Robust Hybrid Transmitter Design for DAoSA With Low-Resolution Hardware and Imperfect CSI
Notice bibliographique
Résumé
Dynamic array-of-subarrays (DAoSA) hybrid precoding architectures have shown great potential in reducing power consumption while meeting data rate requirements in THz massive Multiple-Input Multiple-Output (mMIMO) systems. These structures employ a network of dynamic switches to adapt the connections between available RF chains and subarrays, based on current channel state information (CSI). While ongoing research often assumes ideal hardware components, i.e., phase shifters (PS) and digital-to-analog converters (DAC), along with perfect CSI, deviations from these assumptions may entail significant loss in performance. In this paper, we introduce a new robust transmitter design methodology for DAoSA, with the objective of optimizing sum rate while mitigating the adverse effects of low-resolution hardware and imperfect CSI. Leveraging a Gaussian model for the channel uncertainties, we formulate the problem as optimizing a worst-case sum rate expression with respect to the system parameters, i.e., analog and baseband precoder matrices, switch network matrix, and bit allocation for DAC, subject to practical constraints on transmit power budget and minimum transmission rate. To address this complex optimization problem, we devise a novel penalty dual decomposition (PDD) algorithm that can effectively handle difficulties posed by the coupling terms within the constraints of the original problem. The performance of the proposed method for robust hybrid DAoSA transmitter design is thoroughly evaluated by means of numerical analysis. The results demonstrate that in the presence of low-resolution hardware components, imperfect CSI, and total power constraint, the proposed design method leads to improved sum rate when compared to non-robust and other robust design approaches.
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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 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,000 | 0,000 |
| 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 ».