Distributed beamforming in multi-cell cooperative MIMO Cellular Networks with non-regenerative relays: An LTE-Advanced framework
Notice bibliographique
Résumé
In this paper we study a cellular network, in which multiple-antenna users communicate with multiple-antenna base stations (BSs) through fixed infrastructure-based multiple antenna relay stations (RSs). With cooperation among the BSs and linear processing at the RSs, we aim to find the optimal precoding matrices at the users and the beamforming matrices at the RSs that jointly maximize the system sum rate. Unlike for the conventional uplink (without relays), the sum-rate optimization is non-convex. More so, there is cross-coupling of the RSs' channels due to the forwarded interferences by the RSs. Firstly, we incorporate interference pre-cancelation into the RSs' beamforming designs. Secondly, we match each RS's beamforming matrix to the corresponding backward and forward channels such that the end-to-end channel is diagonalizable. Furthermore, we propose an iterative alternating minimization based algorithm to maximize the system sum rate. Finally, we consider two user-RS scheduling/mapping schemes namely the “random” and “channel-aware” schemes. Simulation results show that the channel-aware scheme outperform the random scheme with the performance gap unchanged with increasing number of antennas at the nodes.
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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 | 0,001 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,001 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,000 | 0,000 |
| Études des sciences et des technologies | 0,000 | 0,001 |
| Communication savante | 0,001 | 0,001 |
| Science ouverte | 0,001 | 0,000 |
| Intégrité de la recherche | 0,001 | 0,000 |
| 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 ».