This paper investigates the use of the inverse-free sparse Bayesian learning (SBL) approach for peak-to-average power ratio (PAPR) reduction in orthogonal frequency-division multiplexing (OFDM)-based multiuser massive multiple-input multiple-output (MIMO) systems. The Bayesian inference method employs a truncated Gaussian mixture prior for the sought-after low-PAPR signal. To learn the prior signal, associated hyperparameters and underlying statistical parameters, we use the variational expectation-maximization (EM) iterative algorithm. The matrix inversion involved in the expectation step (E-step) is averted by invoking a relaxed evidence lower bound (relaxed-ELBO). The resulting inverse-free SBL algorithm has a much lower complexity than the standard SBL algorithm. Numerical experiments confirm the substantial improvement over existing methods in terms of PAPR reduction for different MIMO configurations.
Nalamani G. Praveena;Kandasamy Selvaraj;David Judson;Mahalingam Anandaraj
ETRI Journal
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제45권5호
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pp.899-909
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2023
In mobile communication, the most exploratory technology of fifth generation is massive multiple input multiple output (MIMO). The minimum mean square error and zero forcing based linear detectors are used in multiuser detection for MIMO single-carrier frequency division multiple access (SCFDMA). When the received signal is detected and regularization sequence is joined in the equalization of spectral null amplification, these schemes experience an error performance and the signal detection assesses an inversion of a matrix computation that grows into complexity. Ordered successive interference cancelation (OSIC) detection is considered for MIMO SC-FDMA, which uses a posteriori information to eradicate these problems in a realistic environment. To cancel the interference, sorting is preferred based on signal-to-noise ratio and log-likelihood ratio. The distinctiveness of the methodology is to predict the symbol with the lowest error probability. The proposed work is compared with the existing methods, and simulation results prove that the defined algorithm outperforms conventional detection methods and accomplishes better performance with lower complication.
본 논문은 long term evolution (LTE) 기반 macro 기지국 platform 구조 연구에 관한 것으로, codeword별 기저 대역 신호 (baseband signal)와 중간 주파수 (intermediate frequency; IF)에 대한 인터페이스 구조를 제안한다. 제안한 구조를 이용하여 massive multiple input multiple output (MIMO) 기술과 같이, 많은 수의 안테나를 사용하는 기지국에 있어서, 안테나수와 상관없이 대용량의 데이터를 원활히 송수신 할 수 있다. 본 논문에서는 LTE 표준 기술 발전 및 그에 따른 시스템의 개발 동향을 분석하고, 종래의 일반적인 구조와 본 논문에서 제안하는 구조에 대하여 비교하여, 데이터 인터페이스 전송량 측면에서 제안 구조가 훨씬 더 좋은 구조임을 확인하였다. 이러한 구조를 제시함으로서 massive MIMO, carrier aggregation (CA), coordinated multi point (CoMP) 기술과 같이 발전하고 있는 LTE 기반 기지국의 플랫폼 (platform) 설계 및 구현에 대하여 새로운 기반을 제공하고자 한다.
Sim, Min Soo;Park, Jeonghun;Chae, Chan-Byoung;Heath, Robert W. Jr.
Journal of Communications and Networks
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제18권1호
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pp.95-104
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2016
Massive multiple-input multiple-output (MIMO) is a promising approach for cellular communication due to its energy efficiency and high achievable data rate. These advantages, however, can be realized only when channel state information (CSI) is available at the transmitter. Since there are many antennas, CSI is too large to feed back without compression. To compress CSI, prior work has applied compressive sensing (CS) techniques and the fact that CSI can be sparsified. The adopted sparsifying bases fail, however, to reflect the spatial correlation and channel conditions or to be feasible in practice. In this paper, we propose a new sparsifying basis that reflects the long-term characteristics of the channel, and needs no change as long as the spatial correlation model does not change. We propose a new reconstruction algorithm for CS, and also suggest dimensionality reduction as a compression method. To feed back compressed CSI in practice, we propose a new codebook for the compressed channel quantization assuming no other-cell interference. Numerical results confirm that the proposed channel feedback mechanisms show better performance in point-to-point (single-user) and point-to-multi-point (multi-user) scenarios.
In this paper, we investigate the achievable sum rate and energy efficiency of downlink massive multiple-input multiple-output antenna systems with zero-forcing precoding, by taking into account the randomness of user locations. Specifically, we propose two types of non-uniform user distributions, namely, center-intensive user distribution and edge-intensive user distribution. Based on these user distributions, we derive novel tight lower and upper bounds on the average sum rate. In addition, the impact of user distributions on the optimal number of users maximizing the sum rate is characterized. Moreover, by adopting a realistic power consumption model which accounts for the transmit power, circuit power and signal processing power, the energy efficiency of the system is studied. In particular, closed-form solutions for the key system parameters, such as the number of antennas and the optimal transmit signal-to-noise ratio maximizing the energy efficiency, are obtained. The findings of the paper suggest that user distribution has a significant impact on the system performance: for instance, the highest average sum rate is achieved with the center-intensive user distribution, while the lowest average sum rate is obtained with the edge-intensive user distribution. Also, more users can be served with the center-intensive user distribution.
본 논문에서는 다중 사용자 거대 다중 안테나 시스템에서 안테나 선택 기법을 제안한다. 제안된 안테나 선택 기법은 심화 강화학습 네트워크를 활용함으로써 피드백 오버헤드를 획기적으로 낮추면서 기존 방식과 거의 같은 성능을 얻을 수 있다. 각 사용자는 기지국의 거대 안테나들과 형성된 채널의 이득 값을 L번째 큰 채널 이득과 비교하여 대소관계에 따라서 단일 비트의 이진수로 변환하여 피드백함으로써 기존 피드백 방식보다 오버헤드를 낮출 수 있다. 제안 방식에서는 감소한 피드백 정보로 인한 성능 저하를 방지하기 위해서 심화 강화학습 네트워크를 활용하였다. 제안 방식의 성능을 분석하기 위하여 다양한 환경에서 시뮬레이션을 수행하였으며, 제안 방식이 최적 방식에 가까운 기존 방식과 유사한 평균 전송률을 얻을 수 있음을 확인하였다.
KSII Transactions on Internet and Information Systems (TIIS)
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제18권4호
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pp.1042-1058
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2024
Terahertz (THz) communication is becoming a key technology for future 6G wireless networks because of its ultra-wide band. However, the implementation of THz communication systems confronts formidable challenges, notably beam splitting effects and high computational complexity associated with them. Our primary objective is to design a hybrid precoder that minimizes the Euclidean distance from the fully digital precoder. The analog precoding part adopts the delay-phase alternating minimization (DP-AltMin) algorithm, which divides the analog precoder into phase shifters and time delayers. This effectively addresses the beam splitting effects within THz communication by incorporating time delays. The traditional digital precoding solution, however, needs matrix inversion in THz massive multiple-input multiple-output (MIMO) communication systems, resulting in significant computational complexity and complicating the design of the analog precoder. To address this issue, we exploit the characteristics of THz massive MIMO communication systems and construct the digital precoder as a product of scale factors and semi-unitary matrices. We utilize Schatten norm and Hölder's inequality to create semi-unitary matrices after initializing the scale factors depending on the power allocation. Finally, the analog precoder and digital precoder are alternately optimized to obtain the ultimate hybrid precoding scheme. Extensive numerical simulations have demonstrated that our proposed algorithm outperforms existing methods in mitigating the beam splitting issue, improving system performance, and exhibiting lower complexity. Furthermore, our approach exhibits a more favorable alignment with practical application requirements, underlying its practicality and efficiency.
차세대 이동통신시스템에서 RF 체인의 개수를 증가시키지 않으면서 달성 가능 데이터 전송률을 크게 증가시킬 수 있는 방법은 하이브리드 대용량 MIMO 기법을 사용하는 것이다. 최근에 하이브리드 프리코더에 대한 계산량을 줄이기 위하여 SIC 기반의 설계 방식이 제안되었다. 그러나 기저대역 프리코딩을 위해 단순히 대각 행렬을 사용함으로써 동시에 전송되는 스트림 간에 존재하는 간섭 문제를 해결할 수 없고, 아날로그 프리코딩을 위해서는 1개의 위상변환기를 사용함으로써 데이터 전송률 성능 향상에 한계가 있었다. 이러한 문제점들을 해결하기 위하여, 본 논문에서는 유효 채널에 대한 SVD 기반의 디지털 프리코딩을 적용하고 두 개의 위상 변환기를 사용하는 아날로그 프리코딩 방법을 제안한다. 모의실험을 통하여 제안하는 기법이 기존 기법보다 더 높은 달성 가능 데이터 전송률 성능과 SINR 성능을 갖는다는 것을 보인다.
Compressed sensing-based matching pursuit algorithms can estimate the sparse channel of massive multiple input multiple-output systems with short pilot sequences. Although they have the advantages of low computational complexity and low pilot overhead, their accuracy remains insufficient. Simply multiplying the weight value and the estimated channel obtained in different iterations can only improve the accuracy of channel estimation under conditions of low signal-to-noise ratio (SNR), whereas it degrades accuracy under conditions of high SNR. To address this issue, an improved weighted matching pursuit algorithm is proposed, which obtains a suitable weight value uop by training the channel data. The step of the weight value increasing with successive iterations is calculated according to the sparsity of the channel and uop. Adjusting the weight value adaptively over the iterations can further improve the accuracy of estimation. The results of simulations conducted to evaluate the proposed algorithm show that it exhibits improved performance in terms of accuracy compared to previous methods under conditions of both high and low SNR.
Yang, Lihua;Yang, Longxiang;Zhu, Hongbo;Liang, Yan
KSII Transactions on Internet and Information Systems (TIIS)
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제12권3호
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pp.1098-1112
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2018
Achievable sum rate and energy efficiency (EE) are investigated for the massive multiple-input multiple-output (Massive MIMO) downlink with channel aging in the time varying Ricean fading channel. Specifically, the expression of the achievable sum rate of the system for the maximum ratio transmission (MRT) precoder with aged channel state information (CSI) in the time varying Ricean fading channel is first presented. Based on the expression, the effect of both channel aging and the Ricean factor on the power scaling law are studied. It is found that the transmit power of base station (BS) is scaled down by $1/{\sqrt{M}}$(where M is the number of the BS antennas) when the Ricean factor K is equal to zero (i.e., time varying Rayleigh fading channel), indicating that aged CSI does not affect the power scaling law. However, the transmit power of the BS is scaled down by 1/M for the time varying Ricean fading channel (where $K{\neq}0$) indicating that the Ricean factor affects the power scaling law and sum rate, and channel aging only leads to a reduction of the sum rate. Second, the EE of the system is analyzed based on the general power consumption model. Both the theoretical analysis and the simulations show that the channel aging could degrade the sum rate and the EE of the system, and it does not affect the power scaling law.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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