The DoF Region of Two-User MIMO Broadcast Channel with Delayed Imperfect-Quality CSIT
发射端的信道状态信息（CSIT）对无线网络的性能起着重要的作用。CSIT模型可以是延迟的和非质量的，因为反馈链路具有延迟并且信道状态信息（CSI）反馈具有失真。因此，在本文中，我们的特点度的自由度（DoF）区域的两个用户多输入多输出（MIMO）广播信道与延迟的高质量CSIT，其中的天线配置可以是任意的。DoF区域的逆证明是基于物理退化信道的增强。DoF区域的可扩展性证明是通过一种新颖的传输方案设计，其中每个相位的持续时间和传输符号的数量基于延迟CSIT的可扩展性质量来配置。其结果是，我们表明，延迟的非线性质量CSIT的自由度区域位于自由度区域之间的自由度区域没有CSIT和延迟CSIT的自由度区域。
2022-04-01 cs.IT math.IT
Multi-mode Transmission for the MIMO Broadcast Channel with Imperfect Channel State Information
本文提出了一种自适应多模式传输策略，以提高频谱效率实现在多输入多输出（MIMO）广播信道延迟和量化的信道状态信息。自适应策略调整活动用户的数量，表示为传输模式，以平衡发射阵列增益，空分复用增益，和残留的用户间干扰。精确的封闭形式的近似推导出不同模式的可实现的速率，这有助于确定的活动模式，最大限度地提高平均总吞吐量给定的反馈延迟和信道量化误差。所提出的传输策略与轮询调度相结合，并在中等信噪比下提供单用户MIMO的吞吐量增益。它只需要从少量用户反馈瞬时信道状态信息。与反馈负载约束，该算法提供的性能接近的机会调度与即时反馈，从大量的用户。
2010-03-13 cs.IT math.IT
C-RAN Zero-Forcing with Imperfect CSI: Analysis and Precode\&Quantize Feedback
在未来的蜂窝网络中，通过远程无线头端（RRH）的集群进行下行链路联合传输是用于提高吞吐量的必要技术。该方法需要在设计联合预编码器的处理单元处的全局信道状态信息（CSI）。为此，必须在RRH和该单元之间共享大量CSI。本文提出了两个贡献。第一个是一个新的上限的速率损失，这意味着一个下限的可实现的速率，通过集群的RRH采用联合迫零（ZF）与不完整的CSI。第二个贡献，这遵循的见解，从约束，是一个新的CSI共享方案，大大减少了大的开销与获取全球CSI联合传输。简而言之，每个RRH应用本地预编码矩阵，其创建可以用更少的比特更准确地量化的低维有效信道，从而减少共享CSI的开销。除了CSI共享开销之外，该方案还降低了必须递送到集群中的每个RRH的数据率。
2021-11-28 cs.IT math.IT
Symmetric Two-User MIMO BC and IC with Evolving Feedback
扩展最近的研究结果的两个用户MISO广播信道（BC）与不完美的和延迟的信道状态信息在发射机（CSIT），这里的工作探讨了两个用户MIMO BC和两个用户MIMO干扰信道（MIMO IC）的性能，在存在的反馈与不断变化的质量和及时性。在标准假设下，并且在每个发射机有M个天线和每个接收机有N个天线的情况下，该工作推导出DoF区域，该DoF区域对于足够好（但可能不完美）的延迟CSIT的大范围是最佳的。该区域简明地捕获具有预测的、当前的和延迟的CSIT的效果，以及简明地捕获关于任何信道在任何时间提供的CSIT的质量的效果。除了描述在MIMO设置中使用这种不完美和延迟反馈的限制的进展之外，这项工作还提供了不同的见解，包括以下事实：越来越多的接收天线可以允许降低质量反馈，以及IC中的直接链路不需要CSIT。
2013-06-16 cs.IT math.IT
HARQ Delay Minimization of 5G Wireless Network with Imperfect Feedback
针对5G NR非理想反馈下HARQ时延难满足URLLC要求的问题，提出结合AFD与最优传输长度的时延最小化方法，经M/G/1排队模型分析与数值验证，可实现显著性能增益并降低中断概率。
2023-05-04 cs.IT cs.SY eess.SY
A Large-System Analysis of the Imperfect-CSIT Gaussian Broadcast Channel with a DPC-based Transmission Strategy
考虑了具有$K$发射天线和$K$单天线用户的高斯广播信道（GBC），其中信道状态信息在发射机处通过每个用户容量为$r$比特的有限速率反馈链路获得。吞吐量（即，由$K$归一化的和速率）在极限中被分析为具有$\frac{r}{K} \to \bar{r}$的$K \to \infty$。考虑迫零脏纸编码（ZFDPC）的传输策略，推导出渐近吞吐量的封闭表达式。据观察，即使在有限速率反馈设置下，ZFDPC实现了显着更高的吞吐量比迫零波束成形。使用渐近吞吐量表达式，获得的用户数被选择，以最大限度地提高吞吐量的问题得到解决。
2010-02-18 cs.IT math.IT
On Achievable Covert Communication Performance under CSI Estimation Error and Feedback Delay
本文研究了在CSI估计误差和反馈延迟下的隐通信性能，提出了一种双跳隐传输方案，并通过理论模型和实验验证了信道倒置功率控制与数据符号长度的联合优化对隐速率的提升作用。
2026-03-02 cs.IT math.IT
A time-variant channel prediction and feedback framework for interference alignment
在干扰信道中，可以利用信道状态信息（CSI）来减少干扰信号维度，从而实现干扰对准技术所承诺的最佳容量缩放，即自由度。然而，不完美的CSI，由于信道估计误差，不完美的CSI反馈和信道的时间选择性，导致性能损失。在这项工作中，我们提出了一种新的有限反馈算法的单输入单输出干扰对齐时变信道。反馈算法将信道演化编码在少量的子空间系数中，这允许降秩信道预测以补偿由于衰落过程的时间选择性和反馈延迟而引起的信道估计误差。推导了由反馈量化和信道预测引起的速率损失的上界。基于这个界限，我们开发了一个降秩预测器的维度切换算法，以找到量化误差和预测误差之间的最佳折衷。此外，我们的特点所需的反馈比特数的缩放，以解耦的速率损失，由于信道量化的发射功率。仿真结果表明，与传统的非预测反馈策略相比，该策略可以获得更高的速率增益，在信噪比为20 dB时，速率提高了60%，且具有适度的移动性。
2017-01-02 cs.IT math.IT
Distributive Subband Allocation, Power and Rate Control for Relay-Assisted OFDMA Cellular System with Imperfect System State Knowledge
在本文中，我们考虑分布式子带，功率和速率分配的两跳传输中的正交频分多址（OFDMA）蜂窝系统与固定中继解码和转发策略。我们考虑到系统的公平性，考虑加权总吞吐量作为我们的优化目标。基于集群结构，我们得到了一个快速收敛的分布式解决方案，只有局部不完善CSIT通过使用分解的优化问题。为了进一步降低信令开销和计算复杂性，本文提出了一种减少反馈的分布式解决方案，该方案可以在每个用户具有任意小的反馈开销的情况下，对大量用户实现渐近最优性能。我们还推导出渐近平均系统吞吐量的中继辅助OFDMA系统，以获得有用的设计见解。
2009-12-07 cs.IT cs.NI math.IT
Large System Analysis of Cooperative Multi-cell Downlink Transmission via Regularized Channel Inversion with Imperfect CSIT
在本文中，我们分析了遍历和速率的多小区下行链路系统与基站（BS）合作使用正则化迫零（RZF）预编码。我们的模型假设BS和用户之间的信道具有独立的空间相关性和不完美的信道状态信息在发射机（CSIT）是可用的。我们的推导是基于高维随机矩阵理论（RMT）的假设下，在基站和用户的天线数量接近无穷大的一些固定的比例。特别是，遍历和率的确定性等价表达式，得到有助于了解BS的联合操作，这导致一个有效的方法来找到渐近最优的正则化参数的RZF。在另一个应用中，我们使用确定性的信道速率来研究最优的反馈比特分配BS之间的遍历和速率最大化，反馈比特的总数约束。通过分析分配的性质，我们进一步提出了一种方案，大大减少了优化的搜索空间。仿真结果表明，遍历和率可实现的子空间搜索提供了可比的结果，通过在各种典型的设置下的穷举搜索。
2013-07-14 cs.IT math.IT
Secrecy Sum-Rates with Regularized Channel Inversion Precoding under Imperfect CSI at the Transmitter
在本文中，我们研究了正则化的信道反转预编码的性能在MISO广播信道的机密消息下不完美的信道状态信息在发送端（CSIT）。我们得到了一个近似的可实现的保密和率，这几乎肯定是准确的发射天线的数量和用户的数量增长到无穷大，在一个固定的比例。仿真结果表明，这种分析是准确的，即使是有限大小的系统。对于FDD系统，我们确定CSIT误差必须如何与SNR成比例，并且我们推导出确保与具有完美CSIT的情况下的恒定高SNR速率间隙所需的反馈比特数。对于TDD系统，我们研究了最佳的信道训练量，最大限度地提高高信噪比的保密和速率。
2013-04-23 cs.IT math.IT
Quantized vs. Analog Feedback for the MIMO Downlink: A Comparison between Zero-Forcing Based Achievable Rates
我们考虑一个MIMO衰落广播信道和比较可实现的遍历速率时，在发射机的信道状态信息是由模拟噪声反馈或量化（数字）反馈。数字反馈的优越性示出，与完美或不完美的CSIR，每当每个信道系数的反馈信道使用的数量大于1。此外，我们表明，通过适当的数字反馈链路的设计，在反馈中的错误有轻微的影响，即使使用非常简单的未编码调制。最后，我们表明，模拟反馈实现的分数1 - 2F的最佳复用增益，即使在反馈延迟的存在下，当衰落属于类的多普勒过程与归一化的最大多普勒频移0 <= F <= 1/2。
2007-02-05 cs.IT math.IT
The DoF Region of the Multiple-Antenna Time Correlated Interference Channel with Delayed CSIT
我们考虑时间相关的多天线干扰信道，其中发射机具有（i）从易延迟反馈信道获得的延迟信道状态信息（CSI）以及（ii）例如从基于这些过去信道样本的预测获得的不完美的当前CSIT。在这种条件下，我们推导出两用户多天线干扰信道的自由度（DoF）区域。所提出的DoF实现方案利用为完全过时的CSIT反馈信道设计的空间-时间对准协议的特定组合（最初由Maddah-Ali等人为广播信道开发，后来由Vaze等人和Ghasemi等人扩展到干扰信道）。同时使用简单的迫零（ZF）预编码器。基本成分在于在应用初始不完美ZF预编码器之后留下的残余干扰的量化和反馈。我们的重点是MISO设置，虽然扩展到某些MIMO的情况下也被考虑。
2012-04-30 cs.IT math.IT
MISO Broadcast Channel with Imperfect and (Un)matched CSIT in the Frequency Domain: DoF Region and Transmission Strategies
在这方面的贡献，我们专注于频域两个用户多输入单输出广播信道（MISO BC）的发射机有不完美的和（不）匹配的两个用户在两个子带的信道状态信息（CSI）。我们提供了一个上界的自由度（DoF）区域，这是严格的状态相比，最先进的。通过分解的子带到子信道根据CSI反馈质量，我们解释的DoF区域的加权和，在每个子信道。此外，我们研究了次优方案，即频分多址（FDMA），迫零波束形成（ZFBF）和$S_3^{3/2}$方案Tandon等人时，\emph{DoF}损失的总和。结果表明，通过次优策略之间的切换，我们可以获得至少80%和66.7%的最佳总和\emph{DoF}性能不匹配和匹配CSIT的情况下，分别。
2013-10-24 cs.IT math.IT
RIS Codebook Index Assignment under Imperfect Control Links Using TSP-Inspired Optimization
针对非理想反馈导致的 RIS 码本索引错误，本文将索引分配建模为 TSP 型组合优化问题，并提出三阶段启发式算法，实现近优且可实时部署的鲁棒性能。
2025-07-24 cs.IT eess.SP math.IT
The AWGN BC with MAC Feedback: A Reduction to Noiseless Feedback via Interaction
本文研究了两用户加性高斯白噪声广播信道（AWGN-BC）上的通信问题，该信道具有AWGN多址接入（MAC）主动反馈。我们描述了一个建设性的减少，从这个设置的线性反馈编码的AWGN-BC与无噪声反馈（和不同的参数）的充分研究的设置。这种减少有利于设计的线性反馈编码方案在（被动）无噪声反馈制度，然后可以很容易地和建设性地转换成编码方案的MAC反馈制度，达到完全相同的速率。我们的建设引入了一个元素的相互作用的编码协议，是基于模格操作。作为一个例子，我们将我们的方法应用到Ozarow-Leung方案，并演示了如何MAC反馈可以用来增加AWGN-BC的容量区域。
2015-05-20 cs.IT math.IT
MIMO MAC-BC Duality with Linear-Feedback Coding Schemes
我们发现，对于多天线高斯多址接入信道（MAC）和广播信道（BC）与完美的反馈，率区域实现的线性反馈编码方案（称为线性反馈容量区域）时，相同的总输入功率约束施加在两个信道上，当MAC信道矩阵的BC信道矩阵的转置一致。这样的一对MAC和BC被称为对偶。我们还确定子类的线性反馈编码方案，实现这两个通道的线性反馈容量区域和线性反馈容量区域的多字母表达式。此外，在两个子类的编码方案，实现线性反馈容量区域为一个给定的MAC和它的双BC，我们确定每个MAC方案的BC方案和每个BC方案的MAC方案，使这两个方案具有相同的总输入功率，并实现相同的速率区域。
2014-04-09 cs.IT math.IT
Massive Access in Secure NOMA under Imperfect CSI: Security Guaranteed Sum-Rate Maximization with First-Order Algorithm
非正交多址接入（NOMA）是解决大规模接入下安全传输的一种有效方法。然而，除了由于窃听者的被动性质而导致的窃听者的信道状态信息（CSI）的不确定性之外，由于有限的反馈，合法用户的CSI在基站处也可能是不完美的。在这两种信道的不确定性，最佳的功率分配和传输速率设计的安全NOMA方案目前还不知道，由于处理的概率约束的困难。本文填补了这一空白，提出了新的转换的概率约束和变量解耦，使安全保证的和率最大化问题可以交替执行分支定界法和凸规划的差异。为了将解决方案扩展到真正的大规模访问场景，进一步提出了具有非常低复杂度的一阶算法。仿真结果表明，所提出的一阶算法实现了相同的性能，传统的方法，但节省了至少两个数量级的计算时间。此外，所得到的传输方案显着提高了安全保证的和速率相比，正交多址传输和NOMA忽略CSI的不确定性。
2020-07-27 cs.IT math.IT
Power and Bit Allocation for Wireless OFDM Channels with Finite-Rate Feedback and Subcarrier Clustering
研究了点对点正交频分复用信道的传输功率和比特的分配问题，假设接收端的信道信息是完美的，而发射端的信道信息是不完美的。信道信息在接收端被量化，并通过有限速率反馈信道被发送回发射端。基于来自接收器的有限反馈，对应的发射器调整跨子载波的功率电平和/或调制。为了减少反馈量，将子载波划分为不同的簇，并将基于开/关阈值的功率分配应用于子载波簇。此外，提出了两种选项来从一组量化信道增益内插信道频率响应，并应用基于信道内插的最优注水分配或贪婪比特分配。有限反馈率的建议计划执行接近最优分配，没有反馈率的约束。在数值示例中，当使用每个副载波一比特的反馈时，信道容量从最优值降低约6%。
2014-02-21 cs.IT math.IT
On the Secrecy Capacity of the Broadcast Wiretap Channel with Limited CSI Feedback
在本文中，我们研究的问题，安全广播块衰落信道有限的信道知识在发射机。更具体地说，我们分析了具有不完美的信道状态信息（CSI）通过有限速率反馈的广播信道的吞吐量的影响，其中传输是为了多个合法的接收器在存在窃听者。首先，我们部分地描述了当源向所有接收器广播相同信息时系统的遍历保密能力，即，普通信息传输。然后，我们看看独立消息的情况，其中发送器向合法接收器广播多个独立消息。对于这种情况下，我们提出了遍历保密和容量的上下界。在这两种情况下，我们表明，所提出的下限和上限渐近一致的反馈链路的容量变得很大，因此，充分表征在这种情况下的保密能力。
2016-03-23 cs.IT math.IT
A New Coding Scheme for Discrete Memoryless MACs with Common Rate-Limited Feedback
提出了一种新的离散无记忆两用户多址信道（MAC）的编码方案。我们的计划结合了思想从Venkataramanan-Pradhan计划的完美反馈的想法从Sznov-Steinberg计划的速率限制反馈。我们的可实现区域包括S-Steinberg可实现区域，并且这种包含可以是严格的。对于一般的MAC和足够大的反馈率，我们的计划优于的Sjuv-Steinberg计划，因为它实现了相同的速率区域的Venkataramananan-Pradhan计划完美的反馈（这是不能实现的Sjuv-Steinberg计划）。此外，我们数值评估我们的可实现区域与一个特定的（高斯）选择的随机变量的无记忆的两用户高斯MAC。我们的仿真结果表明，对于高斯MAC和反馈速率的一些参数，我们的方案实现了严格更大的和速率比Sjuv-Steinberg方案。
2015-03-11 cs.IT math.IT
Robust Rate Adaptation and Proportional Fair Scheduling with Imperfect CSI
在无线衰落信道中，多用户调度具有利用分集增益提高频谱效率的潜力。在这方面，比例公平（PF）调度提供了一种通过在系统吞吐量最大化和用户公平性之间找到平衡来提高用户体验质量的解决方案。为此，需要在发射机侧获得精确的瞬时信道状态信息（CSI）以执行速率适配和调度。然而，在实际设置中，CSI受到例如以下因素的损害：信道估计误差、量化和反馈延迟。特别是在集中式的基于云的通信系统中，其中较低层处理的主要部分被转移到中央实体，高回程延迟可能导致实质的CSI缺陷，从而导致显著的性能降级。在这项工作中，鲁棒的速率自适应以及鲁棒的PF调度，占CSI损伤。所提出的速率自适应解决方案保证了固定的目标中断概率，这对于诸如视频会议系统之类的延迟关键和数据密集型应用是有意义的。除了CSI缺陷之外，所提出的调度器能够考虑来自接收器的延迟的解码确认。
2015-04-15 cs.IT cs.NI math.IT
MIMO Broadcast Channels with Block Diagonalization and Finite Rate Feedback
块对角化是用于多天线广播（下行链路）信道的线性预编码技术，其涉及到向每个接收器传输多个数据流，使得在任何接收器处都不经历多用户干扰。这种低复杂度的方案仅与容量相差几dB，但确实需要在发射机处非常准确的信道知识，这在衰落场景中可能非常难以获得。我们考虑一个有限的反馈系统，其中每个接收机知道它的信道完美，但发射机只提供了有限数量的信道反馈比特从每个接收机。使用随机矢量量化参数，我们量化的吞吐量损失由于不完善的信道知识作为反馈水平的函数。信道知识的质量必须提高成比例的SNR，以防止干扰的限制，我们表明，缩放反馈位的数量与系统SNR的线性是足够的，以保持有界的速率损失。最后，我们研究了一个简单的标量量化方案，可以实现与矢量量化相同的缩放行为。
2006-10-12 cs.IT math.IT
Finite State Multiple-Access Wiretap Channel with Delayed Feedback
最近，它已被证明，时变多址接入信道（MAC）与完美的信道状态信息（CSI）在接收机和延迟反馈CSI在发送端可以被建模为有限状态MAC（FS-MAC）与延迟状态反馈，其中信道的时变的特征在于由统计的基本状态过程。为了研究多用户无线通信系统中安全传输的基本极限，考虑外部窃听者，重新研究了具有延迟状态反馈的有限状态多址窃听信道（FS-MAC-WT）.本文的主要贡献是充分利用延迟信道输出反馈有助于增加具有延迟状态反馈的FS-MAC-WT的保密率区域，并通过退化高斯衰落的例子进一步说明了本文的结果。
2018-02-18 cs.IT math.IT
Power-Controlled Feedback and Training for Two-way MIMO Channels
大多数通信系统使用某种形式的反馈，通常与信道状态信息有关。分析中使用的常见模型假设接收机和/或无噪声状态反馈链路处的完美信道状态信息。然而，在实际系统中，在接收器处既不是完全已知的信道估计，也不是完全已知的反馈链路。在本文中，我们研究了可实现的分集复用权衡使用i.i.d.高斯码本，考虑到训练接收机的误差和FDD系统的反馈链路中的误差，其中前向和反馈是独立的MIMO信道。我们的关键结果是，最大分集阶与一个比特的反馈信息是相同的系统与更多的反馈比特。因此，在$\mathsf{SNR}$中渐近地，多于一个比特的反馈不会以恒定速率改善系统性能。此外，一比特分集复用性能与在接收机处具有完美信道状态信息以及无噪声反馈链路的系统相同。这种可扩展性使用了功率控制反馈和训练的新概念，当我们考虑不完美的信道估计和噪声反馈链路时，这些概念自然会浮出水面。在评估所提出的训练和反馈协议的过程中，我们找到了实际信道和估计信道的特征值的$\mathsf{SNR}$指数的联合概率的渐近表达式，这可能是独立的兴趣。
2010-01-29 cs.IT math.IT
Learning a Gaussian Mixture Model from Imperfect Training Data for Robust Channel Estimation
在这封信中，我们提出了一种基于高斯混合模型（GMM）的信道估计器，它是在不完美的训练数据上学习的，即，训练数据仅由噪声和稀疏分配的导频观测值组成。在实际应用中，可以利用基站（BS）处的最近导频观测来进行训练。这与最新的机器学习（ML）技术形成鲜明对比，在ML技术中，由完美的信道状态信息（CSI）样本组成的训练数据集是先决条件，这通常是负担不起的。特别是，我们提出了一个适应的训练过程，用于拟合GMM，这是一个生成模型，表示与特定BS小区相关的所有潜在信道的分布。为此，必要的修改的基本期望最大化（EM）算法的推导。数值结果表明，所提出的估计执行接近的情况下，完美的CSI是可用于训练，并表现出更高的鲁棒性对不完善的训练数据相比，国家的最先进的ML技术。
2023-02-13 cs.IT eess.SP math.IT
