Hybrid Millimeter-Wave Massive MIMO Systems with Low CSI Overhead and Few-Bit DACs/ADCs
Pourquoi ce travail est dans la base
Une base qui oublie comment elle a trouvé un travail ne peut pas être vérifiée. Voici les voies qui ont admis celui-ci.
Notice bibliographique
Résumé
Hybrid precoding/combining (HPC) architecture is a promising candidate for millimeter-wave (mmWave) massive multiple-input multiple-output (MIMO) systems. It is capable of reducing the hardware cost/complexity and power consumption compared to the full-digital precoding/combining (FDPC) while keeping the similar spectral efficiency. Most of the prior works on HPC consider the availability of full channel state information (CSI) to design both radio-frequency (RF) and baseband (BB) stages. In this work, an angular-based HPC (AB-HPC) design requiring low CSI overhead is proposed for mmWave massive MIMO systems equipped with low-resolution digital-to-analog converters (DAC) and analog-to-digital converters (ADC). Based on the 3D geometry-based mmWave channel model, the transmit and receive RF beamformers are first developed based on the slow time-varying angle-of-departure (AoD) and angle-of-arrival (AoA) parameters, respectively. Then, the transmit BB precoder and receive BB combiner are designed by employing the reduced-size effective CSI seen from the BB-stages. Considering the effect of low-resolution DACs/ADCs, the receive BB combiner is obtained by the minimum mean square error (MMSE) criterion. The numerical results reveal that the proposed AB-HPC technique can closely approach the achievable rate performance of FDPC while remarkably reducing the number of power-hungry RF chains and CSI overhead size (e.g., around 94.1% – 98.5%). Moreover, the quantization error occurred due to the low-resolution DACs/ADCs causes a performance floor. For a given signal-to-noise ratio (SNR), we also ask the required number of bits for the low-resolution DACs/ADCs for converging to the same achievable rate performance in full-precision DACs/ADCs.
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.
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 découle