Subchannel Allocation and Hybrid Precoding in Millimeter-Wave OFDMA Systems
Notice bibliographique
Résumé
Constrained by the number of transmitted data streams, this paper proposes sub-carrier allocation (SA) and hybrid precoding (HP) designs for sum-rate maximization in mm-wave OFDMA systems. The optimization is first formulated as a computation sparsity-constrained HP design problem, which is non-convex and challenging to solve. Two two-stage solution approaches are proposed. In the first approach, a fully digital precoder (FDP) is optimized considering the computation sparsity constraint in the first stage. In the second approach, the sparsity constraint is only imposed in the second stage. To find the FDP, we employ the minimization of the weighted mean-squared error and the ℓ1-reweighted methods to tackle the non-convex objective function and sparsity constraints, respectively. In the second stage of each approach, we exploit an alternating weighted mean-squared error minimization algorithm to reconstruct HP's based on the FDP found in the first stage. Two novel analog precoding designs, namely semi-definite-relaxation-based and projected-gradient-descent-based, are then proposed to optimize the analog part of the obtained HP's. We also study the impacts of various system parameters on the system sum-rate and provide resource provisioning insights for HP systems. Numerical results show the superior performances of the proposed designs over joint SA and HP benchmark algorithms.
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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 | 0,000 | 0,001 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,001 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,000 | 0,001 |
| Études des sciences et des technologies | 0,000 | 0,000 |
| Communication savante | 0,001 | 0,001 |
| Science ouverte | 0,000 | 0,000 |
| Intégrité de la recherche | 0,000 | 0,000 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,001 | 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 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 ».