The paper studies the multi-user precoding problem as a non-convex optimization problem for wireless MIMO systems. In our work, we approximate the target Spectral Efficiency function with a novel computationally simpler function. Then, we reduce the precoding problem to an unconstrained optimization task using a special differential projection method and solve it by the Quasi-Newton L-BFGS iterative procedure to achieve gains in capacity. We are testing the proposed approach in several scenarios generated using Quadriga -- open-source software for generating realistic radio channel impulse response. Our method shows monotonic improvement over heuristic methods with reasonable computation time. The proposed L-BFGS optimization scheme is novel in this area and shows a significant advantage over the standard approaches.


翻译:本文将多用户预编码问题作为无线MIMO系统的一个非碳化优化问题来研究。 在我们的工作中,我们将目标光谱效率功能与一个新的更简单的计算功能相近。 然后,我们将预编码问题降低到一个不受限制的优化任务,使用特殊的差别预测方法,并通过Qasi-Newton L-BFGS迭接程序加以解决,以获得能力。我们正在用Quadriga(用于产生现实无线电频道脉冲反应的开放源软件)来测试几种设想方案中的拟议方法。我们的方法显示,在合理的计算时间里,比超常方法有单一的改进。拟议的L-BFGS优化计划在这方面是新颖的,对标准方法有很大的优势。

0
下载
关闭预览

相关内容

机器学习组合优化
专知会员服务
106+阅读 · 2021年2月16日
专知会员服务
44+阅读 · 2020年10月31日
Keras François Chollet 《Deep Learning with Python 》, 386页pdf
专知会员服务
144+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
168+阅读 · 2019年10月11日
[综述]深度学习下的场景文本检测与识别
专知会员服务
77+阅读 · 2019年10月10日
已删除
将门创投
14+阅读 · 2019年5月29日
Hierarchically Structured Meta-learning
CreateAMind
23+阅读 · 2019年5月22日
强化学习的Unsupervised Meta-Learning
CreateAMind
17+阅读 · 2019年1月7日
Unsupervised Learning via Meta-Learning
CreateAMind
41+阅读 · 2019年1月3日
Hierarchical Imitation - Reinforcement Learning
CreateAMind
19+阅读 · 2018年5月25日
【推荐】免费书(草稿):数据科学的数学基础
机器学习研究会
19+阅读 · 2017年10月1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
【推荐】GAN架构入门综述(资源汇总)
机器学习研究会
10+阅读 · 2017年9月3日
强化学习族谱
CreateAMind
26+阅读 · 2017年8月2日
强化学习 cartpole_a3c
CreateAMind
9+阅读 · 2017年7月21日
Arxiv
0+阅读 · 2021年9月26日
Arxiv
0+阅读 · 2021年9月24日
VIP会员
相关资讯
已删除
将门创投
14+阅读 · 2019年5月29日
Hierarchically Structured Meta-learning
CreateAMind
23+阅读 · 2019年5月22日
强化学习的Unsupervised Meta-Learning
CreateAMind
17+阅读 · 2019年1月7日
Unsupervised Learning via Meta-Learning
CreateAMind
41+阅读 · 2019年1月3日
Hierarchical Imitation - Reinforcement Learning
CreateAMind
19+阅读 · 2018年5月25日
【推荐】免费书(草稿):数据科学的数学基础
机器学习研究会
19+阅读 · 2017年10月1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
【推荐】GAN架构入门综述(资源汇总)
机器学习研究会
10+阅读 · 2017年9月3日
强化学习族谱
CreateAMind
26+阅读 · 2017年8月2日
强化学习 cartpole_a3c
CreateAMind
9+阅读 · 2017年7月21日
Top
微信扫码咨询专知VIP会员