Transmit Antenna Selection for Downlink Transmission in a Massively Distributed Antenna System Using Convex Optimization
Notice bibliographique
Résumé
The use of multiple antennas in a spatial multiplexing multiple-input multiple-output (SM-MIMO) system can increase the capacity linearly with the number of antennas, M. However, the radio-frequency (RF) chain associated with each antenna increases the system hardware cost considerably. Antenna selection is a signal processing technique that helps to reduce the system complexity and cost of the RF front-end. This paper describes the novel concept of transmit antenna selection method for the massively distributed antenna system, which is conceived as a technique to increase the data-rate beyond the Long Term Evolution (LTE) and LTE Advanced (LTEA) technologies. In this work, convex optimization is used to determine the optimum antennas for the massively distributed MIMO, to achieve the best compromise between the achievable capacity and system complexity. Specifically, the interior-point algorithm from optimization theory is utilized. For the case of an extremely large antenna array, we observe from the simulations that antenna selection is dependent only upon the large scale fading (LSF). So complexity of the antenna selection algorithm reduces to O(M) if the bucket sorting algorithm is employed. Simulation results confirm that our proposed method works well in a massively distributed antenna system, and its performance is close to the optimal antenna selection algorithm.
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Comment cette classification a été obtenuedéplier
Prédiction machine sur la base complète
Imitation des enseignantsNi prévalence calibrée, ni vérité terrain. Validation humaine à venir. Le volet Gemma est une étiquette directe du modèle pour chaque travail de la base, lue sur la notice réduite au titre. Le volet Codex est un classifieur appris des 10 348 étiquettes directes de Codex et calibré sur les taux pondérés de l'échantillon; les champs sans appui suffisant ne portent aucun appel Codex. Le mode candidate est l'union des deux volets; le consensus est leur intersection. Ces sorties portent le statut machine_predicted_unvalidated et ne sont pas des étiquettes humaines.
Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)
| Catégorie | Codex | Gemma |
|---|---|---|
| Métarecherche | 0,001 | 0,002 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,001 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,001 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,000 | 0,001 |
| Études des sciences et des technologies | 0,000 | 0,001 |
| Communication savante | 0,001 | 0,001 |
| Science ouverte | 0,001 | 0,001 |
| Intégrité de la recherche | 0,001 | 0,001 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,001 | 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 source (Gemma direct ou Codex distillé), 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 ».