Enhanced Simulated Bifurcation for MIMO Detection
Notice bibliographique
Résumé
Massive multiple-input, multiple-output (MIMO) systems enhance spectral efficiency, coverage, and reliability, making them essential for next-generation wireless networks. However, maximum likelihood (ML) detection in MIMO remains an NP-hard problem. This work explores CMOS-friendly Ising solvers, particularly simulated bifurcation, as alternative MIMO detection methods. We introduce a novel temperature schedule for ballistic simulated bifurcation (bSB), developing an enhanced variant, bSBG, to improve bit error rate (BER) performance. bSBG achieves faster convergence and mitigates the error floor issues present in bSB. Experimental results show that both bSB and bSBG outperform linear minimum mean squared error (LMMSE) and K-best detection by up to 12 dB and 4 dB, respectively, at a BER of 10−3for a 128×128 antenna configuration, while bSBG eliminates the error floor for 16×16 and 32×32 configurations. Additionally, bSBG and bSB achieve speedups of 7.2× and 9.2× over K-best, respectively, while running 7.5× slower than LMMSE but providing a 13 dB gain at a BER of 10−4. These results highlight bSBG as a promising candidate for efficient MIMO detection in large-scale systems.
Récupéré en direct depuis OpenAlex et désinversé. Les résumés ne sont pas conservés dans cette base de données : les index inversés représentent 8,6 Go des 9,3 Go de texte de la base, et le serveur dispose de 13 Go libres.
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 | 0,003 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 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 | 0,000 |
| Science ouverte | 0,000 | 0,001 |
| Intégrité de la recherche | 0,001 | 0,001 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,002 | 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 ».