MIMO Precoding in Underlay Cognitive Radio Systems with Completely Unknown Primary CSI
该文研究了一种新的认知无线电（CR）系统，其中干扰信道对主接收机（PR）的瞬时或统计信道状态信息（CSI）对于CR是完全未知的。对于单信道接收机的情况下，我们假设必须保证最小的信息速率的CR主信道的CSI是已知的CR发射机。我们首先表明，低秩CR干扰是更可取的，以提高吞吐量的PR相比，传播更少的功率在更多的发送维度。基于这一观察，我们然后提出了一个秩最小化CR传输策略，假设最小的信息速率必须保证在CR主信道上。我们提出了一个简单的解决方案，称为节俭注水（FWF），使用所需的最少的功率来实现速率约束与最小秩传输协方差矩阵。我们还提出了两个启发式的方法，已被用于在以前的工作中转换到凸优化问题的秩最小化问题。所提出的计划，然后推广到一个MIMO CR下行链路网络与多个接收机。最后，对瑞利衰落信道下的干扰温度和泄漏率中断概率进行了理论分析，证明了直接FWF方案虽然比探试法和经典注水法具有更高的干扰温度，但仍能获得更高的PR吞吐量，这就质疑了将干扰温度作为CR干扰的度量。
2012-04-05 cs.IT math.IT
Finite-SNR Closed Form for the Square Marčenko-Pastur MIMO Capacity
University of Tennessee, Knoxville（田纳西大学诺克斯维尔分校）；University of California, San Diego（加州大学圣地亚哥分校）
本研究针对方形比值的MIMO信道，通过三角参数化方法获得有限SNR下容量的闭式解，填补了该比值仅能数值计算的空白，还给出了低SNR下容量斜率的闭式结果。
2026-09-04 cs.IT math.IT
Robust Transceiver Design for AF MIMO Relay Systems with Column Correlations
本文研究了具有高斯分布信道估计误差的双跳放大转发MIMO中继系统的鲁棒收发机设计问题。以不理想信道状态信息（CSI）下的互信息最大化为目标，对源端的信源预编码器和中继端的转发矩阵进行联合优化。利用矩阵单调函数的一些优良性质，首先导出了最优解的结构。然后基于导出的结构，提出了迭代注水的解决方案。现有的几种算法被证明是所提出的解决方案的特殊情况。最后，仿真结果证明了所提出的鲁棒设计的有效性。
2012-01-14 cs.IT math.IT
On Effects of Imperfect Channel State Information on Null Space Based Cognitive MIMO Communication
在认知无线电网络中，当次用户在干扰信道的零空间中与主用户进行传输时，可以避免干扰。然而，该方案的性能取决于知识的信道状态信息的次级用户执行逆注水。我们评估了不完美的信道估计对主用户的出错率和性能下降的影响，并阐明了权衡，如干扰量和保护距离。结果表明，基于零空间技术的性能会退化到开环MIMO的性能，这取决于信道矩阵的扰动量。本文提出的结果也适用于基于零空间的MIMO雷达波形设计，以避免与商业通信系统的干扰，在相同或相邻的频段工作。
2014-06-11 cs.IT math.IT
Sum-rate Maximization in Sub-28 GHz Millimeter-Wave MIMO Interfering Networks
在毫米波频谱带的较低部分（即，低于28 GHz）没有表现出足够的方向性和选择性，因为它们在频谱的较高频带中的对应物（即，60 GHz以上），因此仍然遭受干扰对系统总速率的有害影响。由于这样的系统表现出大量的天线和信道的短相干时间，传统的分布式协调方法是不合适的，并且所产生的通信开销将抵消协调的增益。在这项工作中，我们提出了解决和率最大化问题的算法，旨在解决上述限制。我们推导出和速率的下界，即所谓的DLT界（即，日志和跟踪的差异），揭示了其紧密性，并突出了其在发射机和接收机处的解耦性质。此外，我们推导出每个子问题的解决方案，我们称之为非均匀注水（MIMO注水解决方案的变体），并强调了固有的理想功能：其关闭表现出低SINR的流的能力，并有助于大大加快所提出的算法的收敛。然后，我们证明了所得到的算法，最大DLT，DLT界的稳定点的收敛性。最后，我们依赖于各种网络配置的广泛模拟，建立我们提出的方案的快速收敛性质，从而解决短相干间隔的适用性，以及增加的系统尺寸，在毫米波频谱的较低频段管理干扰时产生的。此外，我们的研究结果还表明，干扰管理仍然带来了显着的性能增益，特别是在密集部署。
2018-02-28 cs.IT math.IT
A Low-Complexity Transceiver Design in Sparse Multipath Massive MIMO Channels
在这封信中，我们开发了一个低复杂度的收发器设计，称为半随机波束配对（SRBP），稀疏多径大规模MIMO信道。通过探索MIMO信道在虚拟角域中的稀疏表示，我们以半随机的方式生成一组发射-接收波束对，以支持多个数据流的同时传输。这些数据流可以很容易地分离在接收机通过连续干扰消除（SIC）技术，和它们之间的功率分配是基于经典的注水原理进行优化。分析了所提方法的自由度和容量。仿真结果表明，与传统的基于奇异值分解（SVD）的方法相比，本文提出的收发器设计可以以显著降低的计算复杂性获得接近最优的DoF和容量。
2016-06-10 cs.IT math.IT
The Degrees of Freedom Region of the MIMO Cognitive Interference Channel with No CSIT
这篇论文已被作者撤回修改。
2010-02-10 cs.IT math.IT
The Secrecy Capacity of Gaussian MIMO Channels with Finite Memory - Full Version
在这项工作中，我们研究了保密能力的高斯多输入多输出（MIMO）窃听信道（WTC）与有限的内存，受到每个符号的平均功率约束的MIMO信道输入。具有有限存储器的MIMO信道在无线通信以及有线通信（例如，在电力线上的通信中）。为了推导有限记忆高斯MIMO WTC的保密容量，我们首先构造了一个渐近等价的块无记忆MIMO WTC，然后将其变换为一组频域上的并行、独立、无记忆MIMO WTC.有限记忆高斯MIMO WTC的保密容量被获得为并行独立无记忆MIMO WTC集合的保密容量，并且被表示为频域中输入协方差矩阵的最大化。最后，我们详细介绍了我们的结果的两个应用：第一，我们证明了有限内存的高斯标量WTC的保密容量可以通过注水来实现，并获得了这种保密容量的封闭形式的表达式。然后，我们使用我们的结果来表征窄带电力线信道的保密能力，从而解决了这个信道模型的主要开放问题之一。
2017-01-23 cs.IT math.IT
On the Capacity of a Class of MIMO Cognitive Radios
认知无线电最近已经被研究为以更有效的方式利用频谱的手段。本文重点研究了单授权用户和单认知用户的MIMO认知无线电网络的基本操作限制。信道设置等同于具有降级消息集的干扰信道（认知用户可以访问许可用户的消息）。一个可实现的区域和外边界推导出这样的网络设置。结果表明，在一定的条件下，可达到的区域是最佳的一部分，包括总容量的容量区域。
2007-12-11 cs.IT math.IT
Optimal power control in Cognitive MIMO systems with limited feedback
研究了认知无线电多输入多输出系统中的最优功率分配问题。重点是提供有限的反馈解决方案，旨在最大限度地提高次系统速率受到的平均干扰造成的主要通信的约束。有限反馈解决方案是通过减少在次级发射机（STx）处对于STx和次级接收机（SRx）之间的链路可用的信息以及通过限制在STx处对应于STx和初级接收机PRx之间的链路的可用信息的水平来获得的。蒙特卡洛模拟结果给出，允许量化所提出的算法实现的性能。
2014-01-30 cs.IT math.IT
Cognitive MIMO Radio: A Competitive Optimality Design Based on Subspace Projections
认知MIMO无线电：一种基于子空间投影的竞争优化设计
2008-08-07 cs.GT cs.IT math.IT
Antenna Selection in MIMO Cognitive Radio-Inspired NOMA Systems
本文研究了MIMO认知无线电启发的非正交多址接入（CR-NOMA）网络中的联合天线选择（AS）问题。特别地，在满足主用户服务质量（QoS）的条件下，提出了一种新的计算效率高的联合AS算法，即基于子集的联合AS（SJ-AS），以最大化次用户的信噪比。推导了SJ-AS中断性能的渐近闭式表达式，证明了SJ-AS在所有可能的联合AS方案中所能达到的最小中断概率。所提供的数值结果表明，所提出的计划的优越性能。
2017-09-05 cs.IT math.IT
Joint Power and Bit Allocation for Precoded Massive MIMO Channels
针对预编码大规模MIMO系统的功率与比特分配联合优化问题，提出自适应QAM方案，将MWF简化为经典WF，预计算QAM配置以截断SVD替代完整SVD，实现低复杂度与更优解码性能。
2025-04-18 cs.IT math.IT
Precoding by Pairing Subchannels to Increase MIMO Capacity with Discrete Input Alphabets
我们考虑高斯多输入多输出（MIMO）信道与离散输入字母。提出了一种基于\cite{Xcodes_paper}中X码的非对角预编码器，以增加互信息。MIMO信道使用奇异值分解（SVD）变换成一组并行子信道，然后使用X码配对子信道。X-码完全由配对和每个配对的$2\times 2$实旋转矩阵（用单个角度参数化）表征。该预编码结构使我们能够将总互信息表示为所有对的互信息的总和。通过{ \em i}）优化每个对内的旋转角度和功率分配以及{ \em ii}）找到对之间的最优配对和功率分配来解决找到具有上述结构的最优预编码器的问题，该最优预编码器使总互信息最大化。结果表明，所提出的配对方案实现的互信息是非常接近的克鲁兹{ \em等人}的最佳预编码器实现的，并且显著优于Lozano { \em et al.}的汞/水填充策略。我们的方法大大简化了预编码器的优化和检测的复杂度，使其适合于实际应用。
2010-02-23 cs.IT math.IT
Cognitive Sub-Nyquist Hardware Prototype of a Collocated MIMO Radar
我们提出的设计和硬件实现的雷达原型，演示了一个亚奈奎斯特配置多输入多输出（MIMO）雷达的原理。该设置允许以远低于奈奎斯特采样定理所规定的速率在空间域和频谱域中进行采样。我们的原型实现了一个X波段MIMO雷达，可以配置为具有最多8个发射和10个接收天线元件。我们使用频分复用（FDM）来实现MIMO波形的正交性，并应用XDIF框架进行信号恢复。该原型还实现了一种认知传输方案，其中每个传输波形被限制到接收器采样和处理的全信号带宽的那些预定子带。实时实验显示合理的恢复性能，同时作为一个4 × 5稀疏随机阵列，其中组合的空间和光谱采样因子减少是填充的8 × 10阵列的87.5%。
2016-08-04 cs.IT math.IT
Prescient Precoding in Heterogeneous DSA Networks with Both Underlay and Interweave MIMO Cognitive Radios
这项工作探讨了一种新的异构动态频谱接入网络，其中的主用户（PU）共存的两个交织和交织认知无线电（ICR），所有终端都可能配备多个天线。底层认知发射机（UCT）被允许与受干扰约束的PU同时发射，而ICR采用频谱感测并且仅当PU和UCT都不存在时才被允许接入共享频谱。我们研究的MIMO预编码算法的设计，UCT，增加在ICR的检测概率，同时满足所需的服务质量目标的认知接收机（UCR）和约束泄漏到PU的干扰。这种主动方法（称为预知预编码）的目的是最小化由于不完美的频谱感测而导致的从ICR到UCR和主接收器的干扰的概率。我们从用于多个单天线UCR和多天线PU/ICR的下行链路预知预编码算法开始。然后，我们提出了有先见之明的块对角化算法的MIMO MIMO MIMO下行链路的空间复用多个多天线UCR执行。数值实验表明，预知预编码的UCT提供了一个显着的性能增益相比，传统的预编码策略。
2012-06-06 cs.IT math.IT
Blind Null-Space Learning for MIMO Underlay Cognitive Radio Networks
该文提出了一种在最大干扰约束下，MIMO认知无线电次用户（SU）与主用户（PU）在同一频带内同时进行传输的盲技术。在所提出的技术中，SU能够满足PU的干扰约束，而无需显式地估计对PU的干扰信道矩阵，并且不会使PU负担与SU的任何交互。PU所需的唯一条件是，对于短时间间隔，它使用功率控制方案，使得其发送功率是SU所造成的干扰的单调函数。在该时间间隔期间，SU迭代地修改其发射信号的空间取向，并测量该修改对PU的总发射功率的影响。整个过程基于能量测量，这从实现的角度来看是非常期望的。
2012-02-02 cs.IT math.IT
Comments on "Precoding and Artificial Noise Design for Cognitive MIMOME Wiretap Channels"
指出并纠正了[1]中存在的一些缺陷和错误。在考虑这些修正的情况下，严格证明了[1]中的逐次凸近似算法产生一个递增的有界真保密率序列，因而收敛.它进一步表明，其收敛点是原SRM问题的KKT点，如果原问题是凸的，这个收敛点是全局最优的，这是不一定的情况下，在一般情况下。建立了真实保密率序列和近似保密率序列的交织性质。
2020-10-24 cs.IT math.IT
Optimal Power Allocation and Active Interference Mitigation for Spatial Multiplexed MIMO Cognitive Systems
本文分析了一种多输入多输出（MIMO）认知无线电系统的性能。特别地，次级发射器在空间复用传输模式下操作，而在次级接收器处采用迫零（ZF）检测器。此外，次系统受到多个随机分布的单天线主用户（PU）的干扰。为了增强二次传输的性能，在二次发射机处执行最优功率分配，其中约束由PU指定的干扰温度（IT）。次接收机的中断概率显式推导出一个精确的封闭形式的表达式。此外，一些特殊情况下的实际利益，包括位于PU和大规模MIMO，进行了讨论。此外，为了减轻由时间平均IT引起的对PU的瞬时过度干扰，为次级发射机开发了迭代天线缩减算法，并且相应地，解析地计算发射天线的平均数量。大量的数值和模拟结果证实了我们的分析的有效性。
2017-12-04 cs.IT math.IT
Opportunistic Scheduling in Underlay Cognitive Radio based MIMO-RF/FSO Networks
针对基于认知无线电的多输入多输出射频/自由空间光（MIMO-RF/FSO）解码转发系统，提出了一种基于固定干扰功率约束和比例干扰功率约束的次用户发射机（SU-TX）机会调度的最优度量.为了分析所提出的系统的性能，封闭形式的表达式推导出考虑Nakagami- $m$衰落RF链路上的正交空时分组码传输的精确和渐近中断概率。此外，中继和目的地eNodeB之间的FSO链路被建模为具有指向误差的广义马拉加$(\mathcal{M})$湍流信道。最后，仿真结果开发几个有趣的见解到端到端的系统性能和选择概率的SU-TX。它还表明，所提出的系统优于现有的文献中。
2018-05-23 cs.IT math.IT
Dirty Paper Coding for the MIMO Cognitive Radio Channel with Imperfect CSIT
研究了高斯多输入多输出（MIMO）认知无线电信道（CRC）中，当发射端（CSIT）和接收端分别存在不完全和完全信道知识时，基于脏纸编码（DPC）的传输方案.特别地，在发送协方差矩阵上优化MIMO CRC的和速率的问题被处理。在基于DPC的传输策略下，这种优化需要与对膨胀因子的优化联合执行。为此，首先研究在具有不完美CSIT的MIMO信道$Y=H_1 X + H_2 S + Z$上确定膨胀因子的问题。对于这个问题，两个迭代算法，推广了相应的算法提出的信道$Y=H(X+S)+Z$，开发。随后，推导出了在给定的膨胀因子选择下，MIMO CRC在传输协方差上的和速率最大化的必要条件。利用这些必要条件和确定膨胀因子的算法，提出了联合优化的迭代数值算法。一些有趣的意见，从算法得到的数值结果。此外，高SNR和速率缩放因子可实现的CRC与不完美的CSIT。
2009-06-12 cs.IT math.IT
Spatial MAC in MIMO Communications and its Application to Underlay Cognitive Radio
我们提出了一种MIMO辅助用户（SU）与主用户（PU）空间共存的学习技术。通过学习到PU的干扰信道的零空间，SU可以利用否则PU将不使用的空闲自由度。该学习过程不需要PU和SU之间的任何握手或显式信息交换。唯一的要求是PU通过低速率控制信道广播周期性信标，该信标是其噪声加干扰功率的函数。学习过程基于能量测量，独立于PU和SU两者的传输方案，即独立于它们的调制、编码等。所提出的学习技术还提供了一种新的空分多址接入机制，用于共享公共信道的等优先级MIMO用户，与基于时间或频率的多址接入相比，该机制大大提高了频谱利用率。
2012-02-01 cs.IT math.IT
Downlink transceiver beamforming and admission control for massive MIMO cognitive radio networks
提出了一种大规模MIMO认知无线电网络中收发机波束赋形和接纳控制联合优化框架。优化问题的目标是支持最大数量的次级用户在下行链路传输的总功率分配给用户的约束，在次级用户和在主节点的干扰达到的速率。所提出的框架考虑到次级和主节点之间的信道的不完善的知识，也减轻了在次级接收器的主用户所造成的干扰。为了解决潜在的NP-难问题，我们提出了一个三步算法，两个备选方案的功率分配，即：等功率和等速率。此外，我们提供了一个解决方案，通过减少问题的一个线性规划（ILP）。在不同的约束条件下，等速率，等功率，和ILP方法的性能进行了研究。
2019-03-18 cs.IT math.IT
MIMO Underlay Cognitive Radio: Optimized Power Allocation, Effective Number of Transmit Antennas and Harvest-Transmit Tradeoff
本文分析了一种多输入多输出（MIMO）认知无线电系统的性能。特别地，次级发射器在空间复用传输模式下操作，而在次级接收器处采用迫零检测器。此外，次系统受到单天线主用户（PU）的干扰。为了提高二次传输的性能，在二次发射机处执行最优功率分配，其中约束由PU指定的最大可允许中断阈值。此外，辅发射天线的有效数量基于针对任意MIMO尺度的最优功率分配来指定。此外，推导了次系统各态历经信道容量的封闭表达式。然后，深入分析和评估了大规模MIMO次系统的场景，其中研究了捕获使能的次传输。分析了最优功率分配、有效副发射天线数、副发射天线与副接收天线之间的有效折衷以及副系统的平均信道容量。最后，大量的数值和模拟结果证实了我们的分析的有效性，同时提供了一些有用的工程见解。
2018-01-22 cs.IT math.IT
Weighted Sum Rate Optimization for Cognitive Radio MIMO Broadcast Channels
在本文中，我们考虑一个认知无线电（CR）网络中，未授权（次）用户被允许同时访问分配给授权（主）用户的频谱，只要他们的干扰主用户（PU）满足一定的约束。研究了次用户（SU）多输入多输出（MIMO）广播信道（BC）的加权和速率最大化问题，其中SU不仅具有和功率约束，而且具有干扰约束.我们首先将这个多约束最大化问题转化为它的等价形式，它涉及一个单一的约束多个辅助变量。固定这些多个辅助变量，我们提出了一个对偶结果的等价问题。我们的对偶结果可以解决多线性约束的MIMO-BC的优化问题，因此可以被看作是传统结果的扩展，传统结果依赖于一个单一的总和功率约束。此外，我们开发了一个有效的基于次梯度的迭代算法来解决等价的问题，并表明所开发的算法收敛到全局最优解。仿真结果进一步证实了该算法的有效性。
2008-04-22 cs.IT math.IT
All Cognitive MIMO: A New Multiuser Detection Approach with Different Priorities
分析了多用户多输入多输出（MIMO）系统的一种新的检测方法。特别地，发射用户被分类在两个不同的优先级服务组中，而它们直接与多天线接收机通信。线性迫零方案在信号接收时应用于两个连续的检测级。在第一阶段中，检测一个业务组的信号，接着是第二阶段，包括剩余信号的相应检测。在检测之前利用基于特定传输质量要求的适当切换方案，以便将给定服务组的信号分配给适当的检测级。目的是提高两个服务组的接收质量。所提出的方法可以直接在认知无线电通信中实现，将次级用户分配到适当的服务组。所考虑的系统的确切中断概率推导出封闭的形式。大规模MIMO的特殊情况下，得到一些有用的工程成果，进一步研究有效的信道相干时间和一定的最优性条件定义的传输质量和有效数量的独立传输。
2017-03-31 cs.IT math.IT
Degrees of Freedom Region for the MIMO X Channel
我们提供了MIMO $X$信道的自由度区域的可扩展性以及逆结果，即，具有两个发射机、两个接收机的系统，每个发射机、两个接收机配备有多个天线，其中独立的消息需要通过固定信道从每个发射机传送到每个接收机。在每个节点处具有M=1个天线的情况下，我们发现总（和速率）自由度在上下界为$1 \leqη_X^\star \leq {4/3}$。如果$M>1$和通道矩阵是非退化的，则精确的自由度为$η_X^\star = {4/3}M$。无需脏纸编码或连续解码的简单迫零足以实现${4/3}M$自由度。在所有节点的天线数量相等的情况下，我们探索了当一些消息以认知无线电的方式提供给发射机或接收机时自由度的增加。与认知发射机，我们表明，自由度的数量$η= {3/2}M$（$M>1$）的MIMO $X$信道。在MIMO $X$信道上也可以利用认知接收机获得相同的自由度。在对比的$X$信道的结果，我们表明，对于MIMO \emph{interference}信道，自由度没有增加，即使发送器和接收器的一个用户知道其他用户的消息。然而，如果\emph{each}用户具有认知发射机或认知接收机，则干扰信道可以实现完全的$2M$自由度。最后，如果信道随时间/频率变化，则在所有节点处具有单天线$(M=1)$的$X$信道在没有共享消息的情况下具有精确的4/3自由度，并且在认知发射机或认知接收机的情况下具有精确的3/2自…
2007-05-11 cs.IT math.IT
Degrees of Freedom of the MIMO Interference Channel with Cooperation and Cognition
在本文中，我们探讨的好处，在总（和速率）自由度（DOF）的意义上，合作和认知信息共享的两个用户多输入多输出（MIMO）高斯干扰信道与$M_1$，$M_2$天线在发射机和$N_1$，$N_2$天线在接收机。对于协作的情况（包括仅在发射机处的协作、仅在接收机处的协作、以及在发射机以及接收机处的协作），DOF是$\min \{M_1+M_2, N_1+N_2, \max(M_1, N_2)), \max(M_2, N_1)\}$，其与没有协作的信道的DOF相同。对于认知消息共享的情况，DOF是$\min \{M_1+M_2, N_1+N_2, (1-1_{T2})((1-1_{R2}) \max(M_1, N_2) + 1_{R2} (M_1+N_2)), (1-1_{T1})((1-1_{R1}) \max(M_2, N_1) + 1_{R1} (M_2+N_1)) \}$，其中当发射机$i$是（不是）认知发射机时，DOF是$1_{Ti} = 1$ $(0)$，并且以相同的方式定义$1_{Ri}$。我们的研究结果表明，虽然这两种技术可能会增加MIMO干扰信道的总速率容量，只有认知消息共享可以增加自由度。我们还发现，它可能是更有益的用户有一个认知发射器比有一个认知接收器。
2008-03-12 cs.IT math.IT
On the Capacity Achieving Covariance Matrix for Frequency Selective MIMO Channels Using the Asymptotic Approach
在这篇文章中，提出了一种用于评估频率选择性Rayleigh MIMO信道的容量实现输入协方差矩阵的算法。与平坦衰落瑞利情况相比，最佳输入协方差矩阵的特征向量没有封闭形式的表达式。传统上，特征向量和特征值都是数值计算的，相应的优化算法在计算上仍然要求非常高。在本文中，它是建议优化（w.r.t.输入协方差矩阵）Moustakas和Simon导出的平均互信息的大系统近似。这种渐近近似的有效性是澄清感谢高斯大随机矩阵方法。它示出的近似是一个严格的凹函数的输入协方差矩阵和平均互信息估计在argmax的近似等于信道的容量高达O（1/t）的术语，其中t是发射天线的数量。提出了一种基于迭代注水方案的最大化平均互信息逼近的算法，并研究了其收敛性。数值仿真结果表明，即使对于中等数量的发射和接收天线，新的方法提供了相同的结果作为直接最大化的平均互信息的方法。
2011-04-12 cs.IT math.IT
A Cognitive Sub-Nyquist MIMO Radar Prototype
我们提出了一个认知原型，演示了共址，频分复用，多输入多输出（MIMO）雷达，实现时间和空间的亚奈奎斯特采样。信号通过Xcovery框架进行采样和恢复。认知是由于发射机通过仅发射接收机采样和处理的那些子带来调整其信号频谱的事实。实时实验表明，该方法在低于奈奎斯特的条件下对目标场景进行MIMO恢复，时空带宽降低了87.5%，信噪比为-10 dB。
2019-06-13 cs.IT eess.SP math.IT
On the Relationship Between the Multi-antenna Secrecy Communications and Cognitive Radio Communications
研究了多个窃听者使用单天线或多天线时多天线或多输入多输出（MIMO）保密信道的容量。已知的是，MIMO保密容量是可实现的最佳传输协方差矩阵，最大化的秘密用户和窃听者的信道互信息之间的最小差异。因此，MIMO保密容量计算可以被公式化为非凸的最大-最小问题，这不能通过标准的凸优化技术有效地解决。为了处理这个困难，我们探索MIMO保密信道和最近开发的MIMO认知无线电（CR）信道之间的关系，其中多天线次用户在同一频谱上同时与多个主用户进行传输，受到主用户处的接收干扰功率约束，或者所谓的“干扰温度（ITF）”约束。通过构造一个辅助CR MIMO信道，具有相同的信道响应的MIMO保密信道，我们证明了最佳的传输协方差矩阵，以实现保密容量是相同的，以实现CR频谱共享容量与适当选择的IT约束。基于这种关系，提出了几种算法来解决非凸保密容量计算问题，将其转化为一系列凸的CR频谱共享容量计算问题。对于单天线窃听者的情况，该算法得到了MIMO保密信道的精确容量;对于多天线窃听者的情况，该算法得到了MIMO保密信道容量的上界和下界。
2009-01-30 cs.IT math.IT
Cognitive MIMO-RF/FSO Cooperative Relay Communication with Mobile Nodes and Imperfect Channel State Information
本文分析了一种基于认知无线电的解码转发混合多输入多输出（MIMO）射频/自由空间光（RF/FSO）协作中继系统的性能，该系统具有多个移动主、副用户节点。由于信道估计误差而引起的不完美信道状态信息（CSI）的影响也在次级用户发射机（SU-TX）处被考虑并且分别中继在功率控制和符号检测过程上。这项工作的一个独特的方面是，固定和成比例的干扰功率约束，以限制在主用户接收机（PU-RX）的干扰。分析结果得出上述系统的准确和渐近中断和误比特概率的特征节点的移动性和不完善的CSI的实际条件下，连同光信道的损伤，如路径损耗，大气湍流，和指向错误，每个SU-TX和中继之间的正交空时分组编码传输。最后，仿真结果产生各种有趣的见解系统的性能，如一个midamble与前导码的信道估计的好处。
2018-05-14 cs.IT math.IT
Interference Mitigation for Cognitive Radio MIMO Systems Based on Practical Precoding
针对认知无线电多输入多输出（CR-MIMO）网络，提出了两种基于子空间投影的预编码方案，即基于全投影（FP）和基于部分投影（PP）的预编码，以降低CR-MIMO网络对时分双工（TDD）系统的干扰。所提出的预编码方案能够估计CR和主网络之间的干扰信道，并通过一种新的感知方法将从主到CR系统的干扰纳入CR预编码。然后，CR性能和所产生的干扰，所提出的预编码方案进行了分析和评估。通过将CR传输完全投影到干扰信道的零空间上，基于FP的预编码方案可以有效地避免干扰具有提高的CR吞吐量的主系统。而基于PP的方案能够通过将其传输部分地投影到零空间上来进一步提高CR吞吐量。
2011-04-21 cs.IT math.IT
Blind Null-space Tracking for MIMO Underlay Cognitive Radio Networks
最近已经提出了盲零空间学习（BNSL），用于快速且准确地学习与次级发射器和初级接收器之间的信道矩阵相关联的零空间。在本文中，我们提出了一种信道跟踪增强的算法，即盲空间跟踪（BNST）算法，允许传输的信息的辅助接收机（SR），同时学习零空间的时变目标信道。具体地，增强的算法最初执行BNSL扫描以便获取零空间。然后，它执行修改的雅可比旋转，使得在同时向SR发送信息的同时，对主接收机的感应干扰以概率$p$保持低于给定阈值$P_{Th}$。我们目前的仿真结果表明，该方法具有严格的性能优于BNSL算法的信道具有独立的瑞利衰落与一个小的多普勒频率。
2012-03-30 cs.IT math.IT
A New Outer-Bound via Interference Localization and the Degrees of Freedom Regions of MIMO Interference Networks with no CSIT
从自由度（DoF）区域的角度，在发射端没有信道状态信息（CSIT）的假设下，研究了两用户多输入多输出（MIMO）干扰和认知无线电信道。其中$M_i$和$N_i$分别表示发射机$i$和接收机$i$处的天线数量，MIMO干扰信道的DoF区域最近由Huang等人表征，Zhu和Guo，以及本文作者对天线数量的所有值，除了当$\min(M_1,N_1) > N_2 > M_2$（或$\min(M_2,N_2) > N_1 > M_1$）。后一种情况最近由朱和郭解决，他们提供了一个紧密的外部边界。在此，基于干扰局部化的思想给出了该外界的一个更简单、更广泛适用的证明。使用它，当$\min(M_1+M_2,N_1) > N_2 > M_2$（具有第二发射机认知）时，也为MIMO认知无线电信道的类别建立了DoF区域-作者先前获得的内部和外部边界不紧的唯一类别-从而也完成了一般2用户MIMO认知无线电信道的DoF区域表征。
2011-05-30 cs.IT math.IT
Transmit without regrets: Online optimization in MIMO-OFDM cognitive radio systems
在本文中，我们研究认知无线电系统，随着时间的推移，由于不断变化的用户和环境条件的动态演变。结合正交频分复用（OFDM）和多输入多输出（MIMO）技术的优点，提出了一种MIMO-OFDM认知无线电网络。随着网络的主要用户（PU）在系统中来来去去，通信环境不断变化（并且在许多情况下是随机变化的）。因此，网络的未许可的次要用户（SU）必须“在运行中”调整其发送简档，以便在其无法控制的快速演进的环境中最大化其数据率。在这种动态设置中，静态解决方案概念（如纳什均衡）不再相关，因此我们专注于不会带来遗憾的动态传输策略：具体而言，我们考虑的策略至少与事后最佳固定传输配置文件一样好（通常优于后者）。借鉴矩阵指数学习和在线镜像下降技术的方法，我们得出了一个没有遗憾的传输策略，系统的SU只依赖于本地信道状态信息（CSI）。使用这种方法，系统的SU能够非常好地跟踪它们各自发展的最佳传输配置文件，即使在快速（和随机）变化的条件下。重要的是，所提出的增强指数学习（AXL）政策导致没有遗憾，即使SU的信道测量受到任意大的观测误差（不完美CSI的情况下），从而确保该方法的鲁棒性存在的不确定性。
2014-10-09 cs.IT math.IT
From Spectrum Pooling to Space Pooling: Opportunistic Interference Alignment in MIMO Cognitive Networks
我们描述了一种非合作干扰对齐（IA）技术，该技术允许机会多输入多输出（MIMO）链路（次要）无害地与另一个MIMO链路（主要）在同一频带中共存。假设在主接收机和发射机处的完美信道知识，通过使用注水功率分配（PA）方案沿着与其信道矩阵的奇异值相关联的空间方向（SD）进行传输来实现容量。通常，功率限制导致主发射机留下一些未使用的SD。在这里，可以看出，如果可以将主链路上产生的干扰与此类未使用的SD对齐，则机会链路可以传输自己的数据。我们提供了一个处理方案来执行IA和PA计划，最大限度地提高机会链路的传输速率。在天线数目较多的情况下，得到了机会链路的可达传输速率的渐近线。使用这个结果，它示出，取决于信号-噪声比和发送和接收天线的主和机会链路的数量，这两个系统可以实现相同的顺序的传输速率。
2009-12-24 cs.IT math.IT
The Degrees of Freedom Regions of MIMO Broadcast, Interference, and Cognitive Radio Channels with No CSIT
当在接收机和发射机（CSIR和CSIT）处分别存在完美信道状态信息和不存在信道状态信息时，针对多输入多输出（MIMO）广播信道（BC）、干扰信道（IC）（包括X和多跳干扰信道）和认知无线电信道（CRC）表征自由度（DoF）区域。对于K用户MIMO BC，获得了DoF区域的精确表征，这表明基于简单时分的传输方案是DoF区域最优的。使用为MIMO BC开发的技术，解决了两用户MIMO IC和CRC的相应问题。对于这两个信道，获得DoF区域的内边界和外边界，并且对于四个终端处的天线的相对数量的绝大多数而言，内边界和外边界被认为是一致的，从而表征除了少数情况之外的所有DoF区域。最后，推导出$K$ -用户MIMO IC、CRC和X网络的DoF区域，用于这些网络的某些类别，包括其中所有发射机具有相等数量的天线并且所有接收机也具有相等数量的天线的网络。本文的结果来自衰落信道矩阵和加性噪声的分布，比其他同时相关的作品中考虑的更一般。比较具有和不具有CSIT的DoF区域，并且识别关于终端处的天线的相对数量的条件，在所述条件下，CSIT的缺乏导致或不导致DoF的损失，从而一方面提供简单且鲁棒的通信方案，所述通信方案不需要CSIT但具有与它们先前发现的CSIT对应物相同的DoF性能，并且另一方面，识别到发射机的CSI反馈将提供足够显著的增益以使得甚至可以改进DoF性能的情况。
2011-01-23 cs.IT math.IT
On the Throughput and Energy Efficiency of Cognitive MIMO Transmissions
在本文中，吞吐量和能量效率的认知多输入多输出（MIMO）系统的服务质量（QoS）的约束下，干扰限制，和不完善的信道感知，进行了研究。假设输入信号向量的发射功率和协方差根据系统中主用户（PU）的感测活动而变化。干扰约束应用于认知无线电（CR）的传输功率电平，以提供保护的PU，其活动被建模为马尔可夫链。考虑到传输的可靠性和信道检测结果，提供了一个状态转移模型。吞吐量由有效容量公式确定。一阶导数的有效容量推导出在低功率制度和最低比特能量的要求，在存在的QoS限制和不完善的检测结果被确定。每比特的最小能量示出通过波束成形在最大特征值特征空间的某些矩阵相关的信道矩阵。在特殊情况下，宽带斜率被确定用于能量效率的更精细的分析。数值结果提供了各种级别的缓冲区的限制和不同数量的发射和接收天线的吞吐量。干扰约束和多天线传输的好处的影响被确定。它示出，当干扰功率约束严格时，增加天线的数量通常是有益的。另一方面，它表明，在相对宽松的干扰约束下，增加天线的数量超过一定的水平不会导致太多的吞吐量增加。
2013-08-21 cs.IT math.IT
Energy Efficiency in MIMO Underlay and Overlay Device-to-Device Communications and Cognitive Radio Systems
本文研究了主链路和辅链路通过重叠或重叠方式共享可用频谱的系统中的资源分配问题。在观察到这样的场景模型的认知无线电和D2D通信，我们制定的问题作为最大化的次级能源效率的最低速率要求的主要用户。这导致了具有挑战性的非凸，分数问题。在这种情况下，我们通过一个适当的重新制定获得的整体解决方案。在覆盖场景中，提出了两种算法。第一个产生一个资源分配满足一阶最优性条件的资源分配问题，通过解决一系列更容易的分数问题。第二种方法的最优性要求较弱，但计算复杂性更低。数值结果表明，所提出的算法的优点，无论是在能源效率的性能和复杂性，也表明，所提出的两个算法的覆盖场景执行非常相似，尽管不同的复杂性。
2016-10-28 cs.IT math.IT
Robust Downlink Throughput Maximization in MIMO Cognitive Network with more Realistic Conditions: Imperfect Channel Information & Presence of Primary Transmitter
在物理层设计一个有效的方案，使认知无线电（CR）用户能够有效地利用专用于主用户（PU）的资源。为了最大化SU的吞吐量，本文考虑PU的发射机的存在，通过新的模型设计SU的收发机波束成形。由于主发射机的存在基本上降低了CR的系统性能，所提出的波束成形设计考虑了PU和SU之间的系统内干扰。基于最大化CR网络吞吐量的优化问题已制定了从SU发送器到PU接收器的干扰功率的控制。由于PU和SU网络之间的合作有限，假设两个网络之间的信道状态信息（CSI）是部分可用的，随后被称为范数有界误差模型的传统CSI不确定性模型已被采用。所提出的优化问题基本上很难解决，已被转换为半定规划，该半定规划可以通过优化工具箱软件（例如，CVX数学实验室此外，替代的时间有效和封闭形式的解决方案。通过仿真结果证实了所提出的方法与以前的作品相比的优越性。
2012-06-25 cs.IT math.IT
Design of Learning Based MIMO Cognitive Radio Systems
本文讨论了基于多天线的认知无线电（CR）系统的设计问题，它能够与授权的主无线电（PR）系统同时工作。我们提出了一个实用的CR传输策略，包括三个主要阶段：环境学习，信道训练和数据传输。在环境学习阶段，CR收发器既监听PR传输，又应用盲算法来估计来自PR的与信道正交的空间。假设PR基于时分双工（TDD）的传输，则在CR收发器处设计并应用认知波束成形，以在随后的信道训练和数据传输阶段期间限制对PR的干扰。在信道训练阶段，CR发射机向CR接收机发送训练信号，CR接收机应用基于线性最小均方误差（LMMSE）的估计器来估计有效信道。考虑到在学习和训练阶段的不完美的估计，我们推导出一个下界的遍历能力可实现的CR在数据传输阶段。从这个容量下限，我们观察到一个一般的学习/训练/吞吐量权衡与所提出的方案，有关的训练和传输阶段之间的发射功率分配，以及学习，训练和传输阶段之间的时间分配。我们通过优化相关的功率和时间分配来最大化CR遍历容量来表征上述权衡。
2009-05-10 cs.IT math.IT
Optimal Transmit Power Allocation for MIMO Two-Way Cognitive Relay Networks with Multiple Relays
在这封信中，我们考虑了一个多输入多输出的双向认知无线电系统下的频谱共享的情况下，主用户和次用户在同一频带上工作。次级终端旨在使用多个中继来彼此交换不同的消息，其中每个中继采用放大转发策略。我们的工作的主要目标是最大限度地提高二次和率允许共享频谱与主用户尊重主用户容忍干扰阈值。在这种情况下，我们推导出一个封闭形式的表达式分配给每个天线的终端的最佳功率。然后，我们讨论了一些系统参数对性能的影响，在数值结果部分。
2013-11-04 cs.IT cs.NI math.IT
Coexistence of Communications and Cognitive MIMO Radar: Waveform Design and Prototype
新一代雷达系统将需要与其他射频（RF）系统共存，预测它们的行为并做出适当的反应以避免干扰。针对这一需求，本文设计、实现了基于自定义认知多输入多输出（MIMO）雷达原型的纯相位序列（恒功率），并对其性能进行了评估。所提出的发射波形避免了窄带干扰器或通信链路占用的频段，同时彼此之间具有小的互相关，以使它们在MIMO雷达接收机处具有可分离性。通过求解一个非凸双目标优化问题得到的优化序列集的性能，与最先进的同行相比，其适用性说明了开发的原型。一个现实的长期演进（LTE）的下行链路用于通信，和实时系统的实现进行了验证和评估，通过吞吐量计算的通信和雷达系统的检测性能测量。
2021-03-08 cs.IT eess.SP math.IT
Feasibility of Serving K Secondary Users in Underlay Cognitive Radio Networks using Massive MIMO
在本文中，我们分析的可行性服务K个次级用户（SU）在下行链路上使用次级基站（SBS），配备了一个大的天线阵列，在认知无线电（CR）网络。首先，我们制定了一个可行性问题，以计算波束成形向量和功率分配的K个SU的约束的最大允许干扰的主要用户（PU），所需的最小速率在SU，和最大发射功率从SBS。问题的制定考虑到不完善的SU和PU之间的信道状态信息。我们提出了一个两步的方法来解决非凸问题。在第一步中，使用两种备选方案中的一种来计算波束成形向量：最大本征模波束成形（MEB）或迫零波束成形（ZFB）。我们表明，可以通过解决线性规划的可行性问题来计算的功率分配。此外，我们提供了理论上的可行性分析服务K SU与相等的功率分配，通过推导出的分布的SINR在SU和干扰PU，从而计算服务K SU的概率作为约束的函数。分析和仿真结果表明，在CR网络的可行性服务K SU的约束的影响。
2019-03-18 cs.IT math.IT
Optimal Precoder Designs for Sum-utility Maximization in SWIPT-enabled Multi-user MIMO Cognitive Radio Networks
在本文中，我们提出了一个广义的框架，结合认知无线电（CR）技术的频谱共享和同步无线信息和功率传输（SWIPT）的能量收集（EH）在传统的多用户MIMO（MuMIMO）信道，这导致了MuMIMO-CR-SWIPT网络。在这个系统中，我们有一个辅助基站（S-BS），支持多个辅助信息解码（S-ID）和辅助EH（S-EH）用户同时在影响主ID（P-ID）接收机的干扰功率应保持在一定的阈值以下的条件下。本文的目标是开发一种广义预编码器设计，其在S-BS处的发射功率约束、每个S-EH用户处的EH约束以及每个P-ID用户处的干扰功率约束下最大化和效用成本函数。因此，以前的研究CR和SWIPT系统被铸造作为特定的解决方案的建议框架。该问题本质上是非凸的，甚至加权最小均方误差（WMMSE）变换也不能解决原问题的非凸性。为了解决这个问题，我们找到了一个解决方案，从对偶优化通过次梯度椭球方法的基础上观察到的WMMSE变换提出的原始和对偶问题之间的零对偶差距。我们还提出了一个简化的算法的情况下，一个单一的S-ID用户，这是实现全局最优。最后，我们通过数值模拟结果证明了所提出的算法的最优性和效率。
2018-08-23 cs.IT math.IT
Sum-Rate Performance of Millimeter Wave MIMO Shared Spectrum Systems
研究了毫米波（mmWave）通信引起的干扰管理对多输入多输出（MIMO）频谱共享认知系统性能的影响。高度定向的毫米波信号具有短波长特性，这使得能够在通信系统的小的受限空间中制造增加数量的天线。利用大的天线单元来收获高的波束形成增益，并通过在认知基站（CBS）和次级用户处的模拟处理来提高信噪比（SNR）。CBS和二级用户的模拟处理具有硬件和计算限制。这些限制通过设计射频（RF）预编码和RF组合来解决。在数字域，它表明，次用户之间的干扰可以消除基带块对角化技术。为此目的，考虑到控制主用户上的干扰，并推导出最佳功率分配的表达式的工作模式。推导出的功率分配是一种解决mmWave MIMO认知无线电（CR）系统的速率最大化问题的方法。最后，进行数值模拟，以产生不同的毫米波CR系统条件下的各种显着的见解，也验证了性能的改善相比，只有数字通信系统。
2018-06-23 cs.IT math.IT
The Degrees of Freedom of the Interference Channel with a Cognitive Relay under Delayed Feedback
研究了延迟反馈下认知中继系统的干扰信道特性。研究了三种类型的延迟反馈：发送端的延迟信道状态信息（CSIT）、延迟输出反馈和延迟香农反馈。外边界推导出的DoF区域的两个用户多输入多输出（MIMO）ICCR延迟反馈以及没有反馈。对于单输入单输出（SISO）场景，提出了基于回溯干扰对齐的最优方案。结果表明，虽然没有反馈的认知中继不能在两用户SISO干扰信道中将和DoF扩展到$1$之外，但在相同的场景中延迟反馈可以将和DoF扩展到$4/3$。对于MIMO的情况下，可实现的计划，通过追溯干扰对齐的扩展，导致DoF区域，满足各自的上限。
2015-07-24 cs.IT math.IT
An Efficient Precoder Design for Multiuser MIMO Cognitive Radio Networks with Interference Constraints
我们考虑一个线性预编码器设计的认知无线电多输入多输出广播信道，其中次系统由一个次基站（BS）和一组次用户（SU）被允许共享相同的频谱与主系统。所有收发器都配备有多个天线，每个天线都有自己的最大功率约束。假设采用迫零方法消除多用户干扰，研究了次基站每天线功率约束和主用户干扰功率约束下的次系统和速率最大化问题。感兴趣的问题不同于以前研究的问题，以前研究的问题通常假设在主接收器和次接收器两者或主接收器处采用和功率约束和/或单个天线。为了开发一个有效的数值算法，我们首先调用秩松弛方法将所考虑的问题转化为一个凹凸问题的基础上的下行链路的结果。然后，我们提出了一个障碍边界点方法来解决由此产生的鞍点问题。特别是，在所提出的方法的每一次迭代中，我们找到了牛顿步骤，通过求解离散时间西尔维斯特方程，这有助于显着降低复杂性相比，传统的方法。仿真结果证明了该算法的快速收敛性和有效性。
2016-08-15 cs.IT math.IT
On the Achievable Rate of MIMO Narrowband PLC with Spatio-Temporal Correlated Noise
本文针对MIMO窄带电力线通信中的时空相关循环平稳噪声，证明脉冲类噪声可分为正态分布子类，通过时空白化处理得到可达信息速率，可用于最优接收机设计与调制阶数适配。
2023-08-28 cs.IT eess.SP math.IT
Power Control and Frequency Band Selection Policies for Underlay MIMO Cognitive Radio
研究了多频段MIMO认知无线电系统的功率控制和频段选择策略，目标是在最大化次用户（SU）链路速率的同时，将对主用户（PU）的干扰泄漏限制在阈值以下.每个策略中的SU的目标是在每个时隙中选择一个频段并确定发射功率。为了限制在时变信道中对PU的干扰，我们提出了固定和动态的发射功率控制方案，这取决于PU流量和SU和PU之间的信道的时间相关性。我们研究了使用固定或动态功率控制的频段选择策略的性能。我们表明，动态频段选择政策，例如，与SU停留在一个频带上的固定频带策略相比，基于多臂Bandit框架的策略（其中SU在每个时隙中选择不同的频段）导致对PU的更高干扰。我们还提供了一个表达式的速度之间的差距，通过SU实现透视政策和固定波段政策。据观察，这种差距减少增加的时间相关性和SU天线的数量增加。
2019-03-15 cs.IT eess.SP math.IT
A Unified Linear MSE Minimization MIMO Beamforming Design Based on Quadratic Matrix Programming
在本文中，我们研究了一个统一的线性收发器设计与均方误差（MSE）作为目标函数的广泛的无线系统。统一设计是基于一个优雅的数学规划技术，即二次矩阵规划（QMP）。结果表明，对于不同的无线系统，如多小区协作系统、多用户MIMO系统、MIMO认知无线电系统、放大转发MIMO中继系统，MSE最小化波束形成设计问题可以通过求解多个QMP问题来解决。给出了一个解决QMP问题的综合框架。
2013-01-09 cs.IT math.IT
A General MIMO Framework for NOMA Downlink and Uplink Transmission Based on Signal Alignment
多输入多输出（MIMO）技术在非正交多址（NOMA）系统中的应用对于提高NOMA系统的性能增益具有重要意义。本文提出了一种新的MIMO-NOMA框架，用于下行链路和上行链路传输，通过应用信号对齐的概念。通过使用随机几何，封闭形式的分析结果，以方便性能评估的建议框架随机部署的用户和用户。研究了固定功率分配和认知无线电功率分配等不同功率分配策略对MIMO-NOMA性能的影响。计算机模拟结果证明了所提出的框架的性能和开发的分析结果的准确性。
2015-08-29 cs.IT math.IT
Joint Transmit Precoding and Reflect Beamforming Design for IRS-Assisted MIMO Cognitive Radio Systems
认知无线电（CR）通过允许次用户（SU）与主用户（PU）共享频谱来提高无线通信的频谱效率（SE）。同时，智能反射表面（IRS）最近已被提出作为一种有前途的方法，以提高SE和能量效率（EE）的无线通信系统，通过智能地重新配置信道环境。在本文中，我们考虑了一个IRS辅助下行CR系统，其中一个辅助接入点（SAP）与多个SU通信，而不影响主网络中的多个PU，所有节点都配备了多个天线。我们的设计目标是最大限度地提高可实现的加权和速率（WSR）的SU的总发射功率约束在SAP和干扰约束在PU，通过联合优化在SAP的发射预编码和在IRS的反射系数。为了处理复杂的目标函数，该问题是重新制定采用著名的加权最小均方误差（WMMSE）方法和交替优化（AO）为基础的算法。此外，一个特殊的情况下，只有一个PU考虑和AO算法再次采用。值得一提的是，该算法在不损失性能的前提下，具有比上述算法低得多的计算复杂性。最后，通过数值模拟验证了该算法的性能优于其他基准算法。
2021-03-11 cs.IT eess.SP math.IT
