Two Stage Beamforming in Massive MIMO: A Combinatorial Multi-Armed Bandit Based Approach
Notice bibliographique
Résumé
In frequency division duplex (FDD) massive multi-input multi-output (MIMO), the two-stage beamforming (TSB) using channel covariance matrices (CCM) can significantly reduce the downlink training length (DTL) and channel feedback. However, the overhead to estimate the CCM is large. In this paper, a combinatorial multi-armed bandit (CMAB) based TSB scheme is proposed without requirement of CMM. Particularly, the problem of the pre-beamforming matrix design is transformed into a CMAB problem. We consider the pre-beamforming matrix design in each slot as the arm selection in the CMAB, and convert the problem of the arm selection into a 0-1 integer linear programming problem, which can be solved by the branch-and-bound method. During the training process, the maximum likelihood method is used to detect the power of angle spectrum, and the angle range of each user is determined adaptively. We prove that the regret grows logarithmically with time, such that the proposed scheme converges towards the optimal action. Finally, simulation results demonstrate that the proposed scheme can significantly improve the spectral efficiency.
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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 | 0,001 | 0,002 |
| Études des sciences et des technologies | 0,000 | 0,000 |
| Communication savante | 0,000 | 0,000 |
| Science ouverte | 0,000 | 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 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 ».