Optimizing Multi-user mmWave Communication: A Hybrid Precoding and Power Allocation Approach for Distributed Massive Multi Input Multi Output
محل انتشار: ماهنامه بین المللی مهندسی، دوره: 39، شماره: 7
سال انتشار: 1405
نوع سند: مقاله ژورنالی
زبان: انگلیسی
مشاهده: 137
فایل این مقاله در 12 صفحه با فرمت PDF قابل دریافت می باشد
- صدور گواهی نمایه سازی
- من نویسنده این مقاله هستم
استخراج به نرم افزارهای پژوهشی:
شناسه ملی سند علمی:
JR_IJE-39-7_017
تاریخ نمایه سازی: 10 آبان 1404
چکیده مقاله:
This paper proposes a novel framework for hybrid precoding and power allocation in millimeter-wave (mmWave) multi-user massive multi input multi output (MIMO) systems with distributed base stations (BSs). The framework addresses key challenges in mmWave communications, including high path loss, signal blockages, and hardware complexity, by exploiting the spatial diversity and architectural flexibility of distributed BS configurations. The proposed approach adopts a two-stage optimization process. First, a hybrid precoding strategy combines coarse analog beamforming with digital precoding to mitigate multi-user interference effectively. The analog and digital beamformer matrices are derived through an optimization procedure. Second, an adaptive power allocation algorithm dynamically adjusts transmit power across users and antennas based on real-time channel conditions, optimizing spectral efficiency while suppressing inter-user interference. The optimization problems are solved using Karush-Kuhn-Tucker (KKT) conditions and minimum mean square error (MMSE) criteria. Extensive simulations under various scenarios demonstrate that the proposed scheme achieves significant improvements in spectral efficiency while reducing power consumption, highlighting its potential for practical mmWave communication systems.
کلیدواژه ها:
نویسندگان
E. Gholami
Faculty of Electrical and Computer Engineering, Semnan University, Iran
H. Meghdadi
Faculty of Electrical and Computer Engineering, Semnan University, Iran
A. Shahzadi
Faculty of Electrical and Computer Engineering, Semnan University, Iran
مراجع و منابع این مقاله:
لیست زیر مراجع و منابع استفاده شده در این مقاله را نمایش می دهد. این مراجع به صورت کاملا ماشینی و بر اساس هوش مصنوعی استخراج شده اند و لذا ممکن است دارای اشکالاتی باشند که به مرور زمان دقت استخراج این محتوا افزایش می یابد. مراجعی که مقالات مربوط به آنها در سیویلیکا نمایه شده و پیدا شده اند، به خود مقاله لینک شده اند :