Optimal Precoder Design for Correlated MIMO Communication Systems Using Zero-Forcing Decision Feedback Equalization
Notice bibliographique
Résumé
We consider the design of the precoder for a multi-input multi-output (MIMO) communication system equipped with a decision feedback equalizer (DFE) receiver. For such design problems, perfect knowledge of the channel state information (CSI) at both the transmitter and the receiver is usually required. However, in the environment of wireless communications, 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 havingMtransmitter antennas andNreceiver antennas (M < N), in which the channels are assumed to be flat fading and may be correlated. We assume that full knowledge of CSI is available at the receiver. At the transmitter, however, only the first- and second-order statistics of the channels are available. Our goal here 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 (ZF) decision feedback detection subject to a constraint on the total transmitting power. Applying some of the properties of the matrix parameters, this nonconvex optimization problem can be transformed into a convex geometrical programming problem which can then be efficiently solved using an interior point method. The performance of the MIMO system equipped with this optimum precoder and a ZF-DFE has also been found to be comparable, and in some cases, superior to that of V-BLAST which necessitates optimally ordered successive interference cancellation based on the largest postdetection signal-to-noise ratio (SNR). In terms of tradeoff between performance and implementation simplicity, our new system is certainly an attractive alternative.
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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 | 0,001 |
| 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 | 0,001 | 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 ».