Generalized Transceiver Beamforming for DFRC With MIMO Radar and MU-MIMO Communication
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
Spatial beamforming is an efficient way to realize dual-functional radar-communication (DFRC). In this paper, we study the DFRC design for a general scenario, where the dual-functional base station (BS) simultaneously detects the target as a multiple-input-multiple-output (MIMO) radar while communicating with multiple multi-antenna communication users (CUs). This necessitates a joint transceiver beamforming design for both MIMO radar and multi-user MIMO (MU-MIMO) communication. In order to characterize the performance tradeoff between MIMO radar and MU-MIMO communication, we first define the achievable performance region of the DFRC system. Then, both radar-centric and communication-centric optimizations are formulated to achieve the boundary of the performance region. For the radar-centric optimization, successive convex approximation (SCA) method is adopted to solve the non-convex constraint. For the communication-centric optimization, a solution based on weighted mean square error (MSE) criterion is obtained to solve the non-convex objective function. Furthermore, two low-complexity beamforming designs based on CU-selection and zero-forcing are proposed to avoid iteration, and the closed-form expressions of the low-complexity beamforming designs are derived. Simulation results are provided to verify the effectiveness of all proposed designs.
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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 | 0,001 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,000 | 0,001 |
| Études des sciences et des technologies | 0,001 | 0,000 |
| Communication savante | 0,000 | 0,000 |
| Science ouverte | 0,001 | 0,000 |
| Intégrité de la recherche | 0,000 | 0,001 |
| 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