Symbol-level precoding (SLP) has recently emerged as a new paradigm for physical-layer transmit precoding in multiuser multi-input-multi-output (MIMO) channels. It exploits the underlying symbol constellation structure, which the conventional paradigm of linear precoding does not, to enhance symbol-level performance such as symbol error probability (SEP). It also allows the precoder to take a more general form than linear precoding. This paper aims to better understand the relationships between SLP and linear precoding, subsequent design implications, and further connections beyond the existing SLP scope. Focused on the quadrature amplitude modulation (QAM) constellations, our study is built on a basic signal observation, namely, that SLP can be equivalently represented by a zero-forcing (ZF) linear precoding scheme augmented with some appropriately chosen symbol-dependent perturbation terms, and that some extended form of SLP is equivalent to a vector perturbation (VP) nonlinear precoding scheme augmented with the above-noted perturbation terms. We examine how insights arising from this perturbed ZF and VP interpretations can be leveraged to i) substantially simplify the optimization of certain SLP design criteria, namely, total or peak power minimization subject to SEP quality guarantees; and ii) draw connections with some existing SLP designs. We also touch on the analysis side by showing that, under the total power minimization criterion, the basic ZF scheme is a near-optimal SLP scheme when the QAM order is very high -- which gives a vital implication that SLP is more useful for lower-order QAM cases. Numerical results further indicate the merits and limitations of the different SLP designs derived from the perturbed ZF and VP interpretations.


翻译:符号级预编码( SLP) 近期出现, 成为了物理层在多用户多投入- 多输出( MIMO) 频道中传输预码的新范例。 它利用了基本符号星座结构, 而线性预编码的常规模式并不如此。 它可以提高符号级的性能, 如符号误差概率( SEP) 。 它也允许预编码采用比线性预编码条件更一般的形式。 本文旨在更好地了解 SLP 和线性P 预编码、 其后的设计影响以及超过现有 SLP 范围的进一步连接。 重点是等离子振动标准调制( QAM) 星座星座, 我们的研究建立在基本信号观测上, 即SLPP 以零度表示( Z) 线性预编码, 以某些适当选择的符号为依托的扰动条件, SL PP 的扩展形式相当于矢量的矢量值( VP) 非线性前边端系统, 以上述边边端比上面的振动总精度调调( Q- L) 也显示SDR 标准值 。 我们检查S- 的S- dal- dal- dreal 的S- dreal 值, S- 指S- deal- dal- dal- sal- sal- deal- deal- signal- signal- develutut the Q) laut the 和 Sl- sl) laut the laut the Qututut the laut the 和 Slut the i- s

0
下载
关闭预览

相关内容

Linux导论,Introduction to Linux,96页ppt
专知会员服务
78+阅读 · 2020年7月26日
Keras François Chollet 《Deep Learning with Python 》, 386页pdf
专知会员服务
152+阅读 · 2019年10月12日
强化学习最新教程,17页pdf
专知会员服务
174+阅读 · 2019年10月11日
机器学习入门的经验与建议
专知会员服务
92+阅读 · 2019年10月10日
【SIGGRAPH2019】TensorFlow 2.0深度学习计算机图形学应用
专知会员服务
39+阅读 · 2019年10月9日
ACM MM 2022 Call for Papers
CCF多媒体专委会
5+阅读 · 2022年3月29日
IEEE TII Call For Papers
CCF多媒体专委会
3+阅读 · 2022年3月24日
AIART 2022 Call for Papers
CCF多媒体专委会
1+阅读 · 2022年2月13日
【ICIG2021】Check out the hot new trailer of ICIG2021 Symposium9
中国图象图形学学会CSIG
0+阅读 · 2021年12月17日
【ICIG2021】Check out the hot new trailer of ICIG2021 Symposium6
中国图象图形学学会CSIG
2+阅读 · 2021年11月12日
【ICIG2021】Check out the hot new trailer of ICIG2021 Symposium2
中国图象图形学学会CSIG
0+阅读 · 2021年11月8日
【ICIG2021】Latest News & Announcements of the Plenary Talk1
中国图象图形学学会CSIG
0+阅读 · 2021年11月1日
Hierarchically Structured Meta-learning
CreateAMind
26+阅读 · 2019年5月22日
Unsupervised Learning via Meta-Learning
CreateAMind
42+阅读 · 2019年1月3日
A Technical Overview of AI & ML in 2018 & Trends for 2019
待字闺中
17+阅读 · 2018年12月24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 · 2015年12月31日
国家自然科学基金
3+阅读 · 2014年12月31日
国家自然科学基金
0+阅读 · 2014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 · 2011年12月31日
国家自然科学基金
0+阅读 · 2011年12月31日
Arxiv
22+阅读 · 2021年12月19日
VIP会员
相关资讯
ACM MM 2022 Call for Papers
CCF多媒体专委会
5+阅读 · 2022年3月29日
IEEE TII Call For Papers
CCF多媒体专委会
3+阅读 · 2022年3月24日
AIART 2022 Call for Papers
CCF多媒体专委会
1+阅读 · 2022年2月13日
【ICIG2021】Check out the hot new trailer of ICIG2021 Symposium9
中国图象图形学学会CSIG
0+阅读 · 2021年12月17日
【ICIG2021】Check out the hot new trailer of ICIG2021 Symposium6
中国图象图形学学会CSIG
2+阅读 · 2021年11月12日
【ICIG2021】Check out the hot new trailer of ICIG2021 Symposium2
中国图象图形学学会CSIG
0+阅读 · 2021年11月8日
【ICIG2021】Latest News & Announcements of the Plenary Talk1
中国图象图形学学会CSIG
0+阅读 · 2021年11月1日
Hierarchically Structured Meta-learning
CreateAMind
26+阅读 · 2019年5月22日
Unsupervised Learning via Meta-Learning
CreateAMind
42+阅读 · 2019年1月3日
A Technical Overview of AI & ML in 2018 & Trends for 2019
待字闺中
17+阅读 · 2018年12月24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 · 2015年12月31日
国家自然科学基金
3+阅读 · 2014年12月31日
国家自然科学基金
0+阅读 · 2014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 · 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