Rate-Optimal Power Allocation for MIMO Channels Under Joint Total and Per-Group Power Constraints
Notice bibliographique
Résumé
We consider a multiple-input multiple-output (MIMO) channel, in which the transmit antennas are partitioned into groups, each with a per-group power constraint (PGPC) and a total power constraint (TPC). We considered two cases: (i) right unitary-invariant, including Rayleigh, fading MIMO channels with perfect channel state information at the receiver (CSI-R), and (ii) massive MIMO channels with perfect CSI at the transmitter and the receiver (CSI-TR). For both cases, we show that the rate-optimal input covariance matrix is diagonal, implying reduced design complexity and independent signaling on each antenna. We derive closed-form expressions for the diagonal entries, i.e., the powers allocated to each antenna. For CSI-R channels, we derive a criterion to identify groups with active PGPCs. Majorization theory and Schur-concavity are used to obtain the optimal power allocations. For CSI-TR channels, we use the Karush-Kuhn-Tucker conditions to show that the PGPCs result in a ceiling profile, causing the rate-optimal power allocations to deviate from standard water-filling. Compared to numerical algorithms, our closed-form expressions are significantly more efficient to compute and guarantee globally optimality. Our analytical findings are validated via numerical experiments.
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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 | 0,002 | 0,007 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,002 | 0,001 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,002 | 0,001 |
| Bibliométrie | 0,001 | 0,001 |
| Études des sciences et des technologies | 0,001 | 0,002 |
| Communication savante | 0,002 | 0,002 |
| Science ouverte | 0,001 | 0,001 |
| Intégrité de la recherche | 0,001 | 0,001 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,003 | 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 ».