| 講演名 | 2022-12-15 Efficient Beam Prediction for Intelligent Reflecting Surface-Assisted mmWave Systems based on Memory Driven Simple Transformer Deep Learning Model 浦上 大世(奈良先端大), 賈 昊暉(奈良先端大), 陳 娜(奈良先端大), 岡田 実(奈良先端大), |
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| 抄録(和) | |
| 抄録(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) | |
| キーワード(英) | mmWaveintelligent reflecting surfacebeam predictiondeep learning |
| 資料番号 | RCS2022-185 |
| 発行日 | 2022-12-08 (RCS) |
| 研究会情報 | |
| 研究会 | RCS / NS |
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| 開催期間 | 2022/12/15(から2日開催) |
| 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. |
| 委員長氏名（和） | 樋口 健一(東京理科大) / 大石 哲矢(NTT) |
| 委員長氏名（英） | Kenichi Higuchi(Tokyo Univ. of Science) / Tetsuya Oishi(NTT) |
| 副委員長氏名（和） | 旦代 智哉(東芝) / 児島 史秀(NICT) / 牟田 修(九大) / 三好 匠(芝浦工大) |
| 副委員長氏名（英） | Tomoya Tandai(Toshiba) / Fumihide Kojima(NICT) / Osamu Muta(Kyushu Univ.) / Takumi Miyoshi(Shibaura Insti of Tech.) |
| 幹事氏名（和） | 山本 哲矢(パナソニック) / 安達 宏一(電通大) / 中村 理(シャープ) / 池邉 隆(NTT) / 山口 実靖(工学院大) |
| 幹事氏名（英） | Tetsuya Yamamoto(Panasonic) / Koichi Adachi(Univ. of Electro-Comm) / Osamu Nakamura(Sharp) / Takashi Ikebe(NTT) / Saneyasu Yamaguchi(Kogakuin Univ.) |
| 幹事補佐氏名（和） | 酒井 学(三菱電機) / 岩渕 匡史(NTT) / 菅野 一生(KDDI総合研究所) / 張 裕淵(東工大) / 丸田 一輝(東京理科大) / 三原 孝太郎(NTT) |
| 幹事補佐氏名（英） | Manabu Sakai(Mitsubishi Electric) / Masashi Iwabuchi(NTT) / Issei Kanno(KDDI Research) / Yuyuan Chang(Tokyo Inst. of Tech) / Kazuki Maruta(Tokyo Univ. of Science) / Kotaro Mihara(NTT) |
| 講演論文情報詳細 | |
| 申込み研究会 | Technical Committee on Radio Communication Systems / Technical Committee on Network Systems |
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| 本文の言語 | ENG |
| 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（和） | |
| キーワード(1)（和/英） | / mmWaveintelligent reflecting surfacebeam predictiondeep learning |
| 第 1 著者 氏名（和/英） | 浦上 大世 / Taisei Urakami |
| 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） | 賈 昊暉 / Haohui Jia |
| 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） | 陳 娜 / Na Chen |
| 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） | 岡田 実 / Minoru Okada |
| 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) |
| 発表年月日 | 2022-12-15 |
| 資料番号 | RCS2022-185 |
| 巻番号（vol） | vol.122 |
| 号番号（no） | RCS-311 |
| ページ範囲 | pp.1-6(RCS), |
| ページ数 | 6 |
| 発行日 | 2022-12-08 (RCS) |