Performance Analysis of Massive MIMO Multi-Way Relay Networks With Low-Resolution ADCs
Notice bibliographique
Résumé
High power consumption and hardware cost have motivated using low-resolution analog-to-digital converters (ADCs) for practical massive multiple-input multiple-output (mMIMO) systems. In this paper, we consider a general mMIMO multi-way relaying system with a multi-level mixed-ADC architecture in which each antenna is connected to an ADC pair with an arbitrary resolution. By leveraging on Bussgang's decomposition theorem and Lloyd-Max algorithm for quantization, tight closed-form approximations are derived for the average achievable rates of zero-forcing (ZF) relaying considering both perfect and imperfect channel state information (CSI). To handle such a challenging setup, we develop a novel method for the achievable rate analysis using distributions of the singular values of Gaussian matrices and properties of Haar matrices. We demonstrate that the average achievable rate has an almost linear relation with the square of the average of quantization coefficients pertaining to the ADC resolution profile. In addition, in the medium to high SNR region, the ADC resolutions have a more significant effect on the rate compared to the number of antennas. Our work also reveals that the performance gap between the perfect and imperfect CSI cases is smaller for lower ADC resolutions, hence imperfect CSI is better tolerated at lower resolutions.
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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 | 0,002 | 0,006 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,001 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,001 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,001 | 0,001 |
| 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) | 0,001 | 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 ».