An Effective Kalman Based Hybrid Beamforming for Millimeter Wave Massive MIMO System by Using 2D Overlapped Partially Connected Sub-Array Structure
Notice bibliographique
Résumé
In 5G mobile communication networks, millimeter-wave (mmWave) technology plays a key role. To deal with the problem of path loss that happens in the mmWave band, competent beamforming employing a large antenna array is required. Fully digital beamforming approaches currently require separate radio frequency chains (RF chains) for each antenna, which adds to the computational complexity and hardware expense. In a multi-user environment, fully digital beamforming suffers from a larger antenna array layout, whereas analog beamforming solutions are prone to numerous performance concerns. Hybrid beamforming, on the other hand, offers a promising solution for multi-user mmWave communication. This work proposes a two-dimensional overlapping partially connected (2D-OPC) sub-array structure to reduce the antenna structure's hardware complexity and cost. The suggested technique comprises several sub-arrays that are overlapped in 2D space in the form of a Uniform Planar Array (UPA). The suggested scheme's performance is assessed using Kalman-based hybrid beamforming, which exhibits a considerable increase in spectral efficiency when compared to existing hybrid beamforming techniques. The suggested technique, which uses Kalman based hybrid beamforming and 2D-OPC provides 3.14% and 4.96% improvement over the MMSE hybrid beamforming and ZF pre-coding technique respectively.
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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 | 0,000 |
| 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 ».