Abstract-Som en lovande teknik för att möta den drastiskt växande efterfrågan på både hög genomströmning och enhetlig täckning i den femte generationen (5G) trådlösa nätverk, massiva multipleinput multiple-output (MIMO) system har fått stor uppmärksamhet under de senaste åren. Men i massiva MIMO-system, som tätheten hos mobila användare (MU) ökar, konventionella upplänk utbildningsmetoder kommer att medföra oöverkomligt hög utbildning overhead, vilket står i proportion till antalet MUs. I detta dokument föreslår vi en selektiv upplänk utbildningsmetod för massiva MIMO-system, där i varje kanal block endast en del av MUs kommer att skicka upplänk piloter för kanalutbildning, och kanaltillstånd för de återstående MUs förutspås från uppskattningar i tidigare block, med utnyttjande av kanalernas tidsmässiga korrelation. Vi föreslår en effektiv algoritm för att dynamiskt välja de MUs som ska tränas inom varje block och bestämma optimal upplänk träningslängd. Simuleringsresultat visar att den föreslagna utbildningsmetoden ger betydande genomströmningsvinster jämfört med de befintliga metoderna, medan mycket lägre skattnings komplexitet uppnås. Det observeras att genomströmningsvinsten blir högre när ME densiteten ökar.
I REF tillåts endast en del av användarna att överföra piloter för kanalutbildning i ett överföringsblock, och de andra användarnas kanaler uppdateras inte.
Selective Uplink Training for Massive MIMO Systems
{'venue': '2016 IEEE International Conference on Communications (ICC)', 'journal': '2016 IEEE International Conference on Communications (ICC)', 'mag_field_of_study': ['Computer Science', 'Mathematics']}