Physically-Consistent Multi-Band Massive MIMO Systems: A Radio Resource Management Model
Notice bibliographique
Résumé
Massive multiple-input multiple-output (mMIMO) antenna systems and inter-band carrier aggregation (CA)-enabled multi-band communication are two key technologies to achieve very high data rates in beyond fifth generation (B5G) wireless systems. We propose a joint optimization framework for such systems where the mMIMO antenna spacing selection, pre-coder optimization, optimum subcarrier selection and optimum power allocation are carried out simultaneously. We harness the bandwidth gain existing in a tightly coupled base station mMIMO antenna system to avoid sophisticated, non-practical antenna systems for multi-band operation. In particular, we analyze a multi-band communication system using a circuit-theoretic model to consider physical characteristics of a tightly coupled antenna array, and formulate a joint optimization problem to maximize the sum-rate. As part of the optimization, we also propose a novel block iterative water-filling-based subcarrier selection and power allocation optimization algorithm for the multi-band mMIMO system. A novel subcarrier windowing-based subcarrier selection scheme is also proposed which considers the physical constraints (hardware limitation) at the mobile user devices. We carry out the optimizations in two ways: (i) to optimize the antenna spacing selection in an offline manner, and (ii) to select antenna elements from a dense array dynamically. Via computer simulations, we illustrate superior bandwidth gains present in the tightly-coupled colinear and rectangular planar antenna arrays, compared to the loosely-coupled or tightly-coupled parallel arrays. We compare the optimum sum-rate performance of the proposed optimizationbased framework under various power allocation schemes and various user capability scenarios. Also, we show that the proposed optimization framework is superior to the existing joint optimization frameworks in terms of sum-rate performance and we verify the convergence of the proposed iterative optimization algorithms.
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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 | 0,001 | 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 ».