Cell-free (CF) massive multiple-input multiple-output (MIMO) systems, which exploit many geographically distributed access points to coherently serve user equipments via spatial multiplexing on the same time-frequency resource, has become a vital component of the next-generation mobile communication networks. Theoretically, CF massive MIMO systems have many advantages, such as large capacity, great coverage, and high reliability, but several obstacles must be overcome. In this article, we study the paradigm of CF massive MIMO-aided mobile communications, including the main application scenarios and associated deployment architectures. Furthermore, we thoroughly investigate the challenges of CF massive MIMO-aided mobile communications. We then exploit a novel predictor antenna, hierarchical cancellation, rate-splitting and dynamic clustering system for CF massive MIMO. Finally, several important research directions regarding CF massive MIMO for mobile communications are presented to facilitate further investigation.


翻译:无小区(CF)大规模多输入多输出(MIMO)系统通过大量地理分布接入点在同一时频资源上利用空间复用技术为用户设备提供相干服务,已成为下一代移动通信网络的关键组成部分。理论上,CF大规模MIMO系统具有大容量、广覆盖、高可靠性等诸多优势,但仍需克服若干障碍。本文研究了CF大规模MIMO辅助移动通信的范式,包括主要应用场景及相关部署架构。此外,我们深入探究了CF大规模MIMO辅助移动通信面临的挑战,进而开发出适用于CF大规模MIMO的新型预测天线、分层干扰消除、速率分割与动态聚类系统。最后,提出了移动通信中CF大规模MIMO的几个重要研究方向,以促进进一步探索。

0
下载
关闭预览

相关内容

FlowQA: Grasping Flow in History for Conversational Machine Comprehension
专知会员服务
34+阅读 · 2019年10月18日
Stabilizing Transformers for Reinforcement Learning
专知会员服务
60+阅读 · 2019年10月17日
《DeepGCNs: Making GCNs Go as Deep as CNNs》
专知会员服务
32+阅读 · 2019年10月17日
Keras François Chollet 《Deep Learning with Python 》, 386页pdf
专知会员服务
164+阅读 · 2019年10月12日
RL解决'BipedalWalkerHardcore-v2' (SOTA)
CreateAMind
31+阅读 · 2019年7月17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
STRCF for Visual Object Tracking
统计学习与视觉计算组
15+阅读 · 2018年5月29日
Focal Loss for Dense Object Detection
统计学习与视觉计算组
12+阅读 · 2018年3月15日
IJCAI | Cascade Dynamics Modeling with Attention-based RNN
KingsGarden
13+阅读 · 2017年7月16日
From Softmax to Sparsemax-ICML16(1)
KingsGarden
74+阅读 · 2016年11月26日
国家自然科学基金
1+阅读 · 2017年12月31日
国家自然科学基金
2+阅读 · 2017年12月31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
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
2+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
国家自然科学基金
0+阅读 · 2014年12月31日
国家自然科学基金
0+阅读 · 2014年12月31日
国家自然科学基金
0+阅读 · 2014年12月31日
Arxiv
95+阅读 · 2022年8月2日
Arxiv
70+阅读 · 2022年6月30日
VIP会员
最新内容
《基于深度强化学习的反无人机技术研究》178页
“史诗怒火”行动与“AI中心战”模式的浮现
专知会员服务
6+阅读 · 6月10日
【CVPR2026教程】扩散模型的解析理解
专知会员服务
2+阅读 · 6月10日
马赛克战:俄乌战场透析
专知会员服务
15+阅读 · 6月10日
《利用人工智能增强军事决策》
专知会员服务
7+阅读 · 6月10日
《自动机器学习在军事数据耕耘法中的应用》
专知会员服务
9+阅读 · 6月10日
为何指挥所生存能力要求范式转变
专知会员服务
6+阅读 · 6月10日
打造“新蛛网”模式与高科技动员
专知会员服务
5+阅读 · 6月10日
“蛛网”行动一周年:远程无人机战争
专知会员服务
3+阅读 · 6月10日
相关资讯
RL解决'BipedalWalkerHardcore-v2' (SOTA)
CreateAMind
31+阅读 · 2019年7月17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
STRCF for Visual Object Tracking
统计学习与视觉计算组
15+阅读 · 2018年5月29日
Focal Loss for Dense Object Detection
统计学习与视觉计算组
12+阅读 · 2018年3月15日
IJCAI | Cascade Dynamics Modeling with Attention-based RNN
KingsGarden
13+阅读 · 2017年7月16日
From Softmax to Sparsemax-ICML16(1)
KingsGarden
74+阅读 · 2016年11月26日
相关基金
国家自然科学基金
1+阅读 · 2017年12月31日
国家自然科学基金
2+阅读 · 2017年12月31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
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
2+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
国家自然科学基金
0+阅读 · 2014年12月31日
国家自然科学基金
0+阅读 · 2014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