Adaptive Phase Shifters for Hybrid Beamforming in mmWave Systems
Notice bibliographique
Résumé
Full-array (FA) hybrid beamforming, integrating analog and digital components, is employed in millimeter wave (mmWave) systems to achieve directional signal transmission with enhanced gains. The main hardware challenge in this hybrid configuration resides in the analog segment, where each antenna at the transmitters and receivers is linked to an entire network of phase shifters (PSs). To address this, researchers have investigated sub-array (SA) hybrid designs that use fewer PSs to reduce hardware complexity; however, the number of PSs scales linearly with the number of antenna subarrays. This paper introduces innovative adaptive phase shifters (APSs) designed for hybrid beamforming that feature low hardware complexity and operate independently of the number of antenna arrays and radio frequency (RF) chains. The proposed APSs hybrid scheme is designed to achieve performance comparable to the FA iterative hybrid design while minimizing the number of required PSs. Specifically, the number of PSs can vary from two per RF chain to the entire network of PSs, allowing for a more efficient and high-performance design of hybrid systems. Furthermore, the full network of PSs per RF chain, corresponding to the total number of antenna elements, is reduced using modified K-means algorithms. Simulation results demonstrate that the spectral efficiency performance of APSs hybrid designs using only two PSs surpasses that of conventional FA hybrid design and SA hybrid design and exhibits similar performance to FA iterative hybrid designs with a smaller number of PSs. The proposed APSs hybrid design represents promising technology for 6G systems and beyond, owing to its innovative design with low hardware complexity and high-gain spectral efficiency.
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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 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,001 | 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 | 0,001 |
| Science ouverte | 0,000 | 0,000 |
| Intégrité de la recherche | 0,001 | 0,001 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,003 | 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 ».