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【24h】

Random Matrix Theory Based Resource Allocation in Correlated MIMO Systems with ARQ Feedback

机译：具有ARQ反馈的MIMO系统中基于随机矩阵理论的资源分配。

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We consider resource allocation under partial feedback in a spatially correlated MIMO link, when the ARQ protocol is implemented at the MAC layer. We propose a design framework, which makes use of results from random matrix theory (RMT), to find the rate as well as the input covariance matrix that maximize the long term goodput. We consider partial feedback in terms of positiveegative acknowledgment bits (ACK/NAK), which comes essentially for free since they are always present in the signaling of the upper layers. We provide explicit expressions of the long term goodput, which, in association with a RMT based approximation of the mutual information enable us to optimize the resource allocation problem. Interestingly, the simulations show that the asymptotic optimization analysis is still valid for MIMO sizes as small as 2x2.
机译：当在MAC层实现ARQ协议时，我们考虑在空间相关的MIMO链路中部分反馈下的资源分配。我们提出一个设计框架，该框架利用随机矩阵理论（RMT）的结果来找到最大化长期吞吐量的速率以及输入协方差矩阵。我们根据正/负确认位（ACK / NAK）考虑部分反馈，这基本上是免费的，因为它们始终存在于上层信令中。我们提供长期收益的明确表达，与基于RMT的相互信息逼近相结合，使我们能够优化资源分配问题。有趣的是，仿真结果表明，渐进优化分析对于2x2的MIMO尺寸仍然有效。

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