kth.sePublications
Change search
CiteExportLink to record
Permanent link

Direct link
Cite
Citation style
  • apa
  • ieee
  • modern-language-association-8th-edition
  • vancouver
  • Other style
More styles
Language
  • de-DE
  • en-GB
  • en-US
  • fi-FI
  • nn-NO
  • nn-NB
  • sv-SE
  • Other locale
More languages
Output format
  • html
  • text
  • asciidoc
  • rtf
Location-Aided Beamforming in Mobile Millimeter-Wave Networks
KTH, School of Electrical Engineering and Computer Science (EECS), Computer Science.ORCID iD: 0000-0002-5652-4458
Ericsson Research, Sweden.
KTH, School of Electrical Engineering and Computer Science (EECS), Computer Science.ORCID iD: 0000-0003-4986-6123
KTH, School of Electrical Engineering and Computer Science (EECS), Computer Science. RWTH Aachen University, Germany.ORCID iD: 0000-0003-3876-2214
2022 (English)In: 95th IEEE Vehicular Technology Conference: Spring, VTC 2022-Spring, Institute of Electrical and Electronics Engineers (IEEE) , 2022Conference paper, Published paper (Refereed)
Abstract [en]

Due to the large bandwidth available, millimeter-Wave (mmWave) bands are considered a viable opportunity to significantly increase the data rate in cellular and wireless networks. Nevertheless, the need for beamforming and directional communication between the transmitter and the receiver increases the complexity of the channel estimation and link establishment phase. Location-aided beamforming approaches have the potential to enable fast link establishment in mmWave networks. However, these are often very sensitive to location errors. In this work, we propose a beamforming algorithm based on tracking spatial correlation of the available strong paths between the transmitter and the receiver. We show that our method is robust to uncertainty in location information, i.e., location error and can provide a reliable connection to a moving user along a trajectory. The numerical results show that our approach outperforms benchmarks on various levels of error in the location information accuracy. The gain is more prominent in high location error scenarios.

Place, publisher, year, edition, pages
Institute of Electrical and Electronics Engineers (IEEE) , 2022.
Series
IEEE Vehicular Technology Conference VTC
Keywords [en]
Wireless communication, millimeter-wave networks, beamforming, location-aided beamforming
National Category
Telecommunications
Identifiers
URN: urn:nbn:se:kth:diva-321005DOI: 10.1109/VTC2022-Spring54318.2022.9860534ISI: 000861825800154Scopus ID: 2-s2.0-85137759270OAI: oai:DiVA.org:kth-321005DiVA, id: diva2:1708482
Conference
IEEE 95th Vehicular Technology Conference: (VTC-Spring), JUN 19-22, 2022, Helsinki, FINLAND
Note

Part of proceedings: ISBN 978-1-6654-8243-1

QC 20221104

Available from: 2022-11-04 Created: 2022-11-04 Last updated: 2023-05-04Bibliographically approved
In thesis
1. Location-aided Beam Alignment and Handover in Millimeter-wave Networks
Open this publication in new window or tab >>Location-aided Beam Alignment and Handover in Millimeter-wave Networks
2023 (English)Doctoral thesis, comprehensive summary (Other academic)
Abstract [en]

Ever-increasing data rate demands in mobile networks and the spectrum scarcity at the microwave bands have resulted in the exploration of millimeter-wave (mmWave) frequencies for the next generation of wireless networks. While mmWave frequencies offer large bandwidth, communication at these frequencies is not straightforward due to the challenging propagation characteristics. One approach to overcome the propagation challenge is the use of directional communication with narrow beams at the base station and the user to prepare a link with sufficient received power. Hence, communications with narrow beams pose a new challenge in link establishment and channel estimation based on fine angular scanning. Current mmWave systems apply analog phase arrays that can scan one angle at a time, resulting in high latency and overhead during link establishment. Moreover, mmWave links are sensitive to blockages that lead to the high probability of beam misalignment and the frequent updating of beam scanning, especially in mobile scenarios. Hence, it is desirable to design a low overhead beam selection by exploiting the unique properties of the mmWave channel. Furthermore, to provide adequate coverage and capacity, the density of the base stations in mmWave networks is usually higher than the conventional sub-6 GHz network. This leads to frequent handovers and establishing and maintaining the mmWave links more challenging. Therefore, fast base station discovery (finding the target base station in the handover process), and efficient handover execution techniques, will be required to use the full promise of mmWave cellular networks.

Motivated by the mentioned challenges, this thesis considers the beam alignment and handover problems. Specifically, in the first thread of the thesis, inspired by the unique properties of the spatial channel response of mmWave links, we propose a location-aided beam alignment method based on dividing the user trajectory into regions and storing a set of candidate beams for each region in mobile mmWave networks. Our analysis reveals that our proposed method can achieve a high signal-to-noise ratio, and low overhead while being more robust to the location information accuracy compared with some location-aided baselines in the literature.

In the second thread of the thesis, we focus on the handover problem. To this end, we formulate the association problem that maximizes the aggregate data rate along the trajectory while guaranteeing a predefined data rate threshold. We also consider the effect of choosing beam tracking or handover when the serving link quality drops on the user throughput along the trajectory. We apply reinforcement learning to learn whether and when the handover and beam tracking should be performed and choose the target base stations. We evaluate the proposed methods through numerical simulations and show promising results in terms of the achieved rate and throughput compared with the comparable methods in the literature.

In the third thread of the thesis, we focus on joint link configuration and resource allocation in a multi-user mobile scenario. We consider two kinds of link configuration: base station selection and beamwidth optimization in the case of handover. We apply reinforcement learning to approximate the solution of the association problem. In general, the main objective of our proposed method is to maximize the aggregate throughput of all the users along trajectories and ensure that their throughput in each location is higher than a threshold. Our numerical results demonstrate that the improved policy obtained from joint link configuration and resource allocation significantly outperforms other baseline policies in both throughput and achieved rate.

Abstract [sv]

Det ständigt ökande behovet av höga datatakter i system för mobil datakommunikation har medfört en frekvensbrist i mikrovågsområdet. För att tillgodose spektrumbehovet I nästa generations mobilsystem har därför intresset riktats mot millimetervågs-området. Den stora fördelen med detta frekvensområde är att här är tillgången på ledigt spektrum gott.  Eftersom våglängden här är en storleksordning mindre än i mikrovågsområdet, är det möjligt att konstruera antenner med kraftig riktverkan, för både sändare och mottagare, på små chip. Å andra sidan medför dessa små antenner en stor utbredningsförlust, varför hög riktverkan är nödvändig.  Kommunikationen sker med smala strålar och utmaningen är att kunna rikta dessa med god precision så att etableringen av förbindelser kan ske och att kommunikationskanalens egenskaper kan skattas på ett tillförlitligt sätt.

Nuvarande millimetervågssystem använder sig av analoga fasstyrda antenner som kan rikta strålen i en riktning i taget, vilket gör att etableringen av förbindelser kan vara tidsödande. Ett annat problem är att de smala strålarna är känsliga för blockering av föremål som kommer i vägen för strålgången. Detta leder till antennernas strålningsmönster måste uppdateras ofta med hjälp av strålsökning. Speciellt i mobila system där både användare och blockerande föremål rör sig är detta ett problem.  Ett annat problem som detta medför är att basstationstätheten i millimetervågsystem måste göra större än i konventionella mikrovågssystem för att kunna bibehålla en god täckning. Många basstationer leder emellertid till många basstationsbyten, s.k. ”Handover” vilket gör etableringen och underhållet av kommunikationslänkarna extra utmanande. Metoder för snabb identifiering av basstationer och effektiva handover-tekniker är nödvändiga för att kunna utnyttja millimetervågssystemens fulla potential.

Mot bakgrunden av ovanstående utmaningar, intresserar vi oss i denna avhandling för effektiva strålsöknings- och handover metoder för millimetervågssystem. Mer specifikt så handlar avhandlingens första del om hur man kan utnyttja det faktum att millimetervågskanalens spatiella egenskaper är relativt likartade på närliggande platser. Vi utnyttjar här att strålgångar mätts upp i förväg i ett antal positioner längs mobilens väg. Med hjälp av positionsinformation kan vi nu snabba upp strålsökningen betydligt. Vår analys visar att vi kan uppnå ett högt signal-brus-förhållande och låg overhead samtidigt som metoden fungerar väl även när positionsinformationen är mindre noggrann.  

I avhandlingens andra del, fokuserar vi på handover-problemet. Vi formulerar basstationsvalet som ett optimeringsproblem där vi maximerar den aggregerade datatakten längs mobilens väg samtidigt som vi garanterar en minsta datatakt på alla platser. Vi tillämpar maskininlärning för valet mellan en mer noggrann strålsökning och handover när transmissionskvaliteten sjunker längs mobilens väg. Vi  utvärderar metoderna genom simuleringar som visar lovande resultat vad avser uppnådd datatakt jämfört med tidigare föreslagna metoder. 

I avhandlingens sista del tar vi även resursallokeringen i beaktande i ett fleranvändar-scenario där många mobiler konkurrerar om ändliga kommunikationsresurser. Vi studerar kombinationer av basstationsval (handover) och strålgångsoptimering. Vi tillämpar maskininlärning för att hitta en approximativ lösning till problemet att maximera den aggregerade överförda datamängden längs mobilernas väg, samtidigt som vi garanterar en minsta datatakt. Våra simuleringsresultat bekräftar att vi kan erhålla en tillförlitlig förbindelse längs mobilernas väg med betydligt bättre prestanda än jämförbara lösningar.

Place, publisher, year, edition, pages
Stockholm: KTH Royal Institute of Technology, 2023. p. xiii, 76
Series
TRITA-EECS-AVL ; 2023:32
Keywords
Millimeter wave networks, beam alignment, Handover, Reinforcement learning, Millimetervågnätverk, strålinriktning, överlämning, förstärkningsinlärning
National Category
Communication Systems
Identifiers
urn:nbn:se:kth:diva-326543 (URN)978-91-8040-546-1 (ISBN)
Public defence
2023-05-25, https://kth-se.zoom.us/j/63271456810, F3, Lindstedtsvägen 26, Stockholm, 14:00 (English)
Opponent
Supervisors
Note

QC 20230504

Available from: 2023-05-04 Created: 2023-05-04 Last updated: 2023-05-17Bibliographically approved

Open Access in DiVA

No full text in DiVA

Other links

Publisher's full textScopus

Authority records

Khosravi, SaraZander, JensPetrova, Marina

Search in DiVA

By author/editor
Khosravi, SaraZander, JensPetrova, Marina
By organisation
Computer Science
Telecommunications

Search outside of DiVA

GoogleGoogle Scholar

doi
urn-nbn

Altmetric score

doi
urn-nbn
Total: 55 hits
CiteExportLink to record
Permanent link

Direct link
Cite
Citation style
  • apa
  • ieee
  • modern-language-association-8th-edition
  • vancouver
  • Other style
More styles
Language
  • de-DE
  • en-GB
  • en-US
  • fi-FI
  • nn-NO
  • nn-NB
  • sv-SE
  • Other locale
More languages
Output format
  • html
  • text
  • asciidoc
  • rtf