Vector Perturbation Precoding for Network MIMO: Sum Rate, Fair User Scheduling, and Impact of Backhaul Delay
Notice bibliographique
Résumé
The objective of this paper is to study the performance of a multicell vector perturbation (MVP) precoding technique under practical situations in a network multiple-input multiple-output (MIMO) scheme employing joint transmission. The conventional perturbation strategy that minimizes the total power is considered, and the power at each base station (BS) is properly scaled to enforce per-BS power constraints. In our scenario, we consider multiple-antenna users and use block diagonalization (BD) as the linear front-end precoder for VP. The sum rate for the MVP in the case of uniformly distributed input and an asymptotic upper bound on the sum rate at high signal-to-noise ratios (SNRs) are derived. In addition, using the asymptotic upper bound on the individual user rates, we propose a proportionally fair (PF) user scheduling algorithm of lower complexity and better performance compared with the benchmark fair semiorthogonal user selection (SUS) algorithm. As opposed to the PF-SUS, the proposed PF scheduling algorithm requires no predefined correlation threshold. Furthermore, we study the impact of backhaul delay on the performance of both VP and BD by deriving bounds on the sum rate. The numerical results show that MVP in the case of perfect channel state information (CSI) outperforms multicell BD. In the presence of a backhaul delay, the performance of MVP significantly degrades, but the upper bound on the sum rate for MVP is still higher than for multicell BD.
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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 | 0,002 | 0,008 |
| 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 ».