Performance Analysis of Massive MIMO Multi-Way Relays with Low-Resolution ADCs
Notice bibliographique
Résumé
This paper considers a multiple-input multiple-output (MIMO) multi-way relay network (MWRN) where users exchange their information via a multi-way relay equipped with a large-scale antenna array, i.e., massive MIMO multi-way relay. Further, each antenna at the relay station is assumed to have a pair of low-resolution analog-to-digital converters (ADCs) to reduce the energy consumption and hardware cost at the relay. Lloyd-max algorithm is used to find the mean-squared error (MSE) optimum quantization labels and thresholds for the ADCs. With perfect channel state information (CSI) and zero-forcing (ZF) beam-forming for both reception and transmission at the relay, a closed-form approximation for the average achievable rate of each pair of users is derived with the help of Bussgang's decomposition. The results enable us to understand the achievable rate behavior with respect to system parameters, and especially to quantify the performance degradation caused by low-resolution ADCs. Numerical results verify the validity of Bussgang's theorem in our case, and that the derived result is an accurate performance predictor of the network. Further, both analytical and theoretical results reveal that the effect of ADC resolutions on the rate performance is as significant as the relay and users' transmit powers.
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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 | 0,001 | 0,005 |
| 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 ».