Machine learning algorithms for beamforming applications in 6G communications systems
Creators: name: Μαλλιώρας, Ιωάννης Α.
Publisher: name: Aristotle University of Thessaloniki
Year: 2025
Subjects: Προσαρμοστική μορφοποίηση
Νευρωνικά δίκτυα
Έξυπνες κεραίες
Deep learning
Adaptive beamforming
Neural networks
Zero-forcing
Doa estimation
Sidelobe suppression

description: Η εμφάνιση των δικτύων 6G παρουσιάζει ένα σημαντικό άλμα στις ασύρματες τηλεπικοινωνίες, απαιτώντας προηγμένες λύσεις προσαρμοστικής μορφοποίησης ακτινοβολίας (ABF) για την εξασφάλιση υψηλής ποιότητας συνδέσεων. Η παρούσα διατριβή διερευνά καινοτόμες τεχνικές μηχανικής μάθησης, αξιοποιώντας βαθιά νευρωνικά δίκτυα (NN), διευθετώντας προκλήσεις που οι παραδοσιακοί αλγόριθμοι αντιμετωπίζουν σε δυναμικά περιβάλλοντα. Η πρώτη συνεισφορά επικεντρώνεται στη χρήση βαθιάς μηχανικής μάθησης για τον αποδοτικό υπολογισμό των βαρών δέσμης ακτινοβολίας σε ρεαλιστικές ομοιόμορφες γραμμικές στοιχειοκεραίες (ULAs). Οι παραδοσιακές ντετερμινιστικές μέθοδοι, όπως η ελάχιστης παραμόρφωσης (MVDR) και η τεχνική προσαρμογής μηδενισμών (NSB), παρέχουν ακριβή αποτελέσματα, αλλά πλήττονται από υψηλή υπολογιστική πολυπλοκότητα και περιορισμένη αποδοτικότητα σε ταχέως μεταβαλλόμενα σενάρια. Εισάγεται μια αρχιτεκτονική αναδρομικού νευρωνικού δικτύου (RNN), συγκεκριμένα με μονάδες GRU, εκπαιδευμένο με δεδομένα που παράγονται από τον αλγόριθμο NSB. Το προτεινόμενο μοντέλο πετυχαίνει πρωτοφανές μέσο σφάλμα τοποθέτησης κύριου λοβού και μηδενισμών 0,43 και 0,076 μοίρες αντίστοιχα, μειώνοντας σημαντικά τον χρόνο απόκρισης και βελτιώνοντας την επεκτασιμότητα του ABF μέσω παραλληλισμού. Η δεύτερη συνεισφορά επεκτείνει τις προτεινόμενες μεθόδους στο πιο σύνθετο σενάριο της τρισδιάστατης προσαρμοστικής μορφοποίησης ακτινοβολίας με ομοιόμορφες επίπεδες στοιχειοκεραίες (UPAs). Εξετάζεται η ρύθμιση των NN για τρισδιάστατο ABF, με έμφαση στην ακρίβεια και την αποδοτικότητα. Χρησιμοποιούνται τεχνικές βελτιστοποίησης υπερπαραμέτρων και εισάγονται δύο νέες μέθοδοι: μια τεχνική αποδοτικής ταυτοποίησης μηδενισμών και μια αυτοβελτιούμενη διαδικασία συνεχούς εκπαίδευσης. Αυτή η μέθοδος αυτοβελτίωσης εντοπίζει και αντιμετωπίζει περιπτώσεις χαμηλής απόδοσης, ενισχύοντας την επίδοση του μοντέλου με λιγότερα δεδομένα. Το προτεινόμενο μοντέλο LSTM επιτυγχάνει μέσο σφάλμα τοποθέτησης κύριου λοβού και μηδενισμών 0,25 και 0,23 μοίρες αντίστοιχα, επιβεβαιώνοντας τη δυνατότητα των NN για τρισδιάστατα σενάρια υψηλής πολυπλοκότητας. Η τρίτη συνεισφορά ασχολείται με την καταστολή των πλευρικών λοβών, κρίσιμη για τη μείωση παρεμβολών και τη βελτίωση της ποιότητας του σήματος. Αναπτύσσεται μια μέθοδος επαναληπτικής απόσβεσης πλευρικών λοβών με τοποθέτηση μηδενισμών στις κορυφές τους, ενώ ρυθμίζονται οι κύριες παράμετροι της μεθόδου για την επίτευξη ισορροπίας μεταξύ του επιπέδου πλευρικών λοβών (SLL) και του χρόνου απόκρισης. Τα εκπαιδευμένα NN επιτυγχάνουν μέγιστο επίπεδο πλευρικών λοβών -20,7 dB σε στοιχειοκεραία 8×8, με ταχύτερο χρόνο απόκρισης από τις κλασικές μεθόδους. Η τέταρτη συνεισφορά επικεντρώνεται στην προληπτική μορφοποίηση ακτινοβολίας μέσω πρόβλεψης της μελλοντικής κατεύθυνσης άφιξης σημάτων (DoA) στοχεύοντας στη μείωση της καθυστέρησης της διαδικασίας ABF. Τα μοντέλα transformer (TNN) και RNN εκπαιδεύονται σε ρεαλιστικές διαδρομές κίνησης που προσομοιώνονται με δεδομένα OpenStreetMap σε αστικό περιβάλλον. Τα ΤΝΝ μοντέλα επιδεικνύουν εξαιρετική ακρίβεια, με μέσο σφάλμα πρόβλεψης 1,36 μοίρες για περιπτώσεις οπτικής επαφής με το σταθμό βάσης (LoS) και 3,01 μοίρες για περιπτώσεις μη οπτικής επαφής με το σταθμό βάσης (NLoS). Η προσέγγιση αυτή επιβεβαιώνεται μέσω προσομοιώσεων με κινούμενους χρήστες, επικυρώνοντας τη δυνατότητά της να διατηρεί βέλτιστα επίπεδα ισχύος σήματος και λόγου σήματος προς παρεμβολές (SIR) κατά την διάρκεια της κίνησης των χρηστών. Συνολικά, αυτή η διατριβή αναδεικνύει τις μετασχηματιστικές δυνατότητες των προσεγγίσεων ML στο ABF για τα δίκτυα 6G. Αντιμετωπίζοντας βασικές προκλήσεις όπως η μείωση της καθυστέρησης, η επεκτασιμότητα, η πολυπλοκότητα του τρισδιάστατου ABF, η καταστολή των πλευρικών λοβών και η πρόβλεψη μελλοντικών DoA, το έργο αυτό συμβάλλει στην ανάπτυξη των συστημάτων ασύρματης επικοινωνίας που μπορούν να ανταποκριθούν στις απαιτήσεις των δικτύων 6G.
description: The emergence of 6G wireless networks marks a transformative leap in telecommunications, offering unprecedented data rates, ultra-reliable low-latency communication, and seamless connectivity for numerous devices. The dynamic nature of 6G necessitates advanced adaptive beamforming (ABF) solutions to maintain high-quality links. This thesis explores machine learning (ML) techniques, particularly neural networks (NNs), to enhance the efficiency, adaptability, and scalability of ABF, addressing challenges that traditional algorithms struggle with in dynamic environments. The first contribution focuses on deep learning for efficient beamforming weight calculation in realistic uniform linear arrays (ULAs). Traditional methods like minimum variance distortionless response (MVDR) and null-steering beamforming (NSB) offer accuracy but suffer from high computational complexity and limited adaptability. This work introduces a gated recurrent unit (GRU)-based neural network trained on an NSB-generated dataset. The proposed NN achieves comparable accuracy while significantly reducing response time and improving scalability. Comparative analysis shows a mean main lobe and null-placement error of 0.43 and 0.076 degrees, respectively, for 16-element ULAs, proving its robustness as an alternative to traditional beamforming. Building on this, the second contribution extends these techniques to three-dimensional (3D) beamforming using uniform planar arrays (UPAs). This work explores NN design and tuning for 3D ABF, optimizing hyperparameters to balance accuracy and computational efficiency. Two novel methods are introduced: an efficient null identification technique and a self-improvement approach for continuous NN fine-tuning, enhancing model performance with less data. The proposed LSTM-based beamformer achieves a mean main lobe and null-placement error of 0.25 and 0.23 degrees, respectively, demonstrating feasibility for complex 3D scenarios. The third contribution focuses on sidelobe suppression, a critical aspect of ABF for minimizing interference and improving signal quality. A recursive sidelobe damping via null steering is utilized to produce the dataset. The technique is tuned to achieve a balance between sidelobe level (SLL) reduction and response time. The resulting NNs, trained with this approach, achieve a mean maximum SLL of -20.7 dB on an 8×8 UPA while providing response times over three orders of magnitude faster than the iterative training method. The final contribution shifts to proactive beamforming through DoA prediction. Proactive beamforming anticipates the future DoA of incoming signals, reducing latency and improving adaptability. This work proposes an NN-based predictive model trained on realistic movement paths simulated using OpenStreetMap data. Transformer neural networks (TNNs) and recurrent architectures predict future DoAs with mean errors of 1.36 degrees for line-of-sight (LoS) and 3.01 degrees for non-line-of-sight (NLoS) scenarios. Simulations validate the approach, demonstrating its ability to maintain optimal signal strength and signal-to-interference-ratio (SIR) levels. Overall, this thesis highlights the transformative potential of ML-based ABF for 6G networks. By addressing latency reduction, scalability, 3D beamforming complexity, sidelobe suppression, and proactive DoA prediction, it contributes to the development of next-generation wireless systems. Through novel NN architectures and data-driven optimization, this work paves the way for more intelligent, adaptable, and efficient beamforming solutions that push the boundaries of wireless communication performance.