Single-User mmWave Massive MIMO: SVD-based ADC Bit Allocation and Combiner Design
Notice bibliographique
Résumé
In this paper, we propose a Singular-Value-Decomposition-based variable-resolution Analog to Digital Converter (ADC) bit allocation design for a single-user Millimeter wave massive Multiple-Input Multiple-Output receiver. We derive the optimality condition for bit allocation under a power constraint. This condition ensures optimal receiver performance in the Mean Squared Error (MSE) sense. We derive the MSE expression and show that it approaches the Cramer-Rao Lower Bound (CRLB). The CRLB is seen to be a function of the analog combiner, the digital combiner, and the bit allocation matrix. We attempt to minimize the CRLB with respect to the bit allocation matrix by making suitable assumptions regarding the structure of the combiners. In doing so, the bit allocation design reduces to a set of simple inequalities consisting of ADC bits, channel singular values and covariance of the quantization noise along each RF path. This results in a simple and computationally efficient bit allocation algorithm. Using simulations, we show that the MSE performance of our proposed bit allocation is very close to that of the Full Search (FS) bit allocation. We also show that the computational complexity of our proposed method has an order of magnitude improvement compared to FS and Genetic Algorithm based bit allocation of [1].
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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 ».