In this paper, assuming multi-antenna transmitter and receivers, we consider multicast beamformer design for the weighted max-min-fairness (WMMF) problem in a multi-stream multi-group communication setup. Unlike the single-stream scenario, the WMMF objective in this setup is not equivalent to maximizing the minimum weighted SINR due to the summation over the rates of multiple streams. Therefore, the non-convex problem at hand is first approximated with a convex one and then solved using Karush-Kuhn-Tucker (KKT) conditions. Then, a practically appealing closed-form solution is derived, as a function of dual variables, for both transmit and receive beamformers. Finally, we use an iterative solution based on the sub-gradient method to solve for the mutually coupled and interdependent dual variables. The proposed solution does not rely on generic solvers and does not require any bisection loop for finding the achievable rate of various streams. As a result, it significantly outperforms the state-of-art in terms of computational cost and convergence speed.


翻译:在本文中,假设多ANETNA发射机和接收机,我们假设在多流多组通信设置中考虑加权最大公平(WMMF)问题的多播波形设计。与单一流情景不同,WMMF在这种设置中的目标并不等于由于对多流速度的比较而使最低加权SINR最大化。因此,手头的非吞吐器问题首先与一个连接器相近,然后使用Karush-Kuhn-Tucker (KKTT) 的条件加以解决。然后,作为一种双重变量的功能,为传输和接收光流得出一个实际具有吸引力的封闭式解决方案。最后,我们使用基于分位法的迭代解决方案来解决相互配合和相互依存的双重变量。拟议解决方案并不依赖通用求解器,而且不需要任何两部分循环来寻找各种流的可实现速度。结果,它大大超出了计算成本和速度方面的最新水平。

0
下载
关闭预览

相关内容

专知会员服务
91+阅读 · 2021年6月3日
专知会员服务
113+阅读 · 2020年10月8日
Linux导论,Introduction to Linux,96页ppt
专知会员服务
76+阅读 · 2020年7月26日
Fariz Darari简明《博弈论Game Theory》介绍,35页ppt
专知会员服务
106+阅读 · 2020年5月15日
元学习与图神经网络逻辑推导,55页ppt
专知会员服务
127+阅读 · 2020年4月25日
Call for Participation: Shared Tasks in NLPCC 2019
中国计算机学会
5+阅读 · 2019年3月22日
逆强化学习-学习人先验的动机
CreateAMind
15+阅读 · 2019年1月18日
强化学习的Unsupervised Meta-Learning
CreateAMind
17+阅读 · 2019年1月7日
meta learning 17年:MAML SNAIL
CreateAMind
11+阅读 · 2019年1月2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
【NIPS2018】接收论文列表
专知
5+阅读 · 2018年9月10日
美国化学会 (ACS) 北京代表处招聘
知社学术圈
11+阅读 · 2018年9月4日
计算机视觉近一年进展综述
机器学习研究会
8+阅读 · 2017年11月25日
【论文】变分推断(Variational inference)的总结
机器学习研究会
39+阅读 · 2017年11月16日
Auto-Encoding GAN
CreateAMind
7+阅读 · 2017年8月4日
Arxiv
0+阅读 · 2021年7月13日
VIP会员
相关VIP内容
相关资讯
Call for Participation: Shared Tasks in NLPCC 2019
中国计算机学会
5+阅读 · 2019年3月22日
逆强化学习-学习人先验的动机
CreateAMind
15+阅读 · 2019年1月18日
强化学习的Unsupervised Meta-Learning
CreateAMind
17+阅读 · 2019年1月7日
meta learning 17年:MAML SNAIL
CreateAMind
11+阅读 · 2019年1月2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
【NIPS2018】接收论文列表
专知
5+阅读 · 2018年9月10日
美国化学会 (ACS) 北京代表处招聘
知社学术圈
11+阅读 · 2018年9月4日
计算机视觉近一年进展综述
机器学习研究会
8+阅读 · 2017年11月25日
【论文】变分推断(Variational inference)的总结
机器学习研究会
39+阅读 · 2017年11月16日
Auto-Encoding GAN
CreateAMind
7+阅读 · 2017年8月4日
Top
微信扫码咨询专知VIP会员