MIMO Sensing Beamforming Design with Low-Resolution Transceivers
Pourquoi ce travail est dans la base
Une base qui oublie comment elle a trouvé un travail ne peut pas être vérifiée. Voici les voies qui ont admis celui-ci.
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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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 découle