Optimal precoder design for mimo systems using decision feedback receivers
Notice bibliographique
Résumé
For precoder design problems in a multi-input multi-output (MIMO) communication system, perfect knowledge of the channel state information (CSI) at both the transmitter and the receiver is usually required. However, it is often difficult to provide sufficiently timely and accurate feedback of CSI from the receiver to the transmitter for such designs to be practically viable. In this paper, we consider the optimum design of a precoder for a wireless communication link having M transmitter antennas and N receiver antennas (M ≪ N), in which the channels are assumed to be flat fading and may be correlated. We assume that full CSI is known at the receiver, but only the first- and second-order statistics of the channels are available at the transmitter. Our goal is to come up with an efficient design of the optimal precoder for such a MIMO system by minimizing the average arithmetic mean-squared error (MSE) of zero-forcing decision feedback (ZF-DF) detection subject to a constraint on the total transmitting power. We transform this non-convex optimization problem into a convex geometrical programming problem, which can then be efficiently solved using an interior point method. For the case when the transmission channels are uncorrelated, a closed-form solution of the optimum precoder has been obtained. The superior performance of our MIMO system equipped with the optimum precoder is verified by computer simulations.
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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 | 0,001 |
| 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 | 0,000 | 0,000 |
| 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 ».