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Max-Min Fair Transmit Precoding for Multi-group Multicasting in Massive MIMO

机译:用于大规模多组多播的最大 - 最小公平传输预编码   mImO

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摘要

This paper considers the downlink precoding for physical layer multicastingin massive multiple-input-multiple-output (MIMO) systems. We study the max-minfairness (MMF) problem, where channel state information (CSI) at thetransmitter is used to design precoding vectors that maximize the minimumspectral efficiency (SE) of the system, given fixed power budgets for uplinktraining and downlink transmission. Our system model accounts for channelestimation, pilot contamination, arbitrary pathlosses, and multi-groupmulticasting. We consider six scenarios with different transmissiontechnologies (unicast and multicast), different pilot assignment strategies(dedicated or shared pilot assignments), and different precoding schemes(maximum ratio transmission and zero forcing), and derive achievable spectralefficiencies for all possible combinations. Then we solve the MMF problem foreach of these scenarios and for any given pilot length we find the SEmaximizing uplink pilot and downlink data transmission policies, all inclosed-forms. We use these results to draw a general guideline for massive MIMOmulticasting design, where for a given number of base station antennas, numberof users, and coherence interval length, we determine the multicasting schemethat shall be used.
机译:本文考虑了大规模多输入多输出(MIMO)系统中用于物理层多播的下行链路预编码。我们研究最大最小公平(MMF)问题,其中在给定上行链路训练和下行链路传输固定功率预算的情况下,使用发射机处的信道状态信息(CSI)来设计预编码矢量,以最大化系统的最小频谱效率(SE)。我们的系统模型考虑了信道估计,导频污染,任意路径损耗和多组组播。我们考虑了六个场景,这些场景具有不同的传输技术(单播和多播),不同的导频分配策略(专用或共享导频分配)和不同的预编码方案(最大比传输和零强制),并为所有可能的组合得出可实现的频谱效率。然后,针对每种情况,我们都解决了MMF问题,对于任何给定的导频长度,我们找到了SE最大化的上行导频和下行链路数据传输策略,所有形式都是隐式的。我们使用这些结果得出大规模MIMO组播设计的一般指南,对于给定数量的基站天线,用户数量和相干间隔长度,我们确定应使用的组播方案。

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