Computational Complexity-Constrained Spectral Efficiency Analysis for 6G Waveforms
Saulo Queiroz, João P. Vilela, Benjamin Koon Kei Ng, Chan-Tong Lam, and Edmundo Monteiro
在这项工作中,我们介绍了如何在无线波形的频谱效率(SE)分析中解释信号处理的计算时间复杂度的教程。 我们的方法在实现更高的SE需要复杂性的惩罚的情况下特别相关,这是6G候选波形中存在的常见权衡。 我们认为SE来自数据速率,该速率受到时间依赖的开销的影响。 因此,忽视SE分析中的计算复杂性开销为更计算复杂的波形带来了不公平的优势,因为它们需要更大的计算资源来满足符号期以下的信号处理运行时。 我们用两个案例研究展示了我们的观点。 首先,我们从文献中引用符合IEEE 802.11a的基础带处理器,以表明它们的运行时显着影响了上层感知的SE。 在第二个案例研究中,我们表明,如果提供等效的高性能计算资源,在SE方面被认为效率较低的波形可以超越其计算成本更高的对应物。 基于这些案例,我们相信我们的教程可以解决在不同计算资源约束下运行的波形的比较SE分析。
In this work, we present a tutorial on how to account for the computational time complexity overhead of signal processing in the spectral efficiency (SE) analysis of wireless waveforms. Our methodology is particularly relevant in scenarios where achieving higher SE entails a penalty in complexity, a common trade-off present in 6G candidate waveforms. We consider that SE derives from the data rate, which is impacted by time-dependent overheads. Thus, neglecting the computational complexity overhe...