Energy Efficient Hybrid Precoding for Adaptive Partially-Connected mmWave Massive MIMO: A Decomposition-Based Approach
Notice bibliographique
Résumé
For the prominent superiority in supporting high-data-rate applications with reduced hardware complexity and energy consumption, hybrid precoding in millimeter-wave (mmWave) massive multi-input multi-output (MIMO) system has attracted considerable attentions recently. To adequately utilize the available antenna resources and reduce power consumption, we investigate energy efficient hybrid precoding for an adaptive partially-connected structure in mmWave massive MIMO system with antenna group overlapping to achieve array gain. Specifically, the energy efficient hybrid precoding is firstly formulated as an energy efficiency (EE) maximizing problem, where the number of active phase shifters, the connection relationship between radio frequency chains and antennas, and precoding matrix are jointly optimized. Then, utilizing the diagonal characteristic of digital precoding in a partially-connected structure, we propose a decomposition-based low-complexity approach to tackle the large-scale mix-integer non-convex EE optimization problem in the fully adaptive hybrid precoding scheme. Besides, to provide further insights on how the EE-oriented design affects the system performance, a partially adaptive scheme is also introduced. Finally, simulation results verify the viability and effectiveness of the proposed schemes.
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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 | 0,001 |
| 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 ».