Sparse Bayesian Least Squares Regression Model for Direction of Arrival Estimation in Massive MIMO Networks
Notice bibliographique
Résumé
Massive multiple-input multiple-output (MIMO) antenna arrays pose significant challenges in terms of accuracy, efficiency and computational complexity in directionof-arrival (DOA) estimation, particularly in fifth-generation (5G) and beyond fifthgeneration (B5G) networks.Current DOA estimation methods, including cluster-based, spatial-temporal, and machine-learning approaches, struggle in dynamic and noisy environments, incurring inaccuracy in DOA estimation and substantial computational demands.To overcome these issues, this research work introduces a Sparse Bayesian Least Squares Regression (SBLSR) model designed explicitly for massive MIMO systems, which employs an advanced least squares regression technique.Unlike existing sparse Bayesian models or regression-based estimators, SBLSR introduces an adaptive probabilistic framework that iteratively adjusts regression weights for dynamic noise conditions, achieving near-Cramer-Rao lower bounds (CRLB) accuracy with significantly lower complexity.By combining Bayesian probabilistic modelling with least squares regression, the SBLSR significantly enhances estimation accuracy, particularly in environments with high levels of noise.Finally, the simulation results indicate that the proposed SBLSR method improves DOA estimation accuracy and reduces root mean square error (RMSE) values for various signal-to-noise ratio (SNR) limits when compared to existing approaches.
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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 | 0,000 |
| Études des sciences et des technologies | 0,000 | 0,000 |
| Communication savante | 0,000 | 0,000 |
| Science ouverte | 0,000 | 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 ».