Abstract-Använda en mycket låg upplösning analog-till-digital konverterare (ADC) enhet vid varje antenn kan anmärkningsvärt minska hårdvarukostnaden och strömförbrukningen i en massiv multipleinput multiple-output (MIMO) system. En sådan lågupplösande ADC-arkitektur komplicerar emellertid också problem med parameteruppskattning såsom tids-/frekvenssynkronisering och kanaluppskattning. En blandad ADC-arkitektur, där de flesta antennerna är utrustade med lågprecisions-ADC medan några antenner har fullprecisions-ADC, kan lösa dessa problem och förverkliga potentialen i den rena lågupplösnings-ADC-arkitekturen. I detta dokument presenterar vi en enhetlig ram för att utveckla en familj av detektorer över det massiva MIMO uplink-systemet med den blandade-ADC-mottagare arkitektur genom att utnyttja probabilistiska Bayesian inference. Som en grundläggande setup utvecklas en optimal detektor för att ge en minsta uppskattning av medelvärde-squareterror (MMSE) på datasymboler. Med tanke på de mycket icke-linjära stegen i kvantiseringsprocessen undersöker vi också potentialen för komplexitetsreduktion på den optimala detektorn genom att postulera den vanliga pseudokvantiseringsbullermodellen (PQN). I synnerhet ger vi asymptotiska prestandauttryck inklusive MSE och bitfelsfrekvens för optimala och suboptimala MIMO-detektorer. De asymptotiska prestandauttrycken kan utvärderas snabbt och effektivt, vilket gör att de är användbara för optimering av systemdesign. Vi visar att den snedvridning som orsakas av PQN-modellen kan ignoreras i systemet med låg signal/brusförhållande (SNR), medan en sådan snedvridning i systemet med hög SNR kan orsaka prestandaförlust på 1 bit. Prestandagapet från PQN-modellen kan minskas med en liten bråkdel av ADC med hög precision i den blandade ADC-arkitekturen.
Genom att tillämpa probabilistic Bayesian inference, en familj av detektorer för mixed-ADC mMIMO system utvecklades i REF.
Mixed-ADC Massive MIMO Detectors: Performance Analysis and Design Optimization
{'venue': 'ArXiv', 'journal': 'ArXiv', 'mag_field_of_study': ['Mathematics', 'Computer Science']}