MMassive multiple-input multiple-output (MIMO) is a key technology for improving the spectral and energy efficiency in 5G-and-beyond wireless networks. For a tractable analysis, most of the previous works on Massive MIMO have been focused on the system performance with complex Gaussian channel impulse responses under rich-scattering environments. In contrast, this paper investigates the uplink ergodic spectral efficiency (SE) of each user under the double scattering channel model. We derive a closed-form expression of the uplink ergodic SE by exploiting the maximum ratio (MR) combining technique based on imperfect channel state information. We further study the asymptotic SE behaviors as a function of the number of antennas at each base station (BS) and the number of scatterers available at each radio channel. We then formulate and solve a total energy optimization problem for the uplink data transmission that aims at simultaneously satisfying the required SEs from all the users with limited data power resource. Notably, our proposed algorithms can cope with the congestion issue appearing when at least one user is served by lower SE than requested. Numerical results illustrate the effectiveness of the closed-form ergodic SE over Monte-Carlo simulations. Besides, the system can still provide the required SEs to many users even under congestion.


翻译:MMassive 多重投影多重输出(MMIMO) 是提高5G和偏差无线网络光谱和能效的关键技术。 为了进行可移植的分析, MMIMO以前的大部分工作都侧重于系统性能,在富含隔热的环境中,高盛频道的脉冲反应复杂。 相反,本文调查了在双散射频道模式下每个用户的上行电子光谱效率(SE) 。 我们通过利用基于不完善频道状态信息的最大比率(MR) 组合技术,得出了上行SE的封闭式表现。 我们进一步研究了每个基站天线数量的无药SE行为和每个无线电频道的散射器数量的功能。 然后我们为上行数据传输制定并解决了整个节能优化问题,目的是满足所有数据电力资源有限的用户对SEDE的要求。 值得注意的是,我们提议的算法可以应对在至少一个用户出现以不完善频道状态时出现的拥挤问题, 并且可以提供SEE-GO系统所需的超低Sego系统的安全性能。

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