We consider high-dimensional MIMO transmissions in frequency division duplexing (FDD) systems. For precoding, the frequency selective channel has to be measured, quantized and fed back to the base station by the users. When the number of antennas is very high this typically leads to prohibitively high quantization complexity and large feedback. In 5G New Radio (NR), a modular quantization approach has been applied for this, where first a low-dimensional subspace is identified for the whole frequency selective channel, and then subband channels are linearly mapped to this subspace and quantized. We analyze how the components in such a modular scheme contribute to the overall quantization distortion. Based on this analysis we improve the technology components in the modular approach and propose an orthonormalized wideband precoding scheme and a sequential wideband precoding approach which provide considerable gains over the conventional method. We compare the performance of the developed quantization schemes to prior art by simulations in terms of the projection distortion, overall distortion and spectral efficiency, in a scenario with a realistic spatial channel model.


翻译:我们考虑频分双工(FDD)系统中的高维MIMO传输。在发端预编码前,需要由用户测量频率选择性信道并将其量化反馈至基站。当天线数量非常多的时候,这通常会导致量化复杂度过高并存在大量的反馈。在5G New Radio(NR)中,采用了模块化的量化方法,首先对整个频率选择性信道进行低维子空间的识别,然后将子频带信道线性映射到这个子空间并进行量化。我们分析了这种模块化方案中的组成部分对整体量化失真的贡献。基于此分析,我们改进了模块化方法中的技术组件,并提出了一种正交的宽带预编码方案和顺序宽带预编码方法,这些方法相比传统方法提供了相当大的增益。我们通过在具有现实空间信道模型的情况下进行模拟,通过投影失真、整体失真和光谱效率方面比较了所开发量化方案的性能和先前的技术文献。

0
下载
关闭预览

相关内容

【硬核书】矩阵代数基础,248页pdf
专知会员服务
85+阅读 · 2021年12月9日
【硬核书】树与网络上的概率,716页pdf
专知会员服务
72+阅读 · 2021年12月8日
专知会员服务
42+阅读 · 2020年12月18日
【哈佛大学商学院课程Fall 2019】机器学习可解释性
专知会员服务
103+阅读 · 2019年10月9日
GNN 新基准!Long Range Graph Benchmark
图与推荐
0+阅读 · 2022年10月18日
IJCAI2022推荐系统论文集锦
机器学习与推荐算法
0+阅读 · 2022年5月20日
计算机 | 入门级EI会议ICVRIS 2019诚邀稿件
Call4Papers
10+阅读 · 2019年6月24日
Hierarchically Structured Meta-learning
CreateAMind
26+阅读 · 2019年5月22日
已删除
德先生
53+阅读 · 2019年4月28日
神器Cobalt Strike3.13破解版
黑白之道
12+阅读 · 2019年3月1日
IEEE | DSC 2019诚邀稿件 (EI检索)
Call4Papers
10+阅读 · 2019年2月25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
0+阅读 · 2013年12月31日
国家自然科学基金
1+阅读 · 2013年12月31日
国家自然科学基金
1+阅读 · 2012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
0+阅读 · 2023年5月15日
Arxiv
0+阅读 · 2023年5月15日
VIP会员
相关VIP内容
【硬核书】矩阵代数基础,248页pdf
专知会员服务
85+阅读 · 2021年12月9日
【硬核书】树与网络上的概率,716页pdf
专知会员服务
72+阅读 · 2021年12月8日
专知会员服务
42+阅读 · 2020年12月18日
【哈佛大学商学院课程Fall 2019】机器学习可解释性
专知会员服务
103+阅读 · 2019年10月9日
相关资讯
GNN 新基准!Long Range Graph Benchmark
图与推荐
0+阅读 · 2022年10月18日
IJCAI2022推荐系统论文集锦
机器学习与推荐算法
0+阅读 · 2022年5月20日
计算机 | 入门级EI会议ICVRIS 2019诚邀稿件
Call4Papers
10+阅读 · 2019年6月24日
Hierarchically Structured Meta-learning
CreateAMind
26+阅读 · 2019年5月22日
已删除
德先生
53+阅读 · 2019年4月28日
神器Cobalt Strike3.13破解版
黑白之道
12+阅读 · 2019年3月1日
IEEE | DSC 2019诚邀稿件 (EI检索)
Call4Papers
10+阅读 · 2019年2月25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
0+阅读 · 2013年12月31日
国家自然科学基金
1+阅读 · 2013年12月31日
国家自然科学基金
1+阅读 · 2012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