Notes on Lattice-Reduction-Aided MMSE Equalization
在过去的几年里，新颖的低复杂度的方法来均衡MIMO信道得到了广泛的关注。因此，基于格基约简的方法特别令人感兴趣，因为它们实现了最佳的多样性阶数。在本文中，一个教程概述LRA均衡优化根据MMSE准则。它被证明，应用迫零BLAST算法的适当增强的信道矩阵（逆的数据符号的相关矩阵的平方根乘以噪声方差形成其较低的部分）的结果在最佳的解决方案。这一事实已经被广泛使用，但缺乏正式的证明。事实证明，正确地考虑数据的相关性比实际使用什么类型的晶格约简更重要。
2010-08-12 cs.IT math.IT
On the SER Performance of ZF and MMSE Receivers in Pilot-Aided Simultaneous Communication and Localization
Department of Electrical and Electronic Engineering, University of Manchester（曼彻斯特大学电气与电子工程系）
本文研究了辅助同时通信与定位系统中ZF和MMSE接收机的SER性能，分析了定位误差对通信性能的影响，并提出了基于Neumann和泰勒近似的SER近似方法。
2025-11-27 cs.IT math.IT
Efficient Optimization Techniques for RIS-aided Wireless Systems
本文的目的是开发简单的技术，以提高多用户RIS辅助无线系统的性能。具体来说，我们开发了一种新的技术称为\textit{channel separation}，它提供了一个更好的理解如何RIS相位影响上行链路和速率和ZF和MMSE线性接收机的和速率。利用信道分离，我们提出了一个简单的迭代算法，以提高上行链路和速率和ZF和MMSE线性接收机的和速率时，离散RIS相位考虑。对于连续的RIS相位，我们推导出简单的封闭形式的解决方案，以提高上行链路的和速率，并减少MMSE组合器的总均方误差。后一个度量是一个易于处理的替代最大化ZF和MMSE的总和速率。数值模拟进行所有的优化技术和每种技术的有效性进行比较，一个完整的数值优化过程，即内点（IP）算法。
2022-09-12 cs.IT math.IT
Channel Estimation in MIMO Systems Aided by Microwave Linear Analog Computers (MiLACs)
Imperial College London（帝国理工学院）
本文提出了一种基于MiLACs的高效信道估计方案，通过模拟域实现LS和MMSE估计，降低计算复杂度和硬件需求。
2026-09-21 cs.IT eess.SP math.IT
Outage and DMT Analysis of Partition-based Schemes for RIS-aided MIMO Fading Channels
本文提出两种低复杂度基于分区的RIS辅助MIMO方案（AR和FR），无需发射端信道状态信息，分析中断概率与DMT，证明可显著提升分集增益，FR始终达到最大复用增益。
2023-05-07 cs.IT eess.SP math.IT
Channel Estimation for RIS aided MISO System
本文针对RIS辅助MISO系统，比较了基于离散傅里叶变换激活模式的MVU与MMSE信道估计器，数值结果显示MMSE相比MVU有超过10dB的SNR提升。
2023-06-24 cs.IT eess.SP math.IT
MMSE Design of RIS-aided Communications
针对存在空间相关信道与电磁干扰的RIS辅助通信系统，利用信道与干扰统计知识，提出基于交替优化与对角缩放最速下降的MMSE RIS配置方法，在信道估计和数据传输场景下均优于现有次优方案。
2023-12-13 cs.IT eess.SP math.IT
MMSE Bound for MIMO Channel
针对复值多输入多输出（MIMO）系统的性能评估，给出了最小均方误差（MMSE）的两个界的详细推导。特别地，下界是基于基因辅助MMSE估计器导出的，而上界是基于最大似然（ML）估计器导出的。利用互信息（MI）与MMSE之间的关系，导出了MI的两个界，并在此基础上讨论了高信噪比下平均MI的渐近行为。理论分析表明，随着信噪比的增加，平均MI将收敛到最大值，分集阶数与接收天线数相同。
2021-11-24 cs.IT eess.SP math.IT
Decoding by Embedding: Correct Decoding Radius and DMT Optimality
最近向量问题（CVP）和最短（非零）向量问题（SVP）是欧氏格上的核心算法问题。它们是格在通信和密码学的许多问题中的应用的核心。Kannan的\emph{embedding technique}是求解近似CVP的一种强有力的方法，但其显著的实际性能还没有得到很好的理解。本文从\emph{bounded distance decoding}（BDD）的角度分析了嵌入技术。我们提出了两个互补的嵌入技术分析：我们建立了一个减少从BDD到Hermite SVP（通过唯一的SVP），它可以与任何Hermite SVP求解器（包括，除其他外，Lenstra，Lenstra和Lovász（LLL）算法）一起使用，并表明，在LLL的特殊情况下，它至少执行以及Babai的最近平面算法（LLL-aided SIC）。前一种分析有助于解释民俗学的实践观察，即独特的SVP比标准的近似SVP更容易。证明了当采用LLL算法时，如果噪声范数小于解码半径$λ_1/(2γ)$，则嵌入技术可以求解CVP，其中$λ_1$是格的最小距离，并且$γ\approx O(2^{n/4})$。这实质上改进了先前最佳已知的正确解码界限$γ\approx {O}(2^{n})$。针对BDD在多输入多输出（MIMO）系统解码中的应用，证明了正则格的BDD在分集复用增益折衷（DMT）方面是最优的，并提出了不需要知道格的最小距离和/或进一…
2012-12-28 cs.IT math.IT
A Data-Aided Channel Estimation Scheme for Decoupled Systems in Heterogeneous Networks
上行链路/下行链路（UL/DL）解耦在异构网络（HetNet）中承诺更灵活的小区关联和更高的吞吐量，然而，由于在UL/DL中连接的不同基站（BS），其阻碍了时分双工（TDD）系统中的DL信道状态信息（CSI）的获取。在本文中，我们提出了一种新的数据辅助（DA）信道估计方案，以解决这个问题，利用解码的UL数据，利用CSI从接收到的UL数据信号在解耦的HetNet，其中部署了大量的多输入多输出BS和密集的小小区BS。我们解析估计UL解码数据的BER性能，这是用来推导出近似的归一化均方误差（NMSE）的DA最小均方误差（MMSE）估计表达式。与传统的最小二乘（LS）和最小均方误差（MMSE）估计方法相比，所有估计方法的NMSE性能都取决于其信噪比（SNR）类项，DA方法的SNR类项中存在由上行数据功率、上行数据长度和BER值组成的增量，这表明DA方法在任何情况下都优于传统方法。更高的UL数据功率、更长的UL数据长度和更好的BER性能导致DA方法更准确地估计信道。仿真结果表明，在多种调制方式下，DA方法的BER和NMSE分析结果与仿真结果接近，并且在NMSE和DL速率方面都有显著的增益。
2018-05-03 cs.IT math.IT
Coding and Decoding for the Dynamic Decode and Forward Relay Protocol
本文研究了在准静态衰落信道下，单天线、单中继的动态解码转发协议。DDF协议是公知的，并且已经在无限块长度限制中的分集复用折衷（DMT）方面进行了分析。我们刻画了有限块长度DMT，并给出了新的显式码的构造。有限块长分析阐明了以前文献中忽略的几个关键方面：1）我们证明了关于无限块长机制的退化的一个主要原因是中继器处的解码错误事件;（二）我们明确地考虑了这样的事实，即目的地通常不先验地知道中继从监听切换到监听的中继判决时间。传输模式。上述两个问题都可以通过仔细设计解码算法来解决。特别是，我们引入了一个决策拒绝标准在中继的基础上Forney的决策规则（一个变种的奈曼-皮尔逊规则），使中继触发传输时，其决定是可靠的。此外，我们表明，接收机的基础上的广义似然比测试规则，联合解码的中继决策时间和信息消息达到最佳DMT。我们的研究结果表明，没有循环冗余校验（CRC）的错误检测或额外的协议开销，以沟通的决定时间DDF需要。最后，我们调查使用最小均方误差广义判决反馈均衡器（MMSE-GDFE）格解码在中继和目的地，并表明它提供了接近最佳的性能在中等复杂度。
2008-01-16 cs.IT math.IT
Lower Bound on the Error Rate of Genie-Aided Lattice Decoding
研究genie辅助格型解码的字错误率下界，证明其优于 α_MMSE 单次解码，并通过覆盖球与有效球给出界、估计及高功率渐近式和CRC polar码实现。
2025-01-08 cs.IT math.IT
Uplink Performance of RIS-aided Cell-Free Massive MIMO System Over Spatially Correlated Channels
我们考虑了一个实用的空间相关的可重构智能表面（RIS）辅助无小区（CF）大规模多输入多输出（mMIMO）系统与多天线接入点（AP）在空间相关的莱斯衰落信道。采用最小均方误差（MMSE）信道估计器对聚合RIS信道进行估计。然后，我们调查的上行链路频谱效率（SE）与最大比（MR）和本地最小均方误差（L-MMSE）结合在AP和获得的封闭形式的表达式表征前者的性能。我们推导的分析结果的准确性已被广泛的蒙特卡罗模拟验证。我们的研究结果表明，增加RIS元素的数量总是有益的，但当RIS元素的数量足够大时，收益递减。此外，在RIS阵元数目较少的情况下，AP天线数目对系统性能的影响更为显著，而RIS阵元的空间相关性对系统性能的负面影响比AP天线的负面影响更为严重。
2022-09-28 cs.IT eess.SP math.IT
Iterative Detection and Decoding for MIMO Systems with Knowledge-Aided Message Passing Algorithms
本文研究了基于低密度奇偶校验（LDPC）码的多天线系统的迭代检测与译码（IDD）问题。建议IDD系统包括一个软输入软输出并行干扰（PIC）消除方案与线性最小均方误差（MMSE）接收滤波器和两个新的置信传播（BP）解码算法。建议的BP算法利用知识的短周期的图结构和重加权因子来自超图的扩展。仿真结果表明，当用于执行IDD的多天线系统的BP解码算法可以始终优于现有的BP技术与少量的解码迭代。
2013-04-23 cs.IT math.IT
STAR-RIS-Aided Cell-Free Massive MIMO with Imperfect Hardware
本文研究了存在硬件缺陷的STAR-RIS辅助无小区大规模MIMO系统，推导了MMSE信道估计、信道容量下界及MR预编码的下行遍历频谱效率闭式表达式，并证明其性能优于传统系统。
2024-08-26 cs.IT math.IT
Sensing-aided Uplink Channel Estimation for Joint Communication and Sensing
联合通信与感知（JCAS）技术由于其使用相同的发送信号进行通信和感知的高频谱效率而引起了人们的极大关注。利用上行信道与感知结果的相关性，提出了一种基于感知辅助卡尔曼滤波器（SAKF）的上行JCAS信道状态信息（CSI）估计方法，利用到达角（AoA）估计提高CSI估计精度。提出了一种基于卡尔曼滤波器（KF）的信道状态信息（CSI）增强方法，该方法利用所估计的AoA作为先验信息来改进最小二乘CSI估计。仿真结果表明，基于SAKF的信道状态信息估计方法的出错率（BER）接近最小均方误差（MMSE）方法，而复杂度显著降低。
2022-11-08 cs.ET cs.IT math.IT
Space-Time Block Coded Spatial Modulation Aided mmWave MIMO with Hybrid Precoding
为了充分利用空间调制（SM）、空时分组码（STBC）、模拟波束形成（ABF）和数字预编码技术的优点，同时避免它们各自的缺点，提出了一种空时分组码空间调制与混合模拟数字波束形成（STBC-SM-HBF）相结合的毫米波通信方案。所提出的系统受益于SM的复用增益、STBC的发射分集增益以及波束形成器的信噪比（SNR）增益。仿真结果表明，迫零（ZF）和最小均方误差（MMSE）预编码STBC-SM系统比预编码SM系统具有更好的出错率（BER）性能。此外，与STBC-SM系统相比，预编码SM表现出性能下降。此外，通过采用ABF阵列，BER显著改善。此外，它表明，在所提出的方案中的STBC-SM-HBF的最少2个天线元件需要获得更好的BER比传统的SM和STBC-SM系统在相同的频谱效率下的2比特每秒每赫兹。
2018-07-27 cs.IT math.IT
FASURA: A Scheme for Quasi-Static Massive MIMO Unsourced Random Access Channels
研究了准静态瑞利衰落信道下的大规模MIMO无源随机接入问题。给定一个固定的消息长度和规定数量的信道使用，我们的目标是构建一个编码方案，最大限度地减少能量每比特受到一个固定的错误概率。该方案不同于其他国家的最先进的计划，因为它融合了活动检测，单用户编码，导频辅助和临时决策辅助迭代信道估计和解码，最小均方误差（MMSE）估计，和连续干扰消除（SIC）。我们表明，这些想法的适当组合可以大大优于国家的最先进的编码方案时，活跃用户的数量超过100，使这一制度的最佳性能方案。
2022-03-08 cs.IT math.IT
Joint Beamforming Design for IRS-Aided Communications with Channel Estimation Errors
研究了智能反射面（IRS）辅助多用户（MU）多输入多输出（MIMO）下行传输中波束形成方案的联合设计。信道估计误差与最小均方误差（MMSE）估计假设和加权和速率（WSR）被采用作为性能指标。低分辨率移相器（PS）在实际实现中也被考虑在内。在发射功率和离散移相器（PS）的约束下，最大化所有用户的WSR的优化问题。为了在IRS上获得最优波束形成矩阵，分别提出了基于优化最小化（MM）和逐次凸逼近（SCA）方法的两种解决方案。仿真结果表明，这两种方案都能显著提高WSR。此外，基于SCA的解决方案的优越性进行了论证。总体而言，在具有信道估计误差的IRS辅助MU-MIMO下行链路通信系统中，提供了两种可行的联合波束成形设计解决方案。
2020-07-14 cs.IT eess.SP math.IT
Achieving a vanishing SNR-gap to exact lattice decoding at a subexponential complexity
这项工作确定了第一个格解码解决方案，实现了，在一般的中断限制MIMO设置和高速率和高SNR限制，既消失的差距的错误性能的（DMT最佳）精确解的预处理格解码，以及计算复杂性是次指数的码字比特数。所提出的解决方案采用格约简（LR）辅助正则化（格）球解码和适当的超时策略。这些性能和复杂性保证适用于大多数MIMO场景、所有合理的衰落统计、所有信道维度和所有全速率格码。与上述可管理的复杂度形成鲜明对比的是，其他标准预处理格型解码解决方案的复杂度在这里被示出为非常高。具体来说，这项工作首先量化了这些格（球）解码解决方案的复杂性，并证明了令人惊讶的结果，即实现一定速率可靠性性能所需的复杂性在格维度和码字比特数方面是指数级的，并且在常见情况下，它实际上与基于ML的解决方案的复杂性相匹配。通过这种鲜明的对比，这项工作第一次能够严格量化格约简作为一种特殊的复杂性降低成分的关键作用。最后，工作分析细化收发器DMT分析，通常无法解决理论和实践之间潜在的巨大差距。相反，所采用的消失间隙条件保证了解码器的误差曲线在给定足够高的SNR的情况下任意地接近精确解的最优误差曲线，这是比DMT最优性强得多的条件，DMT最优性仅保证了在SNR中是次多项式的误差间隙，并且因此在实际设置中可能是无界的并且通常是不可接受的。
2011-07-20 cs.CC cs.IT math.IT
Impact of Channel Aging on Reconfigurable Intelligent Surface Aided Massive MIMO Systems with Statistical CSI
在大规模多输入多输出（mMIMO）系统中引入可重构智能表面（RIS），可以提高用户设备（UE）在服务盲区的性能，从而释放下一代网络的潜力。然而，它们对准确的信道状态信息（CSI）的要求是至关重要的，并且特别地，具有引起信道老化的UE移动性的应用使得实现足够的服务质量具有挑战性。因此，在这项工作中，我们研究了空间相关性和不完善的CSI条件下的信道老化对RIS辅助mMIMO系统性能的影响。具体来说，通过考虑在上行链路训练和下行链路数据传输阶段的信道老化，我们首先执行最小均方误差（MMSE）信道估计，以获得UE有效信道与传统的系统类似，没有RIS的低开销。接下来，我们推导出下行链路可实现的和频谱效率（SE）与正则化迫零（RZF）预编码在封闭的形式是只依赖于大规模的统计，通过使用确定性等效（DE）分析。随后，我们提出了有吸引力的优化可实现的总和SE相对于相移和总发射功率，可以执行每几个相干间隔由于大规模统计的缓慢变化。数值结果验证了解析表达式，并展示了性能，同时允许提取有见地的设计结论，包括UE移动性的常见情况。特别是，信道老化降低了性能，但其影响可以通过适当地选择帧持续时间或通过增加RIS元素的数量来控制。
2022-09-09 cs.IT math.IT
Alternating Minimization for Wideband Multiuser IRS-aided MIMO Systems under Imperfect CSI
针对非完美CSI下的宽带多用户IRS辅助MIMO系统，提出基于MMSE与BC-MAC对偶性的交替最小化联合设计方法，可显著提升系统性能。
2024-01-29 cs.IT eess.SP math.IT
Lossless Size Reduction for Integer Least Squares with Application to Sphere Decoding
最小可达复杂度（MAC）的最大似然（ML）性能实现检测算法的推导。使用派生的MAC，我们证明了传统的球形解码（SD）算法在低信噪比的固有弱点。为了解决低信噪比的不足，分析了迫零（ZF）和最小均方误差（MMSE）检测符号对MAC的影响，并证明了虽然它们都在计算复杂性方面改善了SD算法，但MMSE点在低信噪比下有着至关重要的区别。通过利用MMSE方法提供的信息，我们证明了存在一个无损的大小减少，这可以被解释为一种检测方法的可行性，该方法能够检测ML符号，而无需访问任何节点在低和高信噪比。我们还提出了一种无损的尺寸缩减辅助检测方法，该方法在获得ML性能的同时，实现了承诺的复杂度界限，并显着降低了整体计算复杂性。理论分析与数值模拟相吻合。
2019-11-29 cs.DM cs.IT math.CO
Bayesian Channel Estimation for Intelligent Reflecting Surface-Aided mmWave Massive MIMO Systems With Semi-Passive Elements
针对带半无源元素的IRS辅助毫米波大规模MIMO系统，提出基于VI-SBL的贝叶斯信道估计器，仅用上行训练信号估计所有链路，降低误差与开销，提升频谱和能量效率。
2023-05-03 cs.IT eess.SP math.IT
Security-Enhanced SC-FDMA Transmissions Using Temporal Artificial-Noise and Secret-Key Aided Schemes
研究了单载波频分多址接入（SC-FDMA）系统上行链路的物理层安全问题。多个用户，爱丽丝，发送机密信息到一个共同的合法基站，鲍勃，在窃听者，夏娃的存在。为了保护合法传输，每个用户在时域SC-FDMA数据块上叠加人工噪声（AN）信号。我们通过假设简单的每子信道检测器来减少Bob接收器的计算和存储要求。我们假设，夏娃除了高计算能力，她采用高复杂度的检测器，如单用户最大似然（ML），多用户最小均方误差（MMSE），和多用户ML的所有链路的全球信道知识。我们分析了时域AN信号的相关特性，并说明了Eve如何利用它们来减少AN效应。我们证明了有用的AN流，可以降低夏娃的信噪比（SNR）的数量取决于爱丽丝-鲍勃和爱丽丝-夏娃链路的信道记忆。此外，我们提高了系统的安全性的情况下，部分Alices-Bob信道知识在夏娃，夏娃只知道数据和AN信号的预编码矩阵，而不是知道整个Alices-Bob信道矩阵，并提出了一种混合方案，集成时间AN与基于信道的秘密密钥提取。
2018-05-12 cs.IT cs.NI math.IT
Performance Analysis and Optimization of STAR-RIS-Aided Cell-Free Massive MIMO Systems Relying on Imperfect Hardware
本文研究非理想硬件下STAR-RIS辅助无蜂窝大规模MIMO系统，推导信道估计与频谱效率闭式表达式，并提出交替优化算法联合优化波束赋形与功率控制以提升最差用户性能。
2025-01-03 cs.IT eess.SP math.IT
Robust Full-Space Physical Layer Security for STAR-RIS-Aided Wireless Networks: Eavesdropper with Uncertain Location and Channel
针对STAR-RIS网络中窃听者位置与CSI不确定的全空间窃听问题，提出联合主动/被动波束成形的鲁棒PLS方案，并用MMSE-CEO迭代算法优化加权和速率。
2025-03-15 cs.IT eess.SP math.IT
Block Orthogonal Sparse Superposition Codes for $ \sf{L}^3 $ Communications: Low Error Rate, Low Latency, and Low Power Consumption
针对衰落信道下BOSS码性能下降问题，提出了MMSE-A-MAP和NSD两种联合解调解码算法，在降低复杂度与延迟的同时提升了性能，并验证了其在低功耗传输中的可行性。
2024-03-23 cs.IT eess.SP math.IT
