Fronthaul Data Reduction in Massive MIMO Aided C-RAN via Two-timescale Hybrid Compression
Notice bibliographique
Résumé
In massive MIMO aided cloud radio access network (C-RAN), plenty of remote radio heads (RRHs), each equipped with a massive MIMO array, are distributed within a specific geographical area and are connected to a centralized baseband unit (BBU) pool through fronthaul links. One major performance bottleneck in the uplink of massive MIMO aided C-RAN is that, the RRHs need to transport a huge amount of data to the BBU for baseband processings. Existing fronthaul compression methods that rely on fully-digital processing are not suitable for the massive MIMO regime due to their high implementation cost. To overcome this challenge, we propose a two-timescale hybrid analog-and-digital spatial compression scheme at RRHs to reduce the fronthaul data, where the analog filter is updated at a slow timescale according to the channel statistics to achieve massive MIMO array gain, and the digital filter is updated at a fast timescale according to the instantaneous effective channel state information (CSI) to achieve spatial multiplexing gain. Such a design can alleviate the performance bottleneck of limited fronthaul with reduced hardware cost and power consumption, and is more robust to the CSI delay. We propose an online algorithm for the two-timescale non-convex optimization of analog and digital filters. Simulations verify the advantages of the proposed scheme over state-of-the-art baseline schemes.
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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 | 0,001 |
| Science ouverte | 0,000 | 0,000 |
| Intégrité de la recherche | 0,000 | 0,000 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,000 | 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 ».