MIMO Sensing Beamforming Design with Low-Resolution Transceivers
Notice bibliographique
Résumé
Adopting low-resolution hardware at transceivers in multi-input multi-output (MIMO) sensing systems can substantially reduce hardware costs and power consumption. This motivates us to study MIMO sensing systems with hardware constraints, specifically phase-only analog transmit antennas and low-resolution receive antennas. This paper adopts a Bayesian approach and aims to design low-complexity algorithms for the MIMO sensing beamforming problem while leveraging prior information about the target at each sensing stage. We formulate the problem of minimizing the Bayesian Cramér-Rao lower bound (BCRLB) for estimating a parameter of interest, and show that it has the structure of a weighted sum-of-ratios problem. For the case where the phase shifters at transmit antennas are continuous, we propose a novel linear transform that can transform a fractional function into a linear function. In this way, the original problem is turned into a sequence of sub-problems that can be solved in closed-form in each step with linear complexity in the number of antennas, making the iterative optimization process highly efficient. When the phase shifters are discrete, we propose a penalty-based convex-hull relaxation algorithm, which provides better performance than directly quantizing the solution of the continuous case, but at the cost of increased computational complexity. Numerical results demonstrate the effectiveness of the proposed algorithms.
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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 | 0,002 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,001 | 0,001 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,001 | 0,001 |
| Bibliométrie | 0,000 | 0,001 |
| Études des sciences et des technologies | 0,000 | 0,001 |
| 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) | 0,002 | 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 ».