Hybrid Beamforming for mmWave Massive MIMO Systems Using Conditional Generative Adversarial Networks
Pourquoi ce travail est dans la base
Une base qui oublie comment elle a trouvé un travail ne peut pas être vérifiée. Voici les voies qui ont admis celui-ci.
Notice bibliographique
Résumé
Massive multiple-input multiple-output (MIMO) systems operating in millimeter wave (mmWave) frequency bands are considered to be one of the key enablers of beyond-fifth-generation cellular systems. Although the highest spectral efficiency in such systems would be achieved using fully-digital precoding, the large number of antennas in massive MIMO systems makes using a radio frequency (RF) chain for each antenna expensive and currently infeasible in practice. A common alternative solution is hybrid beamforming, which combines analog beamforming and digital precoding and reduces the required number of RF chains. The primary goal of hybrid beamforming is to provide precoding performance as close as possible to that of a fully-digital precoder. In this work, we consider two variants of a generative adversarial network (GAN), namely a conditional GAN (CGAN) and Wasserstein CGAN (WCGAN) to develop the hybrid precoder. The CGAN is used to implement the (partially-connected) analog beamformer and the WCGAN is used for the digital precoder. Our simulation results demonstrate the proposed method yields an improvement in spectral efficiency of about 12–19% over some existing hybrid beamforming schemes and achieves up to 87% of the performance of fully-digital precoding.
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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 | 0,000 |
| 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 découle