Skip to main content
CenXiv.org
此网站处于试运行阶段,支持我们!
我们衷心感谢所有贡献者的支持。
贡献
赞助
cenxiv logo > eess > arXiv:2309.00289v1

帮助 | 高级搜索

电气工程与系统科学 > 信号处理

arXiv:2309.00289v1 (eess)
[提交于 2023年9月1日 ]

标题: 大规模 MIMO 下行链路中功率放大器失真的空间Σ-Δ抑制方法

标题: A Spatial Sigma-Delta Approach to Mitigation of Power Amplifier Distortions in Massive MIMO Downlink

Authors:Yatao Liu, Mingjie Shao, Wing-Kin Ma
摘要: 在大规模多输入多输出(MIMO)下行系统中,基站(BSs)的物理实现需要使用廉价且节能的功率放大器(PA)以避免高昂的硬件成本和高功耗。然而,此类PA通常具有有限的线性放大范围。超出线性放大范围的操作产生的非线性失真会显著降低系统性能。现有处理非线性失真的方法,如数字预失真(DPD),通常需要准确了解或获取PA传输函数。本文提出了一种新的减少PA失真的概念。假设BS端有一个均匀线性阵列(ULA),想法是应用Sigma-Delta ($\Sigma \Delta$)调制器,将PA失真形状化到高角度区域。通过使系统在低角度区域运行,接收到的信号受到的PA失真影响较小。为了展示这种空间$\Sigma \Delta$方法的潜力,我们研究了该方法在多用户MIMO-正交频分复用(OFDM)下行场景中的应用。开发了一种符号级预编码(SLP)方案和一种迫零(ZF)预编码方案,并考虑了空间$\Sigma \Delta$方法的新设计要求。数值仿真被用来展示所开发的$\Sigma \Delta$预编码方案的有效性。
摘要: In massive multiple-input multiple-output (MIMO) downlink systems, the physical implementation of the base stations (BSs) requires the use of cheap and power-efficient power amplifiers (PAs) to avoid high hardware cost and high power consumption. However, such PAs usually have limited linear amplification ranges. Nonlinear distortions arising from operation beyond the linear amplification ranges can significantly degrade system performance. Existing approaches to handle the nonlinear distortions, such as digital predistortion (DPD), typically require accurate knowledge, or acquisition, of the PA transfer function. In this paper, we present a new concept for mitigation of the PA distortions. Assuming a uniform linear array (ULA) at the BS, the idea is to apply a Sigma-Delta ($\Sigma \Delta$) modulator to spatially shape the PA distortions to the high-angle region. By having the system operating in the low-angle region, the received signals are less affected by the PA distortions. To demonstrate the potential of this spatial $\Sigma \Delta$ approach, we study the application of our approach to the multi-user MIMO-orthogonal frequency division modulation (OFDM) downlink scenario. A symbol-level precoding (SLP) scheme and a zero-forcing (ZF) precoding scheme, with the new design requirement by the spatial $\Sigma \Delta$ approach being taken into account, are developed. Numerical simulations are performed to show the effectiveness of the developed $\Sigma \Delta$ precoding schemes.
主题: 信号处理 (eess.SP)
引用方式: arXiv:2309.00289 [eess.SP]
  (或者 arXiv:2309.00289v1 [eess.SP] 对于此版本)
  https://doi.org/10.48550/arXiv.2309.00289
通过 DataCite 发表的 arXiv DOI

提交历史

来自: Mingjie Shao [查看电子邮件]
[v1] 星期五, 2023 年 9 月 1 日 06:52:00 UTC (3,424 KB)
全文链接:

获取论文:

    查看标题为《》的 PDF
  • 查看中文 PDF
  • 查看 PDF
  • TeX 源代码
查看许可
当前浏览上下文:
eess.SP
< 上一篇   |   下一篇 >
新的 | 最近的 | 2023-09
切换浏览方式为:
eess

参考文献与引用

  • NASA ADS
  • 谷歌学术搜索
  • 语义学者
a 导出 BibTeX 引用 加载中...

BibTeX 格式的引用

×
数据由提供:

收藏

BibSonomy logo Reddit logo

文献和引用工具

文献资源探索 (什么是资源探索?)
连接的论文 (什么是连接的论文?)
Litmaps (什么是 Litmaps?)
scite 智能引用 (什么是智能引用?)

与本文相关的代码,数据和媒体

alphaXiv (什么是 alphaXiv?)
CatalyzeX 代码查找器 (什么是 CatalyzeX?)
DagsHub (什么是 DagsHub?)
Gotit.pub (什么是 GotitPub?)
Hugging Face (什么是 Huggingface?)
带有代码的论文 (什么是带有代码的论文?)
ScienceCast (什么是 ScienceCast?)

演示

复制 (什么是复制?)
Hugging Face Spaces (什么是 Spaces?)
TXYZ.AI (什么是 TXYZ.AI?)

推荐器和搜索工具

影响之花 (什么是影响之花?)
核心推荐器 (什么是核心?)
IArxiv 推荐器 (什么是 IArxiv?)
  • 作者
  • 地点
  • 机构
  • 主题

arXivLabs:与社区合作伙伴的实验项目

arXivLabs 是一个框架,允许合作伙伴直接在我们的网站上开发和分享新的 arXiv 特性。

与 arXivLabs 合作的个人和组织都接受了我们的价值观,即开放、社区、卓越和用户数据隐私。arXiv 承诺这些价值观,并且只与遵守这些价值观的合作伙伴合作。

有一个为 arXiv 社区增加价值的项目想法吗? 了解更多关于 arXivLabs 的信息.

这篇论文的哪些作者是支持者? | 禁用 MathJax (什么是 MathJax?)
  • 关于
  • 帮助
  • contact arXivClick here to contact arXiv 联系
  • 订阅 arXiv 邮件列表点击这里订阅 订阅
  • 版权
  • 隐私政策
  • 网络无障碍帮助
  • arXiv 运营状态
    通过...获取状态通知 email 或者 slack

京ICP备2025123034号