Utilizing Attitude Information for Efficient Multi-User Millimeter-Wave Communications
Notice bibliographique
Résumé
Sensing has played an important role in the 5G wireless network. It is well recognized that the energy efficiency of mobile devices can be further improved with the assistance of sensing. As an important sensing resource, attitude information is highly related to the angle of arrivals (AoAs) information when user equipments (UEs) rotate. It provides great potential to improve transceiver designs for multi-user millimeter-wave (mmWave) green communications. In this paper, we propose an attitude information aided block diagonalization receiver design algorithm. We first adopt angle of departure aided block diagonalization (AoD-BD) to eliminate inter-user interference (IUI). Then we compensate the rotation for each UE by only updating the receiver with attitude information from motion sensors. Compared to the joint transceiver design performance, we have theoretically proved that the sum spectral efficiency performance penalty of keeping transmitter unchanged is generally negligible. Furthermore, we consider the effect of imperfect attitude information, and derive a robust receiver by modeling the measurement error as Gaussian. Finally, the simulation results are presented to verify the effectiveness of the proposed design. It is noted that no feedback is required between the base station (BS) and UE during the rotation, which substantially reduces the system overhead.
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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 | 0,001 |
| Études des sciences et des technologies | 0,001 | 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 ».