Underlaid FD D2D Communications in Massive MIMO Systems via Joint\n Beamforming and Power Allocation
Notice bibliographique
Résumé
This paper studies the benefits of incorporating underlaid full-duplex (FD)\ndevice-to-device (D2D) communications into massive\nmultiple-input-multiple-output (MIMO) downlink systems. Due to the nature of\ncellular downlink and FD D2D transmission, the performances of cellular and D2D\nservices are severely impaired due to high interference caused by base-stations\n(BSs) and D2D transceivers. As a consequence, integrating a large number of D2D\nlinks into exiting cellular networks might degrade the system performances. To\novercome this challenge, utilizing the large uniform linear array (ULA)\nequipped at BSs, we propose a joint beamforming and power allocation design for\naverage sum-rate maximization while considering the effects of interference to\nboth cellular and D2D transmission. The problem formulation leads to a\nnonconvex vector-variable optimization problem, where we develop an efficient\nsolution using a fractional programming (FP) based approach. Numerical results\nshow that, at sufficiently high self-interference cancellation (SIC) levels and\nnumbers of active D2D links, the FD D2D transmission provides a significant\nsum-rate improvement as compared to the half-duplex (HD) counterpart and pure\ncellular systems in absence of D2D.\n
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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) | 0,001 | 0,001 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,001 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,001 | 0,002 |
| Études des sciences et des technologies | 0,001 | 0,001 |
| Communication savante | 0,000 | 0,001 |
| Science ouverte | 0,003 | 0,004 |
| Intégrité de la recherche | 0,001 | 0,002 |
| 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 ».