Streaming 360-degree VR Video with Statistical QoS Provisioning in mmWave Networks from Delay and Rate Perspectives
针对毫米波网络中360度VR视频流传输的统计QoS保障问题，提出基于重叠视场的联合单播多播任务分配与自适应传输方案，从延迟和速率角度实现资源高效利用与灵活速率控制。
2023-05-13 cs.IT eess.IV math.IT
Queue-Aware Joint Dynamic Interference Coordination and Heterogeneous QoS Provisioning in OFDMA Networks
我们提出了云无线接入网络，不仅提供异构的服务质量（QoS）的速率，重要的是，延迟敏感的应用程序，但也共同优化的频率复用模式的算法。重要的是，与相关的作品，我们占随机到达，通过队列意识，不像大多数作品只集中在一个单一的帧，我们认为QoS措施平均在多个帧涉及一组闭环控制。我们将此问题建模为多小区优化，以最大化受QoS约束的总效用，表示为最小平均速率或最大平均延迟。由于我们考虑动态干扰协调与动态用户关联，即使在整数松弛后，问题也不是凸的。我们将问题转化为帧速率的优化，服从于交织的原始和对偶问题的分解。这个优化问题的解决方案提供了联合决策调度，动态干扰协调，重要的是，不像大多数作品在这一领域，动态用户关联。此外，我们提出了一种新的方法来管理不可行的负载。大量的仿真证实，该设计响应瞬时负载，异构用户和AP的位置，信道条件和QoS约束，同时，如果需要的话，保持低中断时，处理不可行的负载。与基线比例公平计划的比较说明了所取得的成果。
2018-01-25 cs.IT cs.NI math.IT
Provisioning Energy-Efficiency and QoS for Multi-Carrier CoMP with Limited Feedback
我们考虑了有限反馈多载波协作多点（CoMP）系统中的资源分配（RA）问题。在该系统中，一簇基站（BS）通过回程/前传相互连接和/或与中央处理器连接，每个基站配备有多个天线。协调RA的主要目标是在每个子载波上选择用户设备（UE），动态地决定每个子载波的簇大小，并且最终划分反馈资源，提供用于跨所有子载波、活动小区和所选择的UE获取信道方向信息（CDI），以便最大化加权和效用（WSU）。我们将展示如何重铸WSU最大化问题，以实现频谱效率，服务质量（QoS）和能源效率（EE）。具体来说，我们调查了四个实例的WSU最大限度地提高实际系统的目标：（一）加权和容量，（二）加权和有效容量，（三）加权和能源效率（EE），和（四）加权和有效EE。这些问题的统一组成，通过WSU允许我们使用相同的一套开发算法的所有情况下。该算法具有贪婪结构，实现快速收敛，并成功地应付了巨大的计算复杂性的RA问题，主要是植根于他们的组合成分。我们的模拟结果揭示了网络优化发现洞察适当的集群大小，集群中的BS分布，和子载波的数量。所提出的UE调度和子载波分配被示出以提高系统性能的几个数量级。
2019-08-20 cs.IT math.IT
Statistical QoS provisioning for MTC Networks under Finite Blocklength
本文分析了有限块长机制下时延受限的机器类型通信（MTC）网络的有效容量。首先，我们推导出一个封闭形式的数学近似的有效容量在准静态瑞利衰落信道。我们刻画了最佳错误概率，以最大化凹有效容量函数与可靠性约束，并研究了信号干扰噪声比（SINR）的变化，不同的延迟约束的效果。可靠性和有效容量最大化之间的权衡表明，特别是当机器数量较少时，我们可以在有限的有效容量牺牲的情况下获得更高的可靠性。我们的分析表明，信干噪比的变化有严格的延迟约束网络的有效容量的影响较小。我们提出了一个示例性的场景，大规模的MTC接入的干扰影响进行分析，提出了三种方法来恢复某一节点的有效容量，这是功率控制，延迟约束的优雅退化和联合补偿。联合补偿结合了功率控制和延迟约束的优雅退化，其中我们执行最大化的目标函数，其参数根据延迟和SINR优先级确定。我们的结果表明，具有严格延迟约束的网络有利于功率控制补偿，并且对于较短的数据包通常以较高的成本进行补偿。
2018-08-21 cs.IT math.IT
On the Secrecy Rate under Statistical QoS Provisioning for RIS-Assisted MISO Wiretap Channel
可重构智能表面（RIS）辅助无线电被认为是第六代（6G）无线通信标准的一项具有巨大潜力的使能技术。可达保密率（ASR）是评价RIS辅助系统安全通信能力的最基本指标之一。然而，ASR的定义是基于香农的信息论，它通常需要长码字，因此无法量化新兴的延迟关键服务的保密性。出于这一动机，在本文中，我们调查的问题，最大限度地提高保密率下的延迟有限的服务质量（QoS）的约束，被称为有效保密率（ESR），为一个RIS辅助多输入单输出（MISO）窃听信道的发射功率约束。我们提出了一种迭代法来找到一个固定的解决方案，制定的非凸优化问题，使用块坐标上升法（BCAM），其中在发射机的波束形成矢量以及在RIS的相移在每次迭代中获得封闭的形式。我们还提出了一个收敛性证明，一个有效的实现，以及相关的复杂性分析所提出的方法。我们的数值结果表明，所提出的优化算法的收敛速度显着快，现有的解决方案。仿真结果也证实了严格的延迟要求的系统的保密率性能显着降低相比，没有任何延迟约束的系统，这种减少可以显着减轻适当放置的大尺寸RIS。
2021-05-30 cs.IT math.IT
Harvested Power Maximization in QoS-Constrained MIMO SWIPT with Generic RF Harvesting Model
研究了多输入多输出（MIMO）同时无线信息和功率传输（SWIPT）系统中功率分配接收的功率最大化问题。不同于最近提出的设计，我们的目标与我们的新的问题制定在联合最佳的发射预编码和接收均匀功率分配（UPS）比最大化收获的功率，同时确保服务质量（QoS）的MIMO链路的要求得到满足。我们假设通用的实际射频（RF）能量收集（EH）接收操作，导致设计参数的非凸优化问题，然后我们在将其以等效的广义凸形式制定后最优地解决。我们的代表性结果，包括可实现的EH增益与基准计划的比较提供了关键的见解，各种系统参数。
2017-10-11 cs.IT math.IT
Fixed Rate Statistical QoS Provisioning for Markovian Sources in Machine Type Communication
本文研究了在瑞利衰落信道下，由单个发射机和接收机组成的机器类型通信（MTC）中的可靠性和延迟之间的权衡。我们假设发射机不知道信道条件，因此它将以固定速率传输信息。固定速率传输被建模为一个两状态连续时间马尔可夫过程，其中的最佳传输速率。此外，我们进行了性能分析，不同的到达业务起源于MTC设备通过有效速率传输。我们认为，到达流量建模为马尔可夫过程，即离散时间马尔可夫过程，流体马尔可夫过程，马尔可夫调制泊松过程下的延迟违规约束。利用有效带宽和有效容量的理论，我们评估的可靠性和延迟之间的权衡，并确定QoS（服务质量）的要求，并推导出上下限的有效容量受信道内存衰减率限制。
2019-06-26 cs.IT cs.NI eess.SP
QoS-Aware Base-Station Selections for Distributed MIMO Links in Broadband Wireless Networks
我们提出了QoS感知的BS选择方案的分布式无线MIMO链路，其目的是最大限度地减少BS的使用和减少干扰范围，同时满足不同的统计延迟QoS约束，其特征在于延迟约束违反概率和有效容量技术。具体地，基于信道状态信息（CSI）和QoS要求，动态地选择用于分布式MIMO传输的具有可变基数的BS子集，其中，所述选择由中央服务器控制。对于单用户场景，我们开发了两个优化框架，分别推导出有效的BS选择方案和相应的资源分配算法。一个框架使用增量BS选择和分时（IBS-TS）策略，另一个采用基于有序增益的BS选择和概率传输（OGBS-PT）。IBS-TS框架可以获得更好的性能，而OGBS-PT框架下开发的方案更容易实现。对于多用户场景，我们提出了应用优先BS选择，块对角化预编码和概率传输（PBS-BD-PT）技术的优化框架。我们还提出了应用优先BS选择，时分多址，概率传输（PBS-TDMA-PT）技术的优化框架。我们推导出最佳的传输方案，所有上述框架，分别。还进行了一组模拟评估，比较我们提出的方案与几个基线计划，并显示延迟QoS要求，发射功率和流量负载的影响BS选择分布式MIMO系统的性能。
2011-04-21 cs.IT math.IT
Full-Duplex Transmission Optimization for Bi-directional MIMO links with QoS Guarantees
我们考虑双向全双工（FD）多输入多输出（MIMO）通信系统，其中节点能够执行发送器（TX）-接收器（RX）数字预编码/组合和多抽头模拟消除，并且具有单独的信号与干扰加噪声比（SINR）要求。我们提出了一个迭代算法的TX功率最小化，其中包括在每个算法迭代步骤的TX/RX数字波束形成器的封闭形式的表达式。我们的代表性的仿真结果表明，该算法可以减少残留的自干扰（SI）由于FD操作到低于-110 dB，这是典型的噪声本底水平的无线通信。此外，我们的设计优于最近提出的2用户MIMO系统（所谓的MIMO X信道）的功率效率和计算复杂性的解决方案。
2018-09-24 cs.IT math.IT
QoS Constrained Power Minimization in the Multiple Stream MIMO Broadcast Channel
本文研究了多输入多输出（MIMO）广播信道（BC）中当每个用户分配多个空间流时的最优线性发送滤波器的设计问题，并考虑了信道状态信息（CSI）在接收端是完全的，而在发送端只是部分的情况。假设部分CSI的统计模型，并利用滤波器设计。与每个用户单流的情况类似，该问题通过均方误差（MSE）对偶和干扰函数来解决。然而，每个用户包括更多的流涉及额外的复杂性级别，因为我们必须确定如何在流之间分配每个用户的速率。这样的问题是解决使用投影梯度算法。
2016-04-18 cs.IT math.IT
Power Allocation in Two-Hop Amplify-and-Forward MIMO Relay Systems with QoS requirements
研究了在具有单个非再生中继的两跳多输入多输出网络中，在满足不同服务质量（QoS）要求的同时最小化总功耗的问题.如Y所示。Rong在[1]中，线性和非线性收发器架构的最佳处理矩阵导致源-中继-目的地信道的对角化，使得功率最小化问题简化为在所建立的链路上适当地分配可用功率。不幸的是，找到这个问题的解决方案在数值上是困难的，因为它不是凸形式。为了克服这一困难，现有的解决方案依赖于计算的上限和下限，很难获得或需要放松的QoS约束。在这项工作中，设计了一种新的方法，为线性和非线性收发器架构，它允许密切近似的非凸功率分配问题的解决方案与那些凸的容易计算的封闭形式，通过多步程序的复杂性降低。计算机模拟被用来评估所提出的方法的性能，并与替代品进行比较。
2013-03-12 cs.IT math.IT
Energy Efficiency Optimization for MIMO-OFDM Mobile Multimedia Communication Systems with QoS Constraints
除了服务质量（QoS）外，能量效率也是设计和评估移动多媒体通信系统的一个重要参数，这一点已成为近年来研究的热点。针对多输入多输出正交频分复用（MIMO-OFDM）移动多媒体通信系统，提出了一种统计QoS约束下的能量效率模型。采用信道矩阵奇异值分解（SVD）的方法，所有的子信道分类的信道特性。通过对所有子信道进行分组，将传统MIMO-OFDM通信系统中的多信道联合优化问题转化为多目标单信道优化问题。因此，MIMO-OFDM移动多媒体通信系统的能量效率优化的封闭形式的解决方案。在此基础上，提出了一种能量效率优化的功率分配算法（EEOPA），以提高MIMO-OFDM移动多媒体通信系统的能量效率。仿真结果表明，在MIMO-OFDM移动多媒体通信系统中，EEOPA算法能够以较高的能量效率保证所需的QoS。
2014-12-17 cs.IT cs.MM cs.NI
New Antenna Selection Schemes for Full-Duplex Cooperative MIMO-NOMA Systems
在本文中，我们解决的天线选择（AS）问题，在全双工（FD）合作非正交多址接入（NOMA）系统，其中多天线FD中继桥之间的连接多天线基站和NOMA远用户。具体来说，提出了两种AS方案，即max- $\SUu$和max- $\SUuu$，以分别最大化近用户和远用户之一或两者的端到端信号与干扰加噪声比。此外，一个两阶段的AS计划，即服务质量（QoS）的供应计划，被设计为实现一个特定的速率在远用户，同时提高近用户的速率。为了提高性能的QoS供应AS计划，动态天线集群的思想被应用在中继自适应分区中继的天线到发送和接收子集。推导了所提出的AS方案的中断概率和可达速率的精确表达式。为了提供更多的洞察力，封闭形式的渐近中断概率表达式的max- $\SUu$和max- $\SUuu$ AS计划。我们的研究结果表明，虽然QoS供应AS方案可以提供一个接近最佳的性能静态天线设置在中继，它提供了高达$12\%$平均和速率增益超过最佳AS选择与固定的天线设置。
2022-02-25 cs.IT math.IT
Multi-Dimensional Multiple Access with Resource Utilization Cost Awareness for Individualized Service Provisioning in 6G
为未来无线网络设想的日益多样化的服务质量（QoS）要求要求更灵活和包容的多址技术以支持新兴应用和通信场景。为了实现这一点，我们提出了一个多维多址接入（MDMA）协议，以满足个人用户设备（UE）的独特的QoS需求，同时利用多维无线电资源的成本效益。详细地，所提出的方案包括两个新方面，即，在考虑UE特定的无线电资源利用成本的同时为每个UE选择定制的多址模式;以及在动态网络条件下在共存的UE之间进行多维无线电资源分配。为了降低UE特定的资源利用成本，基站（BS）通过考虑每个UE的特定资源可用性、感知质量和利用能力来将具有不同的多域资源约束的UE组织为UE联盟。联盟内的每个UE可以利用其优选的无线电资源，这导致低利用成本，同时避免与剩余UE的资源共享冲突。此外，为了满足UE侧的UE特定QoS要求和变化的资源条件，共存UE之间的多维无线电资源分配被公式化为优化问题，以最大化所有UE的成本感知效用函数的总和。利用逐次凸逼近和拉格朗日对偶分解方法，给出了一个低复杂度的NP难问题的求解方法。通过数值仿真和与现有方案的性能比较，验证了该方案的有效性。特别是，仿真结果表明，我们提出的方案优于这些基准计划的大利润。
2021-08-23 cs.IT math.IT
Quality-Of-Service Provisioning in Decentralized Networks: A Satisfaction Equilibrium Approach
本文介绍了一种特殊的博弈公式及其相应的均衡概念，即满意形式（SF）和满意均衡（SE）。SF中的游戏模拟了玩家唯一感兴趣的是满足某些个人性能约束而不是个人性能优化的情况。在这种表述下，均衡的概念对应于所有参与者都能同时满足各自约束条件的情况。SE的概念，模型的问题，在分散的自配置网络的QoS供应。这里，如果无线电设备能够提供所请求的QoS，则它们被满足。在这个框架内，SE的概念是正式的纯和混合策略，考虑有限的球员和行动。在这两种情况下，SE的存在性和唯一性的充分条件。当存在多个SE时，我们引入了满意度的努力或成本的想法，我们提出了一种改进的SE，即有效的SE（ESE）。在ESE中，所有的参与者都采取需要最小努力才能满足的行动。还提出了一种允许无线电设备在有限时间内以纯策略实现SE并且仅需要一位反馈的学习方法。最后，在干扰信道的功率控制游戏是用来突出的优势建模QoS问题的概念，而不是其他均衡的概念，例如，广义纳什均衡。
2011-12-07 cs.GT cs.IT math.IT
Semi-Decentralized Network Slicing for Reliable V2V Service Provisioning: A Model-free Deep Reinforcement Learning Approach
在车辆网络中应用网络切片成为支持具有不同服务质量（QoS）要求的新兴车辆到车辆（V2 V）应用的有前途的范例。然而，在动态车辆通信中实现有效的网络切片仍然面临许多挑战，特别是车辆到车辆（V2 V）服务的时变流量和快速变化的网络拓扑。通过利用广泛部署的LTE基础设施，本文提出了一种基于C-V2X Mode-4标准的半分散式网络切片框架，为各种V2 V服务提供定制的网络切片。在仅获得车辆网络的长期和部分信息的情况下，eNodeB（eNB）可以推断底层网络状况，然后智能地调整每个切片的配置，以确保长期的QoS性能。在eNB的协调下，每个车辆可以以分散的方式自主地选择用于其V2 V传输的无线电资源。具体地，eNB处的切片控制通过无模型深度强化学习（DRL）算法来实现，该算法是长短期记忆（LSTM）和行动者-评论者DRL的收敛。与现有的DRL算法相比，建议的DRL既不需要任何先验知识，也不假设任何车辆网络的统计模型。此外，仿真结果表明，我们提出的智能网络切片方案的有效性。
2021-08-26 cs.IT math.IT
Fundamental for Delay and Reliability Guarantees for Emergency UAV
The University of New South Wales（新南威尔士大学）
本文研究了应急无人机大规模MIMO网络在有限码长下的服务质量保障，提出分析框架和控制函数，验证了模型和公式以支持mURLLC。
2026-04-01 cs.IT math.IT
Joint Resource Optimization for IRS-Assisted mmWave MIMO under QoS Constraints
本文主要研究了智能反射表面增强毫米波系统中多用户动态资源的非凸联合优化问题，其中所有用户都集中在唯一的簇波束上。首先，将上述非线性问题的目标函数转化为服务质量约束下的二次规划形式。进一步提出了一种动态功率分配的多块交替优化框架，以获得最大和速率，其中采用放松的ADMM算法来求解最佳全数字预编码器，并通过梯度投影获得相应的无源反射矩阵。仿真结果表明，在高信干噪比下，波束优化应得到重视，但在硬件尺寸达到极限的情况下，联合动态资源分配仍能进一步提高系统性能。
2020-11-17 cs.IT eess.SP math.IT
Joint Power and User Grouping Optimization in Cell-Free Massive MIMO Systems
针对无小区大规模多输入多输出（MIMO）系统中信道估计和解码复杂度的问题，研究了基于时分双工（TDD）的接入点（AP）在不同的时间资源和相同的频率资源上为用户提供服务的用户分组问题。此外，当考虑服务质量（QoS）要求时，广泛使用的最大-最小功率控制不再适用。我们推导出不同的QoS要求下考虑用户分组的最小功率约束。在此基础上，以最小化总发射功率为目标，提出了QoS约束下的联合功率和用户分组问题。提出了一种基于广义Benders分解（GBD）的算法，通过迭代求解原问题和主问题来逼近最优解。仿真结果表明，在不增加信道估计和译码复杂度的情况下，通过用户分组，无小区MIMO系统中服务的用户数可以与接入点的数目相等。此外，利用所提出的用户分组策略，与参考用户分组策略相比，功率消耗可以降低2 - 3dB，并且与没有分组的总发射功率相比，功率消耗可以降低7dB。
2021-07-27 cs.IT math.IT
Characterization of Effective Capacity in Antenna Selection MIMO Systems
本文研究了多输入多输出（MIMO）系统在两种不同的接收天线选择（RAS）和发射天线选择（TAS）方案下的有效容量。在准静态衰落信道下，给出了该网络在统计时延服务质量（QoS）约束下的最大常数到达率的封闭解。本研究在两种不同的情况下进行。当信道状态信息（CSI）在MIMO发射机处不可用时，TAS的实现是困难的。因此，采用RAS方案，并在接收端选择一个具有最大瞬时信噪比（SNR）的天线。另一方面，当CSI在发射机处可用时，执行TAS方案。在这种情况下，在发射机处选择一个天线。此外，一个最佳的功率控制策略被应用到所选择的天线和MIMO系统的有效容量的推导。最后，这种最佳的功率自适应和有效容量的两个渐近情况下，宽松和严格的QoS要求进行了研究。特别是，我们表明，在TAS计划与宽松的QoS限制，有效容量收敛到遍历容量。然后，得到了该信道各态历经容量的精确封闭解。
2016-07-30 cs.IT math.IT
Soft Pilot Reuse and Multi-Cell Block Diagonalization Precoding for Massive MIMO Systems
在大规模多输入多输出（MIMO）系统中，小区边缘的用户会受到严重的导频污染，导致服务质量（QoS）变差。为了提高这些边缘用户的QoS，软导频复用（SPR）结合多小区块对角化（MBD）预编码的建议。具体地说，用户被分为两组，根据他们的大尺度衰落系数，被称为中心用户，谁只遭受温和的导频污染和边缘用户，谁遭受严重的导频污染。基于这种区别，SPR方案被提出用于改善边缘用户的QoS，由此小区中心导频组被重用于所有小区中的所有小区中心用户，而小区边缘导频组被应用于相邻小区中的边缘用户。通过将经典的块对角化预编码扩展到多小区场景，MBD预编码方案将下行链路发送信号投影到由相邻小区中的边缘用户的小区间信道所跨越的子空间的零空间上。因此，可以有效地减轻污染相邻小区中的边缘用户的信号的小区间干扰，并且因此可以进一步增强这些边缘用户的QoS。我们的理论分析和仿真结果表明，边缘用户的上行链路和下行链路的速率显着提高，虽然在中心用户的速率略有下降的代价。
2015-07-15 cs.IT math.IT
QoS-Aware User Scheduling in Crowded XL-MIMO Systems Under Non-Stationary Multi-State LoS/NLoS Channels
在拥挤的无线通信系统中提供最低的服务质量（QoS），具有高用户密度，是具有挑战性的，这是由于具有有限的发射功率预算和资源块的网络结构。智能资源分配方法，如用户调度，功率分配，调制和编码方案的选择，必须实现，以应对挑战。针对拥挤超大规模大规模多输入多输出（XL-MIMO）系统下行链路中最小QoS服务用户数的问题，提出了一种QoS感知的联合用户调度和功率分配技术.所提出的技术是由两个顺序的程序：集团搜索为基础的调度（CBS）算法的用户调度，其次是最佳的功率分配与发射功率预算和最小可达速率每个用户的约束。为了准确地评估所提出的技术在XL-MIMO的情况下，我们提出了一个广义的非平稳多状态信道模型的基础上球面波传播假设下的用户LoS和NLoS传输共存于同一个通信小区。该模型考虑了不同信道状态下的用户在多径衰落模型和路径损耗规律上的传播特性不同。数值结果表明，可实现的和速率，调度用户的数量，和调度用户的分布表明，建议CBS算法提供了一个公平的覆盖整个小区区域，实现显着数量的调度用户时，在LoS和NLoS信道状态下的用户共存的通信小区。
2022-05-13 cs.IT cs.NI eess.SP
Mixed Quality of Service in Cell-Free Massive MIMO
无小区大规模多输入多输出（MIMO）技术是第五代无线通信网络的潜在关键技术。研究了无小区大规模多输入多输出（MIMO）系统上行链路的混合服务质量（QoS）问题，其中非实时用户的最小速率在每用户功率约束下最大化，而实时用户（RTU）的速率满足其目标速率。首先，基于可用信道统计导出近似的上行链路用户速率。接下来，原来的混合QoS问题，制定在接收机滤波器系数和用户功率分配，可以迭代地解决通过两个子问题，即，接收机滤波器系数的设计和功率分配，这是处理使用广义特征值问题和几何规划，分别。数值结果表明，与一个简单的基准计划相比，提出的计划，而RTU的速率满足QoS约束，$90\%$可能的吞吐量显着提高。
2018-06-19 cs.IT eess.SP math.IT
Analysis of Statistical QoS in Half Duplex and Full Duplex Dense Heterogeneous Cellular Networks
统计QoS供应作为一个重要的性能指标，在分析下一代移动蜂窝网络，又名5G的研究。在这种情况下，通过量化的有效容量方面的性能，我们引入了一个下界的系统性能，有利于有效的分析。基于提出的下限，这主要是建立在每资源块分析，我们建立了一个基本的数学框架来分析在超密集异构蜂窝网络的有效容量。我们使用我们提出的可扩展的方法来提供见解的统计QoS体验的最终用户，如果异构蜂窝网络迁移从传统的半双工到一个不完美的全双工操作模式的可能增强。数值结果和分析提供，网络建模为一个Matern点过程。结果表明，该方案的准确性和计算效率，特别是在大规模的无线系统。此外，最低水平的自干扰消除全双工系统开始优于其半双工对应的调查。
2017-07-25 cs.IT math.IT
Complex-Valued Neural Networks for Ultra-Reliable Massive MIMO
针对下一代通信网络对高可靠性的需求，提出结合SVD信道校正的QOSTBC超可靠MIMO方案，并引入PT-RBF神经网络解码方案降低复杂度，仿真验证其性能与鲁棒性更优，可作为下一代超可靠通信候选方案。
2025-01-16 cs.IT cs.NI eess.SP
QoS Aware Power Allocation and User Selection in Massive MIMO Underlay Cognitive Radio Networks
研究了认知无线电网络中配备大量天线的次级基站下行链路的功率分配和次级用户选择问题。提出了一种新的优化框架，以选择最大数量的SU和计算功率分配，以满足瞬时速率或服务质量要求的SU。优化框架还旨在使用SBS处的可用不完美CSI将对主用户（PU）的干扰限制在预定义阈值以下。为了获得一个可行的解决方案的功率分配和用户选择，我们提出了一个低复杂度的算法称为DeleteSU与最大功率分配（DeleteSU）。理论分析计算了对PU的干扰和超过所需速率的SU的数量。分析和仿真结果表明，该算法在满足最小速率约束的情况下，能够服务更多的用户，并且在天线数大于用户数一个数量级的情况下接近最优解。
2019-03-15 cs.IT eess.SP math.IT
Statistical QoS Analysis of Full Duplex and Half Duplex Heterogeneous Cellular Networks
本文研究了下一代异构移动蜂窝网络中的统计服务质量配置。为此，蜂窝网络的任何活动实体被视为排队系统，其统计QoS要求取决于特定的应用。在这种情况下，通过量化的有效容量方面的性能，我们引入了一个下界的系统性能，有利于有效的分析。我们利用这一分析框架，让用户所经历的统计QoS的可能改善的见解，如果当前的异构蜂窝网络架构从半双工迁移到全双工操作模式。数值结果和分析，网络被建模为一个Matérn点过程的硬核距离。结果表明，该方案的准确性和计算效率，特别是在大规模的无线系统。
2016-04-03 cs.IT cs.NI math.IT
Massive MIMO and Small Cells: Improving Energy Efficiency by Optimal Soft-Cell Coordination
为了提高蜂窝能量效率，在不牺牲用户的服务质量（QoS）的情况下，网络拓扑结构必须被加密以实现更高的空间重用。我们分析了两种致密化方法的组合，即“大规模”多输入多输出（MIMO）基站和小小区接入点。如果后者是运营商部署的，则可以采用空间软小区方法，其中多个发射机通过联合非相干多流波束成形来服务用户。我们最小化总功耗（包括动态发射功率和静态硬件功率），同时满足QoS约束。这个问题被证明有一个隐藏的凸性，使有效的解决方案的算法。有趣的是，最优的解决方案，促进独家分配的用户发射机。此外，我们提供了有希望的模拟结果，显示了如何通过将大规模MIMO和小小区相结合来大大提高总功耗;这对于最佳和低复杂度的波束成形都是可能的。
2013-10-08 cs.IT math.IT
QoS-Aware Transmission Policies for OFDM Bidirectional Decode-and-Forward Relaying
双向中继可以显著提高中继辅助双向通信中的频谱效率。然而，基于正交频分复用（OFDM）的双向解码转发（DF）中继系统的优点和灵活的结构却很少被利用。此外，大多数现有的工作没有考虑双向中继的服务质量（QoS）供应。在本文中，我们考虑基于OFDM的双向传输，其中一对用户交换信息，或没有一个DF中继的协助。每个用户可以通过三种传输模式进行通信：直接传输、单向中继和双向中继。我们共同优化的传输策略，包括功率分配，传输模式选择，和子载波分配最大化的加权和速率的两个用户与不同的服务质量（QoS）保证。我们制定的联合优化问题作为一个混合整数规划问题。通过使用对偶方法，我们有效地解决了问题的渐近最优的方式。此外，我们推导了并行信道中双向DF中继的容量域。仿真结果表明，与传统的资源分配方案相比，本文提出的资源分配方案能够显著提高系统性能。通过全面的模拟也提供了一些有趣的见解。
2013-01-25 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
Precoder Design for Signal Superposition in MIMO-NOMA Multicell Networks
具有差信道条件的用户（诸如在小区边缘处的用户）的吞吐量是无线系统中的瓶颈。功率预算的主要部分必须被分配以服务于这些用户，以保证他们的服务质量（QoS）要求，妨碍其他用户的QoS，从而损害系统的可靠性。在非正交多址（NOMA）中，发送给信道条件差的用户的消息由其自身和信道条件较好的另一个用户解码。在消除了前者的干扰之后，预定给后者的消息随后由其自身连续地解码。因此，通过这种特定的连续解码和干扰消除，提高了总的信息吞吐量。本文旨在设计用于NOMA多输入多输出多蜂窝系统基站信号叠加的线性预编码器/波束形成器，以最大化受用户QoS要求约束的总体和吞吐量，该QoS要求独立于用户的信道条件。这个设计问题被制定为一个高度非线性和非光滑的非凸约束下的函数的最大化，这是非常具有挑战性的计算。路径跟踪算法的解决方案，这只调用一个简单的凸问题的中等规模在每次迭代开发。生成一系列改进的点，这些算法至少收敛到一个局部最优。广泛的数值模拟，然后提供证明他们的优点。
2017-06-06 cs.IT math.IT
Beam Training and Allocation for Multiuser Millimeter Wave Massive MIMO Systems
研究了多用户毫米波大规模多输入多输出系统的波束训练和分配问题。首先提出了一种基于正交导频的波束训练方案，以减少训练次数，其中所有用户可以同时与基站（BS）进行波束训练。随着用户数量的增加，来自BS的相同波束可能指向不同的用户，导致波束冲突和多用户干扰。为此，在保证无波束冲突的QoS用户数最大的前提下，提出了一种QoS约束的波束分配方案，以最大化QoS用户的等效信道增益.为了减少波束训练的开销，提出了两种部分波束训练方案，基于隔行扫描（IS）和基于选择概率（SP）的方案。基于IS的方案的波束训练的开销可以减少近一半，而基于SP的方案的开销是灵活的。仿真结果表明，基于QC的波束分配方案可以有效地抑制波束冲突带来的干扰，显著提高频谱效率;基于IS和SP的波束分配方案在牺牲频谱效率的前提下，显著降低了波束训练开销。
2019-01-05 cs.IT eess.SP math.IT
A Heterogeneous Massive MIMO Technique for Uniform Service in Cellular Networks
German Research Center for Artificial Intelligence (DFKI)（德国人工智能研究中心）；Technische Universität (RPTU) Kaiserslautern（凯泽斯劳滕工业大学）
本文提出一种异构大规模MIMO技术，通过集中式和分布式节点的协同，实现蜂窝网络中均匀的服务质量，同时降低基础设施成本。
2026-01-26 cs.IT eess.SP math.IT
Distributed Power Control in Downlink Cellular Massive MIMO Systems
本文比较了集中式和分布式方法来解决多小区大规模多输入多输出（MIMO）系统下行链路中具有服务质量（QoS）约束的功率最小化问题。特别是，我们研究的计算复杂性，基站（BS）之间需要交换的参数的数量，和迭代实现的收敛性。尽管基于对偶分解的分布式实现（其仅需要每个BS处的统计信道知识）通常在几次迭代之后收敛到全局最优，但是需要交换许多参数以达到收敛。
2018-02-20 cs.IT math.IT
On Uplink User Capacity for Massive MIMO Cellular Networks
在大规模MIMO网络中的性能受到导频污染限制的条件下，当使用不同的导频分配方案时，反向链路信号干扰比（SIR）表现出不同的分布。通过利用不同的正交导频序列组，与相邻小区之间的重用序列相反，所得到的SIR分布在使网络上的用户数量最大化同时为所有用户保持给定的服务质量（QoS）方面更有利。本文提供了一个简单的表达式，在这样的网络上的上行链路用户容量，并提出了上行链路用户容量的数字为选择的服务质量目标的导频分配方案。
2016-06-09 cs.IT math.IT
Throughput and Fairness Trade-off Balancing for UAV-Enabled Wireless Communication Systems
鉴于6G网络无处不在的连接性以及无人机（UAV）固有的移动性和成本效益，UAV在6G无线网络中发挥着关键作用。尽管现有研究在提高无人机通信系统的吞吐量方面取得了进展，但在解决用户公平性和服务质量（QoS）提供方面的问题方面仍然存在显着差距，并且缺乏有效的方案来描述系统吞吐量和用户公平性之间的权衡。为了解决上述问题，本文提出了一种新的公平性控制方案的无人机使能无线通信系统的基础上，一个新的加权函数。首先，我们提出了一种新的加权函数的基础上考虑公平性的吞吐量合并模型。其次，我们制定的优化问题，以最大限度地提高所有用户的吞吐量的加权和。最后，通过仿真实验验证了该方案在公平性和QoS保障方面的巨大潜力。
2024-06-07 cs.IT eess.SP math.IT
Energy Efficiency Maximization for Integrated Sensing and Communications in Satellite-UAV MIMO Systems
Hanoi University of Science and Technology（河内大学）；Phenikaa University（phenikaa大学）；the University of Aizu（会津大学）
本文提出了一种高效算法，用于在卫星-UAV MIMO系统中实现集成感知与通信的能效最大化，通过非凸优化解决复杂约束条件下的多用户多目标问题。
2026-03-02 cs.IT math.IT
Antenna Selection in MIMO Cognitive Radio-Inspired NOMA Systems
本文研究了MIMO认知无线电启发的非正交多址接入（CR-NOMA）网络中的联合天线选择（AS）问题。特别地，在满足主用户服务质量（QoS）的条件下，提出了一种新的计算效率高的联合AS算法，即基于子集的联合AS（SJ-AS），以最大化次用户的信噪比。推导了SJ-AS中断性能的渐近闭式表达式，证明了SJ-AS在所有可能的联合AS方案中所能达到的最小中断概率。所提供的数值结果表明，所提出的计划的优越性能。
2017-09-05 cs.IT math.IT
Energy-Efficient Power Allocation in Millimeter Wave Massive MIMO with Non-Orthogonal Multiple Access
在这封信中，我们调查的能量效率（EE）的毫米波（mmWave）大规模MIMO（mMIMO）系统与非正交多址（NOMA）的问题。根据信道相关性和增益差异，提出了多个双用户簇。在此之后，我们提出了一种混合模拟/数字预编码方案的低射频（RF）链结构在基站（BS）。在此基础上，我们制定了一个功率分配问题，旨在最大限度地提高EE下用户的服务质量（QoS）的要求和每个集群的功率约束。提出了一种迭代算法来获得最优功率分配。仿真结果表明，提出的NOMA实现了优越的EE性能比传统的OMA。
2017-07-14 cs.IT math.IT
Effective Capacity of Receive Antenna Selection MIMO-OSTBC Systems in Co-Channel Interference
研究了密集环境下存在同频干扰的多输入多输出（MIMO）通信系统的时延约束性能。在发射端采用正交空时分组码（OSTBC），在下行链路采用接收天线选择（RAS）方案，以降低MIMO系统的高复杂度和高开销。这里，对于简单和便宜的移动手机，在每次使用信道时在接收机处选择一个天线。在这些假设下，在一个无线信道中的延迟服务质量（QoS）保证的最大常数到达率被提取。在准静态瑞利衰落和同信道干扰条件下，给出了采用RAS方案的MIMO-OSTBC信道有效容量的解析解。最后，提供了数值模拟和验证的理论结果。
2016-08-02 cs.IT math.IT
A CMDP-based Approach for Energy Efficient Power Allocation in Massive MIMO Systems
研究了多小区大规模MIMO系统上行链路能量有效的功率分配问题。通过简化的功率消耗模型，将功率分配问题转化为一个具有无限时域期望折扣总回报的约束马尔可夫决策过程（CMDP）框架，该框架考虑了每个用户终端（UT）对不同服务质量（QoS）的要求.提出了一种包含数值迭代和Q-学习算法的离线求解方法，可以获得全局最优的功率分配策略。仿真结果表明，我们提出的政策表现非常接近遍历最优策略。
2017-03-21 cs.IT math.IT
Energy-Efficient Optimization for Wireless Information and Power Transfer in Large-Scale MIMO Systems Employing Energy Beamforming
在这封信中，我们考虑了一个大规模的多输入多输出（MIMO）系统，接收器应该收获能量从发射器的无线功率传输，以支持其无线信息传输。利用大规模MIMO系统中的能量波束形成来解决具有挑战性的长距离无线功率传输问题。此外，考虑到在这样的系统中的功率的限制，这封信集中在最大化的信息传输的能量效率（比特每焦耳），同时满足服务质量（QoS）的要求，即延迟约束，通过联合优化传输持续时间和发射功率。通过求解优化问题，我们得到了一个节能的资源分配方案。数值结果验证了该方法的有效性。
2013-09-24 cs.IT math.IT
On the Throughput and Energy Efficiency of Cognitive MIMO Transmissions
在本文中，吞吐量和能量效率的认知多输入多输出（MIMO）系统的服务质量（QoS）的约束下，干扰限制，和不完善的信道感知，进行了研究。假设输入信号向量的发射功率和协方差根据系统中主用户（PU）的感测活动而变化。干扰约束应用于认知无线电（CR）的传输功率电平，以提供保护的PU，其活动被建模为马尔可夫链。考虑到传输的可靠性和信道检测结果，提供了一个状态转移模型。吞吐量由有效容量公式确定。一阶导数的有效容量推导出在低功率制度和最低比特能量的要求，在存在的QoS限制和不完善的检测结果被确定。每比特的最小能量示出通过波束成形在最大特征值特征空间的某些矩阵相关的信道矩阵。在特殊情况下，宽带斜率被确定用于能量效率的更精细的分析。数值结果提供了各种级别的缓冲区的限制和不同数量的发射和接收天线的吞吐量。干扰约束和多天线传输的好处的影响被确定。它示出，当干扰功率约束严格时，增加天线的数量通常是有益的。另一方面，它表明，在相对宽松的干扰约束下，增加天线的数量超过一定的水平不会导致太多的吞吐量增加。
2013-08-21 cs.IT math.IT
MIMO-NOMA Design for Small Packet Transmission in the Internet of Things
物联网（IoT）的一个特点是，系统中的一些用户需要快速服务于小数据包传输。针对这一需求，本文设计了一种新的多输入多输出非正交多址接入（MIMO-NOMA）方案，其中一个用户的服务质量（QoS）要求得到严格满足，另一个用户则利用NOMA的概念得到机会性服务。这种新方案的新颖性在于，它面临的挑战是，大多数现有的MIMO-NOMA方案依赖于用户的信道条件不同的假设，这是一个强假设，在实践中可能是无效的。所提出的预编码和检测策略可以有效地在用户的有效信道增益之间产生显著的差异，因此即使用户的原始信道条件相似，也可以实现NOMA的潜力。分析和数值结果表明，所提出的MIMO-NOMA方案的性能。
2016-03-01 cs.IT math.IT
Power Minimization under Quality of Service Constraints for MIMO Systems with a RIS-based Transmitter
National Institute of Industrial Property of Brazil (INPI)（巴西国家工业产权局）；PUC-Rio（天主教大学里约热内卢分校）；CETUC（天主教大学电信研究中心）；University of Manitoba（曼尼托巴大学）
针对采用RIS发射机的MU-MIMO系统，该研究提出PBB方法及基于斜流形优化的二分法，在满足QoS约束下最小化发射功率，实现了功率效率与计算复杂度的平衡。
2026-08-05 cs.IT math.IT math.PR
Exploiting Large-Scale MIMO Techniques for Physical Layer Security with Imperfect Channel State Information
本文研究了大规模多输入多输出（LS-MIMO）系统的物理层安全问题。LS-MIMO系统中大量的天线阵元被用来增强传输安全性和提高系统性能，特别是当窃听者距离信息源较近且比合法用户拥有更多天线时。然而，在实际系统中，这个问题变得具有挑战性，因为窃听者的信道状态信息（CSI）通常是不可用的，没有合作和合法的CSI可能是不完美的，由于信道估计误差。在本文中，我们首先分析了物理层的安全性能没有窃听CSI和不完美的合法CSI，然后提出了一种能量有效的功率分配方案，以满足无线安全和服务质量（QoS）的要求，同时。最后，数值结果验证了所提出的方法的有效性。
2014-07-28 cs.IT math.IT
Greedy-Knapsack Algorithm for Optimal Downlink Resource Allocation in LTE Networks
作为移动宽带技术的长期演进（LTE）支持具有不同要求的广泛通信服务领域。因此，在所请求的带宽量超过有限的可用频谱资源的过载状态下调度来自各种应用的所有流是一个具有挑战性的问题。因此，本文提出了一种贪心算法来评估等待调度的候选用户，并在不超过可用带宽容量的情况下选择最优的用户集合来最大化系统性能。贪婪背包算法是基于分数背包问题提出的一种求解资源分配问题的最优算法。通过提出一个基于类的排名功能，这是一个组合的吞吐量和QoS相关的参数为每个应用程序定义的吞吐量和QoS之间的妥协。仿真结果表明，该方法提供了高性能的吞吐量，损失和延迟不同类别的QoS比现有的，特别是在过载流量。
2016-01-14 cs.IT cs.NI math.IT
Spatial Resources Optimization in Distributed MIMO Networks with Limited Data Sharing
通过具有协作和协调能力的低复杂度基础设施节点的大型分布式网络进行无线接入，是一种新兴的无线电架构，是处理移动数据容量紧缩的候选者。在3GPP演进路径中，这被称为未来无线电的Cloud-RAN范例。在这样一个复杂的网络中，为了实现容量扩展，分布式MIMO资源优化是至关重要的。在本文中，我们调查有效的策略，优化接入节点与用户的配对，以及线性预编码设计，在整个网络提供公平的QoS体验时，数据共享是有限的，由于复杂性和开销的限制。我们提出了一种方法来获得精确的最优空间资源分配的解决方案，可应用于网络的规模有限，以及近似算法具有有限的多项式复杂性，可用于较大的网络。该算法优于现有的面向用户的聚类技术，并实现了相当高的服务质量水平，合理的复杂性。
2013-04-03 cs.IT math.IT
Exploiting Trust Degree for Multiple-Antenna User Cooperation
针对多天线用户协作系统，研究了基于信任度的协作技术，探讨了用户间的信任度对通信系统的影响。对于具有两个通信对的系统，当一个通信对达到其服务质量（QoS）要求时，它们可以根据信任度帮助另一个通信对进行传输，信任度量化了协作中用户之间的可信度。对于给定的信任度，我们研究的用户合作策略，其中包括不同的天线配置的功率分配和预编码器的设计。对于SISO和MISO的情况下，我们提供了最佳的功率分配和波束形成器的设计，最大限度地提高预期的可实现的速率，同时保证QoS的要求。对于SIMO情形，我们采用半定松弛（SDR）技术和块坐标更新（BCU）方法求解相应的问题，并保证每一步的秩1解。对于MIMO情况，由于MIMO是MISO和SIMO的推广，它们的问题结构之间的相似性启发我们将MISO和SIMO的方法结合在一起以有效地解决MIMO情况。仿真结果表明，信任度信息对用户协作的期望可达速率性能有很大影响，在给定信任度的情况下，所提出的用户协作策略可以获得较高的可达速率。
2017-05-10 cs.IT math.IT
Resource Allocation in Cell-Free MU-MIMO Multicarrier System with Finite and Infinite Blocklength
本文针对无小区多用户MIMO多载波系统，在有限和无限块长条件下提出联合用户调度与波束成形设计算法，以最大化加权吞吐量并提升频谱效率。
2023-05-25 cs.IT eess.SP math.IT
Optimal Joint Beamforming and Power Control in Cell-Free Massive MIMO Downlink
提出了一种新的无小区大规模MIMO（CFmMIMO）系统下行链路联合波束赋形和功率控制优化模型。所提出的优化模型的目标是最大限度地减少用户干扰，同时满足服务质量（QoS）的约束和功耗限制。所提出的最小-最大优化模型是作为一个混合整数非线性规划，这是直接听话。数值结果表明，所提出的联合波束成形和功率控制方案是有效的，并优于竞争方案的数据率，功耗和能源效率。
2021-07-22 cs.IT eess.SP math.IT
Hierarchical Cell-Free Massive MIMO: A Simplified Design for Uniform Service Quality
本文提出分层无蜂窝大规模MIMO设计，通过减少接入点并集中天线至中央基站，在保持均匀服务质量的同时降低成本，显著提升蜂窝边缘用户速率并降低功耗。
2025-04-25 cs.IT eess.SP math.IT
Reinforcement Learning based Per-antenna Discrete Power Control for Massive MIMO Systems
The University of Edinburgh（爱丁堡大学）；Heriot-Watt university（赫瑞-瓦特大学）
功耗是大规模MIMO（多输入多输出）系统中的主要问题之一，导致长期运营成本增加和过热问题。在本文中，我们认为每个天线的功率分配与一个给定的有限的一组功率水平，以最大限度地提高长期的多用户系统的能源效率，同时满足QoS（服务质量）的限制，在终端用户所需的信干噪比（信号与干扰加噪声比），这取决于信道信息。假设信道状态变化为马尔可夫过程，将约束问题建模为无约束问题，然后基于Q-学习算法进行功率分配。仿真结果表明，成功的功耗最小化，同时达到在用户的SINR阈值。
2021-01-28 cs.IT cs.LG math.IT
Green MU-MIMO/SIMO Switching for Heterogeneous Delay-aware Services with Constellation Optimization
本文提出了一种多用户多输入多输出（MU-MIMO）蜂窝通信系统的自适应技术，以解决异构时延感知业务的能量有效通信问题。为了最小化MU-MIMO系统的总发射功率，研究了发射功率与多进制正交幅度调制（MQAM）星座尺寸之间的关系，得到了基于最小均方误差（MMSE）接收机的每个传输流的能量有效调制，由于MU-MIMO系统和多用户单输入多输出（MU-SIMO）系统的总功率消耗不同，通过利用总功耗模型和异构延迟感知业务之间的内在联系，提出了一种自适应传输策略，即MU-MIMO和MU-SIMO之间的切换。仿真结果表明，为了最大限度地提高能量效率，同时考虑不同用户的服务质量（QoS）延迟，用户应该自适应地选择每个流的星座大小以及传输模式。
2020-03-01 cs.IT eess.SP math.IT
