Ever since the invention of Bell Laboratories Layer Space-Time (BLAST) in mid 1990s, the focus of MIMO research and development has been largely on pushing the limit of spectral efficiency. While massive MIMO technologies laid the foundation of high throughput in 5G and beyond, energy efficiency of the associated radio system leaves much room for improvement. With the substantial negative implications of climate change looming ever closer, enabling sustainability is of paramount importance for any future technology, and minimizing energy use is a key dimension of achieving sustainability. Thus, every aspect of future extreme MIMO system design, implementation, and operation will be scrutinized to maximize energy efficiency. An analysis of the massive MIMO 5G radio energy consumption at different loads leads to qualitative energy efficiency design goals for emerging extreme MIMO systems. Following this, we focus on novel operational and component technology innovations to minimize energy consumption.


翻译:自从20世纪90年代中期发明了贝尔实验室层空间时间(BLAST)以来,MIMO研究和开发的重点大部分都是在推动频谱效率的极限。虽然大规模MIMO技术为5G及更高版本的高吞吐量奠定了基础,但其相关射频系统的能源效率仍有很大改进空间。由于气候变化带来的重大负面影响越来越近,实现可持续性是未来任何技术的首要问题,最小化能源消耗是实现可持续性的关键维度。因此,未来极端MIMO系统设计、实施和运行的每个方面都将被严密审查,以最大限度地提高能源效率。对不同负载下大规模MIMO 5G射频能耗的分析为新兴极端MIMO系统的能效设计目标提供定性支持。在此基础上,我们专注于新颖的操作和组件技术创新,以最大程度地降低能耗。

0
下载
关闭预览

相关内容

《校准自主性中的信任》2022最新16页slides
专知会员服务
19+阅读 · 2022年12月7日
【2022新书】高效深度学习,Efficient Deep Learning Book
专知会员服务
115+阅读 · 2022年4月21日
【MIT-AI+医学课程】面向生命科学的深度学习课程
专知会员服务
47+阅读 · 2022年4月17日
Artificial Intelligence: Ready to Ride the Wave? BCG 28页PPT
专知会员服务
26+阅读 · 2022年2月20日
VCIP 2022 Call for Demos
CCF多媒体专委会
1+阅读 · 2022年6月6日
Hierarchically Structured Meta-learning
CreateAMind
24+阅读 · 2019年5月22日
Transferring Knowledge across Learning Processes
CreateAMind
27+阅读 · 2019年5月18日
A Technical Overview of AI & ML in 2018 & Trends for 2019
待字闺中
16+阅读 · 2018年12月24日
LibRec 精选:推荐系统的论文与源码
LibRec智能推荐
14+阅读 · 2018年11月29日
disentangled-representation-papers
CreateAMind
26+阅读 · 2018年9月12日
深度学习医学图像分析文献集
机器学习研究会
17+阅读 · 2017年10月13日
【论文】图上的表示学习综述
机器学习研究会
14+阅读 · 2017年9月24日
【推荐】RNN/LSTM时序预测
机器学习研究会
25+阅读 · 2017年9月8日
国家自然科学基金
0+阅读 · 2015年12月31日
国家自然科学基金
0+阅读 · 2013年12月31日
国家自然科学基金
0+阅读 · 2013年12月31日
国家自然科学基金
0+阅读 · 2012年12月31日
国家自然科学基金
0+阅读 · 2012年12月31日
国家自然科学基金
2+阅读 · 2012年12月31日
国家自然科学基金
0+阅读 · 2012年12月31日
国家自然科学基金
0+阅读 · 2012年12月31日
国家自然科学基金
0+阅读 · 2011年12月31日
国家自然科学基金
0+阅读 · 2011年12月31日
VIP会员
相关VIP内容
《校准自主性中的信任》2022最新16页slides
专知会员服务
19+阅读 · 2022年12月7日
【2022新书】高效深度学习,Efficient Deep Learning Book
专知会员服务
115+阅读 · 2022年4月21日
【MIT-AI+医学课程】面向生命科学的深度学习课程
专知会员服务
47+阅读 · 2022年4月17日
Artificial Intelligence: Ready to Ride the Wave? BCG 28页PPT
专知会员服务
26+阅读 · 2022年2月20日
相关资讯
VCIP 2022 Call for Demos
CCF多媒体专委会
1+阅读 · 2022年6月6日
Hierarchically Structured Meta-learning
CreateAMind
24+阅读 · 2019年5月22日
Transferring Knowledge across Learning Processes
CreateAMind
27+阅读 · 2019年5月18日
A Technical Overview of AI & ML in 2018 & Trends for 2019
待字闺中
16+阅读 · 2018年12月24日
LibRec 精选:推荐系统的论文与源码
LibRec智能推荐
14+阅读 · 2018年11月29日
disentangled-representation-papers
CreateAMind
26+阅读 · 2018年9月12日
深度学习医学图像分析文献集
机器学习研究会
17+阅读 · 2017年10月13日
【论文】图上的表示学习综述
机器学习研究会
14+阅读 · 2017年9月24日
【推荐】RNN/LSTM时序预测
机器学习研究会
25+阅读 · 2017年9月8日
相关基金
国家自然科学基金
0+阅读 · 2015年12月31日
国家自然科学基金
0+阅读 · 2013年12月31日
国家自然科学基金
0+阅读 · 2013年12月31日
国家自然科学基金
0+阅读 · 2012年12月31日
国家自然科学基金
0+阅读 · 2012年12月31日
国家自然科学基金
2+阅读 · 2012年12月31日
国家自然科学基金
0+阅读 · 2012年12月31日
国家自然科学基金
0+阅读 · 2012年12月31日
国家自然科学基金
0+阅读 · 2011年12月31日
国家自然科学基金
0+阅读 · 2011年12月31日
Top
微信扫码咨询专知VIP会员