User Selection for Multiple-Antenna Broadcast Channel with Zero-Forcing Beamforming
Notice bibliographique
Résumé
This paper investigates the zero-forcing (ZF) beamforming transmit strategy in the multiple-antenna multiuser downlink systems. We consider the case of mobile users equipped with multiple antennas. Although the capacity of such systems can be achieved by dirty paper coding (DPC), DPC is extremely difficult and challenging to implement. Thus, simple but suboptimal linear beamforming techniques like ZF beamforming can be deployed. However, the number of users that can be served using this strategy is limited by the number of transmit antennas at the base station. The solution for this limitation is user selection (scheduling), which also exploits multiuser diversity. Therefore, user selection can be used to enhance the throughput of the system. Recently, it has been shown that ZF beamforming strategy with user selection is asymptotically optimal for a large number of users. In this paper, a semi-orthogonal user selection (SUS) algorithm is extended to the system with multiple-antenna mobile users. This algorithm aims to select users, which are semi-orthogonal. The optimal ZF beamforming matrices are obtained and it is shown that the optimal ZF beamforming throughput is related to the eigenvalues of the user channels. Therefore, SUS is aimed to select the proper group of users based on maximizing the channel eigenvalues and therefore improving the optimal ZF beamforming throughput of the system.
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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 | 0,003 |
| 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 | 0,001 | 0,001 |
| Communication savante | 0,001 | 0,001 |
| Science ouverte | 0,001 | 0,001 |
| Intégrité de la recherche | 0,001 | 0,000 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,002 | 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 ».