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Enregistrement W2987247760 · doi:10.1109/vtcfall.2019.8891242

Sphere Decoding for Millimeter Wave Massive MIMO

2019· article· en· W2987247760 sur OpenAlexaff
Mohamed Alouzi, François Chan, Claude D’Amours

Notice bibliographique

Revuenon disponible
Typearticle
Langueen
DomaineEngineering
ThématiqueMillimeter-Wave Propagation and Modeling
Établissements canadiensRoyal Military College of CanadaUniversity of Ottawa
Organismes subventionnairesnon disponible
Mots-clésMIMOBeamformingDecoding methodsComputer scienceBase stationMinimum mean square errorExtremely high frequencyChannel state informationPath lossPlanar arrayAntenna (radio)Electronic engineeringChannel (broadcasting)Antenna arrayWirelessTransmission (telecommunications)TelecommunicationsEngineeringMathematics

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

Massive MIMO can significantly increase the data rate of a wireless communications system. The requirement for even greater data transmission rates in 5G systems has prompted the consideration of the largely unused millimeter wave (mmWave) band. To mitigate the high path loss at mmW frequencies and the poor scattering nature of the mmW channel (fewer paths exist), this paper proposes the use of a uniform planar array (UPA) hybrid beamforming technique with large antenna arrays and the sphere decoding algorithm to improve the performance of mmWave massive MIMO systems. When perfect Channel State Information (CSI) is available at the base Station (BS) and mobile Station (MS), computer simulations have shown that a gain of 10 dB or more can be achieved by using the Sphere Decoding algorithm compared to a system with Zero-forcing (ZF) or minimum mean- square error (MMSE) hybrid beamforming. Moreover, the complexity of the SD algorithm can be reduced by efficiently selecting the radius.

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 enseignants

Ni 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.

score de la tête « metaresearch » (Codex)0,000
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,000
Version: codex-gemma-dda1882f352aStatut de validation: machine_predicted_unvalidated
Catégories candidatesCharge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)
Catégories consensuellesaucune
DomaineSignal candidat: aucune · Signal consensuel: aucune
Devis d'étudeSignal candidat: Expérimental (laboratoire) · Signal consensuel: aucune
GenreSignal candidat: Empirique · Signal consensuel: aucune
Score de désaccord entre enseignants0,709
Score d'incertitude au seuil1,000

Scores Codex et Gemma par catégorie

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0000,000
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0000,000
Méta-épidémiologie (sens large)0,0000,000
Bibliométrie0,0000,000
Études des sciences et des technologies0,0000,000
Communication savante0,0000,000
Science ouverte0,0000,000
Intégrité de la recherche0,0000,000
Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)0,0010,000

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.

Tête enseignante Opus0,025
Tête enseignante GPT0,220
Écart entre enseignants0,195 · la distance entre les deux têtes enseignantes sur ce seul travail
Statut de validationscore_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 découle

Classification

machine, non validée

Prédiction automatique; un appel candidat d’une seule tête enseignante, pas un consensus.

Devis d'étudeExpérimental (laboratoire)
Domainenon disponible
GenreEmpirique

Le détail, modèle par modèle et score par score, se trouve en fin de page sous « Comment cette classification a été obtenue ».

En bref

Citations7
Publié2019
Routes d'admission1
Résumé présentoui

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