Swarm Intelligence based Power Allocation in Hybrid Millimeter-Wave Massive MIMO Systems
Notice bibliographique
Résumé
This work proposes a novel swarm intelligence based power allocation (PA) technique for multi-user massive multiple-input multiple-output (MU-mMIMO) systems. For the downlink transmission, we consider the geometry-based millimeter-wave (mmWave) channel model. The base station (BS) employs a three-dimensional angular-based hybrid precoding (3D-AB-HP) technique requiring low channel state information (CSI) overhead. The 3D-AB-HP architecture consists of three stages: (i) radio frequency (RF) precoder, (ii) baseband (BB) precoder, (iii) multi-user PA block. First, the RF precoder is built via the slow time-varying angle-of-departure information to reduce the CSI overhead size as well as the number of RF chains. It is designed via low cost phase-shifters, which induces the constant modulus constraint at the RF-stage design. Second, the BB precoder utilizes the regularized zero-forcing technique for mitigating the inter-user interference. Third, at the multi-user PA block, we develop a novel particle swarm optimization based PA (PSO-PA) algorithm to maximize the spectral/energy efficiency. Both the BB precoder and the multi-user PA block are constructed via the reduced-size effective channel seen from the BB-stage. Illustrative results reveal that the 3D-AB-HP with PSO-PA can remarkably improve the spectral/energy efficiency compared to the equal PA (e.g., up to 88% at the low/medium transmit power regime). Also, it is shown that the proposed 3D-AB-HP significantly decreases the number of RF chains (e.g., 94.2%) and the CSI overhead size (e.g., 87.1%), while providing higher energy efficiency than the conventional single-stage fully-digital precoding.
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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 | 0,000 | 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 | 0,001 |
| Intégrité de la recherche | 0,000 | 0,000 |
| 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 ».