A new approach is presented to the problem of compensating the beam squint effect arising in wideband terahertz (THz) hybrid massive multiple-input multiple-output (MIMO) systems, based on the joint optimization of the phase shifter (PS) and true-time delay (TTD) values under per-TTD device time delay constraints. Unlike the prior approaches, the new approach does not require the unbounded time delay assumption; the range of time delay values that a TTD device can produce is strictly limited in our approach. Instead of focusing on the design of TTD values, we jointly optimize both the TTD and PS values to effectively cope with the practical time delay constraint. Simulation results that illustrate the performance benefits of the new method for the beam squint compensation are presented. Through simulations and analysis, we show that our approach is a generalization of the prior TTD-based precoding approaches.


翻译:提出了一个新办法,用以补偿宽频梯形多输出(Thz)混合型多投入多产出(MIMO)系统中产生的波束光亮效应,其依据是:根据每转转机(PS)和实时延迟(TTD)值,在每转转转机(TTD)装置的时间延迟限制下,联合优化分流器和实时延迟(TTD)值;与先前的办法不同,新办法并不要求无限制的时间延迟假设;在办法中,TTD装置能够产生的时间延迟值的范围严格限于我们的方法。我们共同优化TTD和PS的数值,而不是侧重于设计TTD值,以有效应付实际的时间延迟限制。我们模拟了显示新的波束形宽补偿方法的性能效益的结果。我们通过模拟和分析,表明我们的方法是对以前基于TTD的预编码方法的概括。

0
下载
关闭预览

相关内容

专知会员服务
15+阅读 · 2021年5月21日
[综述]深度学习下的场景文本检测与识别
专知会员服务
77+阅读 · 2019年10月10日
机器学习入门的经验与建议
专知会员服务
92+阅读 · 2019年10月10日
Hierarchically Structured Meta-learning
CreateAMind
26+阅读 · 2019年5月22日
Transferring Knowledge across Learning Processes
CreateAMind
28+阅读 · 2019年5月18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
Disentangled的假设的探讨
CreateAMind
9+阅读 · 2018年12月10日
disentangled-representation-papers
CreateAMind
26+阅读 · 2018年9月12日
Hierarchical Disentangled Representations
CreateAMind
4+阅读 · 2018年4月15日
【计算机类】期刊专刊/国际会议截稿信息6条
Call4Papers
3+阅读 · 2017年10月13日
【学习】Hierarchical Softmax
机器学习研究会
4+阅读 · 2017年8月6日
Auto-Encoding GAN
CreateAMind
7+阅读 · 2017年8月4日
Learning Blind Video Temporal Consistency
Arxiv
3+阅读 · 2018年8月1日
VIP会员
相关VIP内容
专知会员服务
15+阅读 · 2021年5月21日
[综述]深度学习下的场景文本检测与识别
专知会员服务
77+阅读 · 2019年10月10日
机器学习入门的经验与建议
专知会员服务
92+阅读 · 2019年10月10日
相关资讯
Hierarchically Structured Meta-learning
CreateAMind
26+阅读 · 2019年5月22日
Transferring Knowledge across Learning Processes
CreateAMind
28+阅读 · 2019年5月18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
Disentangled的假设的探讨
CreateAMind
9+阅读 · 2018年12月10日
disentangled-representation-papers
CreateAMind
26+阅读 · 2018年9月12日
Hierarchical Disentangled Representations
CreateAMind
4+阅读 · 2018年4月15日
【计算机类】期刊专刊/国际会议截稿信息6条
Call4Papers
3+阅读 · 2017年10月13日
【学习】Hierarchical Softmax
机器学习研究会
4+阅读 · 2017年8月6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