Multi-User Detection Under Correlated Noise With Dense Large-Scale Antenna Arrays and Low-Resolution ADCs
Notice bibliographique
Résumé
We investigate the uplink scenario in massive multiple input multiple output (MIMO) communication systems using dense uniform linear arrays (ULAs) of antenna elements that are tightly packed within a confined space and equipped with low-resolution analog-to-digital converters (ADCs). We tackle the problem of power consumption reduction and hardware simplification while simultaneously improving the performance of quantized systems by exploring spatial oversampling. Due to the subwavelength inter-element spacing in dense ULAs, extrinsic spatial thermal noise correlations arise from the significant coupling between adjacent antenna terminals. In addition to this correlated extrinsic noise, the noise figure caused by hardware imperfections profoundly impacts signal recovery and cannot be simply neglected in system performance analysis. We propose a low-resolution multi-user detection method based on a modified version of the vector approximate message passing (VAMP) framework. We also conduct a state evolution analysis to characterize the asymptotic behaviour of the proposed algorithm. We demonstrate that spatial oversampling in the context of low-resolution communication substantially enhances system performance, bringing it closer to the ideal scenario with infinite-resolution ADCs. This reveals the benefits of spatial oversampling as an effective strategy for enhancing the performance of low-resolution massive MIMO systems. We also thoroughly analyze the impact of noise figure on signal recovery under spatial oversampling, thereby highlighting its significance in system design considerations1.
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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 | 0,005 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,001 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,000 | 0,000 |
| Études des sciences et des technologies | 0,000 | 0,001 |
| Communication savante | 0,001 | 0,001 |
| Science ouverte | 0,000 | 0,001 |
| Intégrité de la recherche | 0,001 | 0,001 |
| 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 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 ».