MétaCan
Menu
Retour à la cohorte
Enregistrement W4206500352 · doi:10.1109/access.2021.3135003

QoS-Aware Hybrid Beamforming With Minimal Power in mmWave Massive MIMO Systems

2021· article· en· W4206500352 sur OpenAlexaff
Mohsen Tajallifar, Ahmad R. Sharafat, Halim Yanıkömeroğlu

Notice bibliographique

RevueIEEE Access · 2021
Typearticle
Langueen
DomaineEngineering
ThématiqueMillimeter-Wave Propagation and Modeling
Établissements canadiensCarleton University
Organismes subventionnairesnon disponible
Mots-clésComputer scienceBeamformingMIMOQuality of serviceBasebandTransmitter power outputPrecodingElectronic engineeringComputer networkReal-time computingBandwidth (computing)TelecommunicationsChannel (broadcasting)EngineeringTransmitter

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

Hybrid beamforming is used to leverage the benefits of both massive multiple input and multiple output (MIMO) systems and millimeter waves for significantly increasing the capacity of wireless networks. Existing schemes for hybrid beamforming in multiple radio frequency (RF) chains optimize a global measure of performance and ignore quality of service (QoS) per data stream. In this paper, we propose a novel scheme for hybrid beamforming to minimize the transmit power while satisfying the QoS defined as the mean square error (MSE), but other QoS measures can also be considered. To do so, we propose a two-stage cascade structure for the baseband precoder and combiner, and obtain their respective matrices in both single- and multi-user systems.We also propose a simplified scheme for designing the hybrid precoder and combiner with no nested while loops in the alternating optimization method. Simulations show less than 2 dB optimality gap for the multi-user scenario, with significantly less transmit power as compared to other existing schemes. Our simplified scheme exhibits negligible degradation in performance.

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 candidatesaucune
Catégories consensuellesaucune
DomaineSignal candidat: aucune · Signal consensuel: aucune
Devis d'étudeSignal candidat: Simulation ou modélisation · Signal consensuel: aucune
GenreSignal candidat: Empirique · Signal consensuel: Empirique
Score de désaccord entre enseignants0,468
Score d'incertitude au seuil0,658

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 Opus0,022
Tête enseignante GPT0,244
Écart entre enseignants0,222 · 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.

Les modèles n’ont appliqué aucune catégorie : rien dans la taxonomie ne correspondait à ce travail.
Devis d'étudeSimulation ou modélisation
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

Citations5
Publié2021
Routes d'admission1
Résumé présentoui

Explorer davantage

Même revueIEEE AccessMême sujetMillimeter-Wave Propagation and ModelingTravaux en français237 207