Partial Cooperative Zero-Forcing Decoding for Uplink Cell-Free Massive MIMO
Notice bibliographique
Résumé
We propose a partial cooperative zero-forcing (PCZF) decoding scheme for the uplink cell-free massive MIMO system, wherein the neighboring access points (APs) around each user equipment (UE) share the channel state information (CSI) and jointly suppress the interference using the zero-forcing technique. Using asymptotic analysis, we derive a closed-form asymptotic expression for a lower bound on the achievable rates. Considering the unique and complex form of the achievable rates, we propose power control schemes according to two criteria. The first criterion is to maximize the minimum achievable rate. For this criterion, we propose a target-SINR-tracking (TST)-based bisection algorithm. Since the power control update functions are standard interference functions, the TST-based bisection method always converges to the optimal solution. The second criterion is to maximize the sum rate, for which we propose two power control algorithms: 1) randomization and scaling algorithm (RSA) and 2) fractional programming algorithm (FPA). In each iteration of the RAS algorithm, we first exploit the randomization technique to transform the sum-rate maximization problem into a series of power minimization problems, and then improve the sum rate by scaling. In the FP algorithm, we derive a lower bound on the sum rate, and then propose an iterative approach based on the Lagrangian dual transform and fractional programming to maximize the sum-rate lower bound. Numerical results validate the theoretical analysis and verify the efficiency of the proposed power control algorithms.
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Comment cette classification a été obtenuedéplier
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 | 0,001 |
| 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 découleClassification
machine, non validéePrédiction automatique; un appel candidat d’une seule tête enseignante, 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 ».