Robust MSE-based transceiver optimization for downlink cellular interference alignment
Notice bibliographique
Résumé
In this paper, we consider mean squared error (MSE)-based robust transceiver optimization for multi-user multi-input multi-out (MU-MIMO) cellular network that exploits interference alignment (IA) for its downlink communication. First, we consider the conventional sum-MSE minimization problem, where the MSE is calculated at user equipments (UEs). Second, we consider a different approach where the MSE can be calculated at base stations (BSs) i.e., leakage-based MSE from each BS. Different from conventional per-base station power constraint (PBPC), we assume practical per-antenna power constraint (PAPC) due to linearity of the power amplifier that feeds each transmit antenna at the BSs. To this end, we derive robust precoders and receive filters for these two design objectives under statistical channel state information (CSI) uncertainty. Simulation results suggest that our robust designs offer a good performance, showing resilience against CSI uncertainty. In addition, the sum-rate performances for designs with PAPC and PBPC are compared. It is observed that the sum-rate loss due to PAPC is relatively small for the robust designs.
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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 ».