Movable antenna (MA) is a promising technology to improve wireless communication performance by varying the antenna position in a given finite area at the transceivers to create more favorable channel conditions. In this paper, we investigate the MA-enhanced multiple-access channel (MAC) for the uplink transmission from multiple users each equipped with a single MA to a base station (BS) with a fixed-position antenna (FPA) array. A field-response based channel model is used to characterize the multi-path channel between the antenna array of the BS and each user's MA with a flexible position. To evaluate the MAC performance gain provided by MAs, we formulate an optimization problem for minimizing the total transmit power of users, subject to a minimum-achievable-rate requirement for each user, where the positions of MAs and the transmit powers of users, as well as the receive combining matrix at the BS are jointly optimized. To solve this non-convex optimization problem involving intricately coupled variables, we develop two algorithms based on zero-forcing (ZF) and minimum mean square error (MMSE) combining methods, respectively. Specifically, for each algorithm, the combining matrix of the BS and the total transmit power of users are expressed as a function of the MAs' position vectors, which are then optimized by using the gradient descent method in an iterative manner. It is shown that the proposed ZF-based and MMSE-based algorithms can converge to high-quality suboptimal solutions with low computational complexities. Simulation results demonstrate that the proposed solutions for MA-enhanced multiple access systems can significantly decrease the total transmit power of users as compared to conventional FPA systems under both perfect and imperfect field-response information.


翻译:移动天线 (MA) 是改善无线通信性能的一个有希望的技术, 通过在收发器的限定区域内改变天线位置, 提高收发器的天线位置, 以创造更有利的频道条件, 改善无线通信性能。 在本文中, 我们调查多用户的上行传输的MAS 增强多通通道( MAC), 每个用户配备一个单一MA 和一个固定位置天线阵列的基站( BS) 。 基于实地反应的频道模型, 用来描述BS 和每个用户的天线阵阵阵阵阵阵阵阵阵阵阵阵阵阵阵阵阵阵阵阵阵阵阵阵阵阵阵阵阵列。 为了评估MAs 提供的MAC 业绩增益阵列, 我们设计了一个优化问题, 最大限度地减少用户总传输能力的MACMS, 满足每个用户最低可达标的多通路阵列速度, MAS 和最低端阵列的平流阵列的系统, 将显示的MAS 系统 的平流 的平流 的平流系统 的平流 的平流- 和平流 的平流系统 的平流 的平流 的平流 的平流, 将显示的平流系统 的平流 的平流 的平流 的平流 以显示的平流 的平流 的平流 的平流 的平流 的平流法 的平流法 的平流 的平流 的平流法 向的平流 向的平流,, 的平流 的平流 的平流 的平流 的平流 以显示的平流 的平流 的平流 的平流 的平流 的平流 的平流 向的平流 的平流 的平流 的平流法 的平流 的平流 的平流 向的平流 的平流 的平流 向的平流 向的平流 的平流 向的平流 的平流 向的平流法 向的平流 向的平流的平流法 向的平流的平流

0
下载
关闭预览

相关内容

NeurlPS 2022 | 自然语言处理相关论文分类整理
专知会员服务
48+阅读 · 2022年10月2日
【ACML2020】张量网络机器学习:最近的进展和前沿,109页ppt
专知会员服务
54+阅读 · 2020年12月15日
强化学习最新教程,17页pdf
专知会员服务
168+阅读 · 2019年10月11日
[综述]深度学习下的场景文本检测与识别
专知会员服务
77+阅读 · 2019年10月10日
【哈佛大学商学院课程Fall 2019】机器学习可解释性
专知会员服务
99+阅读 · 2019年10月9日
【SIGGRAPH2019】TensorFlow 2.0深度学习计算机图形学应用
专知会员服务
39+阅读 · 2019年10月9日
VCIP 2022 Call for Demos
CCF多媒体专委会
1+阅读 · 2022年6月6日
强化学习三篇论文 避免遗忘等
CreateAMind
19+阅读 · 2019年5月24日
Hierarchically Structured Meta-learning
CreateAMind
23+阅读 · 2019年5月22日
Transferring Knowledge across Learning Processes
CreateAMind
26+阅读 · 2019年5月18日
逆强化学习-学习人先验的动机
CreateAMind
15+阅读 · 2019年1月18日
强化学习的Unsupervised Meta-Learning
CreateAMind
17+阅读 · 2019年1月7日
无监督元学习表示学习
CreateAMind
26+阅读 · 2019年1月4日
Unsupervised Learning via Meta-Learning
CreateAMind
41+阅读 · 2019年1月3日
A Technical Overview of AI & ML in 2018 & Trends for 2019
待字闺中
16+阅读 · 2018年12月24日
【推荐】RNN/LSTM时序预测
机器学习研究会
25+阅读 · 2017年9月8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
3+阅读 · 2014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 · 2011年12月31日
国家自然科学基金
0+阅读 · 2009年12月31日
Arxiv
20+阅读 · 2021年9月22日
VIP会员
相关VIP内容
NeurlPS 2022 | 自然语言处理相关论文分类整理
专知会员服务
48+阅读 · 2022年10月2日
【ACML2020】张量网络机器学习:最近的进展和前沿,109页ppt
专知会员服务
54+阅读 · 2020年12月15日
强化学习最新教程,17页pdf
专知会员服务
168+阅读 · 2019年10月11日
[综述]深度学习下的场景文本检测与识别
专知会员服务
77+阅读 · 2019年10月10日
【哈佛大学商学院课程Fall 2019】机器学习可解释性
专知会员服务
99+阅读 · 2019年10月9日
【SIGGRAPH2019】TensorFlow 2.0深度学习计算机图形学应用
专知会员服务
39+阅读 · 2019年10月9日
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
强化学习三篇论文 避免遗忘等
CreateAMind
19+阅读 · 2019年5月24日
Hierarchically Structured Meta-learning
CreateAMind
23+阅读 · 2019年5月22日
Transferring Knowledge across Learning Processes
CreateAMind
26+阅读 · 2019年5月18日
逆强化学习-学习人先验的动机
CreateAMind
15+阅读 · 2019年1月18日
强化学习的Unsupervised Meta-Learning
CreateAMind
17+阅读 · 2019年1月7日
无监督元学习表示学习
CreateAMind
26+阅读 · 2019年1月4日
Unsupervised Learning via Meta-Learning
CreateAMind
41+阅读 · 2019年1月3日
A Technical Overview of AI & ML in 2018 & Trends for 2019
待字闺中
16+阅读 · 2018年12月24日
【推荐】RNN/LSTM时序预测
机器学习研究会
25+阅读 · 2017年9月8日
相关基金
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
3+阅读 · 2014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 · 2011年12月31日
国家自然科学基金
0+阅读 · 2009年12月31日
Top
微信扫码咨询专知VIP会员