A near-field wideband communication system is investigated in which a base station (BS) employs an extra-large scale antenna array (ELAA) to serve multiple users in its near-field region. To facilitate near-field multi-user beamforming and mitigate the spatial wideband effect, the BS employs a hybrid beamforming architecture based on true-time delayers (TTDs). In addition to the conventional fully-connected TTD-based hybrid beamforming architecture, a new sub-connected architecture is proposed to improve energy efficiency and reduce hardware requirements. Two wideband beamforming optimization approaches are proposed to maximize spectral efficiency for both architectures. 1) Fully-digital approximation (FDA) approach: In this method, the TTD-based hybrid beamformer is optimized by the block-coordinate descent and penalty method to approximate the optimal digital beamformer. This approach ensures convergence to the stationary point of the spectral efficiency maximization problem. 2) Heuristic two-stage (HTS) approach: In this approach, the analog and digital beamformers are designed in two stages. In particular, two low-complexity methods are proposed to design the high-dimensional analog beamformers based on approximate and exact line-of-sight channels, respectively. Subsequently, the low-dimensional digital beamformer is optimized based on the low-dimensional equivalent channels, resulting in reduced computational complexity and channel estimation complexity. Our numerical results show that 1) the proposed approach effectively eliminates the spatial wideband effect, and 2) the proposed sub-connected architecture is more energy efficient and has fewer hardware constraints on the TTD and system bandwidth compared to the fully-connected architecture.


翻译:暂无翻译

0
下载
关闭预览

相关内容

FlowQA: Grasping Flow in History for Conversational Machine Comprehension
专知会员服务
34+阅读 · 2019年10月18日
Stabilizing Transformers for Reinforcement Learning
专知会员服务
60+阅读 · 2019年10月17日
Transferring Knowledge across Learning Processes
CreateAMind
29+阅读 · 2019年5月18日
Unsupervised Learning via Meta-Learning
CreateAMind
43+阅读 · 2019年1月3日
STRCF for Visual Object Tracking
统计学习与视觉计算组
15+阅读 · 2018年5月29日
Focal Loss for Dense Object Detection
统计学习与视觉计算组
12+阅读 · 2018年3月15日
IJCAI | Cascade Dynamics Modeling with Attention-based RNN
KingsGarden
13+阅读 · 2017年7月16日
国家自然科学基金
13+阅读 · 2017年12月31日
国家自然科学基金
2+阅读 · 2015年12月31日
国家自然科学基金
2+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
Arxiv
14+阅读 · 2021年7月20日
VIP会员
相关资讯
Transferring Knowledge across Learning Processes
CreateAMind
29+阅读 · 2019年5月18日
Unsupervised Learning via Meta-Learning
CreateAMind
43+阅读 · 2019年1月3日
STRCF for Visual Object Tracking
统计学习与视觉计算组
15+阅读 · 2018年5月29日
Focal Loss for Dense Object Detection
统计学习与视觉计算组
12+阅读 · 2018年3月15日
IJCAI | Cascade Dynamics Modeling with Attention-based RNN
KingsGarden
13+阅读 · 2017年7月16日
相关基金
国家自然科学基金
13+阅读 · 2017年12月31日
国家自然科学基金
2+阅读 · 2015年12月31日
国家自然科学基金
2+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
Top
微信扫码咨询专知VIP会员