Att utföra länkanpassning i ett multiantenna- och fleranvändarsystem är en utmaning på grund av kopplingen mellan förkodning, användarval, val av rumsligt läge och användning av begränsad feedback om kanalen. Problemet förvärras av svårigheten att välja rätt modulerings- och kodningsschema vid användning av multiplexing för ortogonal frekvensdelning (OFDM). I detta dokument presenteras en datadriven metod för att länka anpassning för flera användare flera indata mulitple output (MIMO) OFDM-system. En maskininlärningsklassare används för att välja modulerings- och kodningsschemat, med SNR-värdena i de olika undertransportörerna och rumsliga strömmarna som indata. En ny approximation utvecklas för att uppskatta den okända interanvändarinterferensen på grund av användningen av begränsad feedback. Denna approximation gör det möjligt att få SNR-information vid sändaren med ett minimum av kommunikation overhead. En girig algoritm används för att utföra rumsligt läge och användarval med prisvärd komplexitet, utan att tillgripa en uttömmande sökning. Den föreslagna anpassningen studeras inom ramen för IEEE 802.11ac-standarden och visas schemalägga användare och anpassa överföringsparametrarna till kanalförhållandena samt till feedbackkanalens hastighet. Index Terms-IEEE 802.11ac, länkanpassning, maskininlärning, flera användare flera ingång multipel utgång (MIMO)-ortogonal frekvensdivision multiplexing (OFDM).
I en annan studie Ref illustrerar författarna ett datadrivet tillvägagångssätt för att länka anpassning, där en maskininlärningsklassare används för att bestämma det optimala modulerings- och kodningssystemet för flera input-multiple output-system (MIMO).
Learning-Based Adaptive Transmission for Limited Feedback Multiuser MIMO-OFDM
{'venue': 'IEEE Transactions on Wireless Communications', 'journal': 'IEEE Transactions on Wireless Communications', 'mag_field_of_study': ['Mathematics', 'Computer Science']}