Hyppää sisältöön
    • FI
    • ENG
  • FI
  • /
  • EN
OuluREPO – Oulun yliopiston julkaisuarkisto / University of Oulu repository
Näytä viite 
  •   OuluREPO etusivu
  • Oulun yliopisto
  • Avoin saatavuus
  • Näytä viite
  •   OuluREPO etusivu
  • Oulun yliopisto
  • Avoin saatavuus
  • Näytä viite
JavaScript is disabled for your browser. Some features of this site may not work without it.

Fast converging decentralized WSRMax for MIMO IBC with low computational complexity

Kaleva, Jarkko; Tölli, Antti; Juntti, Markku (2018-03-12)

 
Avaa tiedosto
nbnfi-fe2018080233265.pdf (106.7Kt)
nbnfi-fe2018080233265_meta.xml (29.77Kt)
nbnfi-fe2018080233265_solr.xml (28.15Kt)
Lataukset: 

URL:
https://doi.org/10.1109/CAMSAP.2017.8313177

Kaleva, Jarkko
Tölli, Antti
Juntti, Markku
Institute of Electrical and Electronics Engineers
12.03.2018

J. Kaleva, A. Tölli and M. Juntti, "Fast converging decentralized WSRMax for MIMO IBC with low computational complexity," 2017 IEEE 7th International Workshop on Computational Advances in Multi-Sensor Adaptive Processing (CAMSAP), Curacao, 2017, pp. 1-5. doi: 10.1109/CAMSAP.2017.8313177

https://rightsstatements.org/vocab/InC/1.0/
© 2018 IEEE. Personal use of this material is permitted. Permission from IEEE must be obtained for all other uses, in any current or future media, including reprinting/republishing this material for advertising or promotional purposes, creating new collective works, for resale or redistribution to servers or lists, or reuse of any copyrighted component of this work in other works.
https://rightsstatements.org/vocab/InC/1.0/
doi:https://doi.org/10.1109/CAMSAP.2017.8313177
Näytä kaikki kuvailutiedot
Julkaisun pysyvä osoite on
https://urn.fi/URN:NBN:fi-fe2018080233265
Tiivistelmä

Abstract

Iteratively decentralized weighted sum rate maximization (WSRMax) is proposed for multiple-input multiple-output (MIMO) interfering broadcast channel. Particular emphasis is given for improved rate of convergence for the WSRMax utility. Successive convex approximation is applied to provide an algorithm with fast rate of convergence and low computational complexity per iteration while sustaining the monotonic improvement of the objective. This method has particularly convenient structure for decentralized processing allowing alternating receive and transmit beamformer updates. This structure complies with recently proposed low overhead pilot aided beamformer signaling frameworks. The computational complexity and signaling overhead of the scheme are equivalent with the well-established weighted mean squared error minimization (WMMSE) approach. The proposed method is shown, by numerical examples, to improve the rate of convergence with respect to the WMMSE and semidefinite program (SDP) relaxation methods.

Kokoelmat
  • Avoin saatavuus [38665]
oulurepo@oulu.fiOulun yliopiston kirjastoOuluCRISLaturiMuuntaja
SaavutettavuusselosteTietosuojailmoitusYlläpidon kirjautuminen
 

Selaa kokoelmaa

NimekkeetTekijätJulkaisuajatAsiasanatUusimmatSivukartta

Omat tiedot

Kirjaudu sisäänRekisteröidy
oulurepo@oulu.fiOulun yliopiston kirjastoOuluCRISLaturiMuuntaja
SaavutettavuusselosteTietosuojailmoitusYlläpidon kirjautuminen