In this paper, we consider a prospective receiving hybrid beamforming structure consisting of several radio frequency (RF) chains and abundant antenna elements in multi-input multi-output (MIMO) systems. Due to conventional costly full connections, we design an enhanced partially-connected beamformer employing low-density parity-check (LDPC) based structure. As a benefit of LDPC-based structure, information can be exchanged among clustered RF/antenna groups, which results in a low computational complexity order. Advanced message passing (MP) capable of inferring and transferring information among different paths is designed to support LDPC-based hybrid beamformer. We propose a message passing enhanced antenna and RF chain selection (MARS) scheme to minimize the operational power of antennas and RF chains of the receiver. Furthermore, sequential and parallel MP for MARS are respectively designed as MARS-S and MARS-P schemes to address convergence speed issue. Simulations have validated the convergence of both the MARS-P and the MARS-S algorithms. Owing to asynchronous information transfer of MARS-P, it reveals that higher power is required than that of MARS-S, which strikes a compelling balance between power consumption, convergence, and computational complexity. It is also demonstrated that the proposed MARS scheme outperforms the existing benchmarks using heuristic method of fully-/partially-connected architectures in open literature in terms of the lowest power and highest energy efficiency.


翻译:本文针对多输入多输出(MIMO)系统中由多个射频(RF)链和大量天线单元构成的接收端混合波束成形结构展开研究。为替代传统高成本的全连接架构,我们设计了一种基于低密度奇偶校验码(LDPC)结构的增强型部分连接波束成形器。得益于LDPC结构,信息可在聚类后的射频/天线组之间进行交换,从而显著降低计算复杂度。我们进一步设计了能够在不同路径间推理和传递信息的先进消息传递(MP)机制,以支持基于LDPC的混合波束成形器。在此基础上,提出了一种基于消息传递增强的天线与射频链选择(MARS)方案,旨在最小化接收端天线和射频链的工作功耗。针对收敛速度问题,分别设计了MARS的串行与并行消息传递机制(MARS-S与MARS-P方案)。仿真结果验证了MARS-P与MARS-S两种算法的收敛性。由于MARS-P采用异步信息传递机制,其所需功耗高于MARS-S方案,从而在功耗、收敛性与计算复杂度之间实现了引人关注的权衡。进一步证明,与现有文献中采用全连接/部分连接架构的启发式基准方法相比,所提MARS方案在最低功耗与最高能效方面均具有显著优势。

0
下载
关闭预览

相关内容

VCIP 2022 Call for Demos
CCF多媒体专委会
1+阅读 · 2022年6月6日
Hierarchically Structured Meta-learning
CreateAMind
27+阅读 · 2019年5月22日
Transferring Knowledge across Learning Processes
CreateAMind
29+阅读 · 2019年5月18日
强化学习的Unsupervised Meta-Learning
CreateAMind
18+阅读 · 2019年1月7日
Unsupervised Learning via Meta-Learning
CreateAMind
44+阅读 · 2019年1月3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
【推荐】ResNet, AlexNet, VGG, Inception:各种卷积网络架构的理解
机器学习研究会
20+阅读 · 2017年12月17日
【推荐】深度学习思维导图
机器学习研究会
15+阅读 · 2017年8月20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
1+阅读 · 2014年12月31日
国家自然科学基金
0+阅读 · 2013年12月31日
国家自然科学基金
0+阅读 · 2013年12月31日
国家自然科学基金
1+阅读 · 2013年12月31日
国家自然科学基金
1+阅读 · 2012年12月31日
国家自然科学基金
0+阅读 · 2012年12月31日
国家自然科学基金
0+阅读 · 2012年12月31日
国家自然科学基金
1+阅读 · 2009年12月31日
Arxiv
13+阅读 · 2022年8月16日
Interest-aware Message-Passing GCN for Recommendation
Arxiv
12+阅读 · 2021年2月19日
VIP会员
最新内容
面向国防作战的最佳自主与蜂群无人机技术
专知会员服务
7+阅读 · 7月28日
《异构人类团队的协作决策过程混合建模研究》
博士论文 | 面向大模型推理的内存高效算法
专知会员服务
5+阅读 · 7月27日
美空军新型反无人机部队初探
专知会员服务
9+阅读 · 7月27日
《防空交战流程的概率建模研究》
专知会员服务
12+阅读 · 7月27日
ICML 2026 教程 | 数值优化理论还重要吗?
专知会员服务
7+阅读 · 7月26日
ICM 2026 | 陶哲轩:人工智能时代的数学
专知会员服务
10+阅读 · 7月26日
相关VIP内容
相关资讯
VCIP 2022 Call for Demos
CCF多媒体专委会
1+阅读 · 2022年6月6日
Hierarchically Structured Meta-learning
CreateAMind
27+阅读 · 2019年5月22日
Transferring Knowledge across Learning Processes
CreateAMind
29+阅读 · 2019年5月18日
强化学习的Unsupervised Meta-Learning
CreateAMind
18+阅读 · 2019年1月7日
Unsupervised Learning via Meta-Learning
CreateAMind
44+阅读 · 2019年1月3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
【推荐】ResNet, AlexNet, VGG, Inception:各种卷积网络架构的理解
机器学习研究会
20+阅读 · 2017年12月17日
【推荐】深度学习思维导图
机器学习研究会
15+阅读 · 2017年8月20日
相关基金
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
1+阅读 · 2014年12月31日
国家自然科学基金
0+阅读 · 2013年12月31日
国家自然科学基金
0+阅读 · 2013年12月31日
国家自然科学基金
1+阅读 · 2013年12月31日
国家自然科学基金
1+阅读 · 2012年12月31日
国家自然科学基金
0+阅读 · 2012年12月31日
国家自然科学基金
0+阅读 · 2012年12月31日
国家自然科学基金
1+阅读 · 2009年12月31日
Top
微信扫码咨询专知VIP会员