要約: 適時のチャネル情報は、車両がサービス中の基地局（BS）とビームフォーミングベクトルの両方を決定するために必要ですが、速いフェージングを伴う mmWave チャネルの頻繁な推定は大きなオーバーヘッドを生じます。 この課題に対処するため、車両の位置と速度などの過去のコンテキストと、過去に観測された伝送レートを活用して、追加のチャネル測定なしに瞬時の伝送レートを推定する Beam-aware Kernelized Contextual Upper Confidence Bound (BKC-UCB) アルゴリズムを提案します。具体的には、BKC-UCB はカーネル法を活用して、コンテキストと伝送レートの非線形関係を捉え、コンテキストを再現核ヒルベルト空間（RKHS）へ写像することで、線形学習を実現可能にします。各ビームを独立したアームとして扱うのではなく、ビーム番号をコンテキストに埋め込むことで、BKC-UCB がビーム間の相関を活用し、収束を加速します。さらに、イベント駆動型の情報共有メカニズムを BKC-UCB に組み込み、顕著な探索が実施される場合にのみ情報交換を可能にし、限られた通信オーバーヘッドで学習効率を向上させます。
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