Holographic MIMO: How Many Antennas Do We Need for Energy Efficient Communication?
Notice bibliographique
Résumé
Holographic multiple-input multiple-output (HMIMO) communication systems utilize spatially-constrained arrays equipped with large number of antennas (NoA) to benefit from increased spatial multiplexing and spatial resolution gains. We consider a multi-user HMIMO system under an electromagnetic wave compliant channel model, and study its energy-efficiency (EE). We first derive closed-form expressions of the ergodic achievable rates under maximum ratio transmission (MRT) and zero-forcing (ZF) precoding in the downlink, and maximum ratio combining (MRC) and ZF combining in the uplink, implemented at the base station (BS) with reduced complexity dictated by the number of degrees-of-freedom (DoF) offered by the channel. Using these expressions, we formulate an EE maximization problem with respect to the power allocation (PA) and the NoA arranged within spatially-constrained HMIMO surfaces at the BS and users, and solve it using an alternating optimization algorithm. For fixed PA, the optimal NoA is derived as the solution of two analytical equations, while for fixed NoA we use sequential fractional programming to obtain the optimal PA. Numerical results yield useful insights into the EE performance in different operating regimes and under different side-lengths of HMIMO surfaces. The presented results show that under MRT and MRC in the downlink and uplink respectively, deploying more antennas in excess of the number of DoF increases the EE in low power budget (noise-limited) regime, whereas fixing the NoA to the number of DoF maximizes the EE in higher power budget (interference-limited) regime. On the other hand, under ZF precoders and combiners, the NoA that achieve the optimal EE is larger than the DoF under all power budgets, with the number of additional antennas decreasing with increasing power budget.
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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 | 0,000 | 0,002 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 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 | 0,003 |
| Science ouverte | 0,001 | 0,001 |
| Intégrité de la recherche | 0,001 | 0,001 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,004 | 0,001 |
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 ».