To fully utilize the abundant spectrum resources in millimeter wave (mmWave), Beam Alignment (BA) is necessary for large antenna arrays to achieve large array gains. In practical dynamic wireless environments, channel modeling is challenging due to time-varying and multipath effects. In this paper, we formulate the beam alignment problem as a non-stationary online learning problem with the objective to maximize the received signal strength under interference constraint. In particular, we employ the non-stationary kernelized bandit to leverage the correlation among beams and model the complex beamforming and multipath channel functions. Furthermore, to mitigate interference to other user equipment, we leverage the primal-dual method to design a constrained UCB-type kernelized bandit algorithm. Our theoretical analysis indicates that the proposed algorithm can adaptively adjust the beam in time-varying environments, such that both the cumulative regret of the received signal and constraint violations have sublinear bounds with respect to time. This result is of independent interest for applications such as adaptive pricing and news ranking. In addition, the algorithm assumes the channel is a black-box function and does not require any prior knowledge for dynamic channel modeling, and thus is applicable in a variety of scenarios. We further show that if the information about the channel variation is known, the algorithm will have better theoretical guarantees and performance. Finally, we conduct simulations to highlight the effectiveness of the proposed algorithm.


翻译:要充分利用毫米波(mmWave)中的丰富频谱资源,大型天线阵列必须使用Baam对齐(BA),才能获得巨大的阵列。在实际的动态无线环境中,由于时间变化和多路径效应,频道模型化具有挑战性。在本文中,我们将光束对齐问题作为非静止在线学习问题,目的是在干扰制约下最大限度地增加收到的信号强度。特别是,我们使用非静止内脏的土匪来利用波束和模拟复杂的波束成形和多路通道功能之间的关联。此外,为了减少对其他用户设备的干扰,我们利用原始双向方法设计一个受限制的UCB型内嵌式土匪算法。我们的理论分析表明,拟议算法可以适应性调整时间变化环境中的光束,这样,对收到的信号和约束性违反的累积性遗憾与时间有亚直线的界限。这导致对诸如适应性定价和新闻排序等应用的独立兴趣。此外,对黑箱功能的算法是黑箱功能,我们利用原始的原始方法设计方法来设计有一定的操作性,因此,我们不需要任何动态变换的轨道的演算法。

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