Adopting one-bit analog-to-digital convertors (ADCs) for massive multiple-input multiple-output (MIMO) implementations has great potential in reducing the hardware cost and power consumption. However, distortions caused by quantization raise great challenges. In MIMO orthogonal frequency-division modulation (OFDM) detection, coarse quantization renders the orthogonal separation among subcarriers inapplicable, forcing us to deal with a problem that has a very large problem size. In this paper we study the expectation-maximization (EM) approach for one-bit MIMO-OFDM detection. The idea is to iteratively decouple the MIMO-OFDM detection problem among subcarriers. Using the perspective of block coordinate descent, we describe inexact variants of the classical EM method for providing more flexible and computationally efficient designs. Simulation results are provided to illustrate the potential of the divide-and-conquer strategy enabled by EM.


翻译:采用一比位模拟数字转换器(ADCs)进行大规模多投入多输出(MIMO)执行,在降低硬件成本和电力消耗方面有很大的潜力,然而,由于量化造成的扭曲带来了巨大的挑战。在MOIMO 或远方频率变化调节(OFDM)检测中,粗微量化使得子容器之间的正方位分离无法适用,迫使我们处理一个问题大的问题。在本文中,我们研究了一比MIMO-OFDM探测的预期-最大化(EM)方法。其想法是将MIMO-ODM探测问题反复地在子容器中分离。我们从块坐标下移的角度描述了传统的EM方法的精确变体,以提供更灵活和计算效率高的设计。我们提供了模拟结果,以说明EMM所促成的鸿沟和平衡战略的潜力。

0
下载
关闭预览

相关内容

【AAAI2021】记忆门控循环网络
专知会员服务
48+阅读 · 2020年12月28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
专知会员服务
60+阅读 · 2020年3月19日
100+篇《自监督学习(Self-Supervised Learning)》论文最新合集
专知会员服务
164+阅读 · 2020年3月18日
专知会员服务
61+阅读 · 2020年3月4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
动物脑的好奇心和强化学习的好奇心
CreateAMind
10+阅读 · 2019年1月26日
强化学习的Unsupervised Meta-Learning
CreateAMind
17+阅读 · 2019年1月7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
16+阅读 · 2018年12月24日
Soft-NMS – Improving Object Detection With One Line of Code
统计学习与视觉计算组
6+阅读 · 2018年3月30日
carla 学习笔记
CreateAMind
9+阅读 · 2018年2月7日
动手写机器学习算法:异常检测 Anomaly Detection
七月在线实验室
11+阅读 · 2017年12月8日
Arxiv
24+阅读 · 2020年3月11日
Arxiv
4+阅读 · 2016年12月29日
VIP会员
Top
微信扫码咨询专知VIP会员