MIMO-MC Radar: A MIMO Radar Approach Based on Matrix Completion
在典型的MIMO雷达场景中，发射节点发射正交波形，而每个接收节点利用已知的发射波形集执行匹配滤波，并将结果转发到融合中心。基于从多个天线接收的数据，融合中心形成一个矩阵，该矩阵与标准阵列处理方案（如MUSIC）结合，导致目标检测和参数估计。在具有压缩感知的MIMO雷达（MIMO-CS）中，通过每个接收节点转发少量压缩获得的样本来制定数据矩阵。在本文中，它表明，在一定的条件下，在两种采样情况下，在融合中心的数据矩阵是低秩的，因此可以恢复的基础上，通过矩阵完成（MC）技术的一个小子集的条目的知识。利用该矩阵的低秩属性，我们提出了一种新的MIMO雷达方法，称为MIMO-MC雷达，其中每个接收节点要么执行匹配滤波与少量随机选择的字典波形或获得子奈奎斯特采样的接收信号在随机采样时刻，并将结果转发到融合中心。基于所接收的样本，并且利用采样方案的知识，融合中心部分地填充数据矩阵，并且随后应用MC技术来估计完整的矩阵。MIMO-MC雷达具有最近提出的MIMO-CS雷达的优点，即，更高的分辨率，减少数据量，但与MIMO-CS雷达不需要网格离散化。MIMO-MC雷达的概念是通过一个线性均匀阵列配置说明，并通过仿真证明其目标估计性能。
2014-09-13 cs.IT math.IT stat.AP
Approximate Random Matrix Models for Generalized Fading MIMO Channels
根据复Wishart矩阵推导了$κ-μ$和$η-μ$衰落多输入多输出（MIMO）通信信道的近似随机矩阵模型。所提出的近似具有最小的Kullback-Leibler（KL）发散从原始矩阵分布。结果的实用性被证明在a）计算$κ-μ$ / $η-μ$ MIMO系统的平均容量/速率表达式b）计算$κ-μ$ / $η-μ$衰落MIMO信道的最大比合并（MRC）的中断概率（OP）表达式c）具有低分辨率模数转换器（ADC）的上行链路单小区大规模MIMO场景中的迫零（ZF）接收机的遍历速率表达式在天线上。这些近似表达式进行了比较与蒙特卡洛模拟和密切的匹配观察。
2019-10-22 cs.IT math.IT stat.AP
FPGA Implementation of Stair Matrix based Massive MIMO Detection
基于近似矩阵求逆的方法被广泛用于线性大规模多输入多输出（MIMO）接收符号向量检测。这样的检测器通常利用大规模MIMO系统的对角占优信道矩阵。利用阶梯矩阵代替对角矩阵可以提高大规模MIMO检测器的误码性能。提出了一种基于阶梯矩阵的迭代检测算法的超大规模集成（VLSI）结构和现场可编程门阵列（FPGA）实现。该架构支持具有128个天线的基站、具有单个天线的8个用户和256个正交幅度调制（QAM）。基于阶梯矩阵的检测器可以提供142.34 Mbps的数据率，并在Xilinx Virtex-7 FPGA中达到258 MHz的时钟频率。该检测器提供了优越的误码率性能和更高的缩放吞吐量比大多数当代大规模MIMO检测器。
2020-10-29 cs.AR cs.IT math.IT
A Unified Linear MSE Minimization MIMO Beamforming Design Based on Quadratic Matrix Programming
在本文中，我们研究了一个统一的线性收发器设计与均方误差（MSE）作为目标函数的广泛的无线系统。统一设计是基于一个优雅的数学规划技术，即二次矩阵规划（QMP）。结果表明，对于不同的无线系统，如多小区协作系统、多用户MIMO系统、MIMO认知无线电系统、放大转发MIMO中继系统，MSE最小化波束形成设计问题可以通过求解多个QMP问题来解决。给出了一个解决QMP问题的综合框架。
2013-01-09 cs.IT math.IT
Secure Wireless Information and Power Transfer in Large-Scale MIMO Relaying Systems with Imperfect CSI
在本文中，我们解决的问题，安全的无线信息和功率传输的大规模多输入多输出（LS-MIMO）放大转发（AF）中继系统。利用LS-MIMO中继的优势来提高无线安全性、传输速率和能量效率。特别是，短拦截距离和长传输距离带来的挑战性问题得到了很好的解决。在非常实际的假设下，即，在无窃听者信道状态信息（CSI）和不完全合法信道状态信息的情况下，研究了不完全CSI对保密中断容量的影响，得到了保密中断容量与发射功率和信道条件的显式关系。然后，我们提出了一个最佳的功率分配方案，在中继，以最大限度地提高保密中断容量。最后，我们的理论索赔进行了验证仿真结果。
2014-07-21 cs.IT math.IT
Quantization and Feedback of Spatial Covariance Matrix for Massive MIMO Systems with Cascaded Precoding
本文研究了级联预编码的大规模多输入多输出（MIMO）系统下行链路空间协方差矩阵的量化和反馈问题。大规模MIMO技术由于能够显著提高网络性能而受到广泛关注。为了减少频分双工大规模MIMO系统中下行链路信道估计和上行链路反馈的开销，已经提出了级联预编码，其中外部预编码器使用传统的有限反馈来实现，而内部预编码器由信道的空间协方差矩阵来确定。在大规模MIMO系统中，由于天线数量庞大，空间协方差矩阵的大小很大，难以计算。在本文中，我们提出了一种基于空间谱的方法的量化和反馈的空间协方差矩阵。所提出的内部预编码器可以被视为调制的离散长椭球序列，从而实现比传统的基于离散傅立叶变换子矩阵的预编码小得多的空间泄漏。本文还讨论了所提出的方法的应用的实际问题。
2016-10-15 cs.IT math.IT
Unified Framework of KKT Conditions Based Matrix Optimizations for MIMO Communications
对于多输入多输出（MIMO）通信系统，许多收发机设计问题涉及到发送信号的协方差矩阵的优化。基于Karush-Kuhn-Tucker（KKT）条件的最优解的推导是一种最流行的方法，并且已经针对不同的MIMO系统场景报道了许多结果。在这篇综述论文中，我们提出了一个统一的框架，制定一般MIMO系统的KKT条件。在此基础上，严格推导了传输协方差矩阵的最优注水结构，该结构适用于多种MIMO系统。我们的研究结果表明，看似不同的MIMO系统与各种功率约束和目标函数，推导和注水结构的最优协方差矩阵的解决方案是从根本上相同的。因此，我们的统一框架和解决方案揭示了协方差矩阵的不同注水结构之间的潜在关系。此外，我们的结果提供了新的解决方案，许多复杂的多用户MIMO系统的协方差矩阵优化和不完美的信道状态信息是未知的。
2018-12-03 cs.IT math.IT
Power Allocation and Measurement Matrix Design for Block CS-Based Distributed MIMO Radars
多输入多输出（MIMO）雷达提供更高的分辨率，更好的目标检测，更准确的目标参数估计。由于目标在空间速度域的稀疏性，当采样率远小于奈奎斯特采样率时，可以利用压缩感知（CS）来提高MIMO雷达的性能。在分布式MIMO雷达中，由于接收信号是一个基上的块稀疏信号，因此可以用块压缩感知方法代替经典的压缩感知方法，以获得更好的性能。针对基于分组CS的分布式MIMO雷达，提出了两种提高雷达性能的新方法。第一种方法是一种新的能量分配方法，另一种方法是一种新的测量矩阵的优化设计方法。这些方法基于感测矩阵块相干性的上限的最小化。仿真结果表明，这两种方法提高了多目标参数估计的精度。
2016-03-08 cs.IT math.IT
Multiuser MIMO Wireless Energy Transfer With Coexisting Opportunistic Communication
这封信认为，一个主要的多用户多输入多输出（MIMO）无线能量传输（WET）系统和一个共存的次要的点对点MIMO无线信息传输（WIT）系统之间的频谱共享，其中WET产生干扰WIT和降低其吞吐量性能。我们表明，由于干扰，WIT系统遭受损失的自由度（DoF）的能量发射机（ET），其中，在一般情况下，需要大于1，以优化多用户WET与用户公平性的考虑发送的能量波束的数量成正比。为了最小化WIT中的自由度损失，我们进一步提出了一种基于分时原理的新的单波束能量传输方案，其中ET每次发送一个最优能量波束。这种新的方案实现了相同的WET系统的最佳性能，并最大限度地减少其干扰的WIT系统的影响。
2015-01-09 cs.IT math.IT
Robust Beamforming for Amplify-and-Forward MIMO Relay Systems Based on Quadratic Matrix Programming
研究了基于最小均方误差（MMSE）准则的双跳放大转发MIMO中继系统的鲁棒收发机设计问题。信道估计误差被建模为高斯随机变量，然后将其影响纳入基于贝叶斯框架的鲁棒收发器。提出了一种迭代算法来联合设计源端的预编码器、中继端的前向矩阵和目的端的均衡器，并利用二次矩阵规划（QMP）方法有效地解决了联合设计问题。
2010-05-31 cs.IT math.IT
Measurement Matrix Design for Compressive Sensing Based MIMO Radar
在使用压缩感知（CS）的共位多输入多输出（MIMO）雷达中，接收节点经由线性变换（称为测量矩阵）压缩其接收信号。样本随后被转发到融合中心，在融合中心，针对目标信息制定并求解L1优化问题。基于CS的MIMO雷达充分利用了目标在角度-多普勒-距离空间的稀疏性，从而以更少的观测量获得了传统MIMO雷达的高定位性能。测量矩阵对于CS恢复性能至关重要。本文考虑了测量矩阵的设计，实现了最优性标准，依赖于传感矩阵（CSM）和/或信号干扰比（SIR）的一致性。第一种方法最小化性能损失，该性能损失是CSM和逆SIR的线性组合。第二种方法在测量矩阵上施加一种结构，并确定所涉及的参数，从而增强SIR。根据发射波形，第二种方法可以显着提高SIR，同时保持CSM可比的高斯随机测量矩阵（GRMM）。仿真结果表明，建议的测量矩阵可以提高检测精度相比，GRMM。
2011-02-24 cs.IT math.IT
MIMO Cellular Networks with Simultaneous Wireless Information and Power Transfer
在本文中，我们介绍了一种用于密集部署的多天线蜂窝网络的系统级分析和优化的数学方法，其中低能耗设备能够同时解码信息数据和收获功率。假设基站根据泊松点过程进行部署，并利用随机几何工具来量化信息速率和收获功率方面的权衡。它表明，多天线传输是能够提高信息速率和收获的功率在同一时间。
2016-08-29 cs.IT math.IT
Wireless Information and Energy Transfer for Decode-and-Forward Relaying MIMO-OFDM Networks
研究了具有能量收集中继的多输入多输出（MIMO）-正交频分复用（OFDM）系统的系统可达速率及其优化问题。首先，我们提出了一种基于时间交换的中继（TSR）协议，以实现中继器处的同时信息处理和能量收集。然后，我们从理论上讨论了它的可达速率性能，并制定了一个优化问题，以最大限度地提高系统的可达速率。由于该问题求解困难，我们设计了一种增广拉格朗日罚函数（ALPF）方法，并通过大量的仿真实验验证了分析结果的准确性和ALPF方法的有效性。
2015-01-04 cs.IT math.IT
Matrix-Monotonic Optimization for MIMO Systems
对于MIMO系统，由于在发射机和接收机两者处部署多个天线，设计变量，预编码器、均衡器、训练序列等通常是矩阵。众所周知，矩阵运算通常比向量运算更复杂。为了克服矩阵变量带来的高复杂性，本文研究了一类优雅的多目标优化问题，即矩阵单调优化问题（MMOPs）。本文将各种有代表性的MIMO优化问题统一到一个矩阵单调优化的框架中，其中包括线性收发机设计、非线性收发机设计、训练序列设计、雷达波形优化以及相应的鲁棒设计等。然后利用矩阵单调优化的框架，所考虑的矩阵变量的最优结构可以首先导出。基于这种优化结构，矩阵变量优化问题可以简化为只有向量变量的优化问题。特别地，新向量变量的维度等于原始矩阵变量的最小列数和行数。最后，我们还将我们的工作扩展到一些更一般的情况下，多个矩阵变量。
2014-12-03 cs.IT math.IT
Optimization of Power Transfer Efficiency and Energy Efficiency for Wireless-Powered Systems with Massive MIMO
大规模MIMO由于其将能量集中到期望空间位置的能力而对于无线信息和能量传输是有吸引力的。在本文中，总的功率传输效率（PTE）和能量效率（EE）的无线供电的大规模MIMO系统中，多天线基站（BS）使用无线能量传输充电的下行链路上的单天线能量收集用户。用户可以利用所收获的能量来在上行链路上向BS发送信息。在考虑实际能量采集器的非线性特性的同时，分析了整个系统的性能。首先，对于无线能量传输，使用BS电路功耗的可缩放模型来表征PTE。推导出了基站天线和用户的PTE最优数目。然后，对于无线能量和信息传输，EE性能的特点。根据基站天线数和用户数等关键系统参数，推导出了EE最优基站发射功率。随着天线的数量变大，增加发射功率提高了中等数量到大量天线的能量效率。仿真结果表明，它是能量有效的操作系统在大量的天线制度。
2019-09-18 cs.IT math.IT
Approximate Gram-Matrix Interpolation for Wideband Massive MU-MIMO Systems
用于依赖于正交频分复用（OFDM）或单载波频分多址（SC-FDMA）的宽带大规模多用户（MU）多输入多输出（MIMO）无线系统的许多线性和非线性数据检测和预编码算法需要计算每个活动子载波的格拉姆矩阵。然而，计算每个活动副载波的格拉姆矩阵导致过高的计算复杂性。在本文中，我们提出了新的，近似的算法，显着降低了复杂性的克矩阵计算，同时利用跨子载波和信道硬化的相关性。我们分析表明，一小部分的革兰氏矩阵计算结合近似插值方案足以实现近最佳的误码率性能在低计算复杂性在大规模MU-MIMO系统。我们还表明，所提出的方法表现出更好的鲁棒性对信道估计误差相比，精确的格拉姆矩阵插值算法，通常需要高的计算复杂性。
2018-11-05 cs.IT eess.SP math.IT
Joint Wireless Information and Energy Transfer with Reduced Feedback in MIMO Interference Channels
为了确定用于MIMO干扰信道（IFC）中的联合无线信息和能量传输（JWIET）的传输策略，信息接入点（IAP）和能量接入点（EAP）需要到信息解码（ID）移动站（MS）和能量收集（EH）MS两者的它们相关联的链路的信道状态信息（CSI）（所谓的本地CSI）。为了减少两用户MIMO IFC中JWIET的MS反馈开销，提出了一种在EAP处需要部分CSI的测地线能量波束形成方案。在两用户MIMO IFC中，证明了测地线能量波束形成是最优的波束形成策略。通过对IAP的发射信号协方差增加秩一约束，我们可以利用测地线信息波束形成来进一步减少IAP的反馈开销。在IAP发射信号秩为1的约束下，证明了测地线信息/能量波束形成方法是两用户MIMO IFC中JWIET的最优策略。我们还讨论了建议的秩一测地线信息/能量波束成形策略的扩展到一般K用户MIMO IFC。最后，通过统计分析不完美部分CSIT下的可达速率-能量性能，我们提出了一种适用于EH MS和ID MS的自适应比特分配策略。
2015-01-12 cs.IT math.IT
Covariance Matrix Estimation in Massive MIMO
在上行链路训练阶段期间的干扰显著地恶化大规模MIMO系统的性能。可以通过利用信道矢量的二阶统计来减少干扰的影响，例如，以获得信道的最小均方误差估计。在实际应用中，必须估计信道协方差矩阵。协方差矩阵的估计也受到训练阶段干扰的阻碍。然而，协方差矩阵的相干间隔大于信道向量的相干间隔。这使我们能够获得准确的协方差矩阵估计的方法，通过适当的分配导频序列的用户在连续的信道相干间隔。
2018-02-16 cs.IT math.IT
Full Rank Solutions for the MIMO Gaussian Wiretap Channel with an Average Power Constraint
本文考虑了一个多输入多输出（MIMO）高斯窃听信道模型，其中存在一个发射机，一个合法的接收机和一个窃听者，每个都配备了多个天线。在本文中，我们首先重新审视的最佳输入协方差矩阵的秩属性，实现多天线MIMO高斯窃听信道的保密容量下的平均功率约束。接下来，我们得到的MIMO窃听信道参数的必要和充分条件，使最佳的输入协方差矩阵是满秩的，我们充分的特点，以及由此产生的协方差矩阵。数值结果来说明所提出的理论研究结果。
2012-10-17 cs.IT math.IT
Matrix Inversion-Less Signal Detection Using SOR Method for Uplink Large-Scale MIMO Systems
对于上行链路大规模MIMO系统，线性最小均方误差（MMSE）信号检测算法是近最优的，但涉及矩阵求逆，具有较高的复杂度。本文提出了一种基于超松弛（SOR）方法的低复杂度信号检测算法，避免了复杂的矩阵求逆运算。首先证明了上行链路大规模MIMO系统MMSE滤波矩阵对称正定的一个特殊性质，这是SOR方法的前提。在此基础上，提出了一种基于SOR方法的低复杂度迭代信号检测算法，并给出了收敛性证明。分析表明，该方案可以将计算复杂性从O（K3）降低到O（K2），其中K为用户数。最后，通过仿真实验验证了该算法的性能优于最近提出的Neumann级数近似算法，并且以较少的迭代次数达到了经典MMSE算法的近优性能。
2015-07-16 cs.IT math.IT
Spatial Domain Simultaneous Information and Power Transfer for MIMO Channels
在本文中，我们从理论上研究了一种新的技术，同时在多输入多输出（MIMO）点到点的无线电频率能量收集能力的信息和功率传输（SWIPT）。所提出的技术利用MIMO信道的空间分解，并使用本征信道来传递信息或传递能量。为了推广我们的研究，我们考虑了分解过程中的信道估计误差和本征信道之间的干扰。最小化的总发射功率的最大功率每特征信道，信息和能量约束的优化问题，制定为一个混合整数非线性规划和解决的最优性使用混合整数二阶锥规划。一个接近最优的混合整数线性规划的解决方案也开发了强大的计算性能。当没有每个特征信道的最大功率约束时，进一步提出了一个多项式复杂度算法的最优解的问题。此外，一个低多项式复杂度的算法开发的功率分配问题与给定的本征信道分配，以及一个低复杂度的启发式求解本征信道分配问题。
2015-04-09 cs.IT math.IT
An Error Covariance Splitting Technique for Multi-User MIMO Interference Environment
针对多用户多输入多输出（MIMO）干扰下行信道，研究了一种误差协方差矩阵分裂技术。迄今为止，大多数相关工作都考虑了传统的误差协方差矩阵，该矩阵对于最大化系统容量来说并不成形。因此，我们分裂，并提出了一个新的迭代误差协方差矩阵，以减轻系统误差，最大化系统容量在本文中。数值结果表明，我们提出的方法是严格优于传统的方法。
2016-09-03 cs.IT math.IT
How to Understand LMMSE Transceiver Design for MIMO Systems From Quadratic Matrix Programming
本文研究了一种适用于各种无线系统的统一的线性最小均方误差（LMMSE）收发器设计框架。统一设计是基于一个优雅的和强大的数学规划技术称为二次矩阵规划（QMP）。基于QMP，可以观察到，对于不同的无线系统，存在可以用于设计LMMSE收发器的某些共同特性，例如，二次型研究还发现，从点对点MIMO系统发展到各种先进的无线系统，如多小区协作系统、多用户MIMO系统、MIMO认知无线电系统、放大转发MIMO中继系统等，LMMSE收发机设计始终保持二次性，并且始终可以通过迭代求解多个QMP问题来实现。给出了一个解决QMP问题的综合框架。本文提出的工作很可能是第一枪的收发器设计，为未来不断变化的无线系统。
2013-03-02 cs.IT math.IT
Wireless Energy Transfer in RIS-Aided Cell-Free Massive MIMO Systems: Opportunities and Challenges
在未来的第六代（6 G）移动网络中，万物互联（IoE）预计将为小型电池供电设备提供极其庞大的连接。事实上，具有有限能量存储容量的大规模设备强加了持续的能量需求，阻碍了通信网络的寿命。作为一种补救措施，无线能量传输（WET）是解决这些关键能源供应问题的关键技术。另一方面，无小区（CF）大规模多输入多输出（MIMO）系统提供了一种有效的网络架构，以实现万物互联的推出。在这篇文章中，我们首先提出了可重构智能表面（RIS）辅助CF大规模MIMO系统的WET的范式，包括其潜在的应用场景和系统架构。讨论并分析了四阶段传输过程，以说明该架构的实用性。然后提出并分析了RIS系统的硬件设计。特别是，我们讨论了三个相应的操作模式和融合的WET技术和RIS辅助CF大规模MIMO。具有代表性的仿真结果，以确认我们所提出的计划取得的优越性能。此外，我们调查的最佳位置部署多个RIS，以实现最佳的系统性能。最后，提出了基于RIS-CF的WET大规模MIMO系统的几个重要研究方向。
2022-01-28 cs.IT math.IT
Compressed CSI Feedback With Learned Measurement Matrix for mmWave Massive MIMO
实现压缩感知方法获取信道状态信息（CSI）的一个主要挑战在于设计性能良好的测量矩阵以降低稀疏信道向量的维数。广泛采用的随机测量矩阵来自高斯或伯努利分布不是最优的。为了解决这个问题，我们提出了一种完全数据驱动的方法来优化波束空间信道压缩的测量矩阵，这种方法训练一个数学上可解释的自动编码器，根据稀疏恢复的迭代解构造。所得到的测量矩阵可以用较少的测量实现接近完美的CSI恢复，从而可以大大减少反馈开销。
2020-07-11 cs.IT math.IT
A Framework on Hybrid MIMO Transceiver Design based on Matrix-Monotonic Optimization
混合收发器可以在多输入多输出（MIMO）系统的复杂度和性能之间取得平衡。在本文中，我们开发了一个统一的框架，混合MIMO收发器的设计使用矩阵单调优化。所提出的框架解决了一般的混合收发器设计，而不仅仅限于某些高频带，例如毫米波（mmWave）或太赫兹频带，或者依赖于一些特定无线信道的稀疏性。在所提出的框架中，收发器的模拟和数字部分，无论是线性或非线性，联合优化。基于矩阵单调优化，我们证明了最佳的模拟预编码器和处理器的组合等效于各种最佳的混合MIMO收发器的本征信道选择。从最优结构出发，导出了几种有效的算法，用于计算单位模约束下的模拟收发器。此外，为了降低计算复杂度，模拟收发器的优化，一个简单的随机算法。一旦确定了收发器的模拟部分，就可以获得闭合形式的数字部分。数值结果验证了所提出的设计的优点。
2018-08-26 cs.IT math.IT
Secure Simultaneous Information and Power Transfer for Downlink Multi-user Massive MIMO
研究了大规模多输入多输出（MIMO）下的信息功率同时传输（SWIPT）系统下行链路安全传输问题。具有大量天线的基站（BS）向其预期用户发送能量和信息信号，但是这些信号也被主动窃听者接收。用户和窃听者采用功率分配技术，同时解码信息和收获能量。大规模MIMO有助于BS将能量集中到用户，并防止信息泄漏给窃听者。由每个用户收集的能量被用于解码信息和发送用于信道估计的上行链路导频信号。假设主动窃听者也在下行链路中收获能量，然后在上行链路训练阶段期间做出贡献。以可扩展的保密率为性能指标，给出了其封闭形式的下界。为了提供安全的传输，可实现的保密率，然后最大化，通过一个优化问题的最小收获的能量由用户和最大收获的能量由窃听者的约束。数值结果表明，使用大规模MIMO在SWIPT系统中提供物理层安全的有效性，也表明我们的保密率的封闭形式的表达式是准确的。
2020-08-10 cs.IT math.IT
Fronthaul Compression for Uplink Massive MIMO using Matrix Decomposition
针对上行大规模MIMO前传链路传输IQ样本易受限的问题，提出利用接收信号卷积结构、基于交替最小化盲解卷积的迭代压缩技术，实现30-50的压缩比，还可用于OFDM信号盲解码。
2021-10-24 cs.IT eess.SP math.IT
On the Feasibility of Linear Interference Alignment for MIMO Interference Broadcast Channels with Constant Coefficients
分析了常系数MIMO干扰广播信道中线性干扰对齐的可行性。提出并证明了一般MIMO-IBC线性IA可行的必要条件。除了适当的条件外，我们还找到了另一个必要条件来保证一类不可约干扰被消除。然后，我们证明了一个特殊的类MIMO-IBC的必要和充分条件，其中的天线的数量是由每个用户的数据流的数量整除。由于找到一个可逆的雅可比矩阵是至关重要的充分性证明，我们首先分析雅可比矩阵的稀疏结构和重复结构的影响。考虑到MIMO-IBC的雅可比矩阵中与发射矩阵和接收矩阵相对应的子矩阵具有不同的重复结构，通过分别构造这两个子矩阵，得到了一个可逆的雅可比矩阵。我们表明，对于MIMO-IBC的每个用户有一个所需的数据流，一个合适的系统是可行的。对于对称MIMO-IBC，通过分析线性IA可行性的必要条件和充分条件之间的差异，给出了天线配置的适当但不可行的区域。
2013-03-05 cs.IT math.IT
Covariance Matrix Estimation for Massive MIMO
我们提出了一种新的导频结构的协方差矩阵估计在大规模多输入多输出（MIMO）系统中，每个用户发送两个导频序列，与第二个导频序列乘以随机相移。通过计算从两个导频序列获得的信道估计的样本互相关来获得特定用户的协方差矩阵。该方法放宽了所有用户在同一组符号上发送其上行链路导频的要求。我们推导出表达式的可实现的速率和协方差矩阵估计的均方误差时，所提出的方法与交错的导频使用。所提出的方法的性能与现有的方法进行了比较，通过仿真。
2018-03-07 cs.IT math.IT
Hybrid Precoding-Based Millimeter-Wave Massive MIMO-NOMA with Simultaneous Wireless Information and Power Transfer
非正交多址接入（NOMA）最近被认为是毫米波（mmWave）大规模MIMO系统，以进一步提高频谱效率。此外，同时无线信息和功率传输（SWIPT）是最大化能量效率的有前途的解决方案。在本文中，我们首次研究了毫米波大规模MIMO-NOMA系统中SWIPT的集成。由于毫米波大规模MIMO将可能使用混合预编码（HP）来显著减少所需的射频（RF）链的数量而没有明显的性能损失，其中全数字预编码器被分解为高维模拟预编码器和低维数字预编码器，因此我们提出在基于HP的MIMO-NOMA系统中应用SWIPT，其中每个用户可以通过使用功率分离接收机从接收到的RF信号中提取信息和能量。该算法首先为每个波束选择一个用户，然后根据所选择的簇头为所有波束设计模拟预编码。然后，基于用户的等效信道的相关性来执行用户分组。然后，通过在每个波束中选择具有最强等效信道增益的用户来设计数字预编码。最后，通过联合优化mmWave大规模MIMO-NOMA的功率分配和SWIPT的功率分配因子，最大化可达和速率，并设计了一种迭代优化算法来解决非凸问题.仿真结果表明，与基于HP的MIMO-OMA相比，基于HP的MIMO-NOMA具有更高的频谱效率和能量效率。
2018-09-20 cs.IT math.IT
Joint Wireless Information and Energy Transfer in a K-User MIMO Interference Channel
最近，已经提出了联合无线信息和能量传输（JWIET）方法来缓解无线设备的电池限制。然而，在一般的K用户MIMO干扰信道（IFC）的JWIET尚未探索到目前为止。在本文中，我们第一次调查的JWIET在K-用户MIMO IFC，其中接收器解码输入的信息数据（信息解码，ID）或收获的RF能量（能量收获，EH）。在K用户IFC中，我们根据接收器模式考虑三种不同的场景- i）多个EH接收器和单个ID接收器，ii）多个ID和单个EH，以及iii）多个ID和多个EH。对于所有的情况下，我们已经找到了一个共同的必要条件的最佳传输策略，并相应地，开发的传输策略，满足共同的必要条件，其中所有的发射机传输能量利用秩一能量波束成形。此外，我们还提出了一种迭代算法来优化发射机的协方差矩阵，同时传递信息和能量波束形成发射机的功率，并确定了相应的可实现的速率-能量权衡区。最后，我们已经表明，通过选择EH接收机根据其信号泄漏和收获的能量比（SLER），我们可以进一步提高可实现的速率能量区域。
2014-02-24 cs.IT math.IT
Joint CSIT Acquisition Based on Low-Rank Matrix Completion for FDD Massive MIMO Systems
发射机处的信道状态信息（CSIT）对于频分复用（FDD）大规模MIMO系统是必不可少的，但是传统的解决方案涉及用于下行链路信道训练和上行链路信道反馈的压倒性开销。在这封信中，我们提出了一个联合CSIT收购计划，以减少开销。特别是，不同于传统的方案，每个用户单独估计自己的信道，然后将其反馈给基站（BS），我们建议，所有的调度用户直接反馈导频观测到BS，然后联合CSIT恢复可以实现在BS。我们进一步制定联合CSIT恢复问题作为一个低秩矩阵完成问题，利用大规模MIMO信道矩阵的低秩属性，这是由用户之间的相关性。最后，我们提出了一种基于奇异值投影的混合低秩矩阵完备化算法来解决这个问题。仿真结果表明，该方案可以提供准确的CSIT与较低的开销比传统的计划。
2015-12-10 cs.IT math.IT
MIMO Broadcasting for Simultaneous Wireless Information and Power Transfer: Weighted MMSE Approaches
我们考虑在MIMO广播网络中的同时无线信息和功率传输（SWIPT），其中一个能量收集（EH）用户和一个信息解码（ID）用户共享相同的时间和频率资源。与以往的基于信息速率的SWIPT系统相比，本文提出了加权最小均方误差（WMMSE）准则。首先，我们制定的WMMSE-SWIPT问题，最大限度地减少到达ID用户的消息信号的加权和MSE，同时满足对能量的要求，可以从EH用户的信号收获。然后，我们提出了最佳的预编码器结构的问题，并确定最好的可能MSE能量权衡区域，通过替代更新的线性预编码器在发射机与线性接收机在ID用户。从导出的解决方案，几个有趣的观察相比，传统的SWIPT设计。
2014-10-16 cs.IT math.IT
Optimizing MIMO Efficiency in 5G through Precoding Matrix Techniques
本文针对5G下行MIMO通信，通过多场景仿真对比基于Type I和Type II码本的预编码矩阵技术，揭示其优缺点，以优化容量和时延性能。
2024-10-03 cs.IT eess.SP math.IT
Polar-Precoding: A Unitary Finite-Feedback Transmit Precoder for Polar-Coded MIMO Systems
为了提高极化码MIMO系统的性能，本文提出了一种酉预编码方案，即极化预编码。与MIMO预编码标准的传统设计相比，所提出的极化预编码方案依赖于\emph{polarization criterion}。特别地，预编码矩阵设计包括两个步骤。在第一步中选择了一个最大化容量的基本矩阵之后，我们设计了一个酉矩阵，用于在不降低容量的情况下最大化数据流之间的极化效应。我们的仿真结果表明，所提出的极化预编码方案优于国家的最先进的DFT预编码方案。
2021-09-14 cs.IT math.IT
A Matrix-Field Weighted Mean-Square-Error Model for MIMO Transceiver Designs
在这封信中，我们调查一个重要的和著名的问题，即加权均方误差（MSE）最小化收发器的设计。在我们的工作中，收发器的设计提出了一种新的加权MSE模型，它被定义为一个线性矩阵函数相对于传统的数据检测MSE矩阵。新模型可以解释为加权运算从向量场到矩阵场的推广。基于所提出的加权操作，提出了一种通用的收发器设计，其目的是最小化前一线性矩阵函数的输出的递增矩阵单调函数。最优解的结构也被导出。此外，还详细讨论了矩阵单调函数的两个重要特例。这两个问题分别等价于双跳放大转发MIMO中继系统的和MSE最小化和容量最大化的收发器设计。最后得出结论，AF中继无疑是这种加权操作。
2013-02-27 cs.IT math.IT
A Riccati-Lyapunov Approach to Nonfeedback Capacity of MIMO Gaussian Channels Driven by Stable and Unstable Noise
本文证明了当噪声为非平稳和不稳定时，多输入多输出（MIMO）加性高斯噪声（AGN）信道的无反馈容量是一个渐近优化问题，它涉及滤波理论中的广义矩阵代数Riccati方程（ARE）和高斯系统稳定性理论中的矩阵李雅普诺夫方程。此外，条件被确定为，无反馈容量的表征对应于一致渐近每单位时间限制，在所有的初始分布，有限块或传输无反馈信息（FTwFI）容量的表征，这涉及到，两个广义矩阵差分Riccati方程（DREs）和矩阵差分李雅普诺夫方程。
2022-05-03 cs.IT math.IT
Magnetic MIMO Signal Processing and Optimization for Wireless Power Transfer
在磁谐振耦合（MRC）使能的多输入多输出（MIMO）无线功率传输（WPT）系统中，每个具有一个单个线圈的多个发射器（TX）被用于通过在RX处建设性地组合它们的感应磁场来增强向多个单线圈接收器（RX）的同时功率传输的效率，这是一种被称为“磁波束成形”的技术。本文研究了多用户MIMO MRC-WPT系统中的最佳磁波束形成设计。我们引入了多用户功率区域，该区域构成了所有RX的所有可实现功率元组，受到所有TX的给定总功率约束以及它们各自的峰值电压和电流约束。我们的特点是每个边界点的功率区域最大化的总和功率交付给所有RX的最小收获功率约束。对于没有TX峰值电压和电流约束的特殊情况下，我们推导出最佳的TX电流分配的封闭形式的单RX设置以及多RX设置。一般情况下，该问题是一个非凸的二次约束二次规划（QCQP），这是很难解决的。对于一个单一的RX的情况下，我们表明，半定松弛（SDR）的问题是紧的。对于多RX的一般情况，基于SDR，我们分别通过应用分时和随机化得到两个近似解。此外，对于磁波束形成的实际实现，我们提出了一种新的信号处理方法来估计由于TX和RX之间的互感的磁MIMO信道。仿真结果表明，本文提出的磁信道估计和自适应波束形成方案是有效的，可以显著提高MIMO MRC-WPT系统的功率传输效率和多用户性能折衷。
2017-02-17 cs.IT math.IT
Adaptive Randomized Distributed Space-Time Coding in Cooperative MIMO Relay Systems
提出了一种适用于两跳协作MIMO网络的自适应随机分布式空时编码（DSTC）方案和算法。线性最小均方误差（MMSE）接收机和放大和转发（AF）的合作策略。在所提出的DSTC方案中，通过反馈信道获得的随机化矩阵被用来在中继节点处对空时编码矩阵进行变换。设计了线性MMSE表达式来计算自适应随机化矩阵和线性接收滤波器的参数。本文还提出了一种计算自适应随机化矩阵参数的随机梯度算法，降低了计算复杂性。我们还推导出了一个合作的MIMO系统采用随机空时编码方案的错误概率的上限。仿真结果表明，所提出的算法获得显着的性能增益相比，现有的DSTC计划。
2013-03-17 cs.IT math.IT
Full-Duplex MIMO Relaying Powered by Wireless Energy Transfer
我们考虑一个全双工解码和转发系统，其中无线供电中继采用时间交换协议从源接收功率，然后将信息传输到目的地。假设中继节点配备有两组天线以实现全双工通信。研究了三种不同的干扰抑制方案，即1）最佳2）迫零和3）最大比合并/最大比传输。我们开发了新的中断概率表达式来研究这些方案的延迟约束传输吞吐量。我们的分析表明，有趣的性能比较所考虑的预编码方案不同的系统和链路参数。
2015-05-01 cs.IT math.IT
Capacity of Compound MIMO Gaussian Channels with Additive Uncertainty
本文考虑了多输入多输出（MIMO）高斯信道上的可靠通信，其中信道矩阵在标称信道矩阵周围的有界信道不确定性区域内，即，复合MIMO高斯信道的实例。本文研究了复合MIMO高斯信道的最优发送协方差矩阵设计问题，其中信道不确定区域由谱范数表征。该设计问题是一个具有挑战性的非凸优化问题。然而，在本文中，我们发现，这个问题有一个隐藏的凸性属性，可以利用映射到一个凸优化问题的问题。我们首先证明了最优发送设计是将标称信道对角化，然后证明了复合MIMO高斯信道的容量与最小-最大信道容量之间的对偶间隙为零，这证明了Loyka和Charalambous的猜想（IEEE Trans. Inf. Theory，vol.58，no.4，pp. 2048-2063，2012）。证明这些结果的关键工具是一个新的矩阵行列式不等式和一些酉不变性质。
2013-06-04 cs.IT math.IT
Partial reciprocity-based precoding matrix prediction in FDD massive MIMO with mobility
针对移动场景下FDD大规模MIMO系统实时预编码的挑战，提出基于部分互易性的预编码矩阵预测方案，利用信道格拉姆矩阵降复杂度，通过闭式特征向量插值预测预编码器，在30-500km/h速度下性能优于传统方案。
2024-10-06 cs.IT eess.SP math.IT
Matrix Completion in Colocated MIMO Radar: Recoverability, Bounds & Theoretical Guarantees
本文针对共址 MIMO 雷达研究低秩矩阵补全，利用数据矩阵结构证明 ULA 下相干性近似及渐近最优，并给出最小条目子集可恢复性与二维阵列的充分条件。
2013-08-22 cs.IT math.IT
On the Capacity Achieving Covariance Matrix for Frequency Selective MIMO Channels Using the Asymptotic Approach
在这篇文章中，提出了一种用于评估频率选择性Rayleigh MIMO信道的容量实现输入协方差矩阵的算法。与平坦衰落瑞利情况相比，最佳输入协方差矩阵的特征向量没有封闭形式的表达式。传统上，特征向量和特征值都是数值计算的，相应的优化算法在计算上仍然非常苛刻。在本文中，它是建议优化（w.r.t.输入协方差矩阵）Moustakas和Simon导出的平均互信息的大系统近似。提出了一种基于迭代注水方案的算法，并研究了其收敛性。数值仿真结果表明，即使对于中等数量的发射和接收天线，新的方法提供了相同的结果作为直接最大化的平均互信息的方法。
2010-07-06 cs.IT math.IT
On the Full Column-Rank Condition of the Channel Estimation Matrix in Doubly-Selective MIMO-OFDM Systems
最近，该杂志发表了一篇论文，讨论了基于基扩展模型（BEM）的最小二乘（LS）信道估计在双选择性正交频分复用（DS-OFDM）系统。最小二乘信道估计器计算信道估计矩阵的伪逆。由于伪逆的存在，信道估计矩阵必须是满秩的。在本文中，我们调查的条件，需要满足，以确保满列秩条件的信道估计矩阵。特别是，我们推导出的BEM和导频图案的设计应满足的条件，以确保信道估计矩阵是满列秩。本文研究了多项式边界元法（P-BEM）、复指数边界元法（CE-BEM）、Slepian边界元法（S-BEM）和广义复指数边界元法（GCE-BEM）。我们提出了一种可能的方法来设计的导频图案，满足全列秩条件。此外，所提出的方法扩展到多输入多输出（MIMO）DS-OFDM系统的情况下，以及。导频图案的设计的例子，确保信道估计矩阵是满列秩的大型DS-MIMO-OFDM系统多达6个发射机，6个接收机和1024个子载波。
2010-10-07 cs.IT math.IT
Joint Optimization of Power and Data Transfer in Multiuser MIMO Systems
我们提出了一种方法来解决非凸优化问题时出现的多用户多输入多输出（MIMO）广播网络实现同时无线信息和功率传输（SWIPT）的发射协方差矩阵的设计。MIMO SWIPT问题被公式化为一般的多目标优化问题，其中数据率和收获功率同时被优化。采用两种不同的方法来重新制定（非凸）多目标问题。在第一种方法中，发射机可以控制要通过功率传输收集的特定功率量，而在第二种方法中，发射机只能控制要在不同收集用户之间收集的功率的比例。计算复杂性也将不同，在第一种方法中需要更高的计算资源。为了解决由此产生的配方，我们建议使用优化最小化（MM）的方法。这种方法背后的想法是获得一个凸函数，近似的非凸目标，然后，解决一系列的凸子问题，将收敛到一般的非凸多目标问题的局部最优解。从MM方法获得的解决方案相比，经典的块对角化（BD）的战略，通常用于解决非凸多用户MIMO网络，迫使用户之间没有干扰。仿真结果表明，该方法提高了BD方法的系统和速率和用户的功率收获。此外，所提出的方法的收敛所需的计算时间远低于经典的基于梯度的方法所需的。
2016-04-01 cs.IT math.IT
Low-complexity near-optimal signal detection for uplink large-scale MIMO systems
最小均方误差（MMSE）信号检测算法是上行多用户大规模多输入多输出（MIMO）系统的近最优检测算法，但需要进行复杂度较高的矩阵求逆。本文首先证明了大规模MIMO系统的MMSE滤波矩阵是对称正定的，并在此基础上利用Richardson方法避免矩阵求逆，提出了一种低复杂度的准最优信号检测算法。复杂度可以从O（K3）降低到O（K2），其中K是用户数。我们还提供了所提出的算法的收敛性证明。仿真结果表明，该算法收敛速度快，达到了经典MMSE算法的近优性能。
2015-07-16 cs.IT math.IT
MIMO Broadcasting for Simultaneous Wireless Information and Power Transfer
无线电能传输是一种为无线网络提供方便、持久的能量供应的新技术。在实践中，WPT可以通过各种技术来实现，例如电感耦合、磁共振耦合和电磁（EM）辐射，分别用于短距离/中距离/长距离应用。在本文中，我们特别考虑EM或无线电信号使能的WPT。由于无线电信号可以同时携带能量和信息，因此对同时无线信息和功率传输（SWIPT）进行了统一的研究。具体来说，本文研究了一个多输入多输出（MIMO）无线广播系统，由三个节点，其中一个接收机收获能量和另一个接收机解码信息分别从一个共同的发射机发送的信号，和所有的发射机和接收机可以配备多个天线。研究了两种情况，其中信息接收器和能量接收器被分离并且从发射器看到不同的MIMO信道，或者位于同一地点并且从发射器看到相同的MIMO信道。对于分离的接收器的情况下，我们推导出最佳的传输策略，以实现不同的权衡最大的信息速率与能量传输，其特征在于由一个所谓的速率-能量（R-E）区域的边界。对于共址接收器的情况下，我们示出了可实现的R-E区域的外边界，这是由于实际能量收集接收器还不能直接解码信息的潜在限制。在此约束下，我们调查了两个实际的设计，共定位接收机的情况下，即时间切换和功率分配，并表征其可实现的R-E区域的外边界相比。
2013-02-15 cs.IT math.IT
Joint Wireless Information and Power Transfer in a Three-Node Autonomous MIMO Relay Network
本文研究了一种三节点放大转发（AF）多输入多输出（MIMO）中继网络，其中自主中继从源信息流中获取功率，并进一步得到目的地无线功率传输（WPT）形式的能量流的帮助。提出了一种能量流辅助的两相继电保护方案，其中源和中继联合优化制定最大化的速率。通过对角化信道，问题被简化为一个功率优化问题，其中中继信道配对问题通过排序操作来解决。所提出的算法，迭代优化继电器和源功率，收敛。对于单独的中继和源优化，可以获得封闭形式的解决方案。此外，还研究了无能量流两相继电保护。仿真结果表明，如果能量流的发射功率足够大，则能量流辅助方案有利于速率的提高。否则，没有能量流的方案将是优选的。
2015-02-24 cs.IT math.IT
New Lower Bound on the Ergodic Capacity of Optical MIMO Channels
在本文中，我们提出了一个分析的多输入多输出（MIMO）光信道的遍历容量的下限。事实证明，将mt个输入（模式/核心）耦合到mr个输出（模式/核心）的光学MIMO信道矩阵可以被建模为m × m个Haar分布酉矩阵的子矩阵，其中m > mt，mr。使用来自酉系综的随机矩阵的本征值的概率密度可以用Christoffel-Darboux内核来表示的事实。我们提供了一个新的解析表达式的遍历能力的信号噪声比（SNR）的函数。此外，我们推导出一个封闭形式的下界表达式的遍历能力。此外，我们还推导出一个近似的遍历容量在低信噪比制度。最后，我们提出了数值结果支持的表达式。
2017-01-30 cs.IT math.IT
Matrix-Calibration-Based Cascaded Channel Estimation for Reconfigurable Intelligent Surface Assisted Multiuser MIMO
可重构智能表面（RIS）被认为是超5G网络范式的重要组成部分，因为与大规模多输入多输出（MIMO）技术相比，它可以以更低的硬件成本和能耗提供类似或更高的阵列增益。在本文中，我们专注于一个基本的挑战，即信道捕获，在一个RIS辅助多用户MIMO系统。在这种具有完全无源RIS元件的系统中，最先进的信道获取方法通过采用过长的训练序列来估计级联的发射机到RIS和RIS到接收机信道。为了估计级联的信道与负担得起的训练开销，我们制定的信道估计问题的RIS辅助多用户MIMO系统作为一个矩阵校准为基础的矩阵分解任务。通过利用慢变信道分量和隐藏信道稀疏性的信息，我们提出了一种新的基于消息传递的级联信道分解算法。此外，我们提出了一个分析框架，以表征所提出的估计在大系统极限的理论性能界。最后，通过仿真实验验证了该算法的高精度和高效率.
2020-07-08 cs.IT math.IT
Deep Learning Aided Parametric Channel Covariance Matrix Estimation for Millimeter Wave Hybrid Massive MIMO
毫米波（mmWave）信道占用的频率范围远高于先前无线通信系统中使用的频率范围，其用于满足5G通信带来的增加的吞吐量要求。这些频率中的电磁波所经历的高水平衰减导致MIMO信道具有高空间相关性。为了获得理想的错误性能，系统需要关于信道相关性的知识。在这篇论文中，提出了一种深度神经网络辅助方法来估计信道协方差矩阵（CCM），其中包含有关信道相关性的信息。与文献中的一些方法相比，该方法在计算复杂度和信道估计误差方面都具有令人满意的性能。
2022-12-18 cs.IT eess.SP math.IT
Spatial Covariance Matrix Reconstruction for DOA Estimation in Hybrid Massive MIMO Systems with Multiple Radio Frequency Chains
多信号分类（MUSIC）技术在多输入多输出（MIMO）接收机的波达方向（DOA）估计中得到了广泛应用。为了降低毫米波段射频链路的成本，大规模MIMO收发器采用了模数混合结构。在这种情况下，天线上的接收信号对数字接收机来说是不可用的，因此，MUSIC算法中必不可少的空间协方差矩阵（SCM）不能用传统的采样平均方法得到。基于我们以前的工作，我们提出了一种新的算法，在混合大规模MIMO系统中的多个RF链的SCM重建。通过将模拟波束形成器切换到一组预定的DOA，可以通过一组线性方程的解来重建SCM。此外，基于对线性方程组的深入分析，本文还将提出一种低复杂度的算法，以及对预定DOA的仔细选择。仿真结果表明，所提算法能够准确重构SCM，使MUSIC算法能够很好地应用于多射频链混合大规模MIMO系统的DOA估计。
2021-06-20 cs.IT eess.SP math.IT
