Linearization of Fully-Connected Hybrid Beamforming Transmitters Using Analytical Multi-Input Models for Millimeter-Wave Communications
Notice bibliographique
Résumé
In recent years, fully-connected hybrid beamforming (FC-HBF) architecture has aroused widespread interest for millimeter wave (mmWave) massive multi-input multi-output (MIMO) communication systems. However, the FC-HBF structure suffers from significant linearity deterioration, limiting its applications in actual mmWave transmitters. To resolve this issue, an effective digital predistortion (DPD) method utilizing analytical multi-input behavioral models is proposed in this paper for linearizing the FC-HBF system. Based on the nonlinearity analysis and behavioral modeling of the array response, three analytical multi-input models are derived by embedding the priori beamforming information in the predistorter. The complexity of the proposed analytical models is significantly reduced compared to the state-of-the-art. Numerical simulations and experimental measurement are carried out on a <inline-formula xmlns:mml="http://www.w3.org/1998/Math/MathML" xmlns:xlink="http://www.w3.org/1999/xlink"> <tex-math notation="LaTeX">$4\times 64$ </tex-math></inline-formula> mmWave FC-HBF array and <inline-formula xmlns:mml="http://www.w3.org/1998/Math/MathML" xmlns:xlink="http://www.w3.org/1999/xlink"> <tex-math notation="LaTeX">$2\times 16$ </tex-math></inline-formula> quasi-test platform respectively to validate the performance of the proposed DPDs against the state-of-the-art DPDs, which show significant linearization abilities to compensate for the nonlinear distortions of beam signals. The proof-of-the-concept validations in this paper indicate that the proposed scheme is fully capable of linearizing an mmWave FC-HBF array.
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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 | 0,001 | 0,001 |
| Études des sciences et des technologies | 0,000 | 0,000 |
| Communication savante | 0,000 | 0,000 |
| Science ouverte | 0,001 | 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 ».