Minimum Symbol Error Probability Discrete Symbol Level Precoding for MU-MIMO Systems With PSK Modulation
Notice bibliographique
Résumé
This study focuses on the development of low-resolution symbol-level precoding techniques for multiuser MIMO downlink systems with PSK modulation. While for QPSK the established minimum symbol error probability criterion is used, a criterion for PSK modulation, in general, is proposed based on the minimum union-bound symbol-error probability. Based on these criteria different low-resolution precoding approaches are proposed. First, suboptimal solutions are computed via a partial greedy search method. Then the suboptimal solutions are utilized as initialization for a novel branch-and-bound algorithm that can exploit knowledge of the system’s quality-of-service demands. Different than existing branch-and-bound approaches the proposed quality-of-service branch-and-bound method searches for a solution that attains a target symbol-error probability while going in the direction of the global optimal solution. In this sense, the proposed branch-and-bound method allows for tunable complexity performance trade-offs. Numerical results confirm that the proposed quality-of-service branch-and-bound algorithm yields reduced symbol-error probability with significantly smaller computational complexity than other state-of-the-art branch-and-bound designs.
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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 ».