Oct, 2023
SplitBeam: Wi-Fi 网络中通过分裂计算实现有效高效波束成型
SplitBeam: Effective and Efficient Beamforming in Wi-Fi Networks Through Split Computing
Niloofar Bahadori, Yoshitomo Matsubara, Marco Levorato, Francesco Restuccia
TL;DR我们提出了 SplitBeam，这是一个新的框架，通过训练一个分裂的深度神经网络（DNN）来直接输出给定信道状态信息（CSI）矩阵作为输入的波束成形矩阵（BM），以解决现有方法中存在的过多计算负载或波束成形精度损失的问题。我们对两个不同环境中的现有 Wi-Fi 设备进行了大量实验 CSI 采集，并将 SplitBeam 与标准 IEEE 802.11 算法和最先进的基于 DNN 的方法 LB-SciFi 的性能进行了比较。实验结果显示，SplitBeam 将波束成形反馈大小和计算复杂度分别降低了 81% 和 84%，同时将误码率（BER）维持在现有方法的 10^-3 左右。我们还在 FPGA 硬件上实现了 SplitBeam DNN，估计了端到端的 BM 报告延迟，结果显示在最复杂的情景中，即逼真的多用户 MIMO 场景中的目标信道探测频率，延迟小于 10 毫秒。