIP, IoT, Edge computing, etc. |
| 講演論文情報の詳細 | |
| 申込み研究会 | RCS |
| 会議コード | 2022-12-RCS-NS |
| 本文の言語 | 英語 |
| タイトル（和） | |
| サブタイトル（和） | |
| タイトル（英） | Efficient Beam Prediction for Intelligent Reflecting Surface-Assisted mmWave Systems based on Memory Driven Simple Transformer Deep Learning Model |
| サブタイトル（英） | |
| キーワード(1)（和/英） | / mmWave |
| キーワード(2)（和/英） | / intelligent reflecting surface |
| キーワード(3)（和/英） | / beam prediction |
| キーワード(4)（和/英） | / deep learning |
| キーワード(5)（和/英） | / |
| キーワード(6)（和/英） | / |
| キーワード(7)（和/英） | / |
| キーワード(8)（和/英） | / |
| 第1著者 氏名（和/英/ヨミ） | 浦上 大世 / Taisei Urakami / ウラカミ タイセイ |
| 第1著者 所属（和/英） | 奈良先端科学技術大学院大学 (略称： 奈良先端大) Nara Institute of Science and Technology (略称： NAIST) |
| 第2著者 氏名（和/英/ヨミ） | 賈 昊暉 / Haohui Jia / カ コウキ |
| 第2著者 所属（和/英） | 奈良先端科学技術大学院大学 (略称： 奈良先端大) Nara Institute of Science and Technology (略称： NAIST) |
| 第3著者 氏名（和/英/ヨミ） | 陳 娜 / Na Chen / チェン ナ |
| 第3著者 所属（和/英） | 奈良先端科学技術大学院大学 (略称： 奈良先端大) Nara Institute of Science and Technology (略称： NAIST) |
| 第4著者 氏名（和/英/ヨミ） | 岡田 実 / Minoru Okada / オカダ ミノル |
| 第4著者 所属（和/英） | 奈良先端科学技術大学院大学 (略称： 奈良先端大) Nara Institute of Science and Technology (略称： NAIST) |
| 第5著者 氏名（和/英/ヨミ） | / / |
| 第5著者 所属（和/英） | (略称： ) (略称： ) |
| 第6著者 氏名（和/英/ヨミ） | / / |
| 第6著者 所属（和/英） | (略称： ) (略称： ) |
| 第7著者 氏名（和/英/ヨミ） | / / |
| 第7著者 所属（和/英） | (略称： ) (略称： ) |
| 第8著者 氏名（和/英/ヨミ） | / / |
| 第8著者 所属（和/英） | (略称： ) (略称： ) |
| 第9著者 氏名（和/英/ヨミ） | / / |
| 第9著者 所属（和/英） | (略称： ) (略称： ) |
| 第10著者 氏名（和/英/ヨミ） | / / |
| 第10著者 所属（和/英） | (略称： ) (略称： ) |
| 第11著者 氏名（和/英/ヨミ） | / / |
| 第11著者 所属（和/英） | (略称： ) (略称： ) |
| 第12著者 氏名（和/英/ヨミ） | / / |
| 第12著者 所属（和/英） | (略称： ) (略称： ) |
| 第13著者 氏名（和/英/ヨミ） | / / |
| 第13著者 所属（和/英） | (略称： ) (略称： ) |
| 第14著者 氏名（和/英/ヨミ） | / / |
| 第14著者 所属（和/英） | (略称： ) (略称： ) |
| 第15著者 氏名（和/英/ヨミ） | / / |
| 第15著者 所属（和/英） | (略称： ) (略称： ) |
| 第16著者 氏名（和/英/ヨミ） | / / |
| 第16著者 所属（和/英） | (略称： ) (略称： ) |
| 第17著者 氏名（和/英/ヨミ） | / / |
| 第17著者 所属（和/英） | (略称： ) (略称： ) |
| 第18著者 氏名（和/英/ヨミ） | / / |
| 第18著者 所属（和/英） | (略称： ) (略称： ) |
| 講演者 | 第1著者 |
| 発表日時 | 2022-12-15 09:45:00 |
| 発表時間 | 25分 |
| 申込先研究会 | RCS |
| 資料番号 | RCS2022-185 |
| 巻番号（vol） | vol.122 |
| 号番号（no） | no.311 |
| ページ範囲 | pp.1-6 |
| ページ数 | 6 |
| 発行日 | 2022-12-08 (RCS) |
[研究会発表申込システムのトップページに戻る]