Energy‐efficient pilot and data power allocation in massive multi‐user multiple‐input multiple‐output communication systems
Notice bibliographique
Résumé
This study aims to improve the energy efficiency of time‐division duplexing massive multi‐user multiple‐input multiple‐output communication systems for both uplink and downlink transmissions. By using minimum mean square error channel estimation, two novel pilot–data power allocation schemes are proposed to minimise the total uplink and downlink transmit power under per‐user signal‐to‐interference‐plus‐noise ratio (SINR) requirement and per‐user power consumption constraints. The proposed schemes take into account the maximum‐ratio combining and zero‐forcing (ZF) detectors in the uplink transmission together with maximum‐ratio transmission and ZF precoder in the downlink transmission. In order to simplify the proposed optimisation problems, lower bounds of the average SINR are derived and used in the power allocation algorithms. The key contribution of this study lies in formulating the original energy‐efficient power allocation problem and converting such a complicated optimisation problem to a geometric programming problem. Computer simulation validates the tightness of the derived SINR lower bounds and shows that the proposed schemes can save up to 78% of the total power as compared with the equal power allocation among all the mobile users.
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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 | 0,000 | 0,000 |
| Communication savante | 0,000 | 0,001 |
| Science ouverte | 0,002 | 0,001 |
| 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 ».