ミモネットワークスとは何ですか？
Mimo Networks ミモネットワークス - The proposed method greatly improves the accuracy of modulation classification in MIMO networks. [1] The cellular mMIMO networks can provide high data rate for users, however their performance is not satisfied for the cell-edge users and shadowed users. [2] When network slicing is applied to CF-mMIMO networks in order to serve multiple tenants, the deployment flexibility of CF-mMIMO networks could be further improved. [3] To fill this gap, in this paper we conduct a comparative analysis of several most viable advanced jamming schemes in the widely-used MIMO networks. [4] This method was applied to MIMO networks that operate over Rayleigh fading channels with different antenna nodes. [5] In this study, a CSI feedback scheme using random scalar quantization (RSQ) for MU-MIMO networks is proposed. [6] However, in practice MU-MIMO networks are far from their full potential due to the poor scalability problem, including high computational complexity at PHY layer and large-overhead channel contention at MAC layer. [7] This paper aims at highlighting the different trade-offs affecting various performance metrics in CF-M-MIMO networks. [8] We propose a linear precoding scheme that relaxes such infeasibility in overloaded MU-MIMO networks. [9]提案された方法は、MIMOネットワークにおける変調分類の精度を大幅に改善します。 [1] セルラーmMIMOネットワークは、ユーザーに高いデータレートを提供できますが、セルエッジユーザーとシャドウユーザーのパフォーマンスは満足できません。 [2] 複数のテナントにサービスを提供するためにネットワークスライシングをCF-mMIMOネットワークに適用すると、CF-mMIMOネットワークの展開の柔軟性がさらに向上する可能性があります。 [3] このギャップを埋めるために、このホワイト ペーパーでは、広く使用されている MIMO ネットワークで最も実行可能ないくつかの高度なジャミング方式の比較分析を行います。 [4] この方法は、異なるアンテナ ノードを持つレイリー フェージング チャネルで動作する MIMO ネットワークに適用されました。 [5] この研究では、MU-MIMO ネットワークにランダム スカラー量子化 (RSQ) を使用した CSI フィードバック スキームが提案されています。 [6] ただし、実際には、MU-MIMO ネットワークは、PHY レイヤーでの計算の複雑さや MAC レイヤーでの大きなオーバーヘッドのチャネル競合など、スケーラビリティの問題が原因で、その潜在能力を最大限に発揮するにはほど遠いものです。 [7] このホワイト ペーパーは、CF-M-MIMO ネットワークのさまざまなパフォーマンス メトリックに影響を与えるさまざまなトレードオフを強調することを目的としています。 [8] 過負荷の MU-MIMO ネットワークでこのような実行不可能性を緩和する線形プリコーディング方式を提案します。 [9]
Massive Mimo Networks 大規模な Mimo ネットワーク
Cell-Free massive MIMO networks are recognized as possible solution in the future wireless communication. [1] This power control algorithm leads to scalable CF Massive MIMO networks in which the amount of computations conducted by each access point (AP) does not depend on the number of network APs. [2] To promote energy conservation and improve utilization of system resources, we propose a joint antenna selection and power allocation (JASPA) strategy for CCFD massive MIMO networks. [3] In this paper, we design a deep learning framework for the power allocation problems in massive MIMO networks. [4] The major challenges in massive MIMO networks are to increase the system throughput and capacity with low complexity and reliability of the wireless communication system. [5] We then tackle massive MIMO networks, and exploit our asymptotic analysis in the number of antennas to derive a low-complexity, yet highly efficient, operational mode and transmit power allocation scheme for a finite-size scenario. [6] The RIS is deployed to help conventional massive MIMO networks serve the users in the dead zone. [7] Although many precoding techniques are essentially proposed for a small-scale MIMO, they have been exploited in massive MIMO networks. [8] In this paper, a resource allocation problem is studied for downlink cell-free massive MIMO networks, where each access point (AP) serves a cluster of user equipment (UE). [9] The results demonstrate that ARDI is capable of accurately reconstructing full downlink channels when the signal-to-noise ratio is higher than 15dB, thereby expanding the channel capacity of Massive MIMO networks. [10] We then apply our proposed technique to channel estimation in massive MIMO networks. [11] The results show that 5G Massive MIMO networks require about 50% less power consumption than the 4G ones, and the NB-IoT in-band deployment requires about 10% less power than guard-band deployment. [12] Massive MIMO networks). [13] We present a modification of conjugate beamforming for the forward link of cell-free massive MIMO networks. [14] In particular, we focus on the downlink performance of massive MIMO networks with the Maximum Ratio Transmission (MRT) precoder at the base stations. [15] This study investigates the channel correlation and the power delay profile (PDP) of the propagation channels in wideband massive MIMO networks through measurements on prototypes under certain circumstance. [16] Specifically, a novel cooperative uplink transmission and detection scheme is first proposed for massive MIMO networks, where each uplink frame is divided into a number of data blocks with independent coding schemes and the following blocks are decoded based on previously detected data blocks in both service and neighboring cells. [17] In particular, for a WPT system with coverage radius無セルの大規模MIMOネットワークは、将来の無線通信における可能なソリューションとして認識されています。 [1] この電力制御アルゴリズムにより、各アクセスポイント（AP）によって実行される計算量がネットワークAPの数に依存しないスケーラブルなCFMassiveMIMOネットワークが実現します。 [2] エネルギー節約を促進し、システムリソースの利用を改善するために、CCFD大規模MIMOネットワーク用の共同アンテナ選択および電力割り当て（JASPA）戦略を提案します。 [3] この論文では、大規模MIMOネットワークにおける電力割り当て問題の深層学習フレームワークを設計します。 [4] 大規模MIMOネットワークの主な課題は、ワイヤレス通信システムの複雑さと信頼性を低く抑えながら、システムのスループットと容量を向上させることです。 [5] 次に、大規模MIMOネットワークに取り組み、アンテナ数の漸近解析を利用して、複雑さは低くても効率の高い運用モードと、有限サイズのシナリオでの送信電力割り当てスキームを導き出します。 [6] RISは、従来の大規模MIMOネットワークがデッドゾーンのユーザーにサービスを提供できるようにするために導入されています。 [7] 小規模MIMOには基本的に多くのプリコーディング手法が提案されていますが、それらは大規模MIMOネットワークで活用されています。 [8] この論文では、各アクセスポイント（AP）がユーザー機器（UE）のクラスターにサービスを提供する、ダウンリンクセルフリー大規模MIMOネットワークのリソース割り当て問題が研究されています。 [9] この結果は、信号対雑音比が 15dB を超える場合、ARDI が完全なダウンリンク チャネルを正確に再構築できることを示しており、それによって Massive MIMO ネットワークのチャネル容量が拡大します。 [10] 次に、提案した手法を Massive MIMO ネットワークのチャネル推定に適用します。 [11] 結果は、5G Massive MIMO ネットワークが必要とする電力消費が 4G ネットワークよりも約 50% 少なく、NB-IoT インバンド展開に必要な電力がガードバンド展開よりも約 10% 少ないことを示しています。 [12] 大規模 MIMO ネットワーク）。 [13] セルフリー Massive MIMO ネットワークの順方向リンクのための共役ビームフォーミングの修正を提示します。 [14] 特に、基地局で最大比伝送 (MRT) プリコーダを使用した Massive MIMO ネットワークのダウンリンク パフォーマンスに焦点を当てています。 [15] この研究では、特定の状況下でのプロトタイプでの測定を通じて、広帯域大規模 MIMO ネットワークにおける伝搬チャネルのチャネル相関と電力遅延プロファイル (PDP) を調査します。 [16] 具体的には、大規模 MIMO ネットワーク用に新しい協調アップリンク送信および検出スキームが最初に提案されました。このスキームでは、各アップリンク フレームが独立したコーディング スキームを使用して多数のデータ ブロックに分割され、後続のブロックが、サービスとサービスの両方で以前に検出されたデータ ブロックに基づいてデコードされます。隣接セル。 [17] 特に、カバレッジ半径 <inline-formula> <tex-math notation="LaTeX">$R_{\mathrm {n}}$ </tex-math></inline-formula> および除外半径を持つ WPT システムの場合、 <inline-formula> <tex-math notation="LaTeX">$R_{\mathrm {e}}$ </tex-math></inline-formula>、平均漸近的収集エネルギーは <inline-式> <tex-math notation="LaTeX">$R_{\mathrm {e}}$ </tex-math></inline-formula> および <inline-formula> <tex-math notation="LaTeX"> $R_{\mathrm {n}}$ </tex-math></inline-formula>、これは、スモール セル構成が、mmWave Massive MIMO ネットワークで WPT パフォーマンスを強化するための実行可能なソリューションになることを確認しています。 [18] このような適応サブアレイ アーキテクチャは、ハードウェアの複雑さと mmWave 周波数での大規模 MIMO ネットワークにおけるスペクトル効率との間のトレードオフを提供します。 [19] 提供された結果に基づいて、提案されたスキームはマルチセル大規模MIMOネットワークの合計SEを増加させると結論付けています。 [20] 5G Massive MIMO ネットワークのスペクトル効率をさらに改善するために、双方向トレーニング (BiT) が TDD システム用に開発され、ダウンリンクの加重合計レートが最大化されました。 [21] この論文では、ランダム トポロジを使用した Massive MIMO ネットワークのカバレッジ確率解析について説明します。 [22] この結果は、信号対雑音比が 15dB を超える場合、ARDI が完全なダウンリンク チャネルを正確に再構築できることを示しており、それによって Massive MIMO ネットワークのチャネル容量が拡大します。 [23] これまでの関連研究とは異なり、Massive MIMO ネットワークでは、ハードウェア障害、伝送効率、および回路とアンテナでのエネルギー消費が関与しています。 [24]
User Mimo Networks
This article investigates the using of this new SM technique in Multi-user MIMO networks, denoted here as MU-QSM. [1] The IoT $K$ -User MIMO networks described improve upon prior multi-user capacity results through the application of a new beamformer modality. [2]この記事では、マルチユーザー MIMO ネットワーク (ここでは MU-QSM と呼ばれる) でのこの新しい SM 技術の使用について調査します。 [1] 説明されている IoT $K$ -User MIMO ネットワークは、新しいビームフォーマー モダリティの適用により、以前のマルチユーザー キャパシティの結果を改善します。 [2]