Channel Estimation for Dynamic Metasurface Antennas
Notice bibliographique
Résumé
To meet the rising demand for data rates, the next generation of wireless communication will need to deploy more antennas at the base stations (BSs) while also addressing sustainability and power efficiency concerns. Recently, metasurfaces, specifically dynamic metasurface antennas (DMAs), have been suggested as potential solutions. Specifically, researchers have demonstrated the potential throughput performance of DMAs as basestation antennas. In this paper, we study the channel estimation problem for DMAs, modeled as correlated multiple input multiple output (MIMO) systems. We first propose a system model that details the noise sources in these systems. Then, exploiting the fast response time of DMAs, we consider the possibility of multiple channel measurements during a single symbol. Adopting a minimum-mean-square-error (MMSE) based approach and assuming availability of the long-term channel correlation matrices at the receiver and transmitters, then, we formulate the channel estimation problem. We first solve this problem assuming full-control over the DMA. We then propose a more practical algorithm to map the full-control solution to the DMA structure, thereby accounting for the limitations imposed by the DMA. Our numerical results demonstrate that the proposed practical algorithm suffers only a minor performance loss compared to the full-control case.
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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 | 0,000 | 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 ».