Extremely large-scale multiple-input multiple-output (XL-MIMO) communication aims to further boost the antenna size significantly than current massive MIMO systems, for which conventional far-field assumption with uniform plane wave (UPW) model may become invalid. This paper studies the modelling and performance analysis for multi-user XL-MIMO communication. With the spherical wavefront phase modelling, and also by taking into account the variations of signal amplitude and projected aperture across array elements, the performance of the three typical beamforming schemes are analyzed, namely the maximal-ratio combining (MRC), zero-forcing (ZF), and minimum mean-square error (MMSE) beamforming. For the special case of two-users, we analytically show that the signal-to-interference-plus-noise ratio (SINR) of all the three beamforming schemes increases as the channels' correlation coefficient decreases. Furthermore, compared to existing UPW model where inter-user interference (IUI) can only be suppressed in angular domain, XL-MIMO enables a new degree-of-freedom (DoF) for IUI suppression by distance separation, even for users along the same direction. Simulation results are provided to validate the modelling and performance analysis of multi-user XL-MIMO communications.


翻译:极大规模多投入多输出(XL-MIMO)通信旨在进一步大大提升天线的尺寸,使其大大超过目前大型的MIMO系统,而目前大型的MIMO系统可能已经失效。本文研究多用户XL-MIMO通信模式的建模和性分析。随着球形波前阶段建模,还考虑到信号振幅变化和阵列各元素的预测孔径,对三种典型的波形成型办法的性能进行了分析,即最大拉比组合(MRC)、零力推(ZF)和最低平均差(MMSE)系统成型。对于两个用户的特殊情况,我们分析表明,所有三种波形计划的信号对干涉加音比随着频道相关系数的下降而增加。此外,与现有的UPW模型相比,三个典型的功能成型办法的性能(IUI)只能在角域内受到抑制,XL-MIMIMO使I的用户能够以新的程度和甚自由的模拟性模拟结果进行XIMI的S-imal-L模拟分析。

0
下载
关闭预览

相关内容

【干货书】机器学习速查手册,135页pdf
专知会员服务
125+阅读 · 2020年11月20日
【ICLR 2019】双曲注意力网络,Hyperbolic  Attention Network
专知会员服务
82+阅读 · 2020年6月21日
Stabilizing Transformers for Reinforcement Learning
专知会员服务
58+阅读 · 2019年10月17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
“CVPR 2020 接受论文列表 1470篇论文都在这了
Transferring Knowledge across Learning Processes
CreateAMind
27+阅读 · 2019年5月18日
ICML2019机器学习顶会接受论文列表!
专知
10+阅读 · 2019年5月12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
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
16+阅读 · 2018年12月24日
计算机类 | LICS 2019等国际会议信息7条
Call4Papers
3+阅读 · 2018年12月17日
计算机视觉近一年进展综述
机器学习研究会
9+阅读 · 2017年11月25日
Auto-Encoding GAN
CreateAMind
7+阅读 · 2017年8月4日
VIP会员
相关资讯
“CVPR 2020 接受论文列表 1470篇论文都在这了
Transferring Knowledge across Learning Processes
CreateAMind
27+阅读 · 2019年5月18日
ICML2019机器学习顶会接受论文列表!
专知
10+阅读 · 2019年5月12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
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
16+阅读 · 2018年12月24日
计算机类 | LICS 2019等国际会议信息7条
Call4Papers
3+阅读 · 2018年12月17日
计算机视觉近一年进展综述
机器学习研究会
9+阅读 · 2017年11月25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