Pilot decontamination in massive multiuser MIMO systems based on low‐rank matrix approximation
Notice bibliographique
Résumé
In multi‐cell massive multiuser multi‐input multi‐output (MU‐MIMO) systems, the channel estimation performance is degraded by the pilot contamination problem. This effect occurs when non‐orthogonal pilot sequences are reused by other users in the adjacent cells. In this study, two channel estimation methods based on low‐rank matrix approximation technique are proposed to mitigate pilot contamination problem in time division duplex multi‐cell massive MU‐MIMO systems. In the first method, the massive MU‐MIMO channel estimation is formulated as the nuclear norm (NN) optimisation problem and solved by using a novel estimation algorithm proposed in this study. In the second method, the iterative weighted NN (IWNN) is proposed to improve the NN estimation performance. Consequently, the regularisation parameter of both optimisation methods is selected based on the cross‐validation curve method. The simulation results show that both proposed methods outperform the traditional least square method in terms of the normalised mean square error. Moreover, the IWNN estimation method demonstrates substantial improvement over the NN estimation method in the presence of strong pilot contamination problem.
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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 ».