Abstract-Coarse kvantization vid basstationen (BS) av en massiv multi-användare (MU) multi-input multiple-output (MIMO) trådlöst system lovar betydande effekt och kostnadsbesparingar. Coarse kvantization möjliggör också betydande minskningar av rå analog-till-digital omvandlare data som måste överföras från en rumsligt separerad antenn array till basband bearbetningsenhet. De teoretiska gränserna samt praktiska transceiveralgoritmer för sådana kvantiserade MU-MIMO-system som arbetar över frekvensplatta smalbandskanaler har studerats i stor utsträckning. Det i praktiken relevanta scenariot där sådana kommunikationssystem fungerar över frekvensselektiva, bredbandskanaler är dock mindre välbegripligt. Detta dokument undersöker upplänkprestandan hos ett kvantiserat massivt MU-MIMO-system som distribuerar ortogonal frekvensdivision multiplexing (OFDM) för bredbandskommunikation. Vi föreslår nya algoritmer för kvantized maximal en posteriori kanal uppskattning och data detektion, och vi studerar tillhörande prestanda/kvantisering kompromisser. Våra resultat visar att grov kvantisering (t.ex., fyra till sex bitar, beroende på förhållandet mellan antalet BS-antenner och antalet användare) i massiva MU-MIMO-OFDM-system innebär praktiskt taget ingen prestandaförlust jämfört med det oändliga-precision fallet utan extra kostnad i form av basband bearbetning komplexitet. Index Terms-Analog-till-digital konvertering, konvex optimering, framåt-bakåt delning (FBS), frekvens-selektiva kanaler, massiv multi-användare multi-input multiple-output (MU-MIMO), maximal a-posteriori (MAP) kanaluppskattning, minsta medelvärde-kvadratfel (MMSE) datadetektering, ortogonal frekvensdivision multiplexing (OFDM), kvantisering.
Kvantiseringens inverkan på multianvändare OFDM MIMO över en frekvensselektiv kanal studeras i REF, med fokus på estimering av kanaler med låg komplexitet och datadetektering.
Quantized Massive MU-MIMO-OFDM Uplink
{'venue': 'IEEE Transactions on Communications', 'journal': 'IEEE Transactions on Communications', 'mag_field_of_study': ['Mathematics', 'Computer Science']}