Joint Design of Transmit Waveforms and Receive Filters for MIMO Radar via Manifold Optimization
发射波形和接收滤波器的联合设计问题是多输入多输出（MIMO）雷达系统的许多应用场景中所期望的。在本文中，联合设计问题下的信号与干扰加噪声比（SINR）的性能指标，在这种情况下，该问题被制定为最大化的SINR在接收端受到一些实际的发射波形约束。基于流形优化方法，提出了一种求解非凸约束优化问题的数值算法。流形优化方法在许多工程应用中已被证明是强大而灵活的。该算法能够在统一的框架下有效地解决不同波形约束下的信干噪比最大化问题。数值实验表明，该算法优于现有的基准在计算效率和实现可比的信干噪比性能。
2021-02-10 cs.IT eess.SP math.IT
Joint Transmitter-Receiver Design for the Downlink Multiuser Spatial Multiplexing MIMO System
本文提出了一种联合发射机-接收机设计，以最小化加权和功率下的后处理信号干扰噪声比（post-SINR）的约束下，所有子信道。仿真结果表明，该算法不仅可以满足后SINR约束，而且可以方便地调整用户之间的功率分配，通过相应的改变权重。因此，该算法可以通过降低边缘用户的发射功率来消除邻小区干扰，而不会带来性能损失。
2008-11-04 cs.IT math.IT
Unified Performance Analysis of Orthogonal Transmit Beamforming Methods with User Selection
多天线下行链路信道中的同时多用户波束成形可能需要脏纸（DP）预编码（最佳且高复杂度）或线性预编码（次佳且低复杂度）方法。系统性能的典型特征在于在发射机处具有完美信道状态信息的同质用户的总容量。总容量性能分析需要用户信噪比（SNR）或信干噪比（SINR）的精确概率分布。由于在发射机处去除了已知干扰，来自顺序统计的标准技术可以足以获得用于DP预编码的SNR的概率分布。另一方面，线性预编码技术的这种概率分布的推导更具挑战性。例如，正交波束成形技术不能完全消除用户位置处的干扰，从而需要利用SINR进行分析。在本文中，我们推导出两个正交波束形成方法结合用户调度的用户信干噪比的联合概率分布：自适应正交波束形成和正交线性波束形成。我们得到了紧凑和统一的解决方案的联合概率分布的调度用户的信干噪比。我们的分析结果可以应用到类似的算法，并通过计算机模拟验证。
2013-07-19 cs.IT math.IT
Cellular Multi-User Two-Way MIMO AF Relaying via Signal Space Alignment: Minimum Weighted SINR Maximization
在本文中，我们考虑线性MIMO收发器的设计蜂窝双向放大转发中继系统组成的一个单一的多天线基站，一个单一的多天线中继站，和多个多天线移动台（MS）。由于双向传输，移动台可能遭受巨大的多用户干扰。我们应用干扰管理模型，利用信号空间对齐，并提出了一种收发器的设计算法，它允许减轻由于半双工操作的频谱效率的损失，并提供灵活的性能优化占每个用户的服务质量的优先级。与基于双向信道反转和仅空分多址处理的传统双向中继方案的数值比较表明，该方案实现了优越的出错率和平均数据率性能。
2012-05-13 cs.IT math.IT
SINR-Threshold Scheduling with Binary Power Control for D2D Networks
在本文中，我们考虑一个设备到设备的通信网络中，$K$发射机-接收机对共享频谱与对方。我们提出了一种新的，但简单的二进制调度方案，该网络的平均和率最大化的对。根据该方案，假设\emph{all}其他用户对是活动的，每个接收机预测其信号与干扰加噪声比（SINR），并将其与预先分配的阈值进行比较，以决定其对应的发射机是否被激活。对于我们提出的方案，最大化的预期和速率的最佳阈值得到分析的两个用户对的情况下，经验一般$K$用户对的情况下。仿真结果表明，我们提出的SINR阈值调度方案优于ITLinQ \cite{navid}，FlashLinQ \cite{flash}和\cite{G}中提出的方法在预期的总和速率（网络吞吐量）。此外，该方案的计算复杂性为$O(K)$，优于具有$O(K^2)$复杂度要求的ITLinQ和FlashLinQ。此外，我们还讨论了我们提出的新方案到运营商辅助蜂窝D2 D异构网络的应用。
2017-08-31 cs.IT math.IT
Exploiting Regional Differences: A Spatially Adaptive Random Access
在本文中，我们讨论了利用本地信息，如接收信号干扰噪声比（SINR）的简单随机接入方案的改进潜力。我们提出了一种空间自适应随机接入（SARA）方案，其中网络中的发射机根据本地情况利用不同的发送概率。在我们提出的方案中，发送概率是自适应更新的接收信干噪比和目标信干噪比。我们调查的空间自适应随机接入方案的性能。为了比较，我们推导出一个最佳的发送概率ALOHA随机接入方案中，所有的发射机使用相同的发送概率。我们通过仿真说明了空间自适应随机接入方案的性能。我们表明，该方案的性能超过了最佳ALOHA随机接入方案，并与CSMA/CA计划。
2015-05-01 cs.IT cs.NI math.IT
Optimal Distributed Scheduling in Wireless Networks under the SINR interference model
无线资源共享机制是保证无线网络良好性能的关键。在他们的开创性论文\cite{tassiulas1}中，Tassiulas和Ephremides介绍了最大加权调度算法，并证明了其吞吐量最优性。从那时起，有广泛的研究工作，设计分布式实现该算法。最近，分布式自适应CSMA调度方案\cite{jiang08}已被提出，并被证明是最佳的，而不需要在发送器之间的消息传递。然而，他们的分析依赖于这样的假设，即干扰可以通过简单的干扰图来准确地建模。在本文中，我们考虑更现实和具有挑战性的SINR干扰模型。我们提出{ \it第一分布式调度算法，（i）在SINR干扰模型下是最优的，以及（ii）不需要任何消息传递}。它们基于被称为{ \it Power Packing}的简单且有效的功率分配策略和随机化技术的组合。我们首先设计的算法是速率最优的意义上，他们执行以及最好的集中式调度方案的情况下，每个发射机都知道它应该发送数据包到相应的接收机的速率。然后，我们扩展这些算法，使它们达到吞吐量最优。
2013-05-02 cs.IT math.IT
Transmit Design for Joint MIMO Radar and Multiuser Communications with Transmit Covariance Constraint
在本文中，我们考虑设计的多输入多输出（MIMO）发射机，同时作为MIMO雷达和基站的下行链路多用户通信。为了保证MIMO雷达的性能，除了功率约束外，还要求发射波形的协方差等于给定的最优协方差。在此约束下，我们制定和解决信号干扰噪声比（SINR）的平衡问题，多用户发射波束成形通过凸优化。考虑到这种约束不能完全消除干扰，我们引入脏纸编码（DPC），以进一步消除干扰，并制定在DPC制度的SINR平衡和和速率最大化问题。虽然这两个问题都是非凸的，我们表明，他们可以重新制定凸优化通过拉格朗日和下行链路-上行链路的对偶。此外，我们提出了基于梯度投影的算法来解决等效的对偶问题的SINR平衡，在发射波束成形和DPC制度。仿真结果表明，DPC的发射波束形成的显着性能改善，也表明，通信发射机的自由度是由协方差的秩的限制。
2021-09-02 cs.IT eess.SP math.IT
An Alternating Algorithm for Uplink Max-Min SINR in Cell-Free Massive MIMO with Local-MMSE Receiver
研究了无小区大规模多输入多输出（MIMO）系统上行链路的最大最小信干噪比（SINR）问题。我们假设系统采用局部最小均方误差（L-MMSE）合并。目标是通过求解最大-最小SINR优化问题，通过优化每个用户设备（UE）的发射功率和中央处理单元（CPU）处的加权系数，服从UE的发射功率约束，来保持用户公平性。这个问题不是联合凸的。因此，我们将原问题分解为两个子问题，特别是优化功率分配和接收机加权系数。然后，我们提出了一个交替算法来解决这两个子问题。加权系数子问题被表述为广义特征值问题，而功率分配子问题被近似为几何规划（GP）。我们的经验表明，该算法实现了更高的最小用户上行链路频谱效率（SE）比现有的固定功率方案，这是不优化的发射功率。最后，数值分析了算法的收敛性.
2019-10-30 cs.IT eess.SP math.IT
Asymptotic Max-Min SINR Analysis of Reconfigurable Intelligent Surface Assisted MISO Systems
本文研究了单小区多用户系统的下行链路，在该系统中，一个配备有$M$天线的基站（BS）通过安装在BS视线（LoS）上的可重构智能表面（RIS）与$K$单天线用户进行通信。RIS被设想为通过利用$N$无源反射元件来提供前所未有的频谱效率增益，该无源反射元件在撞击的电磁波上引起相移以智能地重新配置信号传播环境。我们研究的最小信号干扰噪声比（SINR）实现的最佳线性预编码器（OLP），最大化的最小SINR服从给定的功率约束的任何给定的RIS相位矩阵，在BS和RIS之间的LoS信道矩阵的情况下，秩1和满秩。在前一种情况下，由RIS辅助的链路实现的最小SINR由随着$K$变为零的量来限制。对于高秩场景，我们为渐进OLP的参数开发了准确的确定性近似，然后利用这些近似来优化RIS相位矩阵。仿真结果表明，RISs可以用少量的无源反射元件胜过半双工中继，而需要大的RISs才能胜过全双工中继。
2019-12-06 cs.IT math.IT
Max-Min SINR Analysis of STAR-RIS Assisted Massive MIMO Systems with Hardware Impairments
本文研究了存在硬件损伤的STAR-RIS辅助大规模MIMO系统，推导了最优线性预编码下的最小SINR闭式解，利用确定性等价和投影梯度上升算法优化被动波束赋形，仿真验证了STAR-RIS优于传统RIS。
2023-11-23 cs.IT math.IT
Heterogeneous Cellular Networks with Flexible Cell Association: A Comprehensive Downlink SINR Analysis
在本文中，我们开发了一个易于处理的框架，在下行链路异构蜂窝网络（HCN）的SINR分析灵活的小区关联政策。HCN被建模为多层蜂窝网络，其中每层的基站（BS）被随机地定位并且具有特定的发射功率、路径损耗指数、空间密度和朝向接纳移动用户的偏置。例如，与宏小区相比，微微小区通常将具有较低的发射功率、较高的路径损耗指数（较低的天线）、较高的空间密度（每个宏小区有许多微微小区）以及正偏置，使得积极鼓励宏小区用户使用负载较轻的微微小区。在本文中，我们隐含地假设所有的基站有完整的队列，未来的工作应该放松。对于该模型，我们推导出了典型用户在整个网络或某一层中的中断概率，它等价于下行链路SINR累积分布函数。结果是准确的所有信干噪比，和他们的表达式承认相当简单的封闭形式在一些似是而非的特殊情况下。我们还推导出典型用户的\emph{average ergodic rate}和\emph{minimum average user throughput} --每层中一个小区所支持的平均用户吞吐量中的最小值。我们观察到，无论是BS或层的数量改变中断概率或平均遍历率在干扰有限的满载HCN与无偏小区关联（无偏置），并观察偏置如何改变各种指标。
2011-07-19 cs.IT math.IT
Asymptotic Analysis of Max-Min Weighted SINR for IRS-Assisted MISO Systems with Hardware Impairments
我们专注于现实的最大化的上行链路的最小信号与干扰加噪声比（SINR）的一般多输入单输出（MISO）系统的智能反射表面（IRS）的协助下，在大系统的限制占HI。特别是，我们在IRS（IRS-HI）和收发器HI（AT-HI）引入HI，尽管它们不可避免的影响，但通常被忽视。具体地，确定性等效分析使得能够通过联合优化HI感知接收器、发射功率和反射波束成形矩阵（RBM）来导出具有HI的渐近加权最大-最小SINR。值得注意的是，我们获得了最佳的功率分配和反射波束形成矩阵，而不是在传统的MIMO系统的基础上的瞬时信道信息的频繁必要的计算与低开销。蒙特卡罗模拟验证了分析结果，显示了深刻的关键参数之间的相互作用和性能退化，由于HI。
2021-07-06 cs.IT math.IT
Secondary Access to Spectrum with SINR Requirements Through Constraint Transformation
在本文中，我们研究的问题分配频谱无线节点之间的SINR要求。这个问题是特别感兴趣的动态频谱接入网络的拓扑结构和频谱资源随时间和位置而不同。问题是要确定的无线电节点，可以同时发送，同时仍然实现其SINR的要求，然后决定这些节点应该transmittedon.Previous工作的信道的数量，这可以如何做到一个大的频谱池，节点分配多个通道，从该池呈现一个线性规划方法可行时，池是足够大的。在本文中，我们扩展他们的工作，考虑任意个人池的大小，并允许节点只在一个通道上传输。由于干扰的累积性质，该问题是一个非凸整数问题，是NP-难的。然而，我们引入了一个约束变换，将问题转化为二进制二次约束问题。虽然这个问题仍然是NP难的，众所周知的启发式算法解决这个问题是已知的文献。我们实现了一个启发式算法的基础上，拉格朗日松弛约束的启发式的最佳值的约束转换问题的解决方案的价值。仿真结果表明，该方法提供的解的平均差距为10%的原始非凸整数问题的遗传算法获得的解决方案。
2012-12-10 cs.IT cs.NI math.IT
Secure Precise Wireless Transmission with Random-Subcarrier-Selection-based Directional Modulation Transmit Antenna Array
本文提出了一种基于正交频分复用（OFDM）和定向调制（DM）的无线传输方案，即RSCS-OFDM-DM，该方案综合利用人工噪声（AN）投影、相位对准（PA）/波束形成、随机子载波选择（RSCS）等多种技术，将保密信息安全、准确地传输到期望用户。该RSCS-OFDM-DM方案为发射机和期望的接收机提供了极其低的复杂度结构，并且使得安全和精确的无线传输在实践中是可实现的。对于非法窃听者来说，机密消息的接收能力非常弱，一旦被AN破坏，他们的接收机就无法成功地拦截这些机密消息。在这种方案中，相位对准/波束形成向量和AN投影矩阵的设计密切依赖于期望的方向角和距离。特别要注意的是，RSCS的使用导致重要的结果，即机密消息的接收功率主要集中在期望接收器周围的小的相邻区域上，并且其功率的仅小部分泄漏到剩余的大的宽区域。这个概念被称为安全精确传输。推导了实时接收信干噪比（SINR）的概率密度函数。同时，得到了平均信干噪比及其紧上界。通过分析信干噪比的第一个零值位置，明确窃听区域，推导出平均保密率的近似封闭表达式。
2017-05-27 cs.IT math.IT
Coverage Analysis of Relay Assisted Millimeter Wave Cellular Networks with Spatial Correlation
我们提出了一种新的分析框架，用于评估毫米波（mmWave）蜂窝网络的覆盖性能，空闲用户设备（UE）作为中继。在该网络中，基站（BS）采用直接模式向目的UE发送，或者如果直接模式失败则采用中继模式，其中BS向中继UE发送，然后中继UE向目的UE发送。为了解决实际中目的地UE的剧烈旋转运动，我们提出在目的地UE处采用选择组合。推导了网络的信干噪比（SINR）覆盖概率的新表达式。使用数值结果，我们首先证明了我们的新表达式的准确性。然后，我们表明，忽略空间相关性，这已被普遍采用的文献中，导致严重高估的SINR覆盖概率。此外，我们表明，引入中继到毫米波蜂窝网络大大提高了覆盖性能。此外，我们表明，最佳的BS密度最大化的SINR覆盖概率可以通过使用我们的分析确定。
2019-12-27 cs.IT math.IT
A Distributed Power Control and Transmission Rate Allocation Algorithm over Multiple Channels
在本文中，我们考虑多个信道和无线节点与多个收发器。每个节点在每个可用信道上分配一个发射机。对于每个分配的发射机，节点以分布式方式决定传输的功率电平和数据速率，使得满足无线节点的某些服务质量（QoS）需求。更具体地说，我们调查的情况下，在每个通信对的所有信道的平均SINR保持在一定的阈值以上。提出了一种用于每个发射机的联合分布式功率和速率控制算法，该算法动态地调整数据速率以满足每个信道处的目标SINR，并且更新功率电平以允许可变的期望SINR。该算法是完全分布式的，只需要本地干扰测量。所提出的算法的性能示出通过说明性的例子。
2011-10-28 cs.IT math.DS math.IT
Exploiting Known Interference as Green Signal Power for Downlink Beamforming Optimization
该研究针对多用户MISO下行链路，提出利用已知建设性干扰的波束成形方案，降低发射功率并提升SINR，还扩展了鲁棒方案，实现显著功耗节省。
2015-05-06 cs.IT math.IT
Joint Transmit Beamforming and Receive Power Splitting for MISO SWIPT Systems
本文研究了一种多用户多输入单输出（MISO）下行链路同步无线信息和功率传输（SWIPT）系统，其中一组单天线移动台（MS）通过功率分配（PS）从多天线基站（BS）发送的信号中同时接收信息和能量。我们的目标是最小化在BS的总传输功率，通过联合设计发送波束成形矢量和接收PS比为所有MS在其给定的信号干扰加噪声比（SINR）的信息解码和收获的能量收获的功率约束下。首先，我们推导出我们所提出的问题的可行性的充分必要条件。接下来，我们解决这个非凸问题，通过应用半定松弛（SDR）的技术。我们证明了SDR确实是紧的，从而达到其全球最优。最后，我们提出了两个次优解决方案的复杂度低于最优解决方案的基础上分离的原则，发送波束成形和接收PS的优化，其中迫零（ZF）和SINR最优的发送波束成形方案，分别适用。
2013-12-29 cs.IT math.IT
Max-Min Fairness in IRS-Aided Multi-Cell MISO Systems via Joint Transmit and Reflective Beamforming
研究了一种智能反射面（IRS）辅助的多小区多输入单输出（MISO）系统，该系统由多个多天线基站（BS）组成，每个基站与一个单天线用户通信，其中专门部署了一个IRS来辅助无线传输和抑制小区间干扰。在此设置下，我们联合优化协调的发射波束形成在BS和反射波束形成在IRS，最大化的最小加权接收信号干扰加噪声比（SINR）在用户的目的，在BS和IRS的反射约束的个人最大发射功率约束。为了解决困难的非凸最小SINR最大化问题，我们提出了有效的算法交替优化的基础上，其中的发射和反射波束成形矢量的交替方式进行优化。特别是，我们使用二阶锥规划（SOCP）优化的协调发射波束形成，并开发两个有效的设计更新的反射波束形成的半定松弛（SDR）和连续凸逼近（SCA）的技术的基础上，分别。数值结果表明，使用IRS导致显着更高的SINR值比基准计划没有IRS或没有适当的反射波束成形优化，而开发的SCA为基础的解决方案优于SDR为基础的一个实现复杂度较低。
2020-02-07 cs.IT eess.SP math.IT
Multiuser MIMO Downlink Beamforming Design Based on Group Maximum SINR Filtering
在本文中，我们的目标是解决多用户多输入多输出（MIMO）下行波束成形问题，其中一个多天线基站广播数据到许多用户。每个用户被分配多个数据流，并且在其接收器处具有多个天线。提出了一种基于迭代法的联合发射接收波束形成和功率分配问题的有效解决方案。我们采用组最大信号干扰噪声比（SINR）滤波器组（GSINR-FB）作为我们的波束形成器，通过用户的数据流之间的合作，利用接收机的多样性。每个用户的数据流受到平均SINR约束，该平均SINR约束在无线通信系统中具有许多重要的应用，并且用作测量服务质量（QoS）的良好度量。GSINR-FB还优化其输出的平均SINR。在GSINR-FB波束形成器的基础上，提出了一种SINR均衡的最优功率分配结构，将复杂的功率分配问题简化为线性问题。仿真结果验证了所提出的算法优于以前的作品，具有近似相同的复杂度。
2011-03-29 cs.IT math.IT
MIMO Interference Alignment Over Correlated Channels with Imperfect CSI
干扰对齐（IA），给定不相关的信道分量和完美的信道状态信息，获得干扰信道中的最大自由度。然而，鲜为人知的是，如何IA的总和速率行为在有限的发射功率，不完美的信道状态信息，或天线相关性。本文给出了一个近似的封闭形式的信号干扰噪声比（SINR）表达式IA在多输入多输出（MIMO）信道的不完善的信道状态信息和发射天线相关性。假设在发射机和迫零接收机处的线性处理，利用随机矩阵理论工具来导出每个用户的每个流的后处理SINR分布的近似。完美的渠道知识和身份证。信道系数构成特殊情况。该SINR分布不仅允许容易地计算有用的性能度量，如和率和符号出错率，而且还允许IA与其他传输技术的现实比较。更具体地说，IA与空间复用和波束成形相比，它表明，IA可能不是最佳的一些性能标准。
2010-10-13 cs.IT math.IT
Joint Beamforming Design for Multi-User Wireless Information and Power Transfer
在本文中，我们提出了一种联合波束形成算法的多用户无线信息和功率传输（MU-WIPT）系统，是兼容传统的多用户多输入多输出（MU-MIMO）系统。所提出的联合波束形成向量使用已建立的MU-MIMO迫零波束形成（ZFBF）初始化，并进一步更新以最大化能量收集（EH）用户的总收集能量，并保证协同调度信息解码（ID）用户的信号干扰噪声比（SINR）约束。当ID和EH用户同时由联合波束成形向量服务时，可以以ID用户的SINR损失为代价来增加所收获的能量。为了表征SINR损失，引入目标SINR比u作为目标SINR（即，SINR约束），其通过利用ZFBF可实现的接收SINR来归一化。在此基础上，分析了在发射端信道状态信息（CSIT）为理想/非理想的情况下，该算法得到的和速率和能量。通过模拟和数值结果，我们验证了衍生的分析，并证明了EH和ID性能相比，最先进的和传统的计划。
2014-07-06 cs.IT math.IT
Rate of Channel Hardening of Antenna Selection Diversity Schemes and Its Implication on Scheduling
对于多天线系统，我们计算了当发射机选择具有最强信道的发射天线时天线选择增益的渐近分布。我们用它来渐近估计的基本信道容量分布，并证明，与多输入/多输出（MIMO）系统，天线选择系统的信道硬化在一个较慢的速度，因此一个显着的多用户调度增益可以存在- O（1/ log m）的信道选择，而不是O（1/ sqrt{m}）的MIMO，其中m是发射天线的数量。此外，即使没有这种调度增益，它表明，发射天线选择系统优于开环MIMO系统在低信号干扰加噪声比（SINR）制度，特别是对于少量的接收天线。这可能对无线系统设计有一些影响，因为现代无线系统中的大多数用户具有低SINR
2007-03-05 cs.IT math.IT
Optimal Sequence and Performance for Desired User in Asynchronous CDMA System
我们考虑异步CDMA系统在无衰落环境中，特别关注某个用户。本文将这一特定用户称为期望用户。在这种情况下，最佳序列，最大信号干扰噪声比（SINR）和最大容量的期望用户导出与其他扩频序列是给定的和固定的。此外，最大信干噪比和最佳序列的期望用户被写在一个矩阵的最小特征值和相应的特征向量，分别。由于它不是直接获得的最大SINR的显式形式，我们评估SINR，并获得最大SINR的上下界。从这些界限，最大SINR可能会变得更大的其他扩展序列的二次形式的书面数量减少。此外，我们提出了一种方法来获得扩展序列的所有用户实现大的信干噪比。我们所提出的方法的性能进行了数值验证。
2019-06-09 cs.IT math.IT
Optimal Resource Allocation for Joint Sensing and Communication: Multiple Targets and Clutters
我们研究了一种基于射频（RF）信号刺激的非接触式目标探测。发射信号从配备有二维天线阵列的发射机发出。然后，在多个分布式传感器处接收来自目标的反射信号。在传感器处的观测被放大并转发到融合中心。然后，融合中心进行空时后处理，以提取接收信号和目标冲激响应之间的最大公共信息。最佳功率分配在发射机和放大器在传感器的影响。幂和最小化问题是一个非凸问题。我们提出了一个有效的算法来解决这个问题迭代。空时接收信号矢量的最大比合并（MRC）是利用最大比传输（MRT）在足够低的信干噪比（SINR）下实现最优接收的方法。然而，在更高的SINR需求，在融合中心的迫零（ZF）优于MRC。
2019-02-28 cs.IT math.IT
Optimal Transmit Power and Channel-Information Bit Allocation With Zeroforcing Beamforming in MIMO-NOMA and MIMO-OMA Downlinks
针对MIMO-NOMA与MIMO-OMA下行链路，本文通过几何规划联合优化发射功率和CDI比特分配以实现max-min SINR公平性，并提出基于K-means的分组与渐进填充方案降低复杂度。
2023-01-25 cs.IT math.IT
On the Convergence and Performance of MF Precoding in Distributed Massive MU-MIMO Systems
在本文中，我们分析的收敛速度和匹配滤波器（MF）的预编码器在一个大规模的多用户（MU）多输入多输出（MIMO）系统的性能，目的是确定的影响分布到多个集群的发射天线。我们考虑的情况下，传输空间相关性，不平等的链路增益和不完善的信道状态信息（CSI）。此外，我们推导出一个MF信号与干扰加噪声比（SINR）的限制，因为发射天线的数量和用户的数量趋于无穷大。在我们的研究结果中，我们表明，收敛速度和性能都强烈依赖于空间相关性。在存在空间相关性的情况下，将天线分布到多个集群中比共址天线阵列场景呈现显著的增益。在不相关的场景中，共置天线簇由于其优越的单用户信噪比（SNR）机制而具有稍微更好的平均每用户SINR性能，即，当用户靠近基站（BS）时，用户与所有发射天线之间的链路变得强。
2015-03-03 cs.IT math.IT
Distributed Power Control in Interference Channels with QoS Constraints and RF Energy Harvesting: A Game-Theoretic Approach
本文提出了一种新的分布式功率控制方案的基于功率分裂的干扰信道（IFC）与同时无线信息和功率传输（SWIPT）。所考虑的IFC由多个源-目的地对组成。每个目的地将其接收到的信号分成两部分，分别用于信息解码和能量收集（EH）。每对调整其发射功率和功率分配比，以满足其相应目的地的信号干扰噪声比（SINR）和EH约束。为了表征合理的行为的源-目的地对，我们制定了一个非合作的游戏所考虑的系统，其中每一对被建模为一个战略球员，其目的是最大限度地减少自己的发射功率下的SINR和EH的限制在目的地。我们得到了一个充分必要条件的存在性和唯一性的纳什均衡（NE）制定的游戏。首先推导出各局中人的最佳对策，然后迭代求解网元。数值结果表明，所提出的博弈论的方法可以达到接近最优的性能在不同的SINR和EH的约束。
2016-02-20 cs.IT math.IT
Distributed Optimization for Coordinated Beamforming in Multi-Cell Multigroup Multicast Systems: Power Minimization and SINR Balancing
研究了多小区多组多输入单输出系统中的协作多播波束形成问题。每个基站（BS）通过形成具有每组公共信息的单个波束来服务多组用户。我们提出了集中式和分布式波束形成算法，两个不同的优化目标。第一个目标是最小化所有BS的总传输功率，同时保证用户特定的最低服务质量目标。半定松弛（SDR）方法被用来近似的非凸组播问题作为一个半定规划（SDP），这是通过集中处理可解。随后，提出了两种替代的分布式方法。第一种方法通过原始分解将SDP转化为两级优化。在较高级别，针对固定波束成形器优化小区间干扰功率，而较低级别通过针对给定小区间干扰约束最小化BS特定发射功率来局部优化波束成形器。第二个分布式解决方案是通过乘法器的交替方向方法实现的，其中通过经由一致性约束强制相等将小区间干扰优化划分为局部和全局优化。我们进一步提出了一个集中式和一个简单的分布式波束成形设计的信号与干扰加噪声比（SINR）的平衡问题，其中最小的用户之间的SINR最大化与给定的每BS功率约束。这个问题通过二分法作为一系列SDP可行性问题来解决。仿真结果表明了所提出的协作波束形成算法优于传统的非协作传输方案，并说明了分布式方法的快速收敛性。
2017-10-02 cs.IT math.IT
Multi-IRS-Aided Doppler-Tolerant Wideband DFRC System
本文提出多IRS辅助的宽带DFRC系统，联合利用LoS和NLoS多载波信号，通过交替优化框架设计波束成形，在运动目标和杂波环境下显著提升雷达SINR与目标检测性能。
2023-08-10 cs.IT eess.SP math.IT
Joint Transmit and Reflective Beamforming Design for IRS-Assisted Multiuser MISO SWIPT Systems
研究了一种智能反射面辅助的多用户多输入单输出（MISO）无线信息与能量同步传输（SWIPT）系统。在该系统中，多天线接入点（AP）使用发射波束成形将信息和能量信号发送到一组接收器，每个接收器用于信息解码（ID）或能量收集（EH），并且专用部署的IRS适当地控制其反射相移以形成无源反射波束，用于促进接收器处的ID和EH。在这种设置下，我们联合优化AP处的（有源）信息和能量发射波束成形以及IRS处的（无源）反射波束成形，以最大化在所有EH接收器处接收的最小功率，这受到ID接收器处的个体信号与干扰加噪声比（SINR）约束以及AP处的最大发射功率约束。虽然制定的SINR约束的最小能量最大化问题是高度非凸的，我们提出了一个有效的算法，通过使用交替优化和半定松弛（SDR）的技术，以获得高质量的解决方案。数值结果表明，建议的IRS辅助SWIPT系统的信息和能量信号实现了显着的性能增益比基准计划没有IRS部署和/或没有专用的能量信号使用。
2019-10-16 cs.IT eess.SP math.IT
Improved SINR Approximation for Downlink RSMA-based Networks with Outdated Channel State Information
本文提出了一种改进的下行SDMA网络中基于过时CSIT的SINR近似方法，以提高多用户MIMO系统的性能分析精度。
2026-07-15 cs.IT eess.SP math.IT
Energy-Efficient Transmit Beamforming and Antenna Selection with Non-Linear PA Efficiency
本文研究了由多天线基站（BS）和多个单天线用户组成的下行多天线多用户系统中的节能设计，考虑了实际的非线性功率放大器（PA）效率和每个发射天线处射频（RF）链的开关功耗。在此设置下，我们共同优化的发射波束成形和天线开/关选择在BS，以尽量减少其总功耗，同时确保在用户的个人信号干扰噪声比（SINR）的约束。然而，由于非线性PA效率和开关RF链功耗，所制定的SINR约束功率最小化问题是高度非凸的并且难以求解。为了解决这个问题，我们提出了一个有效的算法，以获得一个高质量的解决方案的基础上的技术顺序凸逼近（SCA）。我们提供了数值结果来验证我们所提出的设计的性能。结果表明，在优化的解决方案中，BS倾向于激活较少的天线，并在每个天线使用较高的功率传输，以利用非线性PA效率。
2022-07-07 cs.IT eess.SP math.IT
Enhanced Max-Min SINR for Uplink Cell-Free Massive MIMO Systems
在本文中，我们考虑的最大-最小信号干扰加噪声比（SINR）的无小区大规模多输入多输出（MIMO）系统的上行链路传输的问题。假设中央处理单元（CPU）和用户只利用信道统计的知识，我们首先推导出上行链路速率的封闭形式的表达式。特别是，我们通过解决用户速率的最大-最小优化问题，通过功率分配和接收器系数的选择，其中用户的最小上行链路速率在特定用户处利用可用发射功率最大化，来增强（或最大化）用户公平性。基于推导出的上行链路速率的封闭形式的表达式，我们制定了原来的用户最大最小的问题来设计最佳的接收机系数和用户功率分配。然而，这个最大-最小的SINR问题是不联合凸的设计变量，因此，我们分解成两个子问题，即，接收器系数设计和用户功率分配的原始问题。通过迭代求解这些子问题，我们开发了一个迭代算法来获得最佳的接收机系数和用户功率分配。特别地，固定用户功率分配的接收器系数设计被公式化为广义特征值问题，而几何规划（GP）的方法被用来解决给定的一组接收器系数的功率分配问题。数值结果证实了在文献中现有的计划在系统速率的三倍增加。
2018-01-30 cs.IT math.IT
Power Efficient and Secure Full-Duplex Wireless Communication Systems
在本文中，我们研究了资源分配的全双工（FD）无线电基站服务多个半双工（HD）下行链路和上行链路用户同时。所考虑的资源分配算法设计被公式化为考虑到下行链路和上行链路通信的最小所需接收信号与干扰加噪声比（SINR）以及潜在窃听者处的最大可容忍SINR的非凸优化问题。所提出的优化框架，使安全的下行链路和上行链路通信，通过在下行链路中的人工噪声生成干扰潜在的窃听者。我们通过联合优化下行链路波束形成器、人工噪声协方差矩阵和上行链路发射功率来最小化总下行链路和上行链路发射功率的加权和。我们采用半定规划（SDP）松弛的方法来获得一个听话的解决方案所考虑的问题。的SDP松弛的紧密性揭示了通过检查的解决方案的全局最优性的充分条件。仿真结果表明，所提出的方案和显着的发射功率节省实现优化的人工噪声协方差矩阵的优异性能。
2015-06-05 cs.IT math.IT
Quantized Massive MIMO Systems with Multicell Coordinated Beamforming and Power Control
在本文中，我们研究了一个协调多点（CoMP）波束形成和功率控制问题的基站（BS）与大量的天线阵列下粗量化在低分辨率的模数转换器（ADC）和数模转换器（DAC）。与高分辨率ADC和DAC系统不同，在CoMP设计中需要考虑的不可忽略的量化噪声使问题更具挑战性。首先，我们制定的总功率最小化问题的上行链路（UL）和下行链路（DL）系统的信号干扰噪声比（SINR）的约束。然后，我们推导出粗糙量化系统下的UL和DL问题的强对偶性。利用的对偶性，我们提出了一个框架，是针对一个双重的目标：发现在UL中的最佳发射功率，通过开发迭代算法在分布式的方式，并获得在DL中的最佳预编码器作为一个缩放的UL组合器的实例。在均匀发射功率和每个小区的SINR约束下，我们进一步通过分析SINR的下界来推导UL CoMP问题的确定性解决方案。最后，我们将所得结果推广到宽带正交频分复用系统，以优化所有子载波的发射功率和波束形成器。仿真结果验证了理论分析和算法的正确性。
2020-05-16 cs.IT eess.SP math.IT
Constructive Multiuser Interference in Symbol Level Precoding for the MISO Downlink Channel
研究了多天线系统下行链路中多用户同时传输时的干扰问题。利用符号级预编码，本文讨论了一种新的多用户干扰抑制方法。提出了联合利用数据信息（DI）和信道状态信息（CSI）来设计符号级预编码器的概念。在这个方向上，数据流之间的干扰在某些条件下被转换为有用信号，该有用信号可以提高下行链路传输的信号干扰噪声比（SINR）。我们提出了一个最大比传输（MRT）为基础的算法，联合利用DI和CSI收集建设性多用户干扰的好处。随后，建立相长干扰下行链路传输与物理层多播之间的关系。在这种情况下，新的建设性干扰预编码技术，解决了发射功率最小化（最小功率）在每个用户的接收机的单个SINR约束提出。此外，通过最大化的加权最小SINR（最大最小SINR）的用户的公平性是通过找到最小功率和最大最小SINR问题之间的联系。此外，启发式预编码技术，提出了解决加权和率的问题。最后，大量的数值结果表明，所提出的计划优于其他国家的最先进的技术。
2014-08-20 cs.IT math.IT
Coordinated Multi-cell Beamforming for Massive MIMO: A Random Matrix Approach
研究了由N个小区、每个基站Nt个天线和每个小区K个用户终端组成的大规模多输入多输出（MIMO）系统中的多小区协作下行波束赋形问题。具体来说，我们制定了一个多小区波束形成算法的大规模MIMO系统，需要有限的信息交换量之间的BS。设计目标是在满足用户信号干扰噪声比（SINR）约束的前提下，最小化所有基站的总发射功率。该算法要求BS交换可以仅基于信道统计而不是瞬时CSI计算的参数。我们利用随机矩阵理论的工具来制定分散算法。我们还描述了一个下界的目标SINR值的集合，分散式多小区波束成形算法是可行的。我们进一步表明，我们的算法的性能渐近匹配的集中式算法与完整的CSI共享的性能。虽然原来的结果集中在最大限度地减少所有的BS的总发射功率，我们制定了一个启发式的扩展，该算法将在多小区系统中的实际约束，即个别BS的发射功率约束。最后，我们研究了不完美CSI和导频污染效应对分散算法性能的影响，并提出了一种启发式扩展算法来适应这些问题。仿真结果表明，我们的算法接近满足目标信干噪比的约束，并实现最小功率的大规模MIMO系统的制度。此外，当每个BS的天线数量与每个小区的UT数量具有相同的数量级时，与迫零波束成形相比，它还提供了大量的功率节省。
2015-04-08 cs.IT math.IT
Asymptotic Analysis of Normalized SNR-Based Scheduling in Uplink Cellular Networks with Truncated Channel Inversion Power Control
该文利用随机几何方法，给出了基于归一化信噪比的上行蜂窝网络调度的信号干扰噪声比（SINR）、互补累积分布函数（CCDF）和平均数据率。上行链路分析与下行链路分析的本质不同之处在于，进行每用户发射功率控制，并且干扰源在除目标小区之外的每个小区中最多由一个发射用户组成。此外，由于多用户分集的效果根据调度中涉及的用户数量而在小区与小区之间变化，因此需要用户数量的分布以获得调度的平均性能。本文推导出的SINR CCDF相对于典型的调度用户集中在两个不兼容的情况下，调度器选择一个用户从所有用户在相应的Voronoi小区或不选择用户附近的小区边缘。在每种情况下，SINR CCDF在调度中涉及的用户数量的分布上被边缘化，如果BS密度足够大或足够小，则这是渐近正确的。通过仿真，验证了两种情况下分析结果的准确性，并对调度增益进行了评估，以确定多用户分集增益。
2018-02-06 cs.IT math.IT
SINR Constrained Beamforming for a MIMO Multi-user Downlink System
考虑多输入多输出（MIMO）下行链路多用户信道。在这样的系统中，一个研究得很好的问题是设计线性波束形成器，用于功率最小化与服务质量（QoS）约束。解决这类问题的最具代表性的算法是所谓的MMSE-SOCP算法[11-12]和UDD算法[9]。前者是基于发射和接收波束形成器的交替优化，而后者是基于众所周知的上行链路-下行链路对偶理论。尽管其广泛的适用性，收敛（KKT解决方案）的两种算法仍然是开放的文献。在本文中，我们严格建立这些算法的收敛性QoS约束的功率最小化（QCPM）问题，每个用户的情况下，单流和多流。我们分析的关键是一个新的MMSE-DUAL算法的发展和分析，它连接的MMSE-SOCP和UDD算法。数值实验表明：1）无论初始化如何，这些算法几乎都能到达目标值相同的点; 2）MMSE-SOCP/MMSE-DUAL算法效果较好，而UDD算法可能会因初始化不可行而失败。
2015-07-25 cs.IT math.IT
Joint Rate and SINR Coverage Analysis for Decoupled Uplink-Downlink Biased Cell Associations in HetNets
通过主动将用户卸载到小的和轻负载的小区上的负载均衡对于挖掘密集异构蜂窝网络（HCN）的潜力是至关重要的。卸载主要针对下行链路进行研究，其中通常假设卸载到小小区的用户也将在上行链路上与其通信。耦合下行链路-上行链路卸载的影响还没有很好地理解。与下行链路相比，上行链路功率控制和空间干扰相关进一步使数学分析复杂化。我们提出了一个准确的和易于处理的模型来表征的关联规则和功率控制参数的函数在多层HCN的上行链路的SINR和速率分布。联合上行链路-下行链路速率覆盖也被表征。使用发达的分析，它表明，信道反转（上行链路功率控制）的最佳程度增加与网络中的负载不平衡。与下行链路形成鲜明对比的是，最小路径损耗关联被证明是最佳的上行链路速率。此外，最小路径损耗关联和全信道反转，上行链路SIR是不变的基础设施密度。它进一步表明，去耦关联-采用不同的关联策略的上行链路和下行链路-导致显着改善联合上行链路-下行链路速率覆盖的标准耦合关联HCN。
2015-03-24 cs.IT cs.NI math.IT
Secrecy Wireless Information and Power Transfer with MISO Beamforming
用于同时无线信息和功率传输（SWIPT）的无线电信号的双重使用最近引起了极大的关注。为了满足能量接收器（ER）以比信息接收器（IR）高得多的接收功率操作的实际要求，ER需要比IR更靠近发射器部署。然而，由于无线信道的广播性质，一个关键问题是发送到IR的消息不能被ER窃听，ER拥有来自发射机的更好的信道。在本文中，我们解决了这个新的保密通信问题，在多用户多输入单输出（MISO）SWIPT系统中，多天线发射机发送信息和能量同时一个IR和多个ER，每个与一个天线。通过优化发射波束形成向量及其功率分配，我们最大限度地提高了传输到ER的加权总能量，并对发送到IR的信息进行保密率约束。我们通过将其转化为两阶段问题来最优地解决这个非凸问题。首先，我们固定的信号与干扰加噪声比（SINR）在IR和获得最佳波束形成的解决方案，通过应用技术的半定松弛（SDR）。然后通过一维搜索最优SINR值来解决原问题。进一步，提出了两种次优的低复杂度波束形成方案，并将其可达（保密）率-能量（R-E）域与最优方案进行了比较。
2013-07-31 cs.IT math.IT
Coordinated Multicast Beamforming in Multicell Networks
我们研究多小区网络中的物理层多播，每个基站，配备多个天线，发送一个共同的消息，使用一个单一的波束形成器在同一个小区中的多个用户。我们研究了两种协调波束形成设计：服务质量（QoS）波束形成和最大最小SINR（信号干扰噪声比）波束形成。QoS波束成形的目标是最小化总功耗，同时保证每个用户处的接收SINR高于预定阈值。我们提出了一个必要条件的优化问题是可行的。然后，基于分解理论，我们提出了一种新的分散算法来实现不同基站之间的有限信息共享的协调波束形成。该算法保证收敛，在大多数情况下，它收敛到最优解。最大-最小信干噪比（MMS）波束成形是在每个基站功率约束下最大化所有用户之间的最小接收信干噪比。我们证明了MMS问题和加权峰值功率最小化（WPPM）问题是逆问题。基于这种反演关系，我们提出了一个有效的算法来解决MMS问题的近似方式。仿真结果表明，所提出的多播波束形成算法比传统的多播方案的显着优势。
2012-10-22 cs.IT math.IT
Distributed Multi-Stream Beamforming in MIMO Multi-Relay Interference Networks
本文研究了干扰网络中存在直接链路时，多个放大转发（AF）中继辅助下的多流传输问题。目标是在流信号干扰噪声比（SINR）约束下，通过波束成形优化来最小化发射机和中继的总功率。对于发射波束成形优化，该问题是众所周知的非凸二次约束二次规划（QCQP），其是NP难求解的。在半定松弛（SDR）后，问题可以通过交替方向乘子法（ADMM）算法的分布式实现的最优解。分析和大量的数值分析表明，建议的ADMM解决方案收敛到最佳的集中式解决方案。该算法的收敛速度，计算复杂度和消息交换负载优于现有的解决方案。此外，通过在中继侧的SINR近似，还提出了分布式联合发射和中继波束成形优化，以增加的复杂度为代价，进一步提高了总的功率节省。
2018-12-15 cs.IT eess.SP math.IT
Downlink SINR Balancing in C-RAN under Limited Fronthaul Capacity
具有集中式基带处理的云无线接入网（C-RAN）被设想为下一代无线通信网络的有希望的候选者。然而，C-RAN的联合处理增益从根本上受到实现联合处理的中央单元（CU）与被称为远程无线电头端（RRH）的分布式接入点之间的有限容量前传链路的约束。在本文中，我们认为在C-RAN的下行链路通信与多天线RRH和单天线用户，并研究联合RRH波束成形和用户RRH关联问题，以最大化的最小信号干扰噪声比（SINR）的所有用户受到每个RRH的个人前传容量约束。制定的问题是在一般的NP-难，由于前传容量的限制，因此很难得到最优解。在本文中，我们提出了一种新的迭代法，这个问题的设计，其中的波束成形和用户关联，每个RRH服务的用户数量迭代减少，直到获得的波束成形和用户关联的解决方案满足所有RRH的前传容量约束。证明了该算法的单调收敛性，仿真结果表明，该算法取得了显着的性能改善比其他启发式解决方案。
2015-09-22 cs.IT math.IT
Optimal phase shift design for fair allocation in RIS aided uplink network using statistical CSI
本文针对RIS辅助上行链路网络，提出基于统计CSI的相移、波束成形与功率分配联合优化算法，以最大化最小SINR实现用户公平，并显著降低计算与控制开销。
2023-09-23 cs.IT math.IT
Robust Design of Transmit Waveform and Receive Filter For Colocated MIMO Radar
本文针对共置MIMO雷达在信号相关干扰下的角度不确定性，提出基于秩一松弛和半定规划的循环优化算法，联合设计发射波形与接收滤波器以最大化最坏情况输出SINR。
2015-06-05 cs.IT math.IT
Joint Transmitter and Receiver Design for Movable Antenna Enhanced Multicast Communications
本文研究可移动天线增强的多播通信，通过联合优化收发天线位置与发射波束成形最大化最小加权SINR，提出基于交替优化与二阶泰勒展开的高效算法，显著提升了收敛速度与系统性能。
2024-09-26 cs.IT eess.SP math.IT
Interference Exploitation for Radar and Cellular Coexistence: The Power-Efficient Approach
提出了一种新的方法，使多输入多输出（MIMO）雷达和下行链路多用户多输入单输出（MU-MISO）通信系统之间的共存。通过利用相长多用户干扰（MUI），所提出的方法权衡有用的MUI功率，以减少发射功率，以获得功率有效的传输。本文主要研究两个优化问题：（1）在保证下行用户的接收信干噪比（SINR）和对雷达的干扰噪声比（INR）的同时，最小化基站（BS）的发射功率;（2）在给定下行SINR和发射功率预算的情况下，最小化基站对雷达的干扰。为了减少该方案在实际应用中的计算开销，设计了一种基于梯度投影的算法来求解功率最小化问题。此外，我们研究了雷达和通信性能之间的权衡，并分析推导出MIMO雷达在存在来自BS的干扰的情况下的关键指标。最后，一个鲁棒的功率最小化问题，制定，以确保所提出的方法的有效性的情况下，不完美的信道状态信息（CSI）。数值结果表明，所提出的方法实现了显着的节能相比，传统的方法，同时获得了良好的性能复杂度的权衡。
2017-04-28 cs.IT math.IT
Energy Harvesting Communications under Explicit and Implicit Temperature Constraints
我们考虑一个能量收集通信系统，其中温度动态是由传输功率的政策。与以往的工作不同，我们考虑了一个离散时间系统，其中传输功率在每个时隙保持恒定。我们考虑两个模型，捕捉不同的温度效应。在第一个模型中，温度被约束为在所有时刻都低于临界温度;我们将此模型称为显式温度约束模型。我们调查吞吐量最佳功率分配多个能源抵达下一般，以及温度和能源有限的制度。我们表明，温度限制的情况下，最佳的功率分配是单调递减的。在第二个模型中，我们考虑了温度对信道质量的影响，通过其对加性噪声功率的影响，我们把这个模型称为隐式温度约束模型。在该模型中，由于先前的传输而导致的加性噪声的方差的变化是不可忽略的。特别地，发送的信号作为干扰贡献给所有后续时隙，从而影响信号与干扰加噪声比（SINR）。在这种情况下，我们调查吞吐量最优功率分配下，以及低和高信干噪比制度。我们表明，在低信干噪比制度的最佳分配指示发射机保存其收获的能量，直到最后一个时隙。在高信干噪比的制度，我们表明，最佳的功率序列是单调增加。最后，我们考虑的情况下，隐式和显式的温度约束是同时活跃的，我们在一定条件下，最优功率序列是单调递减的。
2017-09-11 cs.IT cs.NI math.IT
Study of Joint MSINR and Relay Selection Algorithms for Distributed Beamforming
本文提出了一种分布式波束形成中的联合最大信号干扰噪声比（MSINR）和中继选择算法。我们提出了一种联合MSINR和限制贪婪搜索中继选择（RGSRS）算法与总中继发射功率约束，迭代优化中继节点的波束成形权重，最大限度地提高在目的地的SINR。具体来说，我们设计了一个基于贪婪搜索的中继选择方案，并将其与其他方案如限制随机中继选择（RRRS）和限制穷举搜索中继选择（RESRS）进行了比较。给出了复杂度分析，仿真结果表明，所提出的MSINR和RGSRS联合算法具有良好的误出错率和SINR性能。
2017-07-24 cs.IT math.IT
Optimal Transmit Beamforming for Secure SWIPT in Heterogeneous Networks
这封信研究了人工噪声辅助波束成形设计的安全同时无线信息和功率传输（SWIPT）在两层下行异构网络，其中一个毫微微蜂窝覆盖一个宏小区在同信道部署。毫微微小区中的每个能量接收器（ER）可以被认为是用于旨在用于信息接收器（IR）的消息的潜在的落滴器。我们的目标是最大限度地提高保密率在IR受信号干扰加噪声比（SINR）的要求，宏用户（MU），发射功率约束和能量收集约束。由于问题的非凸性，它不能直接求解。因此，我们提出了一种新的重新制定，通过使用一阶泰勒展开和逐次凸逼近（SCA）技术。此外，提出了一种低复杂度的SCA算法，以达到可证明收敛的解决方案。最后，数值结果评估所提出的算法的性能。
2017-07-22 cs.IT math.IT
Beamforming in Integrated Sensing and Communication Systems with Reconfigurable Intelligent Surfaces
我们考虑在可重构智能表面（RIS）辅助的通感一体化（ISAC）系统中的发射波束形成和反射图案设计，以联合预编码通信符号和雷达波形。我们对待多个用户和目标的两个设置。在第一个，我们使用一个单一的RIS，以提高ISAC系统的通信性能和设计具有良好的互相关特性的波束，以匹配所需的波束图案，同时保证所需的信号与干扰加噪声比（SINR）为每个用户。在第二种设置中，我们使用两个专用的RIS来辅助ISAC系统，其中光束被设计为最大化最坏情况下的目标照明功率，同时保证每个用户的期望SINR。我们提出了基于交替优化的求解器，因为这两种情况下的设计问题都是非凸优化问题。通过大量的数值模拟，我们证明了RIS辅助ISAC系统的优势。特别是，我们表明，建议单RIS辅助ISAC系统提高了最小用户SINR，同时遭受适度的损失，雷达目标照射功率。另一方面，双RIS辅助的ISAC系统改善了最小用户SINR以及目标处的最坏情况的目标照明功率，特别是当用户和目标不直接可见时。
2022-06-15 cs.IT eess.SP math.IT
