Rotatable antenna (RA) technology can harness additional spatial degrees of freedom by enabling the dynamic three-dimensional orientation control of each antenna. Unfortunately, the hardware cost and control complexity of traditional RA systems is proportional to the number of RAs. To address the issue, we consider a cross-linked (CL) RA structure, which enables the coordinated rotation of multiple antennas, thereby offering a cost-effective solution. To evaluate the performance of the CL-RA array, we investigate a CL-RA-aided uplink system. Specifically, we first establish system models for both antenna element-level and antenna panel-level rotation. Then, we formulate a sum rate maximization problem by jointly optimizing the receive beamforming at the base station and the rotation angles. For the antenna element-level rotation, we derive the optimal solution of the CL-RA array under the single-user case. Subsequently, for two rotation schemes, we propose an alternating optimization algorithm to solve the formulated problem in the multi-user case, where the receive beamforming and the antenna rotation angles are obtained by applying the minimum mean square error method and feasible direction method, respectively. In addition, considering the hardware limitations, we apply the genetic algorithm to address the discrete rotation angles selection problem. Simulation results show that by carefully designing the row-column partition scheme, the performance of the CL-RA architecture is quite close to that of the flexible antenna orientation scheme. Moreover, the CL antenna element-level scheme surpasses the CL antenna panel-level scheme by 25% and delivers a 128% performance improvement over conventional fixed-direction antennas.


翻译:暂无翻译

0
下载
关闭预览

相关内容

《空天地一体化网络智能可靠无线通信增强研究》123页
专知会员服务
33+阅读 · 2025年4月2日
Transferring Knowledge across Learning Processes
CreateAMind
29+阅读 · 2019年5月18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
Fully-Convolutional Siamese Networks for Object Tracking论文笔记
统计学习与视觉计算组
10+阅读 · 2018年10月12日
Relation Networks for Object Detection 论文笔记
统计学习与视觉计算组
16+阅读 · 2018年4月18日
国家自然科学基金
0+阅读 · 2017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 · 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
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 · 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
VIP会员
最新内容
机器的崛起:美海军陆战队组建机器人营思考
专知会员服务
2+阅读 · 今天15:44
无面之战:人工智能如何重绘权力版图
专知会员服务
1+阅读 · 今天15:25
《最强大的军事网状网络》
专知会员服务
8+阅读 · 9月7日
《预测陆军征兵任务分配》110页
专知会员服务
7+阅读 · 9月7日
相关VIP内容
《空天地一体化网络智能可靠无线通信增强研究》123页
专知会员服务
33+阅读 · 2025年4月2日
相关基金
国家自然科学基金
0+阅读 · 2017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 · 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
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 · 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