Capacity of Sparse Wideband Channels with Partial Channel Feedback
本文研究了有限反馈宽带多径信道的遍历容量。我们的工作建立在最近的结果，已经建立了显着的容量增益的可能性，在宽带/低信噪比制度时，有完美的信道状态信息（CSI）在发射机。此外，完美的CSI基准增益可以通过每个信道系数仅一个比特的反馈来获得。然而，在这些方法中使用的输入信号是峰值的，即，它们具有大的峰均功率比。信号峰值与信道相干性有关，最近的许多测量活动表明，与以前的假设相反，宽带信道呈现出稀疏的多径结构，自然导致时间和频率的相干性。在这项工作中，我们首先表明，即使是瞬时功率约束是足够的，以实现基准增益时，完美的CSI是在接收机。在更现实的非相干设置中，我们研究了基于训练的信令方案的性能。我们表明，可以利用多径稀疏性，以实现基准增益下的平均以及瞬时功率的限制，只要信道相干尺度在一个足够快的速率与信号空间维度。我们还提出了经验法则选择信令参数作为信道参数的函数，以便可以实现稀疏性的全部好处。
2008-01-23 cs.IT math.IT
Spatially Sparse Precoding in Wideband Hybrid Terahertz Massive MIMO Systems
在太赫兹（THz）大规模多输入多输出（MIMO）系统中，大带宽和大规模天线的组合导致了严重的波束分裂，从而使得传统的基于移相器的混合预编码结构失效。随着在模拟预编码器的硬件实现中引入真实时间延迟（TTD）线，延迟相位预编码（DPP）成为有效克服波束分裂的有前途的架构。然而，现有的DPP方法在实际的THz信道中遭受性能差、复杂度高和鲁棒性弱的问题。在本文中，我们提出了一种新的DPP方法在宽带太赫兹大规模MIMO系统。首先，优化问题被转换成压缩感知（CS）的形式，它可以解决扩展的空间稀疏预编码（SSP）算法。为了补偿光束分裂，引入了与频率相关的测量矩阵，它可以近似地由可行的相位和延迟码本实现。然后，几个有效的原子选择技术的发展，以进一步降低扩展SSP的复杂性。在仿真中，所提出的DPP方法实现了优越的性能，复杂性和鲁棒性，通过单独使用它或与现有的DPP方法相结合。
2022-11-27 cs.IT math.IT
Channel Estimation for Hybrid Architecture Based Wideband Millimeter Wave Systems
混合模拟和数字预编码允许毫米波（mmWave）系统实现阵列和复用增益。然而，混合预编码器和组合器的设计通常基于信道的知识。关于具有混合架构的毫米波信道估计的先前工作集中于窄带信道。由于毫米波系统将是具有频率选择性的宽带，因此开发基于混合架构的宽带毫米波系统的信道估计解决方案至关重要。在本文中，我们开发了一个稀疏制定和压缩感知为基础的解决方案的宽带毫米波信道估计问题的混合架构。首先，我们利用频率选择性毫米波信道的稀疏结构，并将信道估计问题制定为时域和频域中的稀疏恢复。然后，我们提出了明确的信道估计技术，纯时域或频域和组合的时间/频域。我们的解决方案适用于SC-FDE和OFDM系统。仿真结果表明，所提出的解决方案实现了良好的信道估计质量，同时需要小的训练开销。在收发器处利用混合架构进一步改善了估计误差性能和可实现的速率。
2016-11-13 cs.IT math.IT
Estimating Sparse Signals Using Integrated Wideband Dictionaries
在本文中，我们介绍了一个宽带字典框架估计稀疏信号。通过制定跨越所考虑的参数空间的频带的集成字典元素，可以有效地找到并丢弃在信号中不活跃的参数空间的大部分。在每次迭代之后，字典的零值部分可以被丢弃以允许围绕活动元素形成细化的字典，从而导致在随后的迭代中使用缩放的字典。与直接形成跨越整个参数空间的较大字典或使用标准字典元素执行缩放过程相比，实现该方案允许以低得多的计算成本进行更准确的估计。与传统字典不同，宽带字典允许使用具有比可用样本的数量更少的元素的字典，而不损失分辨率。该技术可用于一维和多维信号，并可用于完善几个传统的稀疏估计，在这里示出的LASSO和SPICE估计。数值例子说明了改进的性能。
2017-10-15 cs.IT math.IT stat.ME
Expected RIP: Conditioning of The Modulated Wideband Converter
压缩系统的感知矩阵影响相关稀疏恢复问题的稳定性。在本文中，我们研究的调制宽带转换器，最近提出的系统的亚奈奎斯特采样的模拟稀疏信号的传感矩阵。尝试用现有方法量化转换器感测矩阵的调节导致不合理的速率要求，这是由于该矩阵的相对小的尺寸。我们提出了一个新的条件的标准，命名为预期的限制等距属性，并推导出理论保证转换器，以满足此属性。然后，我们表明，将这些条件应用于流行的二进制序列，如最大码或Gold码，导致实际的速率要求。
2009-09-28 cs.IT math.IT
Wideband Direct Satellite Uplink Enabled by Pilot-less Sparse Superposition Codes
Politecnico di Torino（都灵理工大学）；Shannon Research Center, Huawei Technologies Sweden AB（华为技术有限公司瑞典分公司香农研究中心）
本文提出一种基于稀疏叠加编码的无导频编码调制方案，以在覆盖受限场景中实现高效宽频使用，通过结构化的Zadoff-Chu准正交字典支持可扩展传输，并通过指示序列嵌入根索引信息以减少解码复杂度，仿真结果表明该方案相比传统窄带多维星座方案在吞吐量上有所提升。
2026-07-07 cs.IT eess.SP math.IT
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
Hybrid Beamfocusing Design for RSMA-Enabled Near-Field Wideband Communications
本文提出了一种基于RSMA的混合波束聚焦传输方案，通过优化波束聚焦和速率分配，有效缓解近场宽带效应，降低硬件复杂度并提升性能。
2025-12-04 cs.IT math.IT
Capacity of Sparse Multipath Channels in the Ultra-Wideband Regime
本文研究了超宽带（UWB）系统中训练信号用于信道估计时，时间和频率选择性多径衰落信道的各态历经容量。最近的UWB信道的测量结果的动机，我们提出了一个稀疏多径信道模型。稀疏性的关键含义是信道中的独立自由度（DoF）与信号空间维度（信令持续时间和带宽的乘积）成次线性比例。稀疏性由延迟和多普勒中的可分辨路径的数量来捕获。我们的分析是基于训练和通信方案，采用正交短时傅立叶（STF）基函数的信令。STF信令自然地将延迟-多普勒中的稀疏性与时间-频率中的相干性相关联。我们研究了多径稀疏性对两个基本指标的频谱效率在宽带/低信噪比的限制Verdu介绍：第一和第二阶最优性条件的影响。Zheng et.已经强调了相干和非相干极端之间的频谱效率的巨大差距以及信道学习在弥合差距中的重要性。基于这些结果，我们的研究结果导致了以下多径稀疏性的含义：1）在时间和频率上共享相干性要求，从而显着放松所需的缩放相干时间与SNR; 2）稀疏多径信道是渐近相干的--对于给定的但大的带宽，可以完美地学习信道，并且通过足够大的信令持续时间满足一阶和二阶最优性的相干性要求;以及3）在稀疏环境中消除或放宽了峰值信号在获得容量方面的要求。
2007-05-20 cs.IT math.IT
Quantization Reference Voltage of the Modulated Wideband Converter
调制宽带转换器（MWC）是最近提出的一种基于压缩感知（CS）理论的模数转换器（ADC）。与传统ADC不同，其量化参考电压不等于原始模拟信号的最大幅度，这对系统性能至关重要。本文从理论上分析了MWC的量化基准电压，得出了量化基准电压与$q$的平方根成正比的结论。$q$是采样率和通道数之间的一个折衷参数。进一步的讨论和仿真结果表明，当信号由$N$窄带信号组成时，参考电压与$Nq$的平方根成正比。
2012-03-08 cs.IT math.IT
Random Triggering Based Sub-Nyquist Sampling System for Sparse Multiband Signal
提出了一种新的基于随机触发的调制宽带压缩采样（RT-MWCS）方法，以有效实现稀疏宽带信号的亚奈奎斯特速率压缩采样系统。在信号被重复（不一定是周期性）触发的假设下，RT-MWCS使用随机调制来获得在随机选择的位置处的信号的测量。该方法采用多测量向量法在频域估计信号的非零支持度。然后，利用最小二乘估计求解信号谱。通过使用之前在随机等效采样（RES）方案中使用的电平触发和时间数字转换器设备，促进了估计稀疏多频带信号的独特能力。与现有的压缩采样技术（如调制宽带转换器（MWC））相比，RT-MWCS具有系统结构简单、单通道实现、采样时间长等优点。实验结果表明，对于谱支持未知的稀疏多带信号，RT-MWCS要求的采样率远低于奈奎斯特采样率，同时又能提供良好的信号重构质量。
2017-03-06 cs.IT math.IT
Massive MIMO Pilot Decontamination and Channel Interpolation via Wideband Sparse Channel Estimation
我们考虑一个基于时分双工（TDD）和信道互易性的大规模MIMO系统，其中基站（BS）通过用户在上行链路（UL）中发送的导频来学习其用户的信道向量。众所周知，在非常大数量的BS天线的限制下，系统性能受到导频污染的限制，这是由于同一组正交导频在多个小区中被重用的事实。在本文中，我们提出了一种低复杂度的算法，使用接收到的UL宽带导频快照在一个观察窗口，包括几个相干块（CB），以获得估计的角度延迟功率扩展函数（PSF）的接收信号。这通常由期望用户的角度延迟PSF和副驾驶员用户（CPU）的角度延迟PSF之和给出，即，用户在其它小区/扇区中重新使用相同的导频维度。我们提出了监督和无监督的聚类算法分解估计PSF和隔离的部分对应于所需的用户。我们使用该分解来获得用户宽带信道向量的协方差矩阵的估计，我们利用该估计通过应用最小均方误差（MMSE）平滑滤波器来净化期望的用户信道估计，即，MMSE意义上的最优信道估计。我们还提出了一个有效的低复杂度的近似/实现这种平滑滤波器。我们使用数值模拟来评估我们所提出的方法的性能，并将其与最近提出的其他计划，使用相同的想法，在角度延迟域的用户的可分性。
2017-06-30 cs.IT math.IT
Compressive Wideband Spectrum Sensing for Fixed Frequency Spectrum Allocation
过高的采样率是认知无线电宽带频谱感知的瓶颈。研究表明，传感信号在频域上具有稀疏性，压缩感知（Compressed Sensing，CS）可以将采样负担转移到数字信号处理器上。模拟信息转换器（AIC）可以以亚奈奎斯特速率对接收信号进行随机采样，以获得随机测量。考虑到主无线电的静态频谱分配意味着不同主无线电之间的边界是预先已知的，这里我们将不同主用户之间的频谱边界信息作为先验信息来获得混合l2/l1范数去噪算子（MNDO）。在MNDO中，估计的功率谱密度（PSD）向量被划分为具有对应于不同分配的主无线电的边界的块部分。与以往标准的对整个PSD向量的l1范数约束不同，该算法通过最小化PSD向量每一段的l2范数之和来促进PSD向量的局部分组分布，而整体稀疏分布，同时放松约束来提高去噪性能。仿真结果表明，该方法在精度、去噪能力等方面均优于标准稀疏谱估计。
2010-05-11 cs.IT math.IT
Joint Analog and Digital Transceiver Design for Wideband Full Duplex MIMO Systems
在本文中，我们提出了一种宽带全双工（FD）多输入多输出（MIMO）通信系统，包括一个FD MIMO节点同时与两个多天线上行链路（UL）和下行链路（DL）节点利用相同的时间和频率资源进行通信。为了抑制FD MIMO系统中由于同时发送和接收而产生的强自干扰（SI）信号，提出了一种基于基带正交频分复用（OFDM）信号建模的模拟和数字（A/D）相消以及发送和接收波束形成的联合设计。考虑到实际的发射机损伤，我们提出了一种多抽头宽带模拟消除器的架构，其抽头的数量不与收发器天线和多径SI组件的数量成比例。我们还提出了一种新的自适应数字抵消截断奇异值分解的基础上，减少残留SI信号估计参数。为了最大化FD和速率，提出了一种用于A/D抵消和数字波束形成的联合优化框架。最后，我们广泛的波形仿真结果表明，所提出的宽带FD MIMO设计具有更高的SI消除能力，降低了复杂度相比，现有的消除技术，从而提高可实现的速率性能。
2021-12-16 cs.IT eess.SP math.IT
Enhanced Compressive Wideband Frequency Spectrum Sensing for Dynamic Spectrum Access
宽带频谱感知检测未使用的频谱空洞，用于动态频谱接入（DSA）。采样率过高是主要问题。压缩感知（CS）可以用比奈奎斯特采样少得多的随机样本以高概率重构稀疏信号。由于监测信号在频域上是稀疏的，压缩感知可以解决采样负担问题。随机样本可以通过模拟-信息转换器获得。信号恢复可以用公式表示为L0范数最小化和线性测量拟合约束。在DSA中，主无线电的静态频谱分配意味着不同类型的主无线电之间的界限是预先已知的。为了将这一先验信息，我们将整个频谱划分为子部分根据频谱分配政策。在新的优化模型中，每个子段的L2范数的最小化用于局部的聚类分布，而L2范数的L0范数的最小化用于全局的稀疏分布.由于L0/L2优化算法不是凸的，因此提出了一种迭代加权的L1/L2优化算法来逼近L0/L2优化算法，仿真结果表明该算法在精度、去噪能力等方面都优于其他算法。
2012-04-13 cs.IT math.IT
From Theory to Practice: Sub-Nyquist Sampling of Sparse Wideband Analog Signals
用于模拟信号的常规次奈奎斯特采样方法利用关于谱支持的先验信息。在本文中，我们考虑具有挑战性的问题，盲欠采样的多频带信号，其未知的频率支持只占一小部分的宽频谱。我们的主要设计目标是高效的硬件实现和支持数字处理的低计算负载。我们提出了一个系统，命名为调制宽带转换器，它首先乘以模拟信号的周期性波形的银行。然后对乘积进行低通滤波，并以低速率均匀采样，该低速率的数量级小于奈奎斯特。在一定的充分必要条件下，可以从所提出的样品中完全回收。我们还开发了一个数字架构，它允许模拟输入的重建，或以低速率处理任何感兴趣的频带，也就是说，没有内插到高奈奎斯特速率。数值模拟证明了许多工程方面：鲁棒性噪声和误建模，潜在的硬件简化，实时性能的信号随时间变化的支持和稳定的量化效果。我们比较我们的系统与以前的两种方法：周期性的非均匀采样，这是带宽有限的现有硬件设备，和随机解调器，这是有限的离散多音信号，具有很高的计算负荷。在奈奎斯特采样的更广泛的背景下，我们的计划有可能突破国家的最先进的模拟转换技术，如交错转换器的带宽障碍。
2009-11-10 cs.IT math.IT
Ultra Low-Complexity Detection of Spectrum Holes in Compressed Wideband Spectrum Sensing
宽带频谱感测是认知无线电（CR）中的重大挑战，这是由于需要以奈奎斯特速率或高于奈奎斯特速率操作的非常高速的模数转换器（ADC）。在这里，我们提出了一个非常低的复杂度零块检测方案，可以检测到一个很大的分数的频谱孔从子奈奎斯特样本，即使欠采样率是非常小的。该方案是基于一个块稀疏的传感矩阵，这是通过一个新的模拟到信息转换器（AIC）的设计实现。所提出的方案将一些测量识别为零，然后验证与它们相关联的子信道为空。分析和仿真结果表明，该方法的有效性，在可靠的检测频谱空洞的复杂度远低于现有的计划。这项工作还介绍了一个新的范例，在压缩感知感兴趣的是可靠的检测（一些）零块，而不是整个块稀疏信号的恢复。
2015-07-03 cs.IT math.IT
Wideband Spectrum Sensing at Sub-Nyquist Rates
我们提出了一种混合的模拟-数字频谱感知方法，特别适合于典型的宽带设置的认知无线电（CR）。我们的系统相对于当前架构的优势是三方面的。首先，我们的模拟前端是固定的，不涉及扫描硬件。第二，模数转换（ADC）和数字信号处理（DSP）速率都大大低于奈奎斯特。最后，感测资源与CR的接收路径共享，使得除了它们提供的感测功能之外，低速率流采样还可以用于设备的通信目的。将这些优点结合起来，可以得到实时的频谱图，同时最小限度地使用移动资源。我们的方法是基于调制宽带转换器（MWC）系统，采样稀疏的宽带输入在次奈奎斯特速率。我们报告的硬件实验的结果，进行MWC原型电路，确认快速，准确的频谱感知并行CR通信。
2010-09-07 cs.AR cs.IT math.IT
WINDOW: Wideband Demodulator for Optical Waveforms
以非常高的速率工作的光通信系统经常受到采样率瓶颈的限制。光宽带机制可能超过模数转换器（ADC）前端带宽。已经提出了多通道采样方法，例如多陪集或交错ADC，以使用多个通道对宽带信号进行采样。每个通道以低于奈奎斯特速率的速率采样，从而保持总体采样率。然而，该方案受到两个实际限制，使得其难以实施。首先，采样器的固有抗混叠滤波器使宽带信号失真。第二，它需要精确的时间偏移信号的奈奎斯特速率的顺序，这是具有挑战性的维持。在这项工作中，我们提出了一种替代的多通道采样方案，宽带解调器的光波形（WINDOWS），模拟RF解调的基础上，每个通道的频谱混叠使用的周期性混合功能之前的集成和采样。我们表明，有意使用固有的ADC滤波器来执行积分，增加了信噪比（SNR）。我们从理论上和数值实验表明，我们的系统优于multicoset在信号恢复和符号估计的存在下，热和量化噪声，但稍微不那么强大的定时抖动。
2016-11-13 cs.IT math.IT
Wideband mmWave Channel Estimation for Hybrid Massive MIMO with Low-Precision ADCs
本文研究了低精度模数转换器（ADC）混合结构下宽带毫米波（mmWave）大规模多输入多输出（MIMO）系统的信道估计。为了设计用于混合结构的信道估计，需要优化模拟处理部件和频率选择性数字组合器。所提出的信道估计器遵循典型的线性最小均方误差（LMMSE）结构，并适用于任意信道模型。此外，对于毫米波中的稀疏信道，所提出的估计器通过结合正交匹配追踪（OMP）来减轻由低精度ADC引起的量化噪声而更有效地执行。因此，所提出的估计优于传统的计算机模拟结果表明。
2018-09-11 cs.IT eess.SP math.IT
Sparse Multiband Signal Acquisition Receiver with Co-prime Sampling
认知无线电（CR）需要在宽频段上进行频谱感知。宽带信号的高采样率是CR的关键任务之一。本文提出了一种基于互质采样技术的宽带稀疏信号捕获接收机。在这个建议的捕获接收机中，我们使用两个低速模数转换器（ADC）来捕获一个共同的稀疏多频带信号，其频带位置是未知的。两个ADC以互质采样速率同步时钟。将获得的样本重新排序成一组均匀的低速率序列。我们推导了接收机的频域数学模型，并给出了其信号重构算法。与现有的多陪集采样和调制宽带转换器等欠采样技术相比，该方法具有系统结构简单，只需两个采样器即可实现的优点。实验结果证明了该模型的可行性和优越性。对于谱支持未知的稀疏多带信号，该系统需要远低于奈奎斯特采样率的采样率，同时产生令人满意的重建。
2018-06-01 cs.IT eess.SP math.IT
Efficient Channel Autoencoders for Wideband Communications leveraging Walsh-Hadamard interleaving
WaveCoRE, Department of Electrical Engineering (ESAT), Katholieke Universiteit Leuven（荷语鲁汶大学电气工程系（ESAT）WaveCoE）
本文提出利用沃尔什-哈达玛交织的高效通道自编码器，实现节能的高吞吐量宽带通信，通过平衡计算复杂度、SNR和模拟功率消耗，达到与极码相近的性能并提升能效。
2026-01-20 cs.IT eess.SP math.IT
A Rank-Constrained Coordinate Ascent Approach to Hybrid Precoding for the Downlink of Wideband Massive (MIMO) Systems
针对宽带大规模MIMO系统下行链路混合预编码问题，提出RCCA方法，通过转化问题规避非凸约束，实现适配模数分解的预编码设计，性能优于基线方案。
2024-01-30 cs.IT eess.SP math.IT
Compressive phase retrieval of sparse bandlimited signals
这一贡献提出了一个两阶段的战略，以允许相位检索的最先进的亚奈奎斯特采样方案的稀疏多频带信号。所提出的策略是基于数据采集，通过调制的宽带转换器已知的亚奈奎斯特采样。本文介绍了如何调制器进行修改，使信号恢复从子奈奎斯特幅度样本成为可能，并给出了相应的恢复算法，这是计算效率。此外，所提出的策略是相当普遍的，允许几个结构和恢复算法。
2015-09-27 cs.IT math.IT
Non-Uniform Wavelet Sampling for RF Analog-to-Information Conversion
从宽带射频（RF）信号中提取特征提取，例如频谱占用、发射能量和类型或到达方向，在越来越多的应用中得到使用，因为它增强了具有认知能力的RF收发器，并且使得能够对传统RF链进行参数调谐。在功率和成本受限的应用中，例如，对于物联网中的传感器节点，利用常规奈奎斯特速率模数转换器进行宽带RF特征提取是不可行的。然而，许多RF特征（诸如信号稀疏性）的结构使得能够使用压缩感测（CS）技术，该压缩感测（CS）技术以亚奈奎斯特速率获取这样的信号。虽然这种基于CS的模拟-信息（A2 I）转换器有可能实现低成本和高能效的宽带RF感测，但它们受到各种现实限制，例如噪声折叠、低灵敏度、混叠和有限的灵活性。本文提出了一种新的基于CS的A2 I架构称为非均匀小波采样（NUWS）。我们的解决方案直接在RF域中提取精心选择的小波系数子集，从而缓解了现有A2 I转换器架构的主要问题。对于多频带RF信号，我们提出了一种称为非均匀小波带通采样（NUWBS）的专用变体，通过利用多频带信号结构进一步提高灵敏度并降低硬件复杂性。我们使用模拟来证明NUWBS方法的理论性能极限的$\ell_1$范数为基础的稀疏信号恢复。我们调查硬件设计方面，并显示ASIC的测量结果的小波生成阶段，突出NUWBS的功效，广泛的RF特征提取任务的成本和功率受限的应用。
2017-09-04 cs.IT math.IT
Retrieval of Sparse Solutions of Multiple-Measurement Vectors via Zero-point Attracting Projection
针对多测量向量（MMV）问题，提出了一种新的稀疏信号恢复算法。基于零点吸引投影（ZAP）的思想迭代绘制稀疏表示。在每次迭代中，解首先沿着近似$\ell_{2,0}$范数的负梯度方向更新以鼓励稀疏性，然后投影到解空间以满足欠定方程。进一步采用变步长方法加快收敛速度，提高了恢复精度。数值仿真表明，该算法在各个方面的性能都超过了参考文献，并且应用于调制宽带转换器时，MMV问题的恢复是其性能的关键。
2013-03-09 cs.IT math.IT
Performance Analysis on RIS-Aided Wideband Massive MIMO OFDM Systems with Low-Resolution ADCs
本文分析低分辨率ADC下RIS辅助宽带大规模MIMO OFDM系统的上行可达速率，推导闭式表达式、渐近性能和功率缩放定律，并提出梯度上升算法优化RIS相移以最大化最小用户速率。
2024-03-14 cs.IT eess.SP math.IT
Sparse Multipath Channel Estimation Using Compressive Sampling Matching Pursuit Algorithm
宽带无线信道是一种时间色散信道，具有很强的频率选择性。然而，在大多数情况下，信道由少数主导抽头组成，并且大部分抽头近似为零或零。为了利用多径信道（MPC）的稀疏性，已经提出了两种方法。它们是贪心算法和凸规划。贪心算法易于实现但不稳定;凸规划方法稳定但难以实现为实际信道估计问题。在本文中，我们介绍了一种新的信道估计策略，使用压缩采样匹配追踪（CoSaMP）算法，提出了在[1]。该算法将贪心算法与凸规划方法相结合。通过与现有方法的比较，验证了该算法的有效性。
2010-05-13 cs.IT math.IT
Non-uniform sampling and reconstruction of multi-band signals and its application in wideband spectrum sensing of cognitive radio
采样理论是信号处理设备和通信系统的核心。为了在保持低计算成本的同时适应高操作速率，必须开发高效的模数（ADC）转换器。在电流转换器中遇到的许多限制是由于传统的假设，即采样状态需要以奈奎斯特速率（对应于两倍的信号带宽）采集数据。本文研究了稀疏谱多带信号远低于奈奎斯特采样率的采样方法。该方法被称为周期性非均匀采样，并且它在诸如数据转换器、传感器阵列成像和图像压缩的各种应用中是有用的。首先，在频域中准备采样系统的模型。它将观测到的压缩样本的傅里叶变换与信号的未知频谱联系起来。接下来，提供了基于压缩感知主题的重构过程。我们表明，采样参数的平均采样率和重建信号的质量起着重要的作用。介绍了条件数的概念及其在噪声情况下对重构信号的影响，并给出了一种选择低条件数样本模式的可行方法。我们区分了已知频谱和未知频谱信号的情况。其中一个模型参数由信号频带位置确定，在未知频谱信号的情况下，应该从采样数据中估计信号频带位置。因此，我们采用子空间方法和非线性最小二乘法估计这个参数。在这种情况下，我们还使用了信息论准则（Akaike和MDL）和指数拟合检验技术来选择模型阶数。
2010-10-11 cs.IT math.IT
Truly Sub-Nyquist Method Based Matrix Pencil and CRT with Super Resolution
本文提出一种真亚奈奎斯特超分辨率方法，融合矩阵束与中国剩余定理，以提升高频信号提取的频率分辨率和精度，并适用于电信、雷达和医学成像等场景。
2024-10-23 cs.IT math.IT
Reconciling Compressive Sampling Systems for Spectrally-sparse Continuous-time Signals
随机解调器（RD）和调制宽带转换器（MWC）是最近提出的两种用于捕获连续时间谱稀疏信号的压缩感知（CS）技术。它们将标准CS范例从采样离散的有限维信号扩展到采样连续的和可能无限维的信号，从而建立了以亚奈奎斯特采样率捕获这些信号的能力。RD和MWC具有非常相似的结构（相似的框图），但它们的重建算法和信号模型有很大的不同。到目前为止，很少有结果存在比较这些系统，由于它们可能对电磁扫描和认知无线电等应用中的频谱估计产生潜在影响，我们在本文中更全面地研究了它们之间的关系。我们表明，RD和MWC都是基于随机滤波的一般概念，但采用显着不同的采样函数。我们还调查系统的灵敏度（或鲁棒性）稀疏信号模型的假设。最后，我们表明，“块卷积”是MWC的一个基本方面，使其能够成功地采样和重建块稀疏（多频带）信号。基于这一概念，我们提出了一种新的捕获系统的连续时间信号的幅度是块稀疏。该文件包括详细的时间和频域分析的RD和MWC不同，有时很大，从公布的结果。
2011-10-10 cs.IT math.IT
Chaotic Analog-to-Information Conversion with Chaotic State Modulation
混沌压缩感知是一种非线性的压缩感知框架。沿着这个框架，本文提出了一种混沌模拟-信息转换器，混沌调制，以获取和重建带限稀疏模拟信号在亚奈奎斯特速率。在混沌调制中，稀疏信号通过连续时间混沌系统的状态调制随机化，并采样一个状态输出作为压缩测量。利用混沌脉冲同步原理和Lp-范数正则化非线性最小二乘估计稀疏系数，实现重构。最大局部李雅普诺夫指数（SLLE）的概念被引入到研究的可重构性。研究发现，如果误差动力系统的最大SLLE为负，则稀疏信号是可重构的。以稀疏多音信号激励下的Lorenz系统和Liu系统为例，说明了该方法的原理和性能。
2013-10-21 cs.IT math.IT
Codeword Selection and Hybrid Precoding for Multiuser Millimeter Wave Massive MIMO Systems
针对宽带多用户毫米波大规模多输入多输出系统的可达和速率最大化问题，研究了混合预编码技术。由于可实现的和速率的每次计算只能在模拟预编码器和数字预编码器都被确定之后执行，因此可实现的和速率的最大化具有难以处理的计算复杂度。通过引入无干扰（IF）可实现的和速率，可以解耦模拟和数字预编码器的设计。为了避免波束冲突并最大化中频可实现的和速率，提出了一种基于匈牙利语的码字选择算法用于模拟预编码设计。仿真结果验证了该方案的有效性，并表明与现有的方案相比，可以实现更好的性能。
2019-01-05 cs.IT eess.SP math.IT
SparseCast: Hybrid Digital-Analog Wireless Image Transmission Exploiting Frequency Domain Sparsity
介绍了一种数模混合的无线图像传输方案--SparseCast，该方案在保证信道质量的前提下实现了适度的降级。SparseCast通过压缩感知利用频域稀疏性来实现改进的端到端重建质量，同时降低带宽要求。所提出的算法产生的信道信噪比（CSNR）和峰值信噪比（PSNR）之间的线性关系，而不需要在发送端的信道状态知识。这在向多个接收器或在未知时变信道上发送时特别有吸引力，因为接收器PSNR取决于所经历的信道质量，并且不被最差信道所校验。SparseCast以两种替代算法为基准：SoftCast和BCS-SPL。我们的研究结果表明，该算法优于SoftCast约3.5 dB和BCS-SPL 15.2 dB。
2018-11-25 cs.IT eess.IV math.IT
Chaotic Analog-to-Information Conversion: Principle and Reconstructability with Parameter Identifiability
提出了一种基于混沌的模拟-信息转换系统，用于稀疏模拟信号的采集和重构。稀疏信号作为连续时间混沌系统的激励项，通过对混沌系统输出进行采样来进行压缩测量。利用混沌参数估计原理，通过对稀疏系数的估计实现重构。从混沌系统的参数可辨识性出发，利用确定性公式，通过灵敏度矩阵对混沌系统的可重构性进行了分析。对于稀疏正则化非线性最小二乘估计，如果稀疏正则化灵敏度矩阵的列线性无关，则稀疏信号是局部可重构的。以稀疏多音信号激励下的Lorenz系统为例，说明了该方法的原理和性能。
2013-10-21 cs.IT math.IT nlin.CD
