Massive multiple-input multiple-output (MIMO) is a key technology for improving the spectral and energy efficiency in 5G-and-beyond wireless networks. For a tractable analysis, most of the previous works on Massive MIMO have been focused on the system performance with complex Gaussian channel impulse responses under rich-scattering environments. In contrast, this paper investigates the uplink ergodic spectral efficiency (SE) of each user under the double scattering channel model. We derive a closed-form expression of the uplink ergodic SE by exploiting the maximum ratio (MR) combining technique based on imperfect channel state information. We further study the asymptotic SE behaviors as a function of the number of antennas at each base station (BS) and the number of scatterers available at each radio channel. We then formulate and solve a total energy optimization problem for the uplink data transmission that aims at simultaneously satisfying the required SEs from all the users with limited data power resource. Notably, our proposed algorithms can cope with the congestion issue appearing when at least one user is served by lower SE than requested. Numerical results illustrate the effectiveness of the closed-form ergodic SE over Monte-Carlo simulations. Besides, the system can still provide the required SEs to many users even under congestion.


翻译:大规模多输出多重输出( MIMO) 是提高5G和偏差无线网络光谱和能效的关键技术。 用于可移植的分析, MIMO以往的大部分工作都侧重于系统性能, 富含隔热环境下的复杂高山频道脉冲反应。 相反, 本文根据双散射频道模式, 调查每个用户的上行点光谱效率( SE) 。 我们通过利用基于不完善频道状态信息的最大比例( MR) 组合技术, 得出了上行点电子SE 的封闭式表达。 我们进一步研究了每个基站天线数量的功能以及每个无线电频道可用的散射器数量。 然后我们为上行点数据传输制定并解决了全部能源优化问题, 目的是同时满足所有数据能量有限的用户对上行点的所需数据效率。 值得注意的是, 我们提议的算法可以应对在至少一个用户被低端SEE- Geo系统服务时出现的拥堵问题。 此外, 我们进一步研究了SE- AS 系统所需的超低端用户的SE- 系统效率。

0
下载
关闭预览

相关内容

专知会员服务
44+阅读 · 2020年10月31日
Linux导论,Introduction to Linux,96页ppt
专知会员服务
77+阅读 · 2020年7月26日
知识图谱推理,50页ppt,Salesforce首席科学家Richard Socher
专知会员服务
105+阅读 · 2020年6月10日
Fariz Darari简明《博弈论Game Theory》介绍,35页ppt
专知会员服务
109+阅读 · 2020年5月15日
Stabilizing Transformers for Reinforcement Learning
专知会员服务
58+阅读 · 2019年10月17日
《DeepGCNs: Making GCNs Go as Deep as CNNs》
专知会员服务
30+阅读 · 2019年10月17日
计算机 | 国际会议信息5条
Call4Papers
3+阅读 · 2019年7月3日
Transferring Knowledge across Learning Processes
CreateAMind
27+阅读 · 2019年5月18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
spinningup.openai 强化学习资源完整
CreateAMind
6+阅读 · 2018年12月17日
Hierarchical Imitation - Reinforcement Learning
CreateAMind
19+阅读 · 2018年5月25日
carla 体验效果 及代码
CreateAMind
7+阅读 · 2018年2月3日
ResNet, AlexNet, VGG, Inception:各种卷积网络架构的理解
全球人工智能
19+阅读 · 2017年12月17日
【推荐】YOLO实时目标检测(6fps)
机器学习研究会
20+阅读 · 2017年11月5日
【今日新增】IEEE Trans.专刊截稿信息8条
Call4Papers
7+阅读 · 2017年6月29日
Arxiv
0+阅读 · 2021年11月3日
VIP会员
相关资讯
计算机 | 国际会议信息5条
Call4Papers
3+阅读 · 2019年7月3日
Transferring Knowledge across Learning Processes
CreateAMind
27+阅读 · 2019年5月18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
spinningup.openai 强化学习资源完整
CreateAMind
6+阅读 · 2018年12月17日
Hierarchical Imitation - Reinforcement Learning
CreateAMind
19+阅读 · 2018年5月25日
carla 体验效果 及代码
CreateAMind
7+阅读 · 2018年2月3日
ResNet, AlexNet, VGG, Inception:各种卷积网络架构的理解
全球人工智能
19+阅读 · 2017年12月17日
【推荐】YOLO实时目标检测(6fps)
机器学习研究会
20+阅读 · 2017年11月5日
【今日新增】IEEE Trans.专刊截稿信息8条
Call4Papers
7+阅读 · 2017年6月29日
Top
微信扫码咨询专知VIP会员