A Real-Time Millimeter-Wave Phased Array MIMO Channel Sounder
在本文中，我们提出了一种新的实时的【形】MIMO信道探测器为28 GHz。到目前为止，研究毫米波信道方向特性的常用方法是使用旋转喇叭天线。这里介绍的探测器能够在相控阵的帮助下进行水平和垂直波束转向。由于具有快速波束切换能力，与旋转喇叭天线探测器所需的几分钟甚至几小时相比，所提出的探测器可以在发射器（TX）和接收器（RX）处以1.44毫秒的速度进行方向分辨的测量。这不仅使我们能够测量更多的点以获得更好的统计推断，而且还允许在动态环境中执行方向分析。同样重要的是，我们的设置的短测量时间与高相位稳定性相结合，限制了TX和RX之间的相位漂移，即使在TX和RX物理分离并且没有用于同步的电缆连接时，也可以实现所有波束对的相位相干探测。这确保了测量数据适用于高分辨率参数提取算法。随着系统的设计和规格，本文还讨论了测量进行验证的测深仪。此外，我们提出了从一个频道的探测活动在住宅街道上进行的样本测量。
2017-06-22 cs.IT math.IT
Millimeter Wave MIMO Channel Tracking Systems
我们考虑用于时间相关毫米波的信道/子空间跟踪系统（例如，E波段）多输入多输出（MIMO）信道。我们的重点是在非视线（NLoS）环境中，其中发射机和接收机配备了混合模拟/数字预编码器和组合器，分别跟踪算法。在毫米波MIMO文献中没有直接的时间相关信道模型的情况下，我们提出了一种适用于NLoS毫米波场景的时间MIMO信道演进模型。针对传统MIMO信道跟踪算法不能直接应用于微波频段的问题，提出了一种基于序贯更新预编码器和合并器的MIMO信道跟踪算法。数值结果表明，优越的信道跟踪能力，所提出的技术比独立的探测方法在所提出的信道模型和3GPP规范中采用的空间信道模型（SCM）。
2014-12-13 cs.IT math.IT
Enable Super-resolution Parameter Estimation for Mm-wave Channel Sounding
本文研究了毫米波（mmWave）信道探测器与相控阵执行超分辨率参数估计的能力，即，确定多径分量（MPC）的参数，例如到达方向和延迟，其分辨率优于设置的傅立叶分辨率。我们分析的问题，一般来说，相对于一个特定的新型多波束毫米波信道探测器，能够在动态环境中执行多输入多输出（MIMO）测量。我们首先提出了一种新的两步校准程序，提供了更高的精度校准数据，所需的Rimax或SAGE。其次，我们研究了中心失调和残余相位噪声对参数估计器性能的影响。最后，我们通过实验验证了校准结果，并展示了我们的探测器进行超分辨率参数估计的能力。
2019-01-23 cs.IT math.IT
Massive MIMO Channel Measurements and Achievable Rates in a Residential Area
在本文中，我们提出了一个测量设置为大规模多输入多输出信道探测，表现出很好的长期相位稳定性。在住宅区进行初始测量，以评估不同的传统预编码方案，如最大比传输和相位预编码。收集了大量的数据点，每个数据点有924乘以64个复通道权重。每个数据点都使用差分GPS和实时kinematik进行位置标记，在90%以上的收集数据点中实现了优于35厘米的位置精度，使该数据集成为丰富的资源，例如，进一步研究无线通信中基于机器学习的数据驱动方法。
2020-07-31 cs.IT eess.SP math.IT
Antenna Switching Sequence Design for Channel Sounding in a Fast Time-varying Channel
本文研究了阵列切换模式对时分复用（TDM）信道探测器多径分量参数估计精度的影响。为了测量快速时变信道，传统的均匀阵列切换模式对TDM信道探测器可以利用的天线数量造成了基本限制。本文提出了一种基于模拟退火算法的非均匀阵列切换方向图的求解方法，通过抑制空时模糊函数中的高旁瓣来扩展信道探测器的多普勒估计范围。蒙特卡罗仿真结果表明，最佳切换序列导致的偏离方向和多普勒的均方根误差显着较小。研究结果可应用于车对车和移动毫米波MIMO信道测量。
2018-05-17 cs.IT eess.SP math.IT
Channel Estimation and Hybrid Precoding for Distributed Phased Arrays Based MIMO Wireless Communications
基于分布式相控阵的多输入多输出（DPA-MIMO）是一种新引入的架构，其实现了空间复用和波束成形，同时促进了毫米波（mmWave）频带中的高度可重构硬件实现。在DPA-MIMO系统中，重点研究了信道状态信息（CSI）获取和混合预编码。由于受益于协调和开环导频波束图案设计，与每个子阵列的传统正交操作相比，所有子阵列可以以更少的训练开销执行信道探测。此外，两个稀疏信道恢复算法，称为联合正交匹配追踪（JOMP）和联合稀疏贝叶斯学习与$\ell_2$重新加权（JSBL-$\ell_2$），提出了利用波束域信道向量中隐藏的结构稀疏性。最后，针对DPA-MIMO系统，提出了基于子阵分组的连续干扰消除（SIC）混合预编码方法，将联合子阵RF波束形成器设计分解为交互式的子阵分组处理。仿真结果表明，所提出的两种信道估计器充分利用了DPA-MIMO信道的部分耦合特性进行信道恢复，所提出的混合预编码算法适用于这种阵列-子阵列结构，具有良好的性能和较低的复杂度。
2020-08-20 cs.IT math.IT
On channel sounding with switched arrays in fast time-varying channels
时分复用（TDM）信道探测器广泛用于双向/MIMO传播信道的测量，其中单个RF链经由电子开关顺序地连接到阵列的不同元件。本文研究了阵列切换模式对时分复用（TDM）信道探测器多径分量（MPC）参数估计精度的影响。通常使用的顺序（均匀）切换模式对TDM信道探测器在快速时变信道中可以采用的天线数量构成了基本限制。因此，我们的目标是设计改进的模式，放松这些限制。为了表征性能，我们引入了一种新的时空模糊函数，它可以处理实数阵列的非理想性。我们制定的序列设计问题作为一个优化问题，并提出了一种基于模拟退火算法来获得最佳序列。因此，我们可以扩大估计范围的多普勒频移消除模糊的参数估计。我们通过蒙特卡罗模拟表明，新的切换序列的偏离方向和多普勒的均方根误差显着降低。结果也验证了实际的车辆到车辆（V2 V）通道测量。
2018-05-18 cs.IT math.IT
Downlink Channel Reconstruction for Spatial Multiplexing in Massive MIMO Systems
为了在基站获取信道状态信息，大规模多输入多输出（MIMO）系统的研究大多考虑时分复用（TDD），以利用上下行信道的互易性。然而，即使在TDD中，BS仍然需要发送下行链路训练信号，其在3GPP标准中被称为信道状态信息参考信号（CSI-RS），以在实践中支持空间复用。这是因为，由于功耗和电路复杂性问题，在许多情况下，在用户设备（UE）处，发射天线的数量小于接收天线的数量。由于这种失配，来自UE的上行链路探测参考信号（SRS）不足以使BS获得完整的下行链路MIMO CSI。因此，在接收到下行链路CSI-RS之后，UE需要使用预定义的码本向BS反馈量化的CSI以支持空间复用。在本文中，提出了可能的方法来重建完整的下行链路MIMO CSI在BS考虑实际的天线结构，减少下行链路CSI-RS开销，通过利用SRS和量化的下行链路CSI。数值结果表明，基于所提出的下行MIMO CSI重构技术的空间复用的频谱效率优于仅基于量化CSI的传统方法。
2021-02-10 cs.IT math.IT
Channel Estimation for RIS-assisted Millimeter-wave MIMO Systems
可重构智能表面（RIS）辅助的多输入多输出（MIMO）通信系统中的信道估计是具有挑战性的，因为导频不能在仅具有无源元件的RIS处解码或从仅具有无源元件的RIS发送。我们假设用户设备（UE）与RIS之间以及RIS与基站（BS）之间的视线信道的角度模型，其中UE与BS之间没有直接路径。在这封信中，假设我们可以计算RIS-BS信道（直到复杂的路径增益）从他们的已知位置，我们首先讨论的模糊性估计的UE-RIS信道。我们提出了一个多信道探测过程中，我们通过不同的RIS相移观察信道，并提出了一种算法，用于信道估计，以解决这种模糊性。通过模拟，我们表明，所提出的方法是可比的预言估计，它完全知道BS，UE和RIS的位置。
2021-03-19 cs.IT eess.SP math.IT
Reciprocity Calibration for Massive MIMO: Proposal, Modeling and Validation
针对时分双工大规模MIMO系统，提出了一种基于互耦的校准方法，使下行链路预编码基于上行链路信道估计。整个校准过程仅在基站（BS）侧通过探测所有BS天线对来执行。一个期望最大化（EM）算法推导出，它处理的测量通道，以估计校准系数。EM算法在均方误差（MSE）和总速率容量意义上优于当前最先进的窄带校准方案。与其前辈一样，EM算法是通用的，因为它不仅适合于校准共址的大规模MIMO BS，而且非常适合于校准分布式MIMO系统中的多个BS。所提出的方法进行了验证，从一个大规模的MIMO测试平台获得的实验证据。此外，我们将窄带校准系数的估计作为一个跨频率的随机过程，并基于测量数据研究了这个过程的子空间。随着这项研究的见解，我们提出了一个估计器，利用该过程的结构，以减少跨频率的校准误差。基于该估计量的渐近性质，建立了标定误差的模型，并用测量结果进行了验证。
2017-02-21 cs.IT math.IT stat.AP
Closed-Loop Sparse Channel Estimation for Wideband Millimeter-Wave Full-Dimensional MIMO Systems
针对宽带毫米波混合全维多输入多输出时分双工系统，提出了一种闭环稀疏信道估计方法，该方法充分利用了信道在角度域和时延域的稀疏性。在下行链路CE阶段，在基站（BS）处设计随机发送预编码器以用于信道探测，并且在用户设备（UD）处设计接收组合器以将混合阵列可视化为低维数字阵列，以便于多维酉ESPRIT（MDU-ESPRIT）算法来估计相应的到达角（AoA）。在上行链路CE阶段，利用估计的下行链路AoA，即上行链路偏离角（AoD），来设计UD处的多波束发送预编码器，以使得BS能够估计上行链路AoA，即，在基站设计的接收合并器的基础上，利用MDU-ESPRIT算法，分析了不同用户终端的下行AoD以及不同用户终端的时延。此外，提出了一种最大似然方法来配对的信道参数在这两个阶段，然后获得路径增益使用最小二乘估计。根据谱估计理论，该方案可以获得稀疏多径分量的AoA/AoD和延迟的超分辨率估计，并且训练开销很小。仿真结果验证了更好的CE性能和较低的计算复杂性，我们的解决方案比现有的国家的最先进的方法。
2019-09-16 cs.IT math.IT
Real-Time Millimeter-Wave MIMO Channel Sounder for Dynamic Directional Measurements
在本文中，我们提出了一种新的实时多输入多输出（MIMO）信道探测器的28 GHz频段。到目前为止，大多数毫米波信道的方向特性的研究都使用机械旋转喇叭天线。相比之下，这里提出的探测器能够在相控阵的帮助下执行水平和垂直波束转向。由于其快速波束切换能力，所提出的探测器可以在1.44毫秒内执行在发射器（TX）和接收器（RX）处定向分辨的测量，而旋转喇叭天线探测器所需的时间为数分钟甚至数小时。这不仅使得能够测量更多的TX-RX位置以获得更好的统计有效性，而且还允许在动态环境中执行方向分析。短的测量时间与高相位稳定性相结合限制了TX和RX之间的相位漂移，即使在TX和RX没有用于同步的电缆连接时，也能够实现所有波束对的相位相干探测，而没有任何延迟模糊。此外，随时间的相位稳定性使得能够对复杂RX波形进行平均，以在高路径损耗测量期间提高信噪比。本文讨论了系统的设计，以及为验证探测器的性能进行的测量。此外，我们提出的样本结果，在动态环境中的双向测量。
2018-07-31 cs.IT eess.SP math.IT
A Novel Beamformed Control Channel Design for LTE with Full Dimension-MIMO
全方位MIMO（FD-MIMO）技术能够在同时连接大量移动无线设备、无人机和物联网（IoT）的情况下实现网络吞吐量的巨大改善。在FD-MIMO中，随着基站处的大量天线和执行波束成形的能力，物理下行链路共享信道（PDSCH）的容量已经增加了很多。然而，第三代合作伙伴计划（3GPP）的当前规范不允许基站对物理下行链路控制信道（PDCCH）执行波束成形技术，因此，PDCCH既不具有PDSCH的容量也不具有PDSCH的覆盖范围。因此，PDCCH容量将仍然限制网络的性能，因为它规定了在给定时刻可以调度的用户的数量。在版本11中，3GPP引入了增强型PDCCH（EPDCCH），以牺牲PDSCH资源为代价来增加PDCCH容量。在可用的控制信道资源内增强PDCCH容量的问题在文献中尚未被解决。因此，在本文中，我们提出了一种新的波束成形的PDCCH（BF-PDCCH）的设计，这是对齐的3GPP规范，并要求在基站简单的软件变化。我们依靠在上行链路中发送的探测参考信号来决定用于用户的最佳波束，并且巧妙地在PDCCH中调度用户。我们进行系统级仿真，以评估所提出的设计的性能，并表明，所提出的BF-PDCCH实现更大的网络吞吐量时，与目前的最先进的算法，PDCCH和EPDCCH计划。
2019-05-14 cs.IT eess.SP math.IT
When 5G MIMO Scaling Breaks: Toward 6G Upper-Mid-Band Extreme MIMO
Yonsei University（延世大学）；Electronics and Telecommunications Research Institute (ETRI)（电子电信研究所）
该研究针对5G MIMO扩展到中上限频段极端MIMO时的失效问题，梳理FR3频段特性与6G需求，明确四大挑战及各类架构的能效权衡，提出分布式孔径等技术路线以构建可部署的6G E-MIMO架构。
2026-08-03 cs.IT eess.SP math.IT
Information Theoretic Performance of Periodogram-based CFO Estimation in Massive MU-MIMO Systems
本文研究了多用户大规模MIMO系统中改进的时间反转最大比合并（TR-MRC）接收机（文献[9]）和基于空间平均周期图的载波频偏（CFO）估计器（文献[7]）的信息论性能。我们的分析表明，一个$\mathcal{O}(\sqrt{M})$阵列增益实现与此周期图为基础的CFO估计器，这是在理想/零CFO的情况下实现的阵列增益相同（$M$是基站天线的数量）。与大规模MIMO系统中基于相关性的CFO估计器（在[6]中提出）的信息理论性能比较表明，这种基于周期图的CFO估计器在慢时变信道中更节能。
2016-11-15 cs.IT math.IT
On the Outage Probability Conjecture for MIMO Channels
多输入多输出（MIMO）通信系统由于其多路复用增益等性能优势而得到了广泛的应用。对于非遍历高斯信道的MIMO系统，Telatar在[1]中提出了一个关于其中断概率的猜想。这个猜想已被证明为特殊的单输出的情况下，并在一般假设是正确的。本文从理论上分析了特殊的二输入多输出（TIMO）情形，并给出了一个反例。反例从理论和数值实验两方面进行了验证。本文还对一般的MIMO情况进行了理论分析，并给出了计算方法。这一结果拒绝了长达数十年的猜想，并提供了有趣的见解MIMO系统的对称性。
2017-12-10 cs.IT math.IT
A Graph Theoretic Approach for Training Overhead Reduction in FDD Massive MIMO Systems
与基于反馈的信道捕获相关联的开销可以极大地损害基于FDD的大规模MIMO系统的可实现速率。实际上，下行链路（DL）训练和上行链路（UL）反馈开销随着基站（BS）天线的数量线性缩放，这与基于TDD的大规模MIMO形成鲜明对比，在基于TDD的大规模MIMO中，单个UL导频训练整个BS阵列。在这项工作中，我们提出了一个图论的方法，以减少DL训练和UL反馈的FDD大规模MIMO系统的开销。特别是，我们考虑一个单小区的情况下，涉及一个单一的BS与大规模的天线阵列服务于单天线移动台（MS）在DL。我们假设BS在DL中采用两阶段波束成形，包括DFT预波束成形，随后是MU-MIMO预编码。所提出的图论方法利用BS-MS信道的角谱的知识来构造具有减少的开销的DL训练协议。仿真结果表明，所提出的训练资源分配方法可以提供约35%的总速率性能增益相比，传统的正交训练。我们的分析还揭示了减少开销对信道估计质量的影响，进而影响可实现的速率。
2018-02-03 cs.IT math.IT
An Information-Theoretic Characterization of MIMO-FAS: Optimization, Diversity-Multiplexing Tradeoff and $q$-Outage Capacity
本文采用信息论方法研究MIMO-FAS的性能极限，提出QR MIMO-FAS次优方案最大化高SNR下速率，推导了最优分集复用折衷，并引入q-中断容量指标，证明MIMO-FAS显著优于传统MIMO。
2023-10-25 cs.IT math.IT
Mutual Coupling in Holographic MIMO: Physical Modeling and Information-Theoretic Analysis
本文提出一个物理基础的全息多天线通信框架，用于信息论分析中固有地包含天线相关性和互耦合，并揭示通过选择天线模式可利用互耦合增强或抵消空间相关性以提高性能。
2025-03-28 cs.IT math.IT
Asymptotic Orthogonality Analysis of Time-Domain Sparse Massive MIMO Channels
下行链路大规模MIMO的理论分析通常假设理想的高斯信道矩阵具有与不同用户相关联的信道向量的渐近正交性，因为它可以提供有利的传播条件。同时，最近的实验表明，特定用户和大量基站天线之间的大量MIMO信道在时域和角度域都呈现空间公共稀疏性（SCS）。这促使我们研究现实稀疏大规模MIMO信道是否能提供良好的传播条件，并揭示现实稀疏信道下的大规模MIMO系统与理想高斯信道矩阵假设下的大规模MIMO系统之间的容量差距。本文从理论上证明了大规模MIMO中不同用户在实际稀疏信道下的信道向量满足渐近正交性，从而也提供了良好的传播条件。仿真结果验证了理论分析的正确性。
2015-11-27 cs.IT math.IT
MMV-Based Sequential AoA and AoD Estimation for Millimeter Wave MIMO Channels
毫米波（mmWave）多输入多输出（MIMO）信道在空间域中具有稀疏支持的事实激发了最近的基于压缩感知（CS）的mmWave信道估计方法，其中使用角度字典矩阵来量化到达角（AoA）和离开角（AoD）。然而，现有的基于CS的方法通常通过一级信道探测来获得估计结果，这有两个局限性：（i）需要高维字典和（ii）不可分辨的量化误差。这两个缺点是不可调和的;一个缺点的改善意味着另一个缺点的恶化。为了解决这些挑战，我们提出，在本文中，一个两阶段的方法来估计的AoA和AoD的毫米波信道。在所提出的方法中，信道估计任务分为两个阶段，阶段I和阶段II。具体地，在阶段I中，通过求解多测量向量（MMV）问题来估计AoA。在阶段II中，基于估计的AoA，接收探测器被设计为估计AoD。每一级中的角度字典的维数可以被减少，这反过来又大大降低了计算复杂性。然后，我们分析了所提出的方法的成功恢复概率（SRP），揭示了所提出的框架比现有的一阶段CS为基础的方法的优越性。通过在两个阶段之间执行资源分配，我们进一步提高了重建性能。我们还通过将原子范数最小化方法应用于所提出的两阶段方法的每个阶段，克服了现有技术中存在的无法解决的量化误差问题。仿真结果表明，所提出的两阶段方法的低复杂度的性能大大提高。
2022-04-16 cs.IT eess.SP math.IT
Uplink Multiuser Massive MIMO Systems with One-Bit ADCs: A Coding-Theoretic Viewpoint
研究了一种基于1比特模数转换器（ADC）的上行链路多用户大规模多输入多输出（MIMO）系统，在该系统中，具有单天线的$K$用户与具有$n_r$天线的基站（BS）通信。在这个系统中，我们提出了一个新的MIMO检测框架，这是受编码理论的启发。所提出的框架的关键思想是使用完全由非线性MIMO信道矩阵表征的编码函数来创建长度为$n_r$且速率为$K/n_r$的非线性码$\Cc$。由此，多用户MIMO检测问题被转换成等效信道编码问题，其中，在每个具有不同交叉概率的$n_r$并行二进制对称信道上发送$\Cc$的码字。Levereging这一框架，我们开发了一个最大似然解码方法，并表明，最小距离的$\Cc$是强相关的分集阶。此外，我们提出了一个实际的实施方法时，所提出的框架的信道状态信息是不知道的BS。所提出的方法是使用训练序列在BS处估计码$\Cc$。然后，应用所提出的{ \em加权}最小距离解码。仿真结果表明，该方法在合理的训练开销下，几乎达到了理想的性能。
2017-02-02 cs.IT math.IT
Uplink Multiuser Massive MIMO Systems with Low-Resolution ADCs: A Coding-Theoretic Approach
该文研究了一种采用低分辨率模数转换器（ADC）的上行链路多用户大规模多输入多输出（MIMO）系统，其中K个单天线用户与Nr个单天线基站（BS）通信。在这个系统中，我们提出了一个新的多用户MIMO检测框架，启发编码理论。所提出的框架的关键思想是在空间域上创建长度为2Nr的代码C。该代码由所谓的自动编码功能构成，该功能不可设计，但完全由ADC的通道变换和量化功能描述。从这个角度来看，我们转换成一个等效的信道编码问题，其中对应于用户的消息的码字C发送在2Nr个并行信道，每个具有不同的信道可靠性的多用户MIMO检测问题。对于由此产生的问题，我们提出了一种新的加权最小距离解码（wMDD），适当地利用不平等的信道可靠性。结果表明，建议的wMDD产生一个非平凡的增益超过传统的最小距离解码（MDD）。从编码理论的角度，我们发现，误码率（BER）指数下降的最小距离的代码C，这起着类似的作用，在传统的MIMO系统中的条件数。此外，我们开发的通信方法，使用的wMDD的实际情况下，BS没有知识的信道状态信息。最后，数值结果验证了所提出的方法的优越性。
2017-04-11 cs.IT math.IT
MIMO Architectures for Efficient Communication in Space
从信息论的角度对空间到空间的多输入多输出（MIMO）通信信道与地面MIMO通信信道的区别进行了总结和讨论。这些特性的影响，未来的天基通信系统的设计和应用进行了讨论，它表明，在一般情况下，无论是节能或频谱效率的空间通信只能使用分布式MIMO架构来实现。
2016-01-20 cs.IT math.IT
Machine Learning for Geometrically-Consistent Angular Spread Function Estimation in Massive MIMO
Technische Universität Berlin（柏林工业大学）
在多天线无线通信中使用的空间信道模型中，来自单天线发射机（例如，用户）到M天线接收机（例如，基站）通过位于接收天线阵列的远场中的散射簇发生。对应的M-dim信道向量的角扩展函数（ASF）描述了在阵列处接收到的信号功率的角密度。大规模MIMO的现代文献已经认识到，用户信道向量的协方差矩阵的知识是非常有用的各种应用，如混合数字模拟波束形成，导频去污等，因此，大多数文献都集中在这样的信道协方差矩阵的估计。然而，在诸如上行链路-下行链路协方差变换（用于FDD大规模MIMO预编码）和信道探测的一些应用中，隐式地或显式地需要某种形式的ASF估计。事实证明，虽然协方差估计是众所周知的和良好的条件，ASF估计是一个更困难的问题，一般是不适定的。在本文中，我们表明，根据额外的几何一致的组稀疏结构的ASF，这是普遍存在于几乎所有的无线传播的情况下，一个是能够正确估计ASF。我们提出了基于稀疏字典的算法，通过适当的正则化，促进这一组稀疏结构。由于通常很难通过适当的正则化来捕获组稀疏性的概念，因此我们提出了另一种基于深度神经网络（DNN）的算法来学习这种结构。我们提供数值模拟来评估我们提出的算法的性能。我们还将结果与文献中的其他方法进行了比较，其中我们在大规模MIMO中ASF估计的背景下重新构建了这些方法。
2019-10-30 cs.IT cs.LG eess.SP
Genie Chains: Exploring Outer Bounds on the Degrees of Freedom of MIMO Interference Networks
本文提出了一种新的基因链方法来获得MIMO无线干扰网络的信息论自由度（DoF）外界。这种新方法创建了从提供给接收器的精灵信号到该接收器处的暴露信号空间的映射链，该映射链然后用作链中的下一个接收器的精灵信号，该下一个接收器服从某些线性独立性要求，本质上将信息理论DoF外界问题转换为线性代数问题。精灵链方法的几个应用。
2014-04-08 cs.IT math.IT
Subcarrier grouping with environmental sensing for MIMO-OFDM systems over correlated double-selective fading channels
随着MIMO-OFDM系统中物理天线数和子载波数的增加，信道侧信息反馈量和信号预编码复杂度的增加将消耗更多的系统资源，甚至达到不可容忍的程度。为了解决这个问题，以前的工作主要集中在固定的子载波分组大小和预编码的MIMO信号在同一组与酉信道状态信息（CSI）。它可以减少系统的负担，但这样的过程会导致系统容量的损失，由于在预编码过程中的信道失配。在本文中，我们考虑了MIMOOFDM系统在双选择i.i.d.瑞利信道的容量损失，并从理论上研究了群大小与容量损失之间的定量关系.利用我们的理论结果，我们还提出了一个自适应子载波分组算法，它不仅能够有一个很好的控制系统的服务质量，但也减少了系统负担显着。数值结果表明，MIMO-OFDM系统的系统设计提供了有价值的见解，并表明所提出的子载波分组方案是非常有效的，在一些常见的情况下。
2017-06-19 cs.IT math.IT
Massive MIMO performance evaluation based on measured propagation data
大规模MIMO，也称为超大型MIMO或大规模天线系统，是一种可能在多用户场景中提供大网络容量的新技术。在大规模MIMO系统中，我们考虑的情况下，一个基站配备了大量的天线元件，同时服务于多个单天线用户在相同的时间-频率资源。到目前为止，研究大多是基于理论信道的独立同分布（i.i.d.）复高斯系数，即，i.i.d.瑞利信道在这里，我们研究如何大规模MIMO执行在真实的传播环境中测量的信道。信道测量在2.6 GHz下使用具有物理大孔径的虚拟均匀线性阵列（UCA）和尺寸更紧凑的实际均匀圆柱阵列（UCA）进行，两者都具有128个天线端口。基于测量数据，我们说明了大规模MIMO在三个代表性的传播条件下的信道行为，并评估相应的性能。调查表明，测得的通道，这两种阵列类型，使我们能够实现性能接近i.i.d.。瑞利信道得出的结论是，在真实的传播环境中，我们具有可以允许有效使用大规模MIMO的特性，即，这种新技术的理论优势也可以在现实渠道中收获。
2015-04-08 cs.IT math.IT
On the Fundamental Limits of MIMO Massive Multiple Access Channels
在本文中，我们研究了多天线无线通信网络，其中大量的设备同时与一个接入点进行通信。研究了多输入多输出大规模多址接入信道（MIMO mMAC）的容量域。虽然联合典型性解码用于建立具有固定用户数的常规MAC的容量区域的可扩展性，但是该技术不直接适用于MIMO mMAC。相反，基于Gallager的误差指数分析的信息理论方法被用来表征MIMO mMAC的\textcolor [rgb]{0，0，0}{有限维区域}。理论分析表明，MIMO mMAC的有限维区域仅受和速率约束的支配，单个用户速率由和速率分配对应的特定因子决定。传统MAC中的速率不能通过大规模多址接入来实现，这是由于连续干扰消除不能保证MIMO mMAC的任意小错误解码概率的事实。结果进一步表明，在渐近意义下，单个用户的速率与发射天线数无关，信道硬化使单个用户的速率接近于接收端只知道信道统计信息时的速率。MIMO mMAC的有限维区域是Chen \emph{et al.}（2017）中对称速率的推广。
2019-02-12 cs.IT math.IT
Channel Extrapolation in FDD Massive MIMO: Theoretical Analysis and Numerical Validation
众所周知，大规模MIMO系统中的下行链路信道估计在频分双工（FDD）模式中产生大的开销，因为训练的量通常与发射天线的数量成比例。相反，使用从测量的上行链路估计到下行链路频带的信道外推完全去除了该开销。在本文中，我们研究了信道外推在频率上的理论极限。我们强调的优势，基于高分辨率的信道估计的外推。推导了外推信道均方误差的下界。文中还提出了一种简化的LB算法，给出了信噪比增益和外推范围的物理直观性。简化LB的有效性依赖于路径被很好地分离的假设。然后，SNR增益随着接收天线的数量线性地提高，而外推性能损失与频率和训练带宽的比率成二次比例。使用3GPP信道模型的理论LB进行数值评估，我们表明，LB可以达到实际的高分辨率参数提取算法。我们的研究结果表明，有很强的限制的外推范围比可以预期的SISO系统，而更有前途的结果，可以得到在多天线设置的路径可以更容易地分离在延迟角域。
2019-02-19 cs.IT math.IT
Full Rank Solutions for the MIMO Gaussian Wiretap Channel with an Average Power Constraint
本文考虑了一个多输入多输出（MIMO）高斯窃听信道模型，其中存在一个发射机，一个合法的接收机和一个窃听者，每个都配备了多个天线。在本文中，我们首先重新审视的最佳输入协方差矩阵的秩属性，实现多天线MIMO高斯窃听信道的保密容量下的平均功率约束。接下来，我们得到的MIMO窃听信道参数的必要和充分条件，使最佳的输入协方差矩阵是满秩的，我们充分的特点，以及由此产生的协方差矩阵。数值结果来说明所提出的理论研究结果。
2012-10-17 cs.IT math.IT
Multiple Preambles for High Success Rate of Grant-Free Random Access with Massive MIMO
具有大规模MIMO的免授权随机接入（RA）是具有低信令开销的有前途的RA技术，其在提高信道重用效率方面提供显著益处。由于免授权RA中的用户设备（UE）检测和信道估计仅依赖于接收到的前导码，因此非常需要能够实现UE检测和信道估计的高成功率的前导码设计，以确保具有大规模MIMO的免授权RA的性能增益。为了提高大规模MIMO免授权接收的成功率，提出了一种由多个连续前导码组成的超级前导码。利用所提出的方法，RA UE的UE检测和信道估计的成功取决于两个条件：1）它是可解UE; 2）它的超级前导码被检测到。因此，我们从理论上分析了RA UE的多个可解率，并提出了一种可靠的UE检测算法，以获得RA UE的超可解率利用大规模MIMO的准正交特性。理论分析和仿真结果表明，将前导码转换为由两个或三个较短前导码组成的超级前导码，可以显著提高UE检测和信道估计的成功率。
2018-09-20 cs.IT math.IT
A Deep Learning and Geospatial Data-Based Channel Estimation Technique for Hybrid Massive MIMO Systems
针对多用户大规模多输入多输出（MU-mMIMO）系统，提出了一种基于角度混合预编码（AB-HP）的信道估计方法。提出的信道估计技术通过深度神经网络（DNN）和模糊c均值（FCM）聚类生成服务区域中用户终端（UT）区域的分组信道状态信息（CSI）。通过离线光线追踪和与一维卷积神经网络（1D-CNN）和回归树集合相关联的基于DNN的路径估计模型，从地理空间数据计算服务区域中的基站（BS）与可行UT位置之间的慢时变CSI。然后，UT级CSI的所有可行的位置被分组到一个建议的FCM聚类簇。最后，服务区域被划分为多个非重叠UT区。每个UT区的特征在于被称为UT组CSI的对应集群集合，其在AB-HP的模拟RF波束成形器设计中被利用以减少MU-mMIMO系统中所需的大的在线CSI开销。然后，在AB-HP的基带（BB）预编码器中采用减小尺寸的在线CSI。仿真在28 GHz的室内场景中进行，并在具有16 × 16 =256个天线和22个RF链的均匀矩形阵列（URA）的AB-HP MU-mMIMO系统中进行测试。说明性的结果表明，91.4%的在线CSI可以减少通过使用所提出的离线信道估计技术相比，传统的在线信道探测。所提出的基于DNN的路径估计技术产生相同量的UT级CSI，与计算上昂贵的光线追踪相比，运行时间减少了65.8%。
2022-01-29 cs.IT eess.SP math.IT
Can Continuous Aperture MIMO Achieve Much Better Performance than Discrete MIMO?
连续孔径多输入多输出（CAP-MIMO）技术的概念最近被提出，其目的是通过在给定孔径中部署极其密集的天线甚至连续天线来实现高频谱效率。CAP-MIMO的根本问题是它是否能获得比传统离散MIMO系统更好的性能。本文利用自伴算子从物理规律出发刻画连续随机电磁场的结构特征，对CAP-MIMO进行建模。然后，我们提出了一个非渐近的性能比较方案之间的连续和离散MIMO系统的基础上的互信息的分析。通过证明离散收发器之间的互信息收敛于连续收发器之间的互信息，我们证明了所提出的方案的一致性。数值分析验证了理论分析结果，并表明采用半波长间隔天线的离散MIMO获得的互信息与CAP-MIMO获得的互信息基本相同。
2023-01-31 cs.IT math.IT
Noncoherent MIMO Communications: Theoretical Foundation, Design Approaches, and Future Challenges
本综述全面概述了MIMO系统中基于子空间检测、差分检测和能量检测的非相干通信策略，探讨了其理论基础、设计方法、实际应用考量，并展望了下一代无线网络中的未来挑战。
2025-05-29 cs.IT math.IT
Scheduling and Pre-Conditioning in Multi-User MIMO TDD Systems
多用户多输入多输出（MIMO）系统的下行链路传输已经从通信理论和信息理论的角度得到了广泛的研究。这些论文中的大多数假设完美/不完美的渠道知识。一般情况下，信道训练和估计问题是分开研究的。然而，在具有高移动性的干扰受限通信系统中，该问题与使系统的吞吐量最大化的问题紧密耦合。在本文中，调度和预处理的基础上存在的倒易通道的计划被认为是解决这个问题。在同构用户的情况下，提出了一种调度方案，并推导出改进的总容量下界。研究了训练序列长度的选择问题，使系统的净吞吐量最大。在异构用户的情况下，提出了一种改进的预处理方法，并推导出优化的预处理矩阵。该方法与调度方案相结合，以进一步提高净可实现的加权和速率。
2008-05-05 cs.IT math.IT
Semantically Secure Lattice Codes for Compound MIMO Channels
我们考虑复合多输入多输出（MIMO）窃听信道，其中最小的信道状态信息在发射机（CSIT）的假设。码的构造给出了各向同性互信息的特殊情况下，作为一般情况下的保守策略。使用MIMO信道的平坦度因子，我们提出格码普遍实现复合MIMO窃听信道的保密能力，直到一个恒定的间隙（以nats测量），这是等于发射天线的数量。该方法从错误概率的角度改进了MIMO窃听信道保密编码的现有工作，并建立了信息理论安全（实际上是语义安全）。我们还给出了一个代数结构，以减少代码的设计复杂度，以及合法接收机的解码复杂度。由于数域和除法代数的代数结构，我们的复合MIMO窃听信道的代码构造可以减少到高斯窃听信道，直到一些额外的间隙保密容量。
2019-10-08 cs.IT math.IT
Channel State Feedback over the MIMO-MAC
我们考虑的问题，设计低延迟和低复杂度的方案，在MIMO-MAC（多输入多输出多址接入信道）的信道状态反馈。我们开发了一个框架来分析这个问题的MSE失真最小化方面，并提出了分离的源通道计划和联合源通道计划，比模拟反馈更好地执行。我们还开发了一个惊人的简单的代码设计的基础上标量量化和未编码的QAM调制，实现了理论上的渐近性能极限的分离的方法，具有非常低的复杂性和延迟，在单天线用户的情况下。
2010-05-10 cs.IT math.IT
Effective Capacity of Receive Antenna Selection MIMO-OSTBC Systems in Co-Channel Interference
研究了密集环境下存在同频干扰的多输入多输出（MIMO）通信系统的时延约束性能。在发射端采用正交空时分组码（OSTBC），在下行链路采用接收天线选择（RAS）方案，以降低MIMO系统的高复杂度和高开销。这里，对于简单和便宜的移动手机，在每次使用信道时在接收机处选择一个天线。在这些假设下，在一个无线信道中的延迟服务质量（QoS）保证的最大常数到达率被提取。在准静态瑞利衰落和同信道干扰条件下，给出了采用RAS方案的MIMO-OSTBC信道有效容量的解析解。最后，提供了数值模拟和验证的理论结果。
2016-08-02 cs.IT math.IT
On the Degrees of Freedom of Asymmetric MIMO Interference Broadcast Channels
研究了非对称多输入多输出干扰广播信道（MIMO-IBC）的自由度。通过引入连接模式链的概念，推广了文[11]中提出的Genie链，导出并证明了非对称MIMO-IBC的IA可行的必要条件，即不可约条件.在任意结构的MIMO-IBC中，线性干扰对齐（IA）和渐近IA可行性都是必要的。在一类特殊的非对称两胞MIMOIBC中，证明了不可约条件是渐近IA可行的充要条件，而固有条件和不可约条件的组合是线性IA可行的充要条件.从这些条件出发，我们分别推导出了非对称G-小区MIMO-IBC的信息论最大每用户自由度和线性IA实现的最大每用户自由度，这些自由度也分别是渐近IA和线性IA实现的非对称G-小区MIMO-IBC的每用户自由度上界。
2013-10-28 cs.IT math.IT
Genie Tree and Degrees of Freedom of the Symmetric MIMO Interfering Broadcast Channel
研究了任意天线配置下对称多输入多输出（MIMO）干扰广播信道（IBC）的信息论最大自由度（DoF）。对于G小区K用户MXN MIMO-IBC网络，我们发现每个用户的信息论最大DoF与三个DoF界有关：1）分解DoF界d^{Decom}=MN/（M+KN），无限时频扩展的线性干扰对齐（IA）下界（称为渐近IA）; 2）适当的DoF界d^{Proper}=（M+N）/（GK+1），没有时间/频率扩展的线性IA的上界（称为线性IA）;以及3）量DoF界d^{Quan}，M和N的Z字形分段线性函数。整个M/N区域可分为两个区域，区域I和区域II。具体来说，对于区域I中的大多数配置，信息论最大自由度是分解自由度界，并且可以通过渐近IA来实现。对于区域II中的所有配置，信息论最大DoF是DoF界的数量，并且可以通过线性IA来实现。为了获得严格的上限，我们提出了一种统一的方式来构建精灵，精灵帮助每个基站或用户解决最大数量的干扰。根据所设计的具有相同维数的基因可以得到相同的DoF上界的特点，将信息论DoF上界问题转化为线性代数问题，得到了DoF上界的封闭表达式.此外，我们开发了一个非迭代的线性IA收发器，以实现在区域II中的天线配置的网络的自由度上限，这意味着导出的自由度上限是最紧的。推导自由度上界和设计线性IA收发器以实现自由度上界的基本原理可以扩展到一般的非对称网络。
2016-05-26 cs.IT math.IT
On the Probability of Erasure for MIMO-OFDM
检测有效信号的存在是电信接收机的重要任务。当接收器由于噪声和衰落而不能检测到有效信号的存在时，它被称为擦除。研究了多输入多输出（MIMO）系统中正交频分复用（OFDM）信号的擦除概率计算问题。计算机模拟验证了理论分析的正确性。正交频分复用（OFDM）技术由于能够有效地抑制频率选择性衰落信道引起的码间干扰（ISI）而被广泛应用于无线通信系统中。MIMO系统提供了空间复用的优势，从而提高了比特率，这是5G等最新无线标准的主要要求。
2020-03-02 cs.IT math.IT
Low-Complexity Reconfigurable MIMO for Millimeter Wave Communications
毫米波（mmWave）多输入多输出（MIMO）系统的性能受到传播信道的稀疏性质和收发器处的有限数量的射频（RF）链的限制。可重构天线的引入为设计毫米波MIMO系统提供了额外的自由度。本文提供了一个理论框架，研究毫米波MIMO与可重构天线。基于虚拟信道模型，提出了一种可重构毫米波MIMO系统的结构，该系统在发射端和接收端均采用波束空间混合模拟数字波束形成器和可重构天线。我们表明，采用可重构天线可以提供毫米波MIMO的吞吐量增益。我们推导出在系统中使用可重构天线的平均吞吐量增益的表达式，并进一步推导出信道（准）静态的情况下的中断吞吐量增益的表达式。此外，我们提出了一个低复杂度的算法，用于重新配置状态选择和波束选择。我们的数值结果验证了推导出的吞吐量增益的表达式，并证明了所提出的低复杂度算法的近最佳吞吐量性能。
2018-08-21 cs.IT math.IT
Limits on the Robustness of MIMO Joint Source-Channel Codes
本文研究了MIMO联合信源信道编码鲁棒性的理论极限。在这种情况下，一个单一的联合源信道代码被用于整个范围内的SNR和所需的保真度的所有级别被认为是。这样一个系统的渐近性能的限制，其特征在于上界的多样性保真度的权衡，这可以被看作是一个模拟版本的多样性复用的权衡。特别是，它表明，有一个相当大的差距之间的多样性保真度权衡的鲁棒联合信源信道码和最佳的权衡（没有鲁棒性的约束）。
2009-10-30 cs.IT math.IT
Excess Distortion Exponent Analysis for Semantic-Aware MIMO Communication Systems
本文分析了语义感知通信系统中联合信源-信道编码（JSCC）的超额失真指数。通过引入一个不可观测的语义源，我们将Csiszar的经典结果扩展到语义感知的通信系统。建立了离散无记忆源-通道对的指数的上界和下界。此外，推导出了MIMO系统的额外失真指数的扩展可达界。进一步的分析探讨了块衰落和天线数量如何影响语义感知MIMO系统的指数。我们的结果提供了一些理论界的错误衰减性能，并可以用来指导未来的语义通信与联合信源-信道编码方案。
2023-01-13 cs.IT math.IT
Chirp-based Hierarchical Beam Training for Extremely Large-Scale Massive MIMO
XL-MIMO有望在太赫兹（THz）频谱中提供更高的数据率。然而，大孔径阵列引起的球面波阵面无线传输对信道状态信息（CSI）的获取提出了巨大的挑战。XL-MIMO波束形成需要同时考虑两个独立的参数（物理角度和传输距离），这带来了严重的开销消耗和波束形成性能的恶化。针对这一问题，本文利用近场信道特性，提出了一种低开销的分层波束训练方案。首先，我们将近场通道投影到空间-角度域和斜率-截距域，以捕获详细的表示。其次，提出了一种新的空间线性调频波束辅助码书和相应的分层更新策略。理论分析和数值仿真也显示，以验证波束形成和训练开销的优越性能。
2023-01-27 cs.IT math.IT
Optimal Power Allocation for GSVD-Based Beamforming in the MIMO Wiretap Channel
本文考虑了一个多输入多输出（MIMO）高斯窃听信道模型，其中存在一个发射机，一个合法的接收机和一个窃听者，每个都配备了多个天线。当发送者和合法接收者可以以一定的正速率通信时，同时确保窃听者获得零比特的信息，就可以实现完美的保密。本文在假设发射端基于广义奇异值分解（GSVD）进行波束形成的前提下，研究了任意天线数下多天线MIMO窃听信道的理想保密容量。更准确地说，GSVD为基础的预编码器，实现保密容量的最佳分配的功率。这种解决方案被证明有几个优势，比以前的工作，认为保密容量的一般MIMO高斯窃听信道下的高信噪比的假设。数值结果来说明所提出的理论研究结果。
2010-06-09 cs.IT math.IT
On the Secrecy Outage Capacity of Physical Layer Security in Large-Scale MIMO Relaying Systems with Imperfect CSI
研究了大规模多输入多输出（LS-MIMO）中继系统的物理层安全问题。LS-MIMO中继系统的优势被用来提高无线安全性和频谱效率。特别是，短拦截距离引起的挑战性问题得到了很好的解决。在非常实际的假设下，即，在无窃听者信道状态信息（CSI）和不完全合法信道状态信息（CSI）两种情况下，研究了不完全CSI对两种典型中继系统的影响，放大和转发（AF）和解码和转发（DF）系统，并获得显式表达式的保密中断能力的两种情况。最后，数值结果验证了我们的理论结论.
2014-01-14 cs.IT math.IT
Augmented Lattice Reduction for MIMO decoding
为了提高MIMO通信中次优接收机的性能，已经提出了诸如LLL算法的格缩减算法作为预处理工具。本文介绍了一种新的格基约简辅助解码技术，称为增广格基约简，它直接从基矩阵的变化中恢复传输矢量，因此不需要计算信道矩阵的伪逆或QR分解。我们证明，增广格约简达到最大接收分集阶的信道，仿真结果表明，它显着优于LLL-SIC检测，而不会带来任何额外的复杂性。理论界的复杂性也来自。
2010-01-11 cs.IT math.IT
Error Bounds for FDD Massive MIMO Channel Covariance Conversion with Set-Theoretic Methods
在频分双工（FDD）大规模多输入多输出（MIMO）系统中，我们从上行链路协方差矩阵中估计下行链路协方差矩阵的算法的性能得到新的界限。重点是算法，使用角功率谱的估计作为中间步骤。与以前的结果不同，建议的界限遵循简单的参数在可能无限维希尔伯特空间，他们不需要强有力的假设阵列的几何形状或传播模型。此外，它们适合于分析集理论方法，可以有效地将边信息的角功率谱。这最后一个功能使我们能够获得简单的技术，以提高集理论的方法，没有任何启发式的参数。特别是，我们表明，一个简单的算法，只需要一个简单的矩阵向量乘法的性能不能显着提高在某些实际情况下，特别是如果粗糙的信息支持的角功率谱。
2018-08-01 cs.IT eess.SP math.IT
Performance Analysis of Spatiotemporal 2-D Polar Codes for Massive MIMO with MMSE Receivers
针对6G URLLC中短码长导致的性能下降问题，提出面向大规模MIMO和MMSE接收机的时空二维极化码，联合利用空间与时间维度，在有限块长下证明容量可达并显著降低延迟。
2025-08-06 cs.IT math.IT
Spatial Channel Covariance Estimation for the Hybrid MIMO Architecture: A Compressive Sensing Based Approach
空间信道协方差信息可以代替整个信道矩阵的全部知识，用于设计混合多输入多输出（MIMO）架构中的模拟预编码器。然而，空间信道协方差估计对于混合MIMO架构是具有挑战性的，因为在基带处操作的估计器只能通过比天线更少的射频（RF）链来获得更低维的预组合信号。在本文中，我们提出了两种基于压缩感知技术的协方差估计方法。一种是应用时变传感矩阵，另一种是利用协方差矩阵是Hermitian的先验知识。通过理论分析和数值仿真验证了这两种方法的优越性。最后，我们提出的算法从窄带大规模MIMO系统与一个单一的接收天线到宽带系统与多个接收天线的文件。
2017-11-11 cs.IT math.IT
Joint Channel Training and Feedback for FDD Massive MIMO Systems
大规模多输入多输出（MIMO）被广泛认为是用于未来5G无线通信系统的有前途的技术。为了在大规模MIMO系统中获得理论上的性能增益，发射端准确的信道状态信息（CSIT）至关重要。然而，由于压倒性的导频信令和信道反馈开销，传统的下行链路信道估计和上行链路信道反馈方案可能不适合于频分复用（FDD）大规模MIMO系统。此外，这两个主题通常在文献中单独考虑。在本文中，我们提出了一种联合信道训练和反馈方案的FDD大规模MIMO系统。具体来说，我们首先利用时变信道的时间相关性，提出了一种差分信道训练和反馈方案，同时减少了下行链路训练和上行链路反馈的开销。接下来，我们提出了一种结构化压缩采样匹配追踪（S-CoSaMP）算法，通过利用无线MIMO信道的结构稀疏性来获得可靠的CSIT。仿真结果表明，所提出的方案可以实现大幅减少的训练和反馈开销。
2015-12-10 cs.IT math.IT
Wireless Information and Energy Transfer for Decode-and-Forward Relaying MIMO-OFDM Networks
研究了具有能量收集中继的多输入多输出（MIMO）-正交频分复用（OFDM）系统的系统可达速率及其优化问题。首先，我们提出了一种基于时间交换的中继（TSR）协议，以实现中继器处的同时信息处理和能量收集。然后，我们从理论上讨论了它的可达速率性能，并制定了一个优化问题，以最大限度地提高系统的可达速率。由于该问题求解困难，我们设计了一种增广拉格朗日罚函数（ALPF）方法，并通过大量的仿真实验验证了分析结果的准确性和ALPF方法的有效性。
2015-01-04 cs.IT math.IT
