An Iterative Resource Allocation and Precoder Design for Wideband mmWave MIMO-OFDM System With Large-Scale Users
Notice bibliographique
Résumé
For the scenario of large-scale users in millimeter wave (mmWave) multi-user multiple-input multiple-output (MU-MIMO)-orthogonal frequency division multiplexing (OFDM) systems, power allocation on each subcarrier (SC), association between SCs and users (SC-UE association) and precoder design are mutually dependent due to the hybrid MIMO-OFDM structure. This interdependence suggests that these factors should be jointly considered and optimized to make full use of both spatial and frequency diversity. In this paper, an iterative optimization framework is proposed for optimizing both the sum rate and the minimum user rate considering the beam squint effect. The optimization framework first performs a coarse SC-UE association based on an SC-level channel clustering, and then alternatively optimizes the hybrid analog and digital (HAD) precoder and SC-UE association in an iterative manner. The SC-UE association problems are solved by the greedy algorithm and heuristic method for sum rate and minimum rate optimization problems, respectively. The computational complexities of the proposed methods are evaluated and compared with several existing benchmarks. Numerical simulations show that the proposed methods outperform the corresponding benchmarks, while hold comparable running times by contrast due to its fast convergence rate.
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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 | 0,001 | 0,001 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,001 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,001 | 0,001 |
| Bibliométrie | 0,000 | 0,001 |
| Études des sciences et des technologies | 0,000 | 0,000 |
| Communication savante | 0,001 | 0,001 |
| Science ouverte | 0,001 | 0,001 |
| Intégrité de la recherche | 0,001 | 0,001 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,001 | 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 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 ».