Power-Efficient Transceiver Design for Full-Duplex MIMO Multi-Cell Systems With CSI Uncertainty
Notice bibliographique
Résumé
With increasing emphasis on incorporating energy awareness in future communication systems, it is desirable to explore power-efficient resource allocation techniques. Therefore, in this paper, we consider the sum-power minimization of base stations (BSs) and users in a full-duplex (FD) multiple-input multiple-output multi-cell system. In particular, we assume that BSs operating in FD transmission mode serve multiple FD mobile users at the same time over the same frequency band. To guarantee a certain quality of service (QoS), we enforce the maintenance of a minimum signal-to-interference-plus-noise ratio for each user. Concerning these design constraints together with realistic FD self-interference models, we investigate the transmit and receive beamforming designs that minimize the joint transmission power of BSs and users. However, the resulting optimization problem is NP-hard. We therefore divide this optimization problem into separate receive and transmit beamforming design steps, which can be solved iteratively. In addition, the non-convex precoder design problem is posed as a difference of convex function programming, which can be efficiently solved via successive convex approximation. In order to account for practical aspects in our design, we also take into account imperfect channel state information by way of stochastic and bounded uncertainties. Numerical results suggest that the FD systems generally outperform the half-duplex ones under a wide range of QoS constraints and transceiver distortions.
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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 | 0,002 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,001 | 0,001 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,001 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,000 | 0,000 |
| 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) | 0,002 | 0,001 |
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 ».