We establish quantitative results on finite-dimensional spectral approximation and ergodic-capacity convergence for continuous Holographic Multiple-Input Multiple-Output (HMIMO) channels with square apertures and physically prescribed circular wavenumber support. The resulting spatial-wavenumber domain mismatch leads to a non-separable square-disk concentration problem for which the classical separable construction based on prolate spheroidal wave functions (PSWFs) cannot be directly applied. We project the continuous operator onto a tensor-product subspace of one-dimensional (1D) PSWFs while preserving the circular wavenumber support, yielding a generally non-diagonal but highly sparse finite-dimensional matrix. We show that the whole-spectrum approximation error, accounting for retained-eigenvalue perturbations and the residual spectral tail, remains controlled by a 1D PSWF eigenvalue-tail envelope despite the loss of separability and induced off-diagonal coupling. Beyond an explicit 1D truncation threshold, this error decays super-exponentially. This analysis further yields an asymptotic upper envelope for the eigenspectrum under the flattened two-dimensional eigenvalue ordering. We further establish a non-asymptotic upper bound on the gap between the actual ergodic capacities of the continuous and tensor-PSWF-truncated channels under their respective transmit-covariance optimizations. Combined with the spectral result, this capacity-gap bound inherits the same super-exponential dependence on the truncation order. Finally, quadrature rules with explicit radial and angular node thresholds are developed for evaluating the projected matrix. Numerical results show that conventional truncation based on spatial degrees of freedom can omit performance-relevant modes, particularly for compact apertures.


翻译:暂无翻译

0
下载
关闭预览

相关内容

EMNLP2023:预训练模型的知识反刍
专知会员服务
32+阅读 · 2023年11月20日
[ICML2022] NeuroFluid: 流体仿真的人工智能新范式
专知会员服务
28+阅读 · 2022年6月8日
Hierarchically Structured Meta-learning
CreateAMind
27+阅读 · 2019年5月22日
近期语音类前沿论文
深度学习每日摘要
14+阅读 · 2019年3月17日
A Technical Overview of AI & ML in 2018 & Trends for 2019
待字闺中
18+阅读 · 2018年12月24日
论文浅尝 | 利用 RNN 和 CNN 构建基于 FreeBase 的问答系统
开放知识图谱
11+阅读 · 2018年4月25日
论文浅尝 | Improved Neural Relation Detection for KBQA
开放知识图谱
13+阅读 · 2018年1月21日
IJCAI | Cascade Dynamics Modeling with Attention-based RNN
KingsGarden
13+阅读 · 2017年7月16日
国家自然科学基金
2+阅读 · 2015年12月31日
国家自然科学基金
1+阅读 · 2015年12月31日
国家自然科学基金
0+阅读 · 2015年12月31日
国家自然科学基金
0+阅读 · 2015年12月31日
国家自然科学基金
0+阅读 · 2014年12月31日
VIP会员
最新内容
何为协作武器?
专知会员服务
4+阅读 · 9月1日
《理解认知战:超越信息》
专知会员服务
5+阅读 · 9月1日
美国战争部在GenAI.mil上推出OpenAI的ChatGPT Mil
专知会员服务
7+阅读 · 8月31日
人工智能赋能军事维护:重新定义国防战备
专知会员服务
3+阅读 · 8月31日
《美陆军野战手册(2026年):特种部队》
专知会员服务
4+阅读 · 8月31日
受限仓库多智能体取送中的动态安全等待点选择
相关VIP内容
EMNLP2023:预训练模型的知识反刍
专知会员服务
32+阅读 · 2023年11月20日
[ICML2022] NeuroFluid: 流体仿真的人工智能新范式
专知会员服务
28+阅读 · 2022年6月8日
相关基金
国家自然科学基金
2+阅读 · 2015年12月31日
国家自然科学基金
1+阅读 · 2015年12月31日
国家自然科学基金
0+阅读 · 2015年12月31日
国家自然科学基金
0+阅读 · 2015年12月31日
国家自然科学基金
0+阅读 · 2014年12月31日
Top
微信扫码咨询专知VIP会员