For the existing near-field multiuser communications based on hybrid beamforming (HBF) architectures, high-quality effective channel estimation is required to obtain the channel state information (CSI) for the design of the digital beamformer. To simplify the system reconfiguration and eliminate the pilot overhead required by the effective channel estimation, we considered an analog-only beamforming (AoBF) architecture in this study. The AoBF is designed with the aim of maximizing the sum rate, which is then transformed into a problem, maximizing the power transmitted to the target user equipment (UE) and meanwhile minimizing the power leaked to the other UEs. To solve this problem, we used beam focusing and beam nulling and proposed two AoBF schemes based on the majorization-minimization (MM) algorithm. First, the AoBF scheme based on perfect CSI is proposed, with the focus on the beamforming performance and regardless of the CSI acquisition. Then, the AoBF scheme based on imperfect CSI is proposed, where the low-dimensional imperfect CSI is obtained by beam sweeping based on a near-field codebook. Simulation results demonstrate that the two AoBF schemes can approach the sum rate of the HBF schemes but outperform HBF schemes in terms of energy efficiency (EE).


翻译:暂无翻译

0
下载
关闭预览

相关内容

FlowQA: Grasping Flow in History for Conversational Machine Comprehension
专知会员服务
34+阅读 · 2019年10月18日
Stabilizing Transformers for Reinforcement Learning
专知会员服务
60+阅读 · 2019年10月17日
Unsupervised Learning via Meta-Learning
CreateAMind
44+阅读 · 2019年1月3日
A Technical Overview of AI & ML in 2018 & Trends for 2019
待字闺中
18+阅读 · 2018年12月24日
STRCF for Visual Object Tracking
统计学习与视觉计算组
15+阅读 · 2018年5月29日
Focal Loss for Dense Object Detection
统计学习与视觉计算组
12+阅读 · 2018年3月15日
IJCAI | Cascade Dynamics Modeling with Attention-based RNN
KingsGarden
13+阅读 · 2017年7月16日
国家自然科学基金
13+阅读 · 2017年12月31日
国家自然科学基金
2+阅读 · 2015年12月31日
国家自然科学基金
2+阅读 · 2015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
2+阅读 · 2014年12月31日
Learning Embedding Adaptation for Few-Shot Learning
Arxiv
17+阅读 · 2018年12月10日
VIP会员
相关资讯
Unsupervised Learning via Meta-Learning
CreateAMind
44+阅读 · 2019年1月3日
A Technical Overview of AI & ML in 2018 & Trends for 2019
待字闺中
18+阅读 · 2018年12月24日
STRCF for Visual Object Tracking
统计学习与视觉计算组
15+阅读 · 2018年5月29日
Focal Loss for Dense Object Detection
统计学习与视觉计算组
12+阅读 · 2018年3月15日
IJCAI | Cascade Dynamics Modeling with Attention-based RNN
KingsGarden
13+阅读 · 2017年7月16日
相关基金
国家自然科学基金
13+阅读 · 2017年12月31日
国家自然科学基金
2+阅读 · 2015年12月31日
国家自然科学基金
2+阅读 · 2015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
2+阅读 · 2014年12月31日
Top
微信扫码咨询专知VIP会员