Terahertz (THz) communications are envisioned as a key technology for 6G wireless systems, owing to an unprecedented promised multi-GHz bandwidth. While THz band suffers from huge propagation losses, large arrays of sub-millimeter wavelength antennas can be realized in ultra-massive multiple-input multiple-output (UM-MIMO) systems to enhance the received power and overcome the distance limitation. In this paper, a dynamic array-of-subarrays (DAoSA) hybrid precoding architecture is proposed to reduce the power consumption while meeting the data rate requirement in THz UM-MIMO systems. The connections between RF chains and subarrays are intelligently adjusted through a network of switches. First, to solve the intractable DAoSA hybrid precoding problem, element-by-element (EBE) and vectorization-based (VEC) algorithms are derived. Moreover, to determine the connections of the switches, near-optimal progressive stage-by-stage (PSBS), low-complexity alternating-selection (AS) and block-diagonal-search (BDS) algorithms are developed. Extensive simulation results show that both the EBE and VEC algorithms have higher spectral efficiency than existing hybrid precoding algorithms. Furthermore, the power consumption of the DAoSA architecture is substantially lessened, with PSBS, AS and BDS algorithms, respectively. The developed DAoSA architecture associated with proposed hybrid precoding and switch network design algorithms demonstrates a superior capability on balancing the spectral efficiency and power consumption.

中文翻译：

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用于太赫兹无线通信的动态子阵列阵列架构和混合预编码算法

由于前所未有的承诺的多 GHz 带宽，太赫兹 (THz) 通信被设想为 6G 无线系统的关键技术。虽然太赫兹频段存在巨大的传播损耗，但可以在超大规模多输入多输出 (UM-MIMO) 系统中实现大型亚毫米波长天线阵列，以提高接收功率并克服距离限制。在本文中，提出了一种动态子阵列（DAoSA）混合预编码架构，以降低功耗，同时满足太赫兹 UM-MIMO 系统中的数据速率要求。RF 链和子阵列之间的连接通过开关网络进行智能调整。首先，为了解决棘手的 DAoSA 混合预编码问题，导出了逐元素 (EBE) 和基于矢量化 (VEC) 的算法。而且，为了确定开关的连接，开发了近乎最优的逐级渐进 (PSBS)、低复杂度交替选择 (AS) 和块对角搜索 (BDS) 算法。大量的仿真结果表明，EBE 和 VEC 算法都比现有的混合预编码算法具有更高的频谱效率。此外，DAoSA 架构的功耗分别显着降低，分别采用 PSBS、AS 和 BDS 算法。与提议的混合预编码和交换网络设计算法相关联的开发的 DAoSA 架构展示了在平衡频谱效率和功耗方面的卓越能力。开发了低复杂度交替选择 (AS) 和块对角搜索 (BDS) 算法。大量的仿真结果表明，EBE 和 VEC 算法都比现有的混合预编码算法具有更高的频谱效率。此外，DAoSA 架构的功耗分别显着降低，分别采用 PSBS、AS 和 BDS 算法。与提议的混合预编码和交换网络设计算法相关联的开发的 DAoSA 架构展示了在平衡频谱效率和功耗方面的卓越能力。开发了低复杂度交替选择 (AS) 和块对角搜索 (BDS) 算法。大量的仿真结果表明，EBE 和 VEC 算法都比现有的混合预编码算法具有更高的频谱效率。此外，DAoSA 架构的功耗分别显着降低，分别采用 PSBS、AS 和 BDS 算法。与提议的混合预编码和交换网络设计算法相关联的开发的 DAoSA 架构展示了在平衡频谱效率和功耗方面的卓越能力。分别为 AS 和 BDS 算法。与提议的混合预编码和交换网络设计算法相关联的开发的 DAoSA 架构展示了在平衡频谱效率和功耗方面的卓越能力。分别为 AS 和 BDS 算法。与提议的混合预编码和交换网络设计算法相关联的开发的 DAoSA 架构展示了在平衡频谱效率和功耗方面的卓越能力。