A low complexity soft-output data detection scheme based on Jacobi method for massive MIMO uplink transmission
Pourquoi ce travail est dans la base
Une base qui oublie comment elle a trouvé un travail ne peut pas être vérifiée. Voici les voies qui ont admis celui-ci.
Notice bibliographique
Résumé
In massive multiple-input multiple-output (MIMO) systems, linear minimum mean-square error (MMSE) detection can achieve near-optimal performance. However, it suffers from high computational complexity due to the involvement of matrix inversion. This issue becomes severer when user number (U) and receive antenna number (S) increase. Existing approaches such as Neumann series expansion method, Gauss-Seidel and Jacobi methods, can partly address this issue by approaching the matrix inversion with matrix multiplications or solving linear equations with iterative methods, respectively. However, matrix multiplications and the initialization for iterative methods are still costly. In this paper, we propose a further improved Jacobi method based soft-output massive MIMO detection scheme. The contributions include the use of matrix-vector product and a new approach to compute the log likelihood ratio (LLR). By using the matrix-vector product, the overall computational complexity is reduced from O (B × U <sup xmlns:mml="http://www.w3.org/1998/Math/MathML" xmlns:xlink="http://www.w3.org/1999/xlink">2</sup> ) to O(B × U). The new approach uses the noise-plus-interference (NPI) from the MMSE estimation, instead of using that from the first iteration. We then propose an approximation method to obtain the covariance of the NPI from MMSE estimation. Finally, we demonstrate through numerical simulations that the proposed scheme outperforms the existing schemes in terms of computational complexity and system bit error rate performance.
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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 découle