Hybridförkodning är en lovande teknik för mmWave massiva MIMO-system, eftersom det kan avsevärt minska antalet nödvändiga radiofrekvenskedjor (RF) utan uppenbar prestandaförlust. De flesta av de befintliga systemen för förkodning av hybrider kräver dock ett komplicerat fasskiftarnät, som fortfarande innebär hög energiförbrukning. I detta dokument föreslår vi en energieffektiv hybridförkodningsarkitektur, där den analoga delen realiseras av ett litet antal omkopplare och inverterare istället för ett stort antal fasskiftare med hög upplösning. Vår analys visar att prestandagapet mellan den föreslagna hybrida förkodningsarkitekturen och den traditionella är litet och håller sig konstant när antalet antenner går till oändlighet. Sedan, inspirerad av cross-entropy (CE) optimering utvecklat inom maskininlärning, föreslår vi en adaptiv CE (ACE)-baserad hybrid förkodningsschema för denna nya arkitektur. Det syftar till att anpassa sannolikhetsfördelningen av elementen i hybrid precoder genom att minimera CE, som kan generera en lösning nära den optimala med en tillräckligt hög sannolikhet. Simuleringsresultat verifierar att vårt system kan uppnå den nästan optimala summan prestanda och mycket högre energieffektivitet än traditionella system.
I REF, den analoga precoder realiseras av flera switchar och omriktare. Och ett adaptivt cross-entropy-baserat system utvecklas för den nya arkitekturen.
Machine learning inspired energy-efficient hybrid precoding for mmWave massive MIMO systems
{'venue': '2017 IEEE International Conference on Communications (ICC)', 'journal': '2017 IEEE International Conference on Communications (ICC)', 'mag_field_of_study': ['Computer Science', 'Mathematics']}