基于校准的多模态先验和不确定性感知的调度技术的感知辅助自适应波束探测

《IEEE Wireless Communications Letters》：Sensing-Assisted Adaptive Beam Probing with Calibrated Multimodal Priors and Uncertainty-Aware Scheduling

　　

摘要：

高方向性的毫米波/太赫兹通信链路需要快速的对准过程，但穷尽式的码本扫描会带来巨大的训练开销。本文提出了一种基于感知辅助的自适应探测策略，该策略将多模态感知（雷达/激光雷达/摄像头）结果映射到预先校准的波束模型上，利用深度Q集合模型预测每个波束的信号质量，并以该模型预测结果之间的不一致性作为实际的知识不确定性指标；同时根据Prior-Q置信度得分选择一组有限的探测波束。探测资源的分配基于先前的熵计算结果，明确地将感知置信度与波束训练开销联系起来，其中E[Kt]表示每次扫描平均探测的波束数量。为防止信噪比过低导致的锁定现象，本文引入了基于信噪比的安全机制：当信噪比低于阈值θ时系统将进入锁定状态，而防护机制会在信噪比超过θ的基础上额外增加Δ dB的裕度。在DeepSense-6G实验中（训练场景42和44；测试场景43），使用包含21个波束的DFT码本，当E[Kt]约为2时，系统在Top-1/Top-3排名中的成功率分别为0.81和0.99；在信噪比θ = 0 dB且裕度Δ = 3 dB的条件下，系统未出现任何锁定现象。