FD MU-MIMO Systems: Performance Analysis in the Presence of Imperfect CSI and Non-Ideal Transceivers
Notice bibliographique
Résumé
This work outlines a framework for full-duplex (FD) multiple-input multiple-output (MIMO) communication systems considering practical conditions, such as imperfect channel state information (CSI) and hardware impairments (HWIs). We analyze the performance of FD multi-user (MU) MIMO systems, specifically studying the effects of practical channel estimation errors and HWIs on the spectral efficiency (SE) performance of FD MU-MIMO systems. Maximum ratio combining/maximum ratio transmission (MRC/MRT) and zero-forcing reception/zero-forcing transmission (ZFR/ZFT) linear detectors/precoders are considered at the base station (BS). Moreover, linear minimum mean square error (LMMSE) and least square (LS) error estimation are used to estimate the channel at the BS. Mathematical derivations for the lower bounds of uplink (UL) and downlink (DL) SEs are presented in the context of imperfect CSI and HWIs. Computer simulations validate the analytical derivations. The results demonstrate the tightness of the obtained bounds.
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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 ».