Phase-noise (PN) estimation and compensation are crucial in millimeter-wave (mmWave) communication systems to achieve high reliability. The PN estimation, however, suffers from high computational complexity due to its fundamental characteristics, such as spectral spreading and fast-varying fluctuations. In this paper, we propose a new framework for low-complexity PN compensation in orthogonal frequency-division multiplexing systems. The proposed framework also includes a pilot allocation strategy to minimize its overhead. The key ideas are to exploit the coherence bandwidth of mmWave systems and to approximate the actual PN spectrum with its dominant components, resulting in a non-iterative solution by using linear minimum mean squared-error estimation. The proposed method obtains a reduction of more than 2.5x in total complexity, as compared to the existing methods. Furthermore, we derive closed-form expressions for normalized mean squared-errors (NMSEs) as a function of critical system parameters, which help in understanding the NMSE behavior in low and high signal-to-noise ratio regimes. Lastly, we study a trade-off between performance and pilot-overhead to provide insight into an appropriate approximation of the PN spectrum.


翻译:在毫米波(mmWave)通信系统中,分阶段(PN)估计和补偿对于实现高可靠性至关重要。但是,PN估计由于其基本特点,例如光谱扩散和快速变化波动等基本特点,具有很高的计算复杂性。我们在本文件中提议了一个新的框架,用于在正方位频率分布多路转换系统中进行低复杂性的PN补偿。拟议框架还包括一个试点分配战略,以尽量减少其管理费用。关键思想是利用毫米波波(mmWave)系统的一致性带宽,以及将实际PN频谱与其主要组成部分相近,从而通过使用线性平均平方弧估计得出非触地解决方案。与现有方法相比,拟议方法在总复杂性方面减少了2.5x以上。此外,我们从中得出正方正方正方子(NMSESE)的封闭式表达方式,作为关键系统参数的函数,有助于理解NMSE在低度和高信号到噪声比系统中的行为。最后,我们研究了业绩和试导头之间对光光光度的取近光截面,以提供适当的透度。

0
下载
关闭预览

相关内容

CC在计算复杂性方面表现突出。它的学科处于数学与计算机理论科学的交叉点,具有清晰的数学轮廓和严格的数学格式。官网链接:https://link.springer.com/journal/37
专知会员服务
52+阅读 · 2020年9月7日
神经常微分方程教程,50页ppt,A brief tutorial on Neural ODEs
专知会员服务
71+阅读 · 2020年8月2日
后渗透利用msf关闭防火墙
黑白之道
8+阅读 · 2019年8月24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
逆强化学习-学习人先验的动机
CreateAMind
15+阅读 · 2019年1月18日
【SIGIR2018】五篇对抗训练文章
专知
12+阅读 · 2018年7月9日
神经网络学习率设置
机器学习研究会
4+阅读 · 2018年3月3日
计算机类 | 期刊专刊截稿信息9条
Call4Papers
4+阅读 · 2018年1月26日
【推荐】RNN无损压缩方法DeepZip(附代码)
机器学习研究会
5+阅读 · 2018年1月1日
【论文】变分推断(Variational inference)的总结
机器学习研究会
39+阅读 · 2017年11月16日
Auto-Encoding GAN
CreateAMind
7+阅读 · 2017年8月4日
Arxiv
0+阅读 · 2021年11月17日
VIP会员
相关VIP内容
专知会员服务
52+阅读 · 2020年9月7日
神经常微分方程教程,50页ppt,A brief tutorial on Neural ODEs
专知会员服务
71+阅读 · 2020年8月2日
相关资讯
后渗透利用msf关闭防火墙
黑白之道
8+阅读 · 2019年8月24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
逆强化学习-学习人先验的动机
CreateAMind
15+阅读 · 2019年1月18日
【SIGIR2018】五篇对抗训练文章
专知
12+阅读 · 2018年7月9日
神经网络学习率设置
机器学习研究会
4+阅读 · 2018年3月3日
计算机类 | 期刊专刊截稿信息9条
Call4Papers
4+阅读 · 2018年1月26日
【推荐】RNN无损压缩方法DeepZip(附代码)
机器学习研究会
5+阅读 · 2018年1月1日
【论文】变分推断(Variational inference)的总结
机器学习研究会
39+阅读 · 2017年11月16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