Fast Iterative Hybrid Precoding and Combining With Momentum Gradient Descent and Newton’s Method for Millimeter Wave MIMO Systems
Notice bibliographique
Résumé
Millimeter-wave (mmWave) massive multiple-input multiple-output (MIMO) systems have attracted much attention from both researchers and industry professionals, as they are seen as a suitable solution to the growing demand for cellular services in fifth-generation (5G) and sixth-generation (6G) wireless communication systems. In mmWave MIMO systems, iterative hybrid precoding/combining algorithms, which use a combination of analog and digital precoders, have gained significant interest because they perform comparably to fully digital precoding/combining while operating at reduced complexity due to a lower number of radio frequency (RF) components. However, the problem with these algorithms is that their convergence requires a substantial number of iterations. This paper solves this problem and introduces a fast convergence iterative hybrid precoding/combining algorithm using momentum and Newton’s method (FIHB-MN) for mmWave MIMO systems. Simulation results demonstrate the faster convergence of the algorithm’s objective function compared to other iterative methods in the literature. Moreover, FIHB-MN provides performance similar to unconstrained digital precoding and combining with only a few iterations. The simulation results also confirm that the spectral efficiency as well as the bit error rate (BER) performances of the proposed FIHB-MN algorithm outperforms other hybrid beamforming methods in the literature, all while maintaining low computational complexity.
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Comment cette classification a été obtenuedéplier
Prédiction machine sur la base complète
Imitation des enseignantsNi prévalence calibrée, ni vérité terrain. Validation humaine à venir. Le volet Gemma est une étiquette directe du modèle pour chaque travail de la base, lue sur la notice réduite au titre. Le volet Codex est un classifieur appris des 10 348 étiquettes directes de Codex et calibré sur les taux pondérés de l'échantillon; les champs sans appui suffisant ne portent aucun appel Codex. Le mode candidate est l'union des deux volets; le consensus est leur intersection. Ces sorties portent le statut machine_predicted_unvalidated et ne sont pas des étiquettes humaines.
Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)
| Catégorie | Codex | Gemma |
|---|---|---|
| Métarecherche | 0,001 | 0,001 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,001 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,001 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,000 | 0,001 |
| Études des sciences et des technologies | 0,000 | 0,001 |
| Communication savante | 0,001 | 0,001 |
| Science ouverte | 0,001 | 0,001 |
| Intégrité de la recherche | 0,001 | 0,001 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,001 | 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 source (Gemma direct ou Codex distillé), 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 ».