Capacity maximization in eigen-MIMO with channel estimation and CSI feedback-link throughput constraint
Notice bibliographique
Résumé
Water-filled eigenchannels offer the highest multi-input multi-output MIMO information-theoretic capacity, but digital techniques such as quadrature amplitude modulation and finite block lengths will degrade the capacity from the Shannon limit to the capacity of a digital link. Furthermore, eigen-MIMO requires channel overheads, such as estimating the channel state information CSI and feeding it back to the transmitter, which further compromise the capacity. In this paper, the joint influence of channel estimation and imperfect feedback on the information-theoretic capacity and the practicable capacity is analyzed. The channel is modeled as static over a MIMO channel block. In each block, the forward channel is used for CSI estimation and for the payload data transmission. In the back direction, the channel is used to feed back a quantized form of the CSI to the transmitter with a throughput constraint. These three channel usages are combined into an effective simplex channel simplifying the capacity analysis. The capacities are formulated as functions of the link parameters, enabling optimization of the number of training symbols, the feedback duration, and the power allocation for training and data transfer, with the criterion of maximum capacity. The results presented are subject to the usual approximations used in communications theory. Copyright © 2012 John Wiley & Sons, Ltd.
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Comment cette classification a été obtenuedéplier
Prédiction distillée sur la base complète
Imitation des enseignantsNi prévalence calibrée, ni vérité terrain. Validation humaine à venir. Apprise à partir de 10 348 étiquettes directes de Codex et de 10 348 étiquettes directes de Gemma. Le mode candidate est l'union des têtes enseignantes seuillées; le consensus est leur intersection. Ces sorties portent le statut machine_predicted_unvalidated et ne sont ni des étiquettes humaines ni des étiquettes directes de modèles de pointe.
Scores Codex et Gemma par catégorie
| Catégorie | Codex | Gemma |
|---|---|---|
| Métarecherche | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,000 | 0,000 |
| Études des sciences et des technologies | 0,000 | 0,000 |
| Communication savante | 0,000 | 0,000 |
| Science ouverte | 0,000 | 0,000 |
| Intégrité de la recherche | 0,000 | 0,000 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,000 | 0,000 |
Scores machine (provisoires)
Les deux têtes enseignantes du modèle étudiant, lues sur ce travail. Un score ordonne la base pour la relecture; il n'affirme jamais une catégorie, et le statut de validation accompagne chaque rangée tel quel.
Scores de référence d'un modèle non mature (critères de maturité non atteints, 7 itérations). Un score ordonne; il n'affirme jamais une catégorie.
score_only:v0-immature-baseline · tel quel depuis la passe de notation : score_only signifie que le nombre peut ordonner les travaux, et qu'aucune étiquette de catégorie n'en découleClassification
machine, non validéePrédiction automatique; un appel candidat d’une seule tête enseignante, pas un consensus.
Le détail, modèle par modèle et score par score, se trouve en fin de page sous « Comment cette classification a été obtenue ».