从无穷大退避：通过随机 MIMO 信道谱测度的集中性获得性能界
信息论
2015-01-05 v5 math.IT
统计理论
统计理论
摘要
随机矢量信道（特别是多输入多输出 (MIMO) 信道）的性能分析主要建立在大道限渐近机制下，这是由于刻画目标性能指标的精确分布存在解析上的困难。本文提出了一种新的非渐近框架，只要这些性能指标可表示为矩阵奇异值的可分函数，该框架便能在中等至大信道维度下，将许多典型 MIMO 系统性能指标刻画在一个狭窄区间内。我们通过两个典型示例说明了该框架的有效性。具体而言，我们刻画了随机 MIMO 信道的互信息和功率偏移，以及从信道输出对 MIMO 信道输入的最小均方估计误差。数值模拟证实，我们的结果能够在有限维机制下对各种性能指标进行简单、信息丰富且相当准确的控制。我们的分析框架建立在 Guionnet 和 Zeitouni 发现的随机矩阵谱测度集中现象之上，该现象出现在各种随机矩阵系综中，而与矩阵元的具体分布无关。
引用
@article{arxiv.1312.2574,
title = {Backing off from Infinity: Performance Bounds via Concentration of Spectral Measure for Random MIMO Channels},
author = {Yuxin Chen and Andrea J. Goldsmith and Yonina C. Eldar},
journal= {arXiv preprint arXiv:1312.2574},
year = {2015}
}
备注
accepted to IEEE Transactions on Information Theory