Hybrid Beamforming for mmWave Massive MIMO Systems Using Conditional Generative Adversarial Networks
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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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 | 0,002 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,001 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,001 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,000 | 0,000 |
| 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) | 0,002 | 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 ».