Reducing the Number of Elements in Linear and Planar Antenna Arrays with Sparse Constraint Optimization
Wenji Zhang, Lianlin Li, Fang Li
这篇论文已被作者撤回。我来做主要的修改。
This paper has been withdrawn by the authors. I will do the major revision.
机构、总结、中文摘要均由AI分析而来，可能存在错误，请以论文正文为准。
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Out Performance Of Cuckoo Search Algorithm Among Nature Inspired Algorithms in Planar Antenna Arrays
在这个现代时代，我们周围观察到大量的变质作用，这些变质作用是由于科学技术领域的一些微小的修改和创新而产生的。本文讨论了一种Meta启发式优化算法--布谷鸟搜索算法在平面天线阵优化设计中的应用，该优化设计既保证了天线阵的高增益、方向性，又抑制了副瓣，提高了效率，并改善了天线的其它参数。
Real-Time CRLB based Antenna Selection in Planar Antenna Arrays
用户终端（UT）到达角（AoA）估计在下一代无线系统中起着重要作用。由于需求高、能源效率问题和可用资源稀缺，如何使用这些资源至关重要。在基站（BS）处安装的天线及其对应的硬件属于这些资源。在本文中，我们解决了天线选择的问题，以尽量减少克拉美-罗下限（CRLB）的平面天线阵列时，天线比总可用天线被用于UT。首先，提出了使期望CRLB最小化的最优天线选择策略。然后，使用此策略作为一个初步的步骤，我们提出了一个两阶段的贪婪天线选择方法，其目标是最小化的瞬时CRLB。给出了贪心算法的最佳起始点以及降低算法计算复杂性的方法。数值结果证实了所提出的解决方案的准确性。结果表明，所提出的天线选择方法只需要一小部分的总可用天线来完成显着量的总性能，提高硬件利用效率。此外，它表明，该算法具有较高的容错性。
Finite-Aperture Planar Fluid Antenna Array
本文研究了有限孔径平面流体天线阵列的几何多样性，提出了一种系统分析框架，推导了均匀随机放置下的最小端口距离闭式表达式，并建立了联合仰角-方位角估计的通用Cramér-Rao界，揭示了精度与模糊度之间的内在权衡。
Exploiting the Preferred Domain of FDD Massive MIMO Systems with Uniform Planar Arrays
大规模多输入多输出（MIMO）系统有可能成为5G蜂窝的一种使能技术。均匀平面阵列（UPA）天线结构是许多商业讨论的焦点，因为它们能够在相对小的区域中实现大量天线。利用UPA天线结构，基站可以同时在水平域和垂直域中控制波束方向。然而，信道条件可能规定一个维度需要比另一个维度更高的信道状态信息（CSI）准确度。我们建议使用一个额外的一个比特的反馈信息从用户发送到基站，以指示在频分复用（FDD）大规模MIMO系统中的CSI量化的反馈开销的顶部上的首选域。结合可变速率CSI量化方案，数值研究表明，对于UPA天线结构，额外的一位反馈可以显着提高CSI质量。
Common Codebook Millimeter Wave Beam Design: Designing Beams for Both Sounding and Communication with Uniform Planar Arrays
第五代（5G）无线网络预计将利用毫米波（mmWave）频率下可用的宽带宽来提高系统吞吐量。然而，毫米波链路的不利信道条件，例如，由于大气气体或水蒸气引起的更高的路径损耗和衰减阻碍了可靠的通信。为了补偿这些严重的损失，必须有大量的天线来产生尖锐和强大的波束进行定向传输。在本文中，我们考虑毫米波系统使用均匀平面阵列（UPA）天线，有效地将更多的天线在一个二维网格。混合波束成形设置也被认为是通过仅使用几个射频链组合多个天线来生成波束。我们专注于设计一组发射波束形成器，生成适合毫米波链路方向特性的波束，假设UPA和混合波束形成。我们首先定义UPA结构的理想波束图案。每个波束形成器被构造为最小化来自对应的理想波束图案的均方误差。仿真结果表明，该码本提高了毫米波系统的波束形成可靠性和数据率。
Peak Sidelobe Suppression in Planar Fluid Antenna Array
利用流体天线阵列的几何多样性，提出改进遗传算法优化端口激活模式，在稀疏约束下最小化峰值旁瓣电平，相比经典遗传算法实现4.45 dB旁瓣抑制。
Joint Beamforming and Antenna Movement Design for Moveable Antenna Systems Based on Statistical CSI
针对可移动天线增强MIMO系统，本文基于统计CSI联合优化天线位置与发射协方差矩阵，提出CSSCA算法及线性、平面移动模式，显著提升可达速率。
Advanced Quantizer Designs for FDD-Based FD-MIMO Systems Using Uniform Planar Arrays
大规模多输入多输出（MIMO）系统在基站处利用大量天线，期望通过实现改进的多用户MIMO技术来提高网络吞吐量。为了以合理的形状因子部署许多天线，期望基站在水平维度和垂直维度上都采用天线阵列，这被称为全维（FD）MIMO。最流行的二维阵列是均匀平面阵列（UPA），其中天线以网格模式放置。为了充分利用频分复用（FDD）中大规模MIMO的优势，下行链路信道状态信息（CSI）应该被估计、量化并从接收机反馈到发射机。然而，由于大规模MIMO信道的高维性，难以以计算高效的方式精确地对信道进行估计。在本文中，我们开发了窄带和宽带CSI量化器FD-MIMO考虑到现实信道和UPA的属性。为了提高量化质量，我们不仅专注于量化信道中的主导无线电路径，而且还结合量化的波束。我们还开发了一种分层束搜索方法，它扫描垂直和水平域联合适度的计算复杂性。数值仿真表明，所提出的量化器的性能优于以前的CSI量化技术。
Reducing the Computational Complexity of Multicasting in Large-Scale Antenna Systems
本文研究了大规模天线系统中多个同信道组的物理层多播问题。每个组中的用户对共同的消息感兴趣，而不同的组具有不同的消息。特别是，我们的目标是设计的预编码向量解决所谓的服务质量（QoS）和加权最大最小公平性（MMF）的问题，假设信道状态信息是在基站（BS）。为了解决这两个问题，基线方法利用半定松弛（SDR）技术。考虑具有$N$天线的BS，SDR复杂度大于$\mathcal{O}(N^{6})$，这阻碍了其在大规模天线系统中的应用。为了克服这个问题，我们提出了两类新的算法，不仅具有显着降低计算复杂性比现有的解决方案，但也大大优于SDR的方法。此外，我们提出了变换版本的QoS和加权MMF问题之间的新型二元性。对偶性明确地确定了加权MMF问题的解决方案，给出了QoS问题的解决方案，反之亦然。数值结果被用来验证所提出的解决方案的有效性，并在不同的操作条件下与现有的替代方案进行比较。
Channel Modeling and Channel Estimation for Holographic Massive MIMO with Planar Arrays
在实际的无线环境中，多天线信道通常表现出空间相关衰落。当大量天线密集部署时，这一点更加强调，称为全息大规模MIMO（多输入多输出）。在这封信的第一部分，我们开发了一个信道模型，全息大规模MIMO考虑非各向同性散射和定向天线。在大量天线的情况下，很难获得空间相关矩阵的全部知识。在这种情况下，信道估计通常使用最小二乘（LS）估计器来完成，其不需要信道统计或阵列几何的先验信息。在这封信的第二部分，我们提出了一种新的信道估计方案，利用阵列的几何形状，以确定降低秩的子空间，覆盖任何空间相关矩阵的特征空间。建议的估计优于LS估计，而不使用任何用户特定的信道统计。
Moving Target SAR Imaging Using Planar Arrays And Multidimensional Chinese Remainder Theorem (MD-CRT)--Part II: Two Subarray Designs
本文基于第一部分框架，研究两种平面子阵设计用于运动目标SAR成像，分析性能并比较不同阵列几何，证明非可分离阵列在鲁棒性上优于可分离阵列。
Reducing Complexity in Next-Generation MU-MIMO Systems
近来，已经出现了几种先进的多天线无线电通信技术以满足无线多用户网络中增加的容量需求。尽管它们具有巨大的潜力，但这些技术的实用性程度仍然存在疑问，因为它们必须面对回程限制或成本和硬件约束。在本文中，我们提出了一种新的系统解决方案，其中包括网络结构，天线技术和无线电传输协议，以大幅降低硬件的复杂性和成本，以及信道状态信息/用户数据反馈的多用户多天线无线网络的要求。我们专注于云无线电接入网络设置中的干扰信道的前向链路，其中任意数量的远程无线电头端各自配备有单个射频模块寄生天线阵列，并且希望向它们各自的单天线用户终端发送数据，同时在时间和频率上共存。基站在传输之前合作地选择预定波束的最佳组合。我们提出的方法是能够实现上述目标，同时提供显着的下行链路和速率增益，由于可用的空间自由度。
Line of Sight 2 x nr MIMO with Random Antenna Orientations
当天线阵列的几何形状和方向基于终端间的距离设计时，视线（LoS）多输入多输出（MIMO）提供完全的空间复用增益。这些已知的设计方法适用于具有固定取向的天线阵列，但对于任意阵列取向不提供完全的MIMO增益。在本文中，我们研究了LoS MIMO信道与随机阵列方向时，用于信令的发射天线的数量是2。我们研究了常见的阵列几何形状对错误概率的影响，并确定了描述任意编码方案的高信噪比（SNR）错误性能的代码设计参数。对于平面接收阵列，出错率的衰减速度仅与秩为1的信道一样快，并且对于包括空间复用的一类编码方案，其误码率不会好于1/SNR ^3。然后，我们表明，对于四面体接收阵列，它使用的非平面阵列中的天线数量最少，出错率衰减速度比秩1信道，是指数的SNR为每个编码方案。最后，我们设计了一个LoS MIMO系统，保证了良好的错误性能的所有发送/接收阵列的方向和终端间的距离范围内。
Weighted Sum-Rate Maximization for Movable Antenna-Enhanced Wireless Networks
针对可移动天线增强系统的加权和速率最大化问题，研究人员将其转化为适配的WMMSE问题，结合对应算法优化波束成形与天线位置，提出平面移动模式得到低复杂度闭式解，在极小性能损失下将计算时间降低约30%。
On Performance of RIS-Aided Fluid Antenna Systems
本文研究RIS辅助通信中配备平面流体天线的接收机性能，推导了等效信道增益分布及中断概率和延迟中断速率的解析表达式，证明仅激活一个端口的FAS即可显著优于传统天线系统。
Dynamic Metasurface Antennas for Uplink Massive MIMO Systems
大规模多输入多输出（MIMO）通信是近年来相当感兴趣的焦点。虽然已经建立了大规模MIMO的理论增益，但在实践中实现具有大规模天线阵列的MIMO系统具有挑战性。与大规模MIMO系统相关的实际挑战包括增加的成本、功耗和物理尺寸。在这项工作中，我们研究了大规模MIMO天线阵列使用动态元表面天线（DMA），一种新兴的技术，固有地处理上述挑战的实现。具体而言，DMA实现了大规模的平面天线阵列，并且可以在物理天线结构中自适应地结合诸如压缩和模拟组合的信号处理方法，从而降低成本和功耗。首先，我们提出了一个数学模型的大规模MIMO系统与DMA和讨论他们的限制相比，理想的天线阵列。然后，我们的特点的基本限制的上行链路通信与由此产生的系统，并提出了两种算法设计实用的DMA接近这些限制。我们的数值结果表明，所提出的方法产生了实用的大规模MIMO系统，其性能与理想天线阵列可实现的性能相当。
Uplink performance of multi-antenna cellular networks with co-operative base stations and user-centric clustering
我们考虑一个以用户为中心的合作蜂窝网络，其中基站（BS）接近移动合作检测其信号使用（联合）线性最小均方误差接收机。基站位于任意位置，移动台被建模为平面泊松点过程（PPP）。结合随机几何和无限随机矩阵理论，我们推导出一个简单的表达式，这个复杂的系统的频谱效率的天线的数量越来越大。该框架适用于从PPP和六边形网格的BS位置，并通过蒙特卡罗模拟进行验证。结果揭示了有形的系统参数，如移动和基站的密度，每个BS的天线数量，和合作BS的数量上实现的频谱效率的影响。在其他见解，我们发现，对于一个给定的BS密度和合作天线的总数的约束，所有合作天线应位于一个单一的BS。另一方面，在我们的渐近制度中，对于相同数量的合作天线，如果网络受到天线的面积密度的限制，则合作BS的数量应该增加，每个BS具有更少的天线。
Beamwidth Selection for a Uniform Planar Array (UPA) Using RT-ICM mmWave Clusters
波束成形是克服毫米波信道高路径损耗的主要技术。因此，性能改进需要对空间域的了解和控制。特别地，天线结构和辐射参数影响毫米波通信系统中的波束成形性能。为了解决诸如波束失准、中断损失、跟踪能力丧失、阻塞等损害，必须确定波束宽度的最佳值。在我们之前的论文中，假设每个集群创建一个波束的通信系统，我们从理论上研究了集群级毫米波信道中的波束宽度-接收功率关系。我们在分析中使用了均匀线阵天线。在本文中，我们重新分析和更新的情况下，我们使用矩形均匀平面阵列（R-UPA）天线的表达式。矩形波束模型被认为是近似的天线的主瓣方向图。对于信道，我们推导出两个集群内信道模型，IEEE 802.11ad和我们以前的工作基于射线跟踪（RT-ICM）的波束宽度相关的提取功率表达式。结合天线增益和信道增益，在完全对准的情况下，我们确认最佳波束宽度收敛于零。进行渐近分析的接收功率，我们给出的配方和见解，实际的非零波束宽度值可以实现，虽然牺牲微妙的最大接收功率。我们的分析表明，要达到典型室内毫米波集群最大功率的95%，3.5度的实际波束宽度就足够了。最后，我们的分析结果表明，有一个13 dB的最大理论接收功率的增加时，UPA使用超过100。我们表明，一个8 × 8的UPA可以达到50%的最大接收功率，而接收功率仍然是10 dB以上的情况下。
Beam Designs for Millimeter-Wave Backhaul with Dual-Polarized Uniform Planar Arrays
本文提出了毫米波（mmWave）多输入多输出（MIMO）回程系统的发射和接收基站的双极化天线的均匀平面阵列（UPA）的混合波束成形设计。所提出的波束成形设计是考虑到双极化UPA结构来近似最优地解决优化问题。基于优化问题的解，本文证明了由具有相同最优性的最优单极化波束形成器生成最优双极化波束形成器的可能性。作为具体的例子，分别考虑了平方误差和内积的大小作为优化准则。为了优化所提出的波束形成器，需要部分信道信息，并且还提出使用低开销导频序列来计算出所需的信息。仿真结果表明，在双极化天线的UPA覆盖范围内，所设计的波束形成器具有最均匀的增益（以平方误差为准则）或最高的平均增益（以内积的大小为准则）。
Off-Grid Position Optimization under Mutual Coupling in Fluid Antenna Arrays
本文针对流体天线阵列的互耦问题，提出电磁感知波束成形框架，结合相位检索、OMP方法与Adam优化，可提升双波束目标的主瓣SNR并降低PSLL。
Uplink Performance of Large Optimum-Combining Antenna Arrays in Power-Controlled Cellular Networks
分析了具有大量天线的基站的干扰受限蜂窝网络的上行链路，这些基站使用带功率控制的线性最小均方误差（MMSE）处理。简单的近似，这是准确的渐近意义上，提供了这些系统中的链路的频谱效率（b/s/Hz）。还发现，当基站天线的数量是适度大，在整个网络中的移动台的数量是大的，在一个给定的小区内的移动台的发射功率之间的相关性不显着影响系统的频谱效率。结果，移动台可以执行不依赖于网络中的其他用户的简单功率控制（例如，部分功率控制），降低了系统复杂性并提高了这种系统的分析易处理性。
Flexible Antenna Arrays for Wireless Communications: Modeling and Performance Evaluation
本文针对柔性天线阵列，建立数学模型分析其形状变化对通信性能的影响，并提出三种柔性预编码方案，数值结果表明可弯曲和可旋转阵列分别可提升和速率达156%和281%。
Massive MIMO in Real Propagation Environments: Do All Antennas Contribute Equally?
大规模MIMO可以大大提高频谱和传输能量效率。这是通过允许天线和RF链的数量增长非常大来实现的。然而，挑战包括高系统复杂性和硬件能耗。在这里，我们调查的可能性，以减少所需的RF链的数量，通过执行天线选择。虽然这种方法对于理论上独立的瑞利衰落信道不是一种非常有效的策略，但是对于真实的大规模MIMO信道，可以实现RF链数量的大幅减少，而没有显著的性能损失。我们在2.6 GHz的测量信道上评估天线选择性能，使用线性和圆柱形阵列，都有128个元素。和速率最大化被用作天线选择的标准。基于凸优化的选择方案是近最优的，并用作基准。实现的和速率进行比较，一个非常简单的计划，选择具有最高接收功率的天线。基于功率的方案给出了接近凸优化方案的性能，对于测量的信道。这一观察结果表明，通过减少RF链的数量和使用简单算法执行天线选择，大规模MIMO实现复杂性有可能显著降低。
3D Near-Field Beam Training for Uniform Planar Arrays through Beam Diverging
本文针对6G大规模均匀平面阵列近场波束训练难题，提出利用波束发散效应构建分层码本和3D采样细化码本，在低训练开销下实现高精度波束训练。
Moving Target SAR Imaging Using Planar Arrays And Multidimensional Chinese Remainder Theorem (MD-CRT)--Part I: A General Framework
针对三维地形上运动目标的SAR成像，提出基于平面阵列的多子阵框架，利用多维中国剩余定理（MD-CRT）从多个向量余数中恢复目标参数，扩大无模糊范围并给出误差界。
Massive MIMO with Dense Arrays and 1-bit Data Converters
我们考虑具有紧凑的平面阵列的无线通信系统，所述平面阵列具有密集间隔的天线元件以及一位模数转换器和数模转换器（ADC/DAC）。我们提供了封闭形式的表达式，可实现的速率与简单的线性处理技术的上行链路以及下行链路的情况下，同时考虑到天线互耦的影响。在下行链路的情况下，我们引入了非辐射抖动的概念，以打击量化误差的相关性。在更高的天线单元密度下，我们表明，无论工作信噪比如何，量化系统的性能都可以接近理想性能。
Performance of Large Aperture UCCA Arrays in a 5G User Dense Network
第五代（5G）无线网络中的传输信号由于使用Sub-6 GHz和毫米波（mmWave）频带中的较高频率而遭受显著的路径损耗。超密集网络中的用户间干扰对提供高数据率提出了额外的挑战。因此，期望生成窄波束以通过增加天线增益来扩展5G网络的覆盖范围，并通过减少用户间干扰来提高其容量。这一事实促使我们在大规模多输入多输出（MIMO）技术中使用大口径均匀同心圆天线（UCCA）阵列进行5G波束成形。我们的分析表明，具有较大天线元件间距的UCCA能够产生比矩形平面天线（RPA）阵列更窄的波束，具有中等的旁瓣电平，同时使用相同数量的天线元件进行操作。分析UCCA的这种能力，以发现5G网络的性能增益。
3D User Localization for Planar Arrays in LoS Near- and Far-Fields via Summed Phase Differences
本文提出一种基于相位差的3D定位方法，利用均匀平面阵列在近场和远场条件下实现直线视距用户定位，通过联合利用两个阵列轴恢复用户距离、方位角和仰角。
Radiation Pattern Synthesis Using Hybrid Fourier- Woodward-Lawson-Neural Networks for Reliable MIMO Antenna Systems
在本文中，我们实现混合伍德沃德-劳森-神经网络和加权傅立叶方法来综合天线阵列。神经网络（NN）在这里应用到简化的MIMO天线阵列的建模，通过评估相位。其主要问题显然是寻找最佳的线性天线阵元的权重，使辐射方向图具有最小的旁瓣电平（SLL），从而改善天线阵列的性能。为了实现这一目的，实现了频率为2.45 GHz的用于可靠的多输入多输出（MIMO）应用的天线阵列。为了验证所提出的方法，许多例子的均匀激励阵列方向图的主波束放在有用信号的方向。Woodward-Lawson-Neural Networks综合方法允许找出有趣的分析方程用于天线阵列的综合，并突出了输入和输出中的系统参数之间的灵活性。这种混合优化的性能强调了系统适合无线通信的程度以及它如何参与减少干扰。
Analysing of 3D MIMO Communication Beamforming in Linear and Planar Arrays
该研究分析线性与平面阵列中三维MIMO通信的波束成形，采用基于协方差的波形方法，通过MATLAB仿真评估不同波束成形技术的性能。
Investigation of Superdirectivity in Planar Holographic Arrays
本文研究了全息MIMO系统中均匀矩形阵列的超强方向性，通过建立数学模型推导最大方向性解析表达式，发现合理利用耦合效应可显著增强方向性，但在深亚波长尺度下收益递减，为5G/6G全息阵列优化提供了理论基础。
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