Equal-Gain Transmission in Massive MIMO Systems Under Ricean Fading
Notice bibliographique
Résumé
This paper considers a multicell downlink (DL) massive MIMO system operating over Ricean fading channels in which each base station (BS) is equipped with a massive antenna array, while each user has a single antenna. We explore equal-gain transmission (EGT), line-of-sight (LOS) component-based EGT (LOS-EGT) and maximum-ratio transmission (MRT) under imperfect channel state information. Closed-form expressions for lower bounds of the achievable rates are derived for EGT over Ricean and Rayleigh fading channels, and for LOS-EGT and MRT over Ricean fading channels. With the obtained closed-form expressions, various power scaling laws concerning DL data transmit power and uplink (UL) pilot transmit power are established and discussed. In particular, it is found that, as the number of BS antennas M grows unlimited, the lower bounds on the rates achieved with EGT, LOS-EGT and MRT schemes approach infinity and are not affected by pilot contamination, while the DL data transmit power and UL pilot transmit power can be scaled down proportionally to M <sup xmlns:mml="http://www.w3.org/1998/Math/MathML" xmlns:xlink="http://www.w3.org/1999/xlink">-a</sup> and M <sup xmlns:mml="http://www.w3.org/1998/Math/MathML" xmlns:xlink="http://www.w3.org/1999/xlink">-b</sup> (where 0 ≤ a <; 1 and b > 0), respectively. Numerical results corroborate the tightness and accuracy of these closed-form expressions and they also show that, when the number of antennas and intercell interference level are large, compared to the MRT, EGT and LOS-EGT are more resistant to intercell interference and pilot contamination.
Récupéré en direct depuis OpenAlex et désinversé. Les résumés ne sont pas conservés dans cette base de données : les index inversés représentent 8,6 Go des 9,3 Go de texte de la base, et le serveur dispose de 13 Go libres.
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 | 0,001 | 0,001 |
| 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 | 0,001 | 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 ».