Precoding Algorithms for Massive Multiple-Input, Multiple-Output Wireless Systems

Ahmadian Tehrani, Amir Mehdi

Amir Mehdi Ahmadian Tehrani

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Originaltitel:: Precoding Algorithms for Massive Multiple-Input, Multiple-Output Wireless Systems
Übersetzter Titel:: Precoding Algorithmen für massive Multiple-Input, Multiple-Output drahtlose Systeme
Autor:: Ahmadian Tehrani, Amir Mehdi
Jahr:: 2020
Dokumenttyp:: Dissertation
Fakultät/School:: Fakultät für Elektrotechnik und Informationstechnik
Betreuer:: Kramer, Gerhard (Prof. Dr.)
Gutachter:: Kramer, Gerhard (Prof. Dr.); Kobayashi, Mari (Prof., Ph.D.)
Sprache:: en
Fachgebiet:: ELT Elektrotechnik
Stichworte:: Massive MIMO, 5G, JT CoMP, FLOPs, FDD, Low-complexity Moore-Penrose, Precoding, MIMO-OFDM, computational complexity, SINR
Übersetzte Stichworte:: Massive MIMO, 5G, JT CoMP, FLOPs, FDD, Low-complexity Moore-Penrose, Precoding, MIMO-OFDM, Berechnungskomplexität, SINR
TU-Systematik:: ELT 500d
Kurzfassung:: Massive MIMO is a promising candidate technology to meet the ever-increasing wireless throughput demand in 5G mobile networks. To increase the spectral efficiency of orthogonal frequency division multiplexing (OFDM) massive MIMO, coordinated multipoint or cooperative MIMO has been identified as a potential solution. Low-complexity Moore-Penrose inverse precoding gains a factor of 100 in terms of floating point operations (FLOPs) with respect to using the full pseudo inverse calculation when a Joint transmission coordinated multipoint (JT CoMP) MIMO-OFDM system is considered with 100 physical resource blocks (PRBs) per time transmission interval (TTI). «
Massive MIMO is a promising candidate technology to meet the ever-increasing wireless throughput demand in 5G mobile networks. To increase the spectral efficiency of orthogonal frequency division multiplexing (OFDM) massive MIMO, coordinated multipoint or cooperative MIMO has been identified as a potential solution. Low-complexity Moore-Penrose inverse precoding gains a factor of 100 in terms of floating point operations (FLOPs) with respect to using the full pseudo inverse calculation when a Jo... »
Übersetzte Kurzfassung:: Massive MIMO ist eine vielversprechende Technologie, um die stets wachsende Nachfrage nach drahtlosem Datendurchsatz für 5G Mobilfunknetze zu leisten. Um die spektrale Effizienz von orthogonal frequency division multiplexing (OFDM) massive MIMO zu steigern, wurde coordinated multipoint oder cooperative MIMO als mögliche Lösung identifiziert. Low-complexity Moore-Penrose inverse precoding verringert die Berechnungperformance in floating point operations (FLOPs) um Faktor 100 im Vergleich zu full pseudo inverse Berechnung bei 100 physical resource blocks (PRBs) pro time transmission interval (TTI) für Joint transmission coordinated multipoint (JT CoMP) massive MIMO-OFDM Systeme. «
Massive MIMO ist eine vielversprechende Technologie, um die stets wachsende Nachfrage nach drahtlosem Datendurchsatz für 5G Mobilfunknetze zu leisten. Um die spektrale Effizienz von orthogonal frequency division multiplexing (OFDM) massive MIMO zu steigern, wurde coordinated multipoint oder cooperative MIMO als mögliche Lösung identifiziert. Low-complexity Moore-Penrose inverse precoding verringert die Berechnungperformance in floating point operations (FLOPs) um Faktor 100 im Vergleich zu full... »
WWW:: https://mediatum.ub.tum.de/?id=1524282
Eingereicht am:: 27.11.2019
Mündliche Prüfung:: 15.05.2020
Dateigröße:: 5848456 bytes
Seiten:: 115
Urn (Zitierfähige URL):: https://nbn-resolving.de/urn/resolver.pl?urn:nbn:de:bvb:91-diss-20200515-1524282-1-5
Letzte Änderung:: 16.04.2021
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