Beamforming for Multiuser MIMO-OFDM Interference Channels With Multipath Diversity
Notice bibliographique
Résumé
This paper presents three beamforming designs for multiuser multiple-input and multiple-output with orthogonal frequency-division multiplexing, where the transmit and receive beamformers are obtained iteratively with closed-form steps. In the first case, the transmit (Tx) beamformers are set and the receive (Rx) beamformers are calculated. It works by projecting the Tx beamformers into a null space of appropriate channels. This eliminates one interference term for each user. Then the Rx beamformer for each user maximizes its instantaneous signal-to-noise ratio (SNR) while satisfying an orthogonality condition to eliminate the remaining interferences. The second case is jointly optimizing the Tx and Rx beamformers from constrained SNR maximization. It uses the results from the first case. The third case is also for joint optimization of Tx-Rx beamformers but combines constrained SNR and signal-to-interference-plus-noise ratio maximization. The minimum number of antennas required is derived as part of the formulation. All cases can include a linear constellation precoder for extracting multipath diversity. Finally, the required feedback rates are derived and compared to existing beamforming methods. Using the standardized statistical channel model for IEEE 802.11n, our simulations demonstrate faster beamforming, improved error performance, and the ability to extract multipath diversity which is not possible in the least-square approach.
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Comment cette classification a été obtenuedéplier
Prédiction distillée sur la base complète
Imitation des enseignantsNi prévalence calibrée, ni vérité terrain. Validation humaine à venir. Apprise à partir de 10 348 étiquettes directes de Codex et de 10 348 étiquettes directes de Gemma. Le mode candidate est l'union des têtes enseignantes seuillées; le consensus est leur intersection. Ces sorties portent le statut machine_predicted_unvalidated et ne sont ni des étiquettes humaines ni des étiquettes directes de modèles de pointe.
Scores Codex et Gemma par catégorie
| Catégorie | Codex | Gemma |
|---|---|---|
| Métarecherche | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,000 | 0,000 |
| Études des sciences et des technologies | 0,001 | 0,000 |
| Communication savante | 0,000 | 0,000 |
| Science ouverte | 0,001 | 0,000 |
| Intégrité de la recherche | 0,000 | 0,000 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,000 | 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 tête enseignante, 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 ».