Optimal power allocation for massive MU-MIMO downlink TDD systems
Notice bibliographique
Résumé
This paper considers a massive multi-user MIMO downlink time-division duplex system where a large number of antennas at the base station serves single-antenna users in the same time-frequency resource. In the downlink channel, we assume that users obtain an efficient information on the channel state, with the aid of pilot sequences transmitted by BS, to decode the data signals. It is assumed that there is a channel reciprocity between the downlink channel and uplink channel in time-division duplex mode. In this case, users first transmit a pilot sequence to BS, then BS estimates the CSI and precede beamforming training sequences for users. Each user uses minimum mean-square error channel estimation to obtain the estimation of the effective channel gains. Then, users receive the data signal from BS in the rest of the channel coherence time. A lower bound on the capacity is derived in the downlink channel to evaluate the spectral efficiency when BS employs maximum ratio transmission precoding. We also propose a new method of power allocation among the pilot sequences and data signals during a length of coherence time of channel in order to maximize the spectral efficiency for a given total energy budget. The benefits of the optimal power allocation method is verified by the results obtained through simulation. It is shown that more data signal power should be used at high signal-to-noise ratios.
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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 | 0,000 |
| Science ouverte | 0,000 | 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 ».