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Enregistrement W3158496405 · doi:10.1109/tvt.2021.3076691

Constrained Tensor Decomposition-Based Hybrid Beamforming for Mmwave Massive MIMO-OFDM Communication Systems

2021· article· en· W3158496405 sur OpenAlexaff
Guilherme Martignago Zilli, Wei‐Ping Zhu

Notice bibliographique

RevueIEEE Transactions on Vehicular Technology · 2021
Typearticle
Langueen
DomaineEngineering
ThématiqueAdvanced MIMO Systems Optimization
Établissements canadiensConcordia University
Organismes subventionnairesnon disponible
Mots-clésBasebandOrthogonal frequency-division multiplexingBeamformingPrecodingMIMOElectronic engineeringSubcarrierComputer scienceOrthogonalityMIMO-OFDMSpectral efficiencyInterference (communication)Singular value decompositionChannel (broadcasting)AlgorithmEngineeringMathematicsTelecommunicationsBandwidth (computing)

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

Hybrid beamforming design for OFDM systems is hugely challenging since their analog precoders and combiners are shared among all subcarriers. This paper proposes a novel two-stage joint hybrid precoder and combiner design for maximizing the average achievable sum-rate of frequency-selective millimeter-wave massive MIMO-OFDM systems. In the proposed approach, the analog precoder and combiner design is formulated as a constrained Tucker2 tensor decomposition problem, which allows maximizing the sum of the effective baseband gains over every subcarrier while suppressing inter-user and intra-user interferences. The solution is obtained by a projected alternate least-square-based algorithm, which is suitable for both single-user (SU) and multiuser (MU) systems. The digital precoder and combiner for SU systems is obtained from the effective baseband channel' SVD. In contrast, for MU systems, it is obtained from the regularized channel diagonalization method, which balances multiuser interference and noise suppression. Numerical simulation results validate the effectiveness of the proposed method.

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 candidatesMéta-épidémiologie (sens strict)
Catégories consensuellesaucune
DomaineSignal candidat: aucune · Signal consensuel: aucune
Devis d'étudeSignal candidat: Simulation ou modélisation · Signal consensuel: Simulation ou modélisation
GenreSignal candidat: Méthodes · Signal consensuel: aucune
Score de désaccord entre enseignants0,904
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)0,0000,000

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 Opus0,008
Tête enseignante GPT0,233
Écart entre enseignants0,225 · 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'étudeSimulation ou modélisation
Domainenon disponible
GenreMéthodes

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

En bref

Citations33
Publié2021
Routes d'admission1
Résumé présentoui

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