Hardware Distortion Correlation Has Negligible Impact on UL Massive MIMO Spectral Efficiency
本文分析了多天线基站中硬件损伤造成的失真如何影响上行链路频谱效率（SE），重点是大规模MIMO。这种失真在天线之间是相关的，但通常被近似为不相关的，以便于（易处理的）SE分析。为了确定这种近似是准确的，失真相关的基本属性首先被揭露。然后，我们分别分析了三阶非线性和量化引起的失真相关性。最后，我们研究了SE的数值，并表明在大规模MIMO中，当有足够多的用户时，失真相关性可以被安全地忽略。在i.i.d.下瑞利衰落和等信噪比（SNR），这发生在五个以上的发射用户。其他信道模型和SNR变化对精度的影响很小。我们还证明了在接收组合中考虑失真特性的重要性。
2021-12-24 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
Can Hardware Distortion Correlation be Neglected When Analyzing Uplink SE in Massive MIMO?
本文分析了多天线基站中硬件损伤造成的失真如何影响上行链路频谱效率（SE），重点是大规模MIMO。失真在天线之间是相关的，但通常被近似为不相关的，以便于（易处理的）SE分析。为了确定这种近似何时是准确的，首先揭示失真相关性的基本性质。然后，我们专注于三阶非线性和证明解析和数值的相关性可以忽略不计的SE分析时，有许多用户。在i.i.d.具有相等信噪比的瑞利衰落，这在具有五个用户时发生。
2018-05-21 cs.IT math.IT
Adaptive Sum Power Iterative Waterfilling for MIMO Cognitive Radio Channels
本文将高斯多输入多输出（MIMO）认知无线电信道（MCC）的总容量表示为有限个线性约束的凸问题，并利用多项式时间内点技术求解。此外，一类专门的和功率迭代注水算法的确定，利用和容量问题的固有结构。这些算法不仅确定最大化的总容量值，而且还确定实现该最优值的传输策略。最后，本文提供的数值结果表明，该算法需要很少的迭代收敛到最优。
2008-02-28 cs.IT math.IT
CSI Compression for Massive MIMO-OFDM: Mismatch-Aware Rate-Distortion Trade-offs
POSTECH（韩国科学技术院）
本文研究了在基站使用不完美的协方差模型重建CSI时，宽频频分复用大规模MIMO的CSI压缩问题。提出了一种基于Gaussian测试信道和不匹配MMSE重建规则的可实现不匹配Gaussian率-失真特性，通过共享特征向量域实现鲁棒的反向水填充分配。
2026-04-19 cs.IT math.IT
Distortion Exponent in MIMO Fading Channels with Time-Varying Source Side Information
在严格时延约束下，研究了高斯信源在时变多输入多输出（MIMO）信道中的传输。假设在接收机处相关边信息的可用性，其质量，即，与源信号的相关性也随时间变化。一个块衰落模型被认为是时变信道和时变边信息的状态，并假设在接收机完美的状态信息，而发射机只知道的统计。针对这种联合信源-信道编码问题，研究了由\textit{distortion exponent}表征的高信噪比性能。上界推导和比较与较低的列表解码，混合数字模拟传输，以及多层计划，传输连续细化的源，依赖于渐进式和叠加传输与列表解码。最佳失真指数的特点是单输入多输出（SIMO）和多输入单输出（MISO）的情况下，通过显示的失真指数实现多层叠加编码与联合解码满足建议的上限。在MIMO的情况下，最佳失真指数的特点是在低带宽比制度，它表明，多层叠加编码执行非常接近的上限在高带宽扩展制度。
2015-05-26 cs.IT math.IT
Waveforms for the Massive MIMO Downlink: Amplifier Efficiency, Distortion and Performance
在大规模MIMO中，大多数预编码器导致下行链路信号遭受高PAR，而与调制阶数以及是否使用单载波或OFDM传输无关。高PAR降低了基站放大器的功率效率。为了提高功率效率，已经提出了低PAR预编码器。在这篇文章中，我们比较了不同的传输方案的大规模MIMO的功率消耗的放大器。结果表明，OFDM和单载波传输在硬化大规模MIMO信道上具有相同的性能，当考虑到低PAR预编码的放大器功率效率较高时，传统预编码器和低PAR预编码器的功耗大致相同。由于具有低PAR的下行链路信号比具有高PAR的信号允许更简单和更便宜的硬件，因此，结果表明，在大规模MIMO基站中应该使用具有单载波或OFDM传输的低PAR预编码。
2015-10-05 cs.IT math.IT
Impact of Spatial Filtering on Distortion from Low-Noise Amplifiers in Massive MIMO Base Stations
在大规模MIMO基站中，由于天线较多，低噪声放大器（LNA）的功耗和成本可能很高。我们调查的可行性，廉价，功率效率低噪声放大器，这本身是不太线性。一个多项式模型被用来描述非线性LNA，并推导出二阶统计和空间相关的失真。我们表明，在接收机的空间匹配滤波（最大比合并），一些失真项相干结合，因此，符号估计的SINR是有限的线性LNA。此外，它是研究如何从阻塞功率在相邻的频带泄漏到主带，并创建失真。与从阻塞器接收的功率成三次方比例的失真项具有空间相关性，该空间相关性可以通过空间处理滤除，并且仅保留与功率成二次方比例的相干项。当阻塞器处于自由空间视线中并且LNA相同时，该二次项具有与期望信号相同的空间方向，因此不能通过线性接收器处理来去除。
2018-06-19 cs.IT math.IT
Asymptotically Optimum Perfect Universal Steganography of Finite Memoryless Sources
提出了一种基于被动安全员的有限无记忆信源的渐近最优完美通用隐写问题的解决方案，并将其扩展到考虑失真约束。解决方案依赖于Slepian的变体I置换编码以最佳嵌入率实现有限宿主信号的一阶完美通用隐写的事实。通过证明置换编码可以通过自适应算术编码实现，证明了具有渐近最优嵌入率的完美通用隐写与具有渐近最优压缩率的无损通用信源编码之间的对偶性。接下来，考虑主信号和信息承载信号之间的失真约束。每当现实世界的主机用存储器发信号时（例如，图像、音频或视频）被去相关以符合无记忆假设。该问题的约束版本需要权衡嵌入率和失真。分区置换编码被证明是一种实用的方式来实现这种权衡，执行接近一个无法达到的上限的率失真函数的问题。
2017-11-29 cs.IT math.IT
Distortion Exponent in MIMO Channels with Feedback
研究了高斯信源在带反馈链路的块衰落多天线信道中的传输问题。反馈链路被假定为每信道使用1比特容量的无差错和无延迟链路。在短期功率约束下，端到端平均失真的最佳指数行为的特点是所有的源信道带宽比。它示出的最佳传输策略是连续的细化信源编码，然后在信道上的渐进传输，其中的信道块是动态分配层之间的信道状态的基础上使用的反馈链路作为一个瞬时自动重传请求（ARQ）信号。
2009-10-26 cs.IT math.IT
Optimum Self Random Number Generation Rate and Its Application to Rate Distortion Perception Function
该研究推广了自随机数生成最优速率的适用范围至一类$f$-散度，揭示其与$\u03b5$-固定长度信源编码的关联，给出率失真感知函数的下界及光滑Rényi熵表示形式。
2024-01-31 cs.IT math.IT
Joint source and channel coding for MIMO systems: Is it better to be robust or quick?
我们开发了一个框架，以优化MIMO系统中的分集，复用和延迟之间的权衡，以尽量减少端到端的失真。我们首先专注于MIMO系统中的分集复用权衡，并开发分析结果，以尽量减少失真的矢量量化器级联的空时MIMO信道码。在高信噪比制度，我们得到了一个封闭的形式表达的端到端的失真作为分集复用权衡曲线上的最佳点的函数。对于大但有限的SNR，我们通过凸优化找到这个最佳点。然后，我们考虑MIMO系统使用ARQ重传提供额外的多样性的代价延迟。对于没有延迟约束的源，通过最大化ARQ窗口大小来最小化失真。这导致ARQ增强的复用分集折衷区域，其中失真以与没有ARQ相同的方式在该区域上最小化。在源延迟约束下，问题公式化改变以考虑与随机消息到达和随机ARQ完成时间相关联的延迟失真。我们使用一个动态规划制定捕捉信道分集复用权衡在有限的SNR以及随机到达和重传动态，我们解决了最佳的复用分集延迟权衡，以尽量减少端到端的失真与源编码器，信道，和ARQ重传。我们的研究结果表明，一个延迟敏感的系统应该适应其工作点上的分集复用延迟权衡区的系统动力学。我们提供的数值结果表明，这种自适应政策的分集/复用的信道码和静态ARQ窗口大小的静态分配显着的性能增益。
2008-01-24 cs.IT math.IT
An Asymptotic Analysis of the MIMO BC under Linear Filtering
我们研究了MIMO广播信道在高信噪比制度时，线性滤波，而不是脏纸编码。使用一个用户明智的速率对偶，其中每个用户的流不被视为自干扰，在迄今为止现有的流明智的速率对偶线性滤波，我们解决了加权和速率最大化问题的广播信道中的双多址接入信道。因此，我们可以准确地量化的渐进速率损失的线性滤波相比，脏纸编码的任何信道实现。通过对偶性将最优协方差矩阵转换为广播信道后，我们观察到广播信道中的最优协方差矩阵具有相当复杂的特征，但仍然具有封闭形式的表达式，尽管双多址信道中的各个发送协方差矩阵共享非常简单的结构。我们立即得出结论，块对角化是广播信道中的渐近最优传输策略。出块对角化预编码器的集合，我们提出了一个实现最大的和速率，从而对应于在双多址信道中找到的最佳解决方案。此外，我们量化的遍历速率损失的线性编码相比，脏纸编码的高斯信道在手机的相关性。
2008-07-17 cs.IT math.IT
On Transmit Antenna Selection for Multiuser MIMO Systems with Dirty Paper Coding
在本文中，我们解决了多用户MIMO系统中的发射天线选择预编码。介绍了最优和降低复杂度的次优天线选择算法。研究了基于QR分解（QRD）的天线选择问题，并分析了其次优性的原因。我们介绍了传统的QRD为基础的算法，并提出了一个有效的QRD为基础的发射天线方案（maxR），这是实现和性能高效。此外，我们推导出上述算法的计算复杂性的显式公式。仿真结果和分析表明，在线性迫零和Tomlinson-Harashima预编码方案下，最大R算法仅需最优算法1dB和0.1dB的计算量的1%。
2010-12-09 cs.IT math.IT
Channel State Acquisition in FDD Massive MIMO: Rate-Distortion Bound and Effectiveness of "Analog" Feedback
本文研究了宽带FDD大规模MIMO系统中通过下行训练和上行反馈估计信道衰落系数的问题。使用率失真理论，我们推导出可实现的信道状态估计误差的最佳界限的训练导频在DL（$β_{tr}$）和反馈维度在UL（$β_{fb}$），随机，空间各向同性的导频的数量方面。结果表明，当训练导频数目超过信道协方差秩（$r$）时，最优率失真反馈策略在估计信道状态时实现了$Θ(SNR^{-α})$的估计误差衰减，其中$α= min (β_{fb}/r , 1)$是所谓的质量标度指数.我们还讨论了一个“模拟”反馈策略，表明它可以实现最佳的质量标度指数为广泛的训练和反馈维度，没有信道协方差知识和简单的信号处理在用户端。我们的研究结果支持的数值模拟比较各种策略的信道状态均方误差和可实现的遍历和率在DL与迫零预编码。
2022-02-03 cs.IT math.IT
Beamforming Optimization for Full-Duplex Wireless-powered MIMO Systems
我们提出了用于优化全双工多输入多输出（MIMO）无线供电通信系统中的发射波束成形的技术，该系统包括两个阶段。在第一阶段中，无线供电的移动站（MS）使用来自基站（BS）的信号来获取能量，而在第二阶段中，MS和BS两者以全双工模式彼此通信。当完整的瞬时信道状态信息（CSI）可用时，BS波束形成器和能量收集的时间分裂（TS）参数被联合优化以获得BS-MS速率区域。联合优化问题是非凸的，然而，计算效率的优化技术，半定松弛和线搜索的基础上，提出了解决问题。提出了一种次优迫零方法，得到了TS参数的封闭解。当只有二阶统计的发送CSI是可用的，我们建议最大限度地遍历信息速率在MS，同时保持在BS的中断概率低于一定的阈值。中断概率的上界也推导出一个近似的凸优化框架，提出了有效地解决潜在的非凸问题。仿真结果表明，所提出的方法优于次优和半双工的。
2017-05-11 cs.IT math.IT
Measurement-Based Validation of Z3RO Precoder to Prevent Nonlinear Amplifier Distortion in Massive MIMO Systems
在多输入多输出（MIMO）系统中，预编码允许基站在空间上将信号聚焦并复用到每个用户。然而，当使用诸如最大比传输（MRT）的传统预编码器时，由功率放大器非线性引入的失真在相同的空间方向上相干地组合。这会严重限制用户性能，而且会产生未经授权的带外（OOB）发射。为了克服这个问题，最近引入了零三阶失真（Z3 RO）预编码器。该预编码器将用户位置处的三阶失真约束为零。在这项工作中，Z3 RO预编码器的性能进行了验证，基于真实世界的信道测量数据。结果示出了UE位置处的失真功率的降低：在最差情况的单用户场景中平均失真降低6.03 dB，在-3 dB的回退率下在2用户情况中平均失真降低3.54 dB。
2022-09-16 cs.IT eess.SP math.IT
Joint Source-Channel Codes for MIMO Block Fading Channels
本文研究了在L-块瑞利衰落$M_t \times M_r$ MIMO信道中，当信道状态信息仅在接收端可用时，连续幅度信源的传输问题。由于信道不是遍历的，香农的信源信道分离定理变得过时，最佳性能需要联合信源信道方法。我们的目标是最大限度地减少预期的端到端失真，特别是在高信噪比的制度。品质因数是失真指数，定义为预期失真随SNR增加的指数衰减率。我们提供了一个上限和下限的失真指数相对于通道和源带宽之间的带宽比。对于下界，我们分析了三种不同的策略，基于分层信源编码级联渐进，叠加或混合数字/模拟传输。在每种情况下，通过调整系统参数，我们优化的失真指数的带宽比的函数。我们证明了当信道只有一个自由度，即L=1，并且$\min\{M_t,M_r\}=1$时，失真指数上界可以达到。当我们有更多的自由度时，我们的可实现失真指数仅在带宽比的某些范围内满足上限。我们证明，我们的结果，这是来自一个复杂的高斯源，可以扩展到更一般的源分布以及。
2007-11-07 cs.IT math.IT
Hardware Impairments Aware Transceiver Design for Bidirectional Full-Duplex MIMO OFDM Systems
在本文中，我们解决的线性预编码和解码设计问题的双向正交频分复用（OFDM）通信系统，两个多输入多输出（MIMO）全双工（FD）节点之间。同时考虑了硬件失真和信道状态信息误差的影响。在第一步中，我们通过线性傅立叶变换将FD MIMO收发器的硬件失真的可用时域特征变换到频域。因此，硬件不准确性对残余自干扰（RSI）和载波间泄漏（ICL）的明确影响是相对于预期的发射/接收信号来制定的。然后，线性预编码和解码的设计，提出了提高系统性能的最小均方误差（MMSE）和总和速率最大化的策略，假设完美或错误的CSI的可用性。所提出的设计是基于对系统参数的交替优化的应用，导致必要的收敛。数值结果表明，失真感知设计的应用程序是必不可少的系统具有高的硬件失真，或为系统具有低的热噪声方差。
2018-02-08 cs.IT math.IT
MIMO Transmission with Residual Transmit-RF Impairments
用于多输入多输出（MIMO）无线通信系统的物理收发器实现遭受发射RF（Tx-RF）损伤。在本文中，我们研究的信道容量和错误率性能的残余Tx-RF损伤，无视适当的补偿的效果。特别是，我们证明了这种残留失真严重降低性能（近）最佳MIMO检测算法。为了减轻这种性能损失，我们提出了一个有效的算法，这是基于一个独立同分布。高斯模型的失真所造成的这些损害。为了验证这个模型，我们提供了测量结果的基础上的4流Tx-RF链实现MIMO正交频分复用（OFDM）。
2010-02-02 cs.IT math.IT
FDD Massive MIMO Channel Training Optimal Rate Distortion Bounds and the Efficiency of one-shot Schemes
研究了在频分复用（FDD）下的多用户大规模MIMO系统中，在发射端提供信道状态信息（CSI）的问题。宽带MIMO信道是在时间、空间（天线）和频率（子载波）上相关的向量值随机过程。基站（BS）周期性地从其M个天线端口向K个单天线用户（UE）广播beta_tr导频符号。相应地，K个UE在上行链路（UL）中使用beta_fb符号发送关于它们的信道状态的反馈消息。使用远程率失真理论的结果，我们表明，当SNR达到infty时，最佳反馈策略实现了信道状态估计均方误差（MSE），如果beta_tr < r，则MSE表现为Theta（1），当beta_tr >=r时，MSE表现为Theta（β ^（-alpha）），其中alpha = min（beta_fb/r，1），其中r是信道协方差矩阵的秩。MSE最优率失真策略意味着对信道状态的长序列进行编码，这将产生完全陈旧的CSI，因此多用户预编码性能较差。因此，我们考虑三个实用的一次性CSI策略，最小的一个时隙延迟，并分析其大信噪比信道估计MSE行为。这些是：（1）经由熵编码标量量化（ECSQ）的数字反馈，（2）模拟反馈（AF），以及（3）UE处的本地信道估计和数字反馈。这些方案在UE和BS处的信道统计知识方面具有不同的要求。特别地，后一种策略不需要统计知识，并且紧密地受到当前在3GPP标准化中提出的CSI反馈方案的启发。
2022-07-21 cs.IT math.IT
User Selection for Multi-user MIMO Downlink with Zero-Forcing Beamforming
针对多用户多输入多输出（MIMO）下行信道，提出了一种基于迫零波束形成（ZFBF）的贪婪用户交换选择（GUSS）算法。由于现有的用户选择算法，如迫零选择算法（ZERO FORCED WITH SESSION，ZERO FORCED WITH SESSION），存在“冗余用户”和“局部最优”的缺陷，影响了系统的总速率，GUSS在ZERO FORCED的用户选择过程中增加了“删除”和“交换”操作，分别通过消除“冗余用户”和跳出“局部最优”来提高系统的性能。此外，为了降低GUSS算法的复杂度，提出了一种基于有效信道矢量的有效信道增益更新方案。在此更新方案的帮助下，GUSS具有相同数量级的复杂性的时间，只有一个线性增量。仿真结果表明，平均GUSS达到99.3%的和率上限，通过穷举搜索实现，在传输信噪比的范围内，考虑只有三到六倍的复杂度的MIMO。
2012-06-27 cs.IT math.IT
Out-of-Band Distortion in Massive MIMO: What to expect under realistic conditions?
大规模多输入多输出（MIMO）为未来网络提供了卓越的容量。在寻求这些大型基于阵列的传输系统的能量有效实现的过程中，功率放大器（PA）的功耗是主要瓶颈。本文研究了是否有可能在其有效的非线性区域中操作PA，因为带外（OOB）失真可能无法获得与带内（IB）信号相同的阵列增益。我们提出了一个框架来模拟现实条件下的效果，利用精确的光线跟踪模拟器（RTS）。结果表明，通常假设的i.i.d.瑞利衰落信道模型的结果过于乐观的预测，也在非视线（NLoS）多径场景，关于OOB发射的空间分布。鉴于当前的监管限制，我们进一步评论了其后果。
2021-11-29 cs.IT eess.SP math.IT
Massive MU-MIMO-OFDM Uplink with Hardware Impairments: Modeling and Analysis
研究了基于正交频分复用（OFDM）的大规模多用户（MU）多输入多输出（MIMO）上行链路系统中基站（BS）硬件损伤的影响。我们利用Bussgang的定理来开发精确的模型，所造成的失真的非线性低噪声放大器，本机振荡器的相位噪声，过采样有限分辨率模数转换器。通过结合这些硬件模型的个体效应，我们获得了由非理想硬件引起的BS侧失真的复合模型，该模型考虑了其在时间、频率和天线之间的固有相关性。我们使用这个复合模型来分析实际的大规模MU-MIMO-OFDM上行链路系统的性能上的BS侧硬件损伤的影响。
2019-07-17 cs.IT math.IT
Analytical Nonlinear Distortion Characterization for Frequency-Selective Massive MIMO Channels
本文针对频率选择性大规模MIMO信道，推导了非线性失真功率的闭式表达式，揭示了多径分量数量和时延扩展对带内与带外失真的影响规律，并通过仿真验证了分析结果。
2023-10-30 cs.IT eess.SP math.IT
Multi-Access MIMO Systems with Finite Rate Channel State Feedback
研究了有限速率信道状态反馈对多址多输入多输出（MIMO）系统和速率的影响。我们提出了联合控制用户的方法，具体地说，我们首先联合选择用户，然后联合选择相应的波束形成向量。为了量化和率，本文引入了复合格拉斯曼流形和复合格拉斯曼矩阵。通过刻画复合Grassmann流形上的畸变率函数和计算随机复合Grassmann矩阵的logdet函数，得到了一个很好的和率近似。根据复合Grassmann流形上的失真率函数，有限波束形成的损失随着波束形成上的反馈比特的增加而指数地减小。
2007-05-16 cs.IT math.IT
On the Distortion of the Eigenvalue Spectrum in MIMO Amplify-and-Forward Multi-Hop Channels
考虑具有n_s个非合作源天线和n_d个完全合作目的天线的无线MIMO多跳信道，以及每个包含k个非合作中继天线的L个簇。源信号在到达目的地之前穿过中继天线的所有L个集群。当相同集群内的中继天线在重传之前以相同常数缩放其接收信号时，将源天线处的输入信号与目的地天线处的输出信号相关联的等效信道矩阵H与信道矩阵H_l，l = 1，.，L +1，对应于各个跳。我们对该信道进行渐近容量分析如下：在第一种情况下，我们取限制n_s-> infty，n_d-> infty和k-> infty，但保持n_s/n_d和k/n_d固定。然后，我们取极限L-> infty和k/n_d-> infty。在H_l满足Marcenko-Pastur定律的条件下，证明了只要k/n_d之比至少在L中线性地变化，则容量在min {n_s，n_d}中线性地变化。此外，我们表明，高达噪声惩罚和前对数因子的点对点MIMO信道的容量接近，当这种缩放比线性稍快。相反，几乎所有的空间自由度小于线性缩放消失。
2007-08-27 cs.IT math.IT
Distortion-Aware Linear Precoding for Massive MIMO Downlink Systems with Nonlinear Power Amplifiers
我们介绍了一个大规模的多输入多输出下行链路系统中存在的非线性功率放大器（PA）的线性预编码器的设计框架。通过研究失真的空间特性，我们证明了传统的线性预编码技术引导非线性失真对用户。我们表明，通过考虑PA的非线性，可以设计线性预编码器，减少，在单用户的情况下，甚至完全消除在用户的方向传输的失真。然而，这是以降低阵列增益为代价实现的。为了解决这个问题，我们提出了预编码器的优化算法，同时考虑到阵列增益，失真，多用户干扰和接收机噪声的影响。具体来说，我们推导出可实现的总和速率的表达式，并提出了一种迭代算法，试图找到最大化这个表达式的预编码矩阵。此外，使用PA功耗的模型，我们提出了一种算法，试图找到的预编码矩阵，最大限度地减少消耗的功率为一个给定的最小可实现的总和速率。我们的数值结果表明，所提出的失真感知预编码技术提供了显着的改善，在频谱和能源效率相比，传统的线性预编码器。
2021-11-14 cs.IT eess.SP math.IT
Maximizing the Partial Decode-and-Forward Rate in the Gaussian MIMO Relay Channel
众所周知，在高斯多输入多输出（MIMO）中继信道中，循环对称高斯信号是部分解码转发（PDF）编码方案的最优输入信号，但由于该优化问题是一个非凸问题，目前还没有找到最优协方差矩阵的方法，也没有计算最优PDF速率的方法。在本文中，我们表明，它是可能的，找到一个凸的问题，通过近似和原始分解的重新制定。我们推导出一个显式的解决方案的内部问题，以及一个显式的梯度的外部问题，使有效的切割平面方法可以应用于解决外部问题。由于这种可证明收敛的算法的精度可能会受到以前的近似，我们另外提出了一个修改后的算法，我们不能给一个收敛的保证，但它提供了严格的上限和下限的最佳原始速率最大化。在数值模拟中，这些边界在所有考虑的问题实例中变得紧密，表明所提出的方法在所有这些实例中都能找到全局最优解。
2019-11-13 cs.IT math.IT
Joint Transmit Diversity Optimization and Relay Selection for Cooperative MIMO Systems using Discrete Stochastic Algorithms
针对译码转发（DF）协作MIMO系统，提出了一种基于离散随机优化的联合发射分集选择（TDS）和中继选择（RS）算法，TDS和RS联合进行，采用连续最小二乘信道估计（CE），所有节点均采用线性最小均方误差（MMSE）接收机，中继间无需通信。通过比特出错率（BER）的比较和多样性分析，所提出的方案的性能进行评估，并收敛到最佳的穷举解。
2013-06-10 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
Full-Duplex Amplify-and-Forward MIMO Relaying: Impairments Aware Design and Performance Analysis
全双工（FD）放大转发（AF）多输入多输出（MIMO）中继由于具有实现更高频谱效率和更低延迟的潜力以及固有的处理简单性而成为最近几项研究的焦点。然而，当考虑硬件失真的影响时，由于中继器发送信号协方差和残余自干扰协方差的相互依赖性质，这样的中继器遭受失真放大环路。上述行为导致具有低或中等硬件精度的系统的显著性能降级。在这项工作中，我们分析了中继传递函数以及均方误差（MSE）性能的FD-AF MIMO中继通信，集体源的加性和乘性发送和接收损伤的影响下。基于所进行的分析，设计了一个优化问题，以最大限度地减少通信MSE，并采用最近提出的惩罚对偶分解（PDD）框架解决。所提出的解决方案收敛到一个固定点的原始问题，通过一系列的凸二次规划（CQP）的，从而享受一个可接受的算术复杂性的问题尺寸变大。数值仿真验证了所提出的失真感知设计和分析的意义，相比常见的简化方法，硬件精度下降。
2020-08-13 cs.IT math.IT
Asymptotic Analysis of SU-MIMO Channels With Transmitter Noise and Mismatched Joint Decoding
无线系统的射频组件中的硬件损伤对传输造成不可避免的失真，而传统的线性信道模型无法捕获这些失真。在本文中，一个“binoisy”的单用户多输入多输出（SU-MIMO）的关系被认为是通过在发送侧的加性噪声项建模的额外的失真。通过扩展的SU-MIMO信道模型，研究了收发器硬件损伤对多天线点对点系统可达速率的影响。信道输入分布包括实际的离散调制方案，如QAM和PSK，以及高斯信号。此外，失配检测和解码的影响时，接收机有足够的信息的非理想性进行了研究。数值结果表明，对于实际系统参数，只有在高调制阶数时，发送端噪声和解码失配的影响才变得显著。
2014-10-22 cs.IT math.IT
Uplink Performance of Wideband Massive MIMO with One-Bit ADCs
模数转换器（ADC）占大规模MIMO基站总功耗的很大一部分。1位ADC是降低功耗的一种方法。本文分析了使用1位ADC的大规模MIMO系统中单载波和OFDM传输的频谱效率。封闭形式的可实现速率，即，对于具有大量信道抽头的宽带系统，推导出容量的下限，该宽带系统采用低复杂度线性信道估计和符号检测。量化在符号检测中导致两种类型的误差。在大规模MIMO中，循环对称误差变为高斯，并且随着天线数量的增加而消失。接收干扰能量中符号持续时间的变化会引起幅度失真，严重影响OFDM系统的性能。随着信道抽头数的增加，幅度失真消失，OFDM具有与单载波传输相同的性能。本文的一个主要结论是宽带大规模MIMO系统与1位ADC配合使用效果良好。
2016-10-17 cs.IT math.IT
Comprehensive Analysis of Behavioral Hardware Impairments in Cell-Free Massive MIMO-OFDM Uplink: Centralized Operation
本文首次综合分析宽带无蜂窝大规模MIMO-OFDM上行链路中多种硬件损伤对频谱效率的影响，借助Bussgang分解推导感知失真的合并向量以优化频谱效率。
2025-07-29 cs.IT eess.SP math.IT
RLS Precoding for Massive MIMO Systems with Nonlinear Front-End
为了保持大规模多输入多输出系统的成本效益，采用具有相当小的输出动态范围的功率放大器。它们可能使发射信号失真并降低性能。本文提出了一种失真感知的预编码方案，在现实的情况下，RF链具有非线性特性。该方案利用正则化最小二乘（RLS）的方法来联合补偿信道的影响和由RF链施加的失真。为了以较低的计算复杂度构造所设计的发射波形，提出了一种基于近似消息传递的迭代算法。该算法被证明可以紧密跟踪所提出的方案的可实现的平均信号失真，即使对于实际的系统尺寸。结果表明与现有技术相比有相当大的提高。
2019-05-13 cs.IT eess.SP math.IT
Optimum Relay Scheme in a Secure Two-Hop Amplify and Forward Cooperative Communication System
研究了一种MIMO安全两跳无线通信系统。在这个模型中，源-目的地和源-窃听者之间没有直接的链接。问题是在所有可能的放大转发（AF）中继策略上最大化系统的保密容量，使得源节点和中继节点处的功率消耗是有限的。当所有节点都配置单天线时，充分刻画了该非凸优化问题。当所有节点（除了预定接收机）都配备有多个天线时，基于信道增益矩阵的广义特征值-特征向量来表征优化问题。
2011-10-15 cs.IT math.IT
On the Performance of Backhaul Constrained Cell-Free Massive MIMO with Linear Receivers
研究了大规模多输入多输出（MIMO）系统，在该系统中，实现了雾无线接入网（F-RAN）来实现接入点（AP）和中央处理器（CPU）之间的信息交换。我们引入了一种新的方法，其中AP估计信道，并将估计信道的量化版本和接收信号的量化版本发送回中央处理单元。最大算法和Bussgang定理被用来模拟最佳均匀量化。推导了各态历经的可达速率。我们发现，利用微波无线回程链路，并使用少量的比特来估计信道和接收信号，有限回程无小区Massive MIMO的性能接近无小区Massive MIMO的性能与完美的回程链路。
2018-11-26 cs.IT math.IT
Hybrid ARQ in Multiple-Antenna Slow Fading Channels: Performance Limits and Optimal Linear Dispersion Code Design
本文主要研究MIMO-ARQ慢衰落信道的基本性能限制和线性色散码的设计。分析了现有HARQ协议的最优平均速率。讨论了MIMO-ARQ信道中空时编码的优化设计问题。信息论的措施被用来优化的速率分配，并推导出最佳的设计准则，然后使用现有的空时码的最优性进行评估。通过对空时编码MIMO-HARQ的误码率分析，提出了一种不同的设计准则。最后通过仿真研究了空时编码MIMO系统中ARQ反馈的增益。
2009-05-25 cs.IT math.IT
Hardware Impairments Aware Transceiver for Full-Duplex Massive MIMO Relaying
本文研究了大规模MIMO全双工中继（MM-FDR），其中多个源-目的对在一个配备超大天线阵列的全双工中继的帮助下同时通信。与传统的MM-FDR协议不同，本文提出了一种允许源/目的地配置多天线的通用模型。与传统的MIMO系统相比，大规模MIMO系统必须使用易于受到硬件损害的低成本组件来构建。在本文中，硬件损伤的影响被考虑在内，并使用发送/接收失真噪声建模。我们提出了一种低复杂度的硬件损伤感知收发器方案（命名为HIA方案），以减轻失真噪声，利用统计知识的信道和天线阵列在源和目的地。为了进一步优化基于HIA的MM-FDR的频谱效率，提出了一种自由度和功率联合优化算法。仿真结果表明，如果源端和目的端的天线数与中继端的天线数成比例，HIA方案可以有效地抑制传统MM-FDR协议中出现的"天花板效应"。
2015-09-18 cs.IT math.IT
Optimal Shape-Gain Quantization for Multiuser MIMO Systems with Linear Precoding
研究了基于线性预编码的多用户多输入多输出下行链路系统中无线信道形状增益矢量量化的最优比特分配问题。我们的设计最大限度地减少了原始和量化的通道之间的均方误差，通过最佳的比特分配的形状（方向）和增益（幅度）为每个用户的固定反馈开销。这被示出为显著减少量化误差，这又减少MU干扰。本文主要做了三个方面的贡献：首先，我们专注于信道增益量化和推导的量化失真，基于欧几里德距离测量，对应于一个MIMO信道的奇异值。其次，我们表明，欧几里德距离为基础的失真的单位范数复杂的信道，由于形状量化，是成比例的\frac{2^{-2Bs}}{2M-1}，其中，Bs是形状量化比特的数量和M是发射天线的数量。最后，我们表明，对于复杂空间中的通道，并允许一个大的反馈开销，方向量化位的数量应该是大约（2 M- 1）倍的通道幅度量化位的数量。
2011-11-29 cs.IT math.IT
On the Capacity Achieving Transmit Covariance Matrices of MIMO Correlated Rician Channels: A Large System Approach
我们确定的容量实现的输入协方差矩阵的相干块衰落相关MIMO莱斯信道。与Rayleigh和不相关Rician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。特征向量和特征值都必须用数值方法计算。由于相应的优化算法不是很有吸引力，我们评估的平均互信息的限制时，发送和接收天线的数量收敛到无穷大，在相同的速度。在信道半相关的情况下，我们提出了一个大系统近似的优化算法，并建立了一些收敛性结果。仿真结果表明，我们的方法提供了可靠的结果，即使是相当温和的数量的发射和接收天线。
2006-08-25 cs.IT math.IT
Channel Estimation in Massive MIMO under Hardware Non-Linearities: Bayesian Methods versus Deep Learning
研究了在实际莱斯衰落环境下，基站和用户设备的非线性硬件损伤对单小区大规模MIMO（multiple-input multiple-output）上行链路性能的联合影响。首先，Bussgang分解为基础的有效通道和失真特性的解析推导和频谱效率（SE）实现了几个接收器的三阶非线性进行了探讨。接着，设计并训练两个深度前馈神经网络来估计每个BS天线处的有效信道和失真方差，这用于信号检测。我们比较了所提出的方法的性能与国家的最先进的失真感知和不知道贝叶斯线性最小均方误差（LMMSE）估计。所提出的深度学习方法通过利用损伤特征来提高估计质量，而LMMSE方法将失真视为噪声。使用由在BS和UE处的非线性的一般阶数的导出的有效信道生成的数据，示出了基于深度学习的估计器也为大于三阶的非线性提供了有效信道的更好的估计。
2020-01-13 cs.IT eess.SP math.IT
Joint Unitary Triangularization for MIMO Networks
这项工作考虑通信网络中的各个环节可以被描述为MIMO信道。与正交调制方法（如奇异值分解）不同，我们允许子信道之间的干扰，这些干扰可以由接收机通过连续消除来消除。由该松弛获得的自由度用于获得同时对多于一个链路有利的基。具体来说，我们推导出形成两个广播信道接收器的子信道增益的比率向量的必要和充分条件。然后，我们将其应用到两个场景：第一，在数字组播，我们提出了一个实用的容量实现方案，只使用标量码和线性处理。然后，我们考虑的联合源信道的问题，在两个用户的MIMO信道上发送高斯源，在那里我们展示了存在的非平凡的情况下，最佳失真对（高信号噪声比等于最佳的点对点失真的个人用户）可以通过采用混合的数字模拟方案在诱导的等效信道。这些场景展示了基于网络中的多个链路选择调制基础的优点，因此我们提出了“网络调制”方法。
2011-05-14 cs.IT math.IT
Massive MIMO Channel Estimation for Millimeter Wave Systems via Matrix Completion
实现定向波束形成的毫米波（mmWave）大规模多输入多输出（MIMO）系统需要对无线传播信道进行可靠的估计。然而，毫米波信道的特征在于高可变性，这严重挑战了它们在短训练周期内的恢复。现有的信道估计技术利用了波束域的信道稀疏性或天线域的低秩特性，但仍然需要大量的训练符号来获得满意的性能。在本文中，我们提出了一种新的信道估计算法，联合利用毫米波信道的后两个属性，以提供更准确的恢复，特别是对于较短的训练间隔。所提出的迭代算法是基于交替方向乘法（ADMM），并提供了全局最优解所考虑的凸毫米波信道估计问题的快速收敛性能。
2019-06-06 cs.IT math.IT
Randomized Quantization and Source Coding with Constrained Output Distribution
本文研究了在量化器输出具有给定的固定概率分布的约束下的固定速率随机矢量量化。通过适当的混合物的联合概率措施的产品的源和再现字母表的随机量化器，包括在文献中的常见模型的一般表示。使用这种表示和最佳传输理论的结果，具有给定的输出分布的最佳（最小失真）的随机量化器的存在示出在各种条件下。对于源密度和均方失真的措施，它表明，这种最佳的可以通过随机量化凸码元。对于平稳和无记忆的源和输出分布的率失真定理的证明，提供了一个单字母表达式的最佳失真的限制大块长度。
2014-10-03 cs.IT math.IT
Toward Energy-Efficient Massive MIMO: Graph Neural Network Precoding for Mitigating Non-Linear PA Distortion
KU Leuven（鲁汶大学）
提出一种 GNN 预编码器，在高阶非线性 PA 模型下最大化大规模 MIMO 和速率，通过将失真导向非用户方向显著提升速率、降低功耗与复杂度。
2023-12-05 cs.IT cs.LG eess.SP
Uplink Performance of Large Optimum-Combining Antenna Arrays in Poisson-Cell Networks
分析了基站按泊松点过程（PPP）分布的无线网络上行链路。假设基站具有大量天线，并且使用线性最小均方误差（MMSE）空间处理用于多址接入。每个小区的活动移动台的数量被限制，以允许使用在每个小区中正交的导频序列进行信道估计。当精确的信道估计是可用的时，在这样的系统的典型小区中的随机定位的链路的累积分布函数（CDF）被导出。当信道估计遭受导频污染时，为频谱效率提供了一个简单的界限。结果提供了深入了解所谓的大规模多输入多输出（MIMO）系统在空间分布的蜂窝网络的性能。
2013-11-19 cs.IT math.IT
Cooperative Pilot Spoofing in MU-MIMO Systems
在这封信中，我们考虑下行链路传输的多用户多输入多输出（MU-MIMO）系统与迫零（ZF）预编码器存在多个攻击者。我们提出了一种协作导频欺骗攻击（CPSA），攻击者在上行链路信道训练阶段协作损害信道估计，旨在降低整个小区的下行链路吞吐量。我们首先评估CPSA对信道估计和下行链路ZF预编码设计的影响，然后推导出可实现的下行链路和速率的解析表达式。此外，我们调查的最佳攻击策略，以尽量减少可实现的下行链路和速率。我们证明了所考虑的优化问题是一个凸优化问题，因此可以方便地获得全局最优解。数值结果表明，CPSA攻击导致严重的性能恶化的攻击功率和攻击者的数量的增加。
2020-07-14 cs.IT math.IT
Joint Pilot Sequence Design and Power Control for Max-Min Fairness in Uplink Massive MIMO
针对大规模多输入多输出（MassiveMIMO，MultipleInputMultipleOutput）系统中的导频污染问题，对导频分配和导频发射功率进行了优化。虽然以前的作品已经处理导频分配作为一个组合问题，我们实现了一个更容易处理的问题制定直接优化的导频序列。为此，我们计算上的上行链路（UL）的频谱效率（SE）的下限，瑞利衰落信道的最大比（MR）检测和任意导频序列。我们优化的最大-最小SE相对于导频序列和导频功率，功率预算约束下。这成为一个NP难的符号问题，但我们提出了一个有效的算法，以获得多项式复杂度的局部最优解。数值结果表明，该算法的近最优性，并显示出显着的收益比现有的次优算法。
2017-03-06 cs.IT math.IT
Linear Transceiver Optimization in Multicell MIMO Based on the Generalized Benders Decomposition
研究了多输入多输出干扰广播信道中的最大和速率优化问题。假设多天线发射机和接收机具有完美的信道状态信息。在这种情况下，找到最佳的线性收发器设计是一个NP难题。我们表明，重新制定的问题，使应用程序的广义Benders分解合适。分解为我们提供了一个优化结构，我们利用它来应用两种不同的优化方法。虽然一种方法是保证收敛到局部最优的原始问题，其他方法取决于技术，可以有希望设计一个全局优化方法。
2015-07-06 cs.IT math.IT
Scalable Distortion-Aware Clustering for Fronthaul-Limited Cell-Free MIMO Networks
University of Toronto（多伦多大学）；Ericsson Canada（爱立信加拿大）
针对前传受限无蜂窝MIMO网络，提出一种仅依赖大尺度衰落的可扩展失真感知聚类方法，通过多项式时间算法达到全局最优，性能优于现有方案。
2026-10-06 cs.IT cs.NI cs.SY
Modular CSI Quantization for FDD Massive MIMO Communication
我们考虑在频分双工（FDD）系统中的高维MIMO传输。对于预编码，频率选择性信道必须由用户测量、量化并反馈到基站。当天线的数量非常高时，这通常导致过高的量化复杂度和大的反馈。在5G新无线电（NR）中，已经为此应用了模块化量化方法，其中首先为整个频率选择性信道识别低维子空间，然后将子带信道线性映射到该子空间并量化。我们分析了如何在这样一个模块化的方案中的组件有助于整体量化失真。基于此分析，我们改进了模块化方法中的技术组件，并提出了正交归一化宽带预编码方案和顺序宽带预编码方法，这些方法比传统方法提供了相当大的增益。我们比较的性能开发的量化方案，现有技术通过模拟方面的投影失真，整体失真和频谱效率，在一个场景中与一个现实的空间信道模型。
2023-03-23 cs.IT eess.SP math.IT
An Algorithm for Global Maximization of Secrecy Rates in Gaussian MIMO Wiretap Channels
研究了高斯MIMO窃听信道中保密率最大化的最优信令问题。虽然这个信道最近已经引起了极大的关注，并已获得了一些结果，包括高斯信令的最优性的证明，最佳的传输协方差矩阵是已知的一些特殊情况下，一般情况下仍然是一个悬而未决的问题。本文提出了一种在一般情况下求解全局最优发射协方差矩阵的迭代自定义算法，保证了算法收敛到\textit{global}最优解。虽然原来的优化问题不是凸的，因此难以解决，它的极大极小的重新制定可以解决通过凸优化工具，这是利用这里。该算法是基于障碍的方法扩展到处理一个极大极小问题在手。它的收敛到全局最优的一般情况下（退化或不）证明和边界的最优性间隙的障碍方法的每一步。通过数值例子证明了算法的性能。特别地，20至40牛顿步长已经足以以非常高的精度（高达机器精度水平）求解充分最优性条件，即使对于大型系统也是如此。如果保密能力是唯一感兴趣的量，则需要的步骤甚至更少。该算法可以针对降级信道情况被显著简化，并且还可以被采用以包括每天线功率约束（代替总功率约束或除了总功率约束之外）。它还解决了在保密率约束下最小化总功率的对偶问题。
2015-04-14 cs.IT math.IT
