Statistical Framework for Clustering MU-MIMO Wireless via Second Order Statistics

要約

この研究では、正定行列のリーマン多様体上に存在するチャネル共分散行列間の距離を調べることにより、ワイヤレス ユーザーのクラスタリングを調査します。
具体的には、サンプル数と観測サイズが同じ割合で際限なく増加する場合、複数のサンプル共分散行列 (SCM) 間の対数ユークリッド距離の推定量が一貫していると考えます。
マルチユーザー MIMO (MU-MIMO) 無線通信システムのコンテキスト内で、現実的な条件下でクラスタリング アルゴリズムのパフォーマンスを正確に予測できる統計フレームワークを開発します。
具体的には、2 つのサンプル共分散行列にわたって計算された対数ユークリッド距離の一貫した推定量の漸近ガウス性を確立する中心極限定理を提示します。

要約(オリジナル)

This work explores the clustering of wireless users by examining the distances between their channel covariance matrices, which reside on the Riemannian manifold of positive definite matrices. Specifically, we consider an estimator of the Log-Euclidean distance between multiple sample covariance matrices (SCMs) consistent when the number of samples and the observation size grow unbounded at the same rate. Within the context of multi-user MIMO (MU-MIMO) wireless communication systems, we develop a statistical framework that allows to accurate predictions of the clustering algorithm’s performance under realistic conditions. Specifically, we present a central limit theorem that establishes the asymptotic Gaussianity of the consistent estimator of the log-Euclidean distance computed over two sample covariance matrices.

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