For each channel realization the se

For each channel realization the selection matrix chooses the best subset of input ports (to the analog precoding
block) for transmission. The search complexity for the optimal subset S is exponentially increasing as the number of
RF chains, NRF, increases. Many algorithms have been proposed in the literature to reduce this search complexity.
Several greedy subset selection algorithms have been proposed to leverage diversity effects in a multi-user scenario
[44]–[46]. For the spatial multiplexing case, a greedy selection algorithm that selects spatially well separated beams
can be used [47]. An alternative approach is restricted selection, where each RF chain can only choose from a
subset of the output ports of the analog stage [48]. This reduces not only the search complexity but also the
system hardware complexity. For this type of restricted structure, several iterative algorithms with complexities
ranging from linear to sub-exponential in the number of RF chains have been proposed in the literature [49].
Some low complexity selection algorithms in the multi-user setting for a codebook-based precoder design are also
discussed in [50]. An alternative technique that does not use the instantaneous CSI for selection, called eigendiversity
beamforming, was proposed in [51], [52]. Here the selection matrix for each channel realization is drawn randomly from a probability distribution, thereby essentially converting the spatial diversity to temporal diversity.
The probabilities of each selection state are optimized based on the average channel statistics.

Kết quả (Việt) 1:

Cho mỗi kênh thực hiện matrix lựa chọn chọn tập con tốt nhất của đầu vào cảng (tương tự precodingchặn) cho bộ truyền động. Sự phức tạp tìm kiếm cho tập con tối ưu S đang gia tăng theo cấp số nhân như số lượngDây chuyền RF, NRF, tăng. Nhiều thuật toán đã được đề xuất trong tài liệu để làm giảm sự phức tạp tìm kiếm này.Một số nhóm nhỏ tham lam lựa chọn thuật toán đã được đề xuất để tận dụng các hiệu ứng đa dạng trong một kịch bản đa người dùng[44]-[46]. Đối với trường hợp ghép kênh không gian, một giải thuật tham lam lựa chọn lựa chọn trong không gian cũng chia dầmcó thể được sử dụng [47]. Một cách tiếp cận khác là lựa chọn giới hạn, nơi mà mỗi chuỗi RF chỉ có thể chọn từ mộttập hợp con của các cổng đầu ra của giai đoạn tương tự [48]. Điều này làm giảm không chỉ là sự phức tạp tìm nhưng cũng có nhữngHệ thống phần cứng phức tạp. Đối với loại cấu trúc bị giới hạn, một số thuật toán lặp đi lặp lại với phức tạpkhác nhau, từ tuyến tính phụ mũ tại RF chuỗi số đã được đề xuất trong tài liệu [49].Một số thuật toán lựa chọn độ phức tạp thấp trong khung cảnh nhiều người sử dụng để thiết kế dựa trên DEFCON precoder cũngthảo luận trong [50]. Một kỹ thuật khác không sử dụng CSI ngay lập tức để lựa chọn, được gọi là eigendiversitybeamforming, được đề xuất năm [51], [52]. Ở đây, Ma trận lựa chọn cho thực hiện mỗi kênh là rút ra ngẫu nhiên từ một phân bố xác suất, do đó, về cơ bản chuyển đổi đa dạng không gian thời gian đa dạng.Các xác suất của mỗi quốc gia lựa chọn được tối ưu hóa dựa trên các số liệu thống kê trung bình là kênh.

Kết quả (Việt) 2:

Đối với mỗi thực hiện kênh ma trận lựa chọn chọn tập con tốt nhất của các cổng đầu vào (với tiền mã hóa tương tự
khối) để truyền. Sự phức tạp tìm kiếm cho các tập con S tối ưu theo cấp số nhân tăng lên khi số lượng các
chuỗi RF, NRF, tăng lên. Nhiều thuật toán đã được đề xuất trong văn học để giảm độ phức tạp tìm kiếm này.
Một số thuật toán lựa chọn tập hợp con tham lam đã được đề xuất để tận dụng hiệu ứng đa dạng trong một kịch bản đa người dùng
[44] - [46]. Đối với các trường hợp ghép kênh không gian, một thuật toán lựa chọn tham lam mà chọn dầm không gian cũng tách ra
có thể được sử dụng [47]. Một phương pháp khác là hạn chế lựa chọn, trong đó mỗi chuỗi RF chỉ có thể chọn từ một
tập hợp con của các cổng đầu ra của giai đoạn tương tự [48]. Điều này làm giảm không chỉ sự phức tạp tìm kiếm mà còn
phức tạp hệ thống phần cứng. Đối với loại cấu trúc này bị hạn chế, một số thuật toán lặp đi lặp lại với sự phức tạp
khác nhau, từ tuyến tính để phân hàm mũ trong số chuỗi RF đã được đề xuất trong văn học [49].
Một số thuật toán lựa chọn phức tạp thấp trong môi trường đa người dùng cho một codebook- thiết kế precoder dựa cũng được
thảo luận trong [50]. Một kỹ thuật khác mà không sử dụng các CSI tức thời để lựa chọn, gọi eigendiversity
beamforming, đã được đề xuất trong [51], [52]. Ở đây, ma trận lựa chọn cho mỗi thực hiện kênh được rút ra ngẫu nhiên từ một phân bố xác suất, do đó về cơ bản chuyển đổi đa dạng không gian để đa dạng theo thời gian.
Các xác suất của mỗi nhà nước lựa chọn được tối ưu hóa dựa trên số liệu thống kê kênh trung bình.