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Enregistrement W4392449535 · doi:10.1109/jiot.2024.3373374

I/Q Imbalance Compensation in Cell-Free Massive MIMO During Uplink Transmission

2024· article· en· W4392449535 sur OpenAlexfundno aff
James A. C. Sutton, Hien Quoc Ngo, Michail Matthaiou

Notice bibliographique

RevueIEEE Internet of Things Journal · 2024
Typearticle
Langueen
DomaineEngineering
ThématiqueAdvanced MIMO Systems Optimization
Établissements canadiensnon disponible
Organismes subventionnairesNational Natural Science Foundation of ChinaQueen's University BelfastH2020 European Research CouncilAristotle University of ThessalonikiRoyal Academy of EngineeringQueen's UniversityEuropean CommissionChalmers Tekniska HögskolaLeverhulme TrustEngineering and Physical Sciences Research CouncilUK Research and InnovationUniversity of BristolGovernment of the United Kingdom
Mots-clésMIMOTelecommunications linkCompensation (psychology)Computer scienceSpectral efficiencyControl theory (sociology)Upper and lower boundsTransmission (telecommunications)TelecommunicationsMathematics

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

This paper considers compensation issues within cell-free massive multiple-input multiple-output (MIMO) communication systems, under the in-phase and quadrature-phase imbalance (IQI). Both access points (APs) and users are equipped with multiple antennas. We conduct an analysis into the impact of IQI and propose an efficient IQI compensation scheme to overcome the effects of IQI. Analytical expressions for the minimum mean-square error (MMSE) estimation and the achievable spectral efficiency (SE) of each user are derived, both with and without IQI compensation. In addition, to characterize the IQI effect in the massive MIMO regime, we analyze the asymptotic performance of cell-free massive MIMO when the number of APs goes to infinity. The results of our analysis demonstrate that, when the number of APs grows large, a cell-free system with perfect I/Q matching will allow the SE to increase without bound. However, if IQI is present, the system performance will saturate even if the number of APs becomes very large. The introduction of a compensation technique at the APs, that requires only an estimation of the IQI coefficients, is successful in removing this performance limit, hence significantly enhancing the system performance.

Récupéré en direct depuis OpenAlex et désinversé. Les résumés ne sont pas conservés dans cette base de données : les index inversés représentent 8,6 Go des 9,3 Go de texte de la base, et le serveur dispose de 13 Go libres.

Comment cette classification a été obtenuedéplier

Prédiction distillée sur la base complète

Imitation des enseignants

Ni 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.

score de la tête « metaresearch » (Codex)0,000
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,000
Version: codex-gemma-dda1882f352aStatut de validation: machine_predicted_unvalidated
Catégories candidatesaucune
Catégories consensuellesaucune
DomaineSignal candidat: aucune · Signal consensuel: aucune
Devis d'étudeSignal candidat: Simulation ou modélisation · Signal consensuel: Simulation ou modélisation
GenreSignal candidat: Empirique · Signal consensuel: aucune
Score de désaccord entre enseignants0,711
Score d'incertitude au seuil0,584

Scores Codex et Gemma par catégorie

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0000,000
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0000,000
Méta-épidémiologie (sens large)0,0000,000
Bibliométrie0,0000,000
Études des sciences et des technologies0,0000,000
Communication savante0,0000,001
Science ouverte0,0000,000
Intégrité de la recherche0,0000,001
Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)0,0000,000

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.

Tête enseignante Opus0,006
Tête enseignante GPT0,217
Écart entre enseignants0,211 · la distance entre les deux têtes enseignantes sur ce seul travail
Statut de validationscore_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 découle

Classification

machine, non validée

Prédiction automatique; un appel candidat d’une seule tête enseignante, pas un consensus.

Les modèles n’ont appliqué aucune catégorie : rien dans la taxonomie ne correspondait à ce travail.
Devis d'étudeSimulation ou modélisation
Domainenon disponible
GenreEmpirique

Le détail, modèle par modèle et score par score, se trouve en fin de page sous « Comment cette classification a été obtenue ».

En bref

Citations4
Publié2024
Routes d'admission1
Résumé présentoui

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