Multicell Random Beamforming with CDF-based Scheduling: Exact Rate and Scaling Laws
在采用随机波束形成作为传输方案的多小区多用户MIMO下行链路中，小区间和小区内干扰的异构大尺度信道效应使基于分布式调度的系统的分析复杂化。在本文中，我们扩展了[1]和[2]中的分析，以研究上述具有挑战性的场景。在[1]和[2]中使用的基于累积分布函数（CDF）的调度策略被用来维持用户之间的公平性，同时获得多用户分集增益。在基于CDF的调度策略下，推导了每个用户的个体和速率的封闭形式表达式。更重要的是，与此分布式调度策略，我们进行渐近（在用户）分析，以确定信号与干扰加噪声比的极限分布，并建立个人的缩放定律为每个用户。
2013-06-08 cs.IT math.IT
Exploiting Opportunistic Multiuser Detection in Decentralized Multiuser MIMO Systems
该文研究了一种分散式多用户多天线（MIMO）系统的设计，该系统在固定的窄带上实现频谱共享，其中共存用户通过迭代的方式独立地更新各自的发送协方差矩阵，以达到各自的发送速率最大化。在文献中通常通过假设每个用户将来自所有其他用户的同信道干扰视为接收机处的附加（有色）噪声来研究该设计问题，即，应用传统的单用户解码器（SUD）。该文提出了一种新的分布式多用户MIMO系统的译码方法，即每个用户通过多用户检测技术机会性地消除来自部分或全部其他用户的同频干扰，即机会多用户检测（OMD）。本文研究了基于OMD的用户迭代最大化传输速率的最优传输协方差设计，并证明了与传统SUD相比，该方法在分散多用户MIMO系统中的容量增益。
2009-05-21 cs.IT math.IT
Robust Linear Processing for Downlink Multiuser MIMO System With Imperfectly Known Channel
本文提出了一种粗糙的下行链路多用户MIMO方案，利用信道均值和天线的相关性，以减轻由于真实和估计CSI之间的不匹配的性能损失。
2008-11-04 cs.IT math.IT
Optimized data sharing in multicell MIMO with finite backhaul capacity
本文讨论了合作在多小区环境中，基站（BS）希望联合服务多个用户，在有限的回程容量。我们指出，对于有限的回程容量之间的权衡共享用户数据，这允许充分的MIMO合作，而不这样做，这减少了干扰信道的设置，但也需要更少的开销，出现。我们通过制定一种速率分割方法来优化这种权衡，在该方法中，非共享数据（每个发射机专用）和共享数据被叠加。我们推导出相应的可达速率区域，并获得最佳的波束成形设计共享和私人符号。我们展示了如何回程的容量可以用来确定有多少用户数据值得在多个BS之间共享，特别是取决于干扰有多强。
2011-01-25 cs.IT math.IT
Fundamental Limits of Training-Based Multiuser MIMO Systems
在本文中，我们努力寻求基于训练的多用户多输入多输出（MIMO）系统的潜力和局限性的基本理解。在多用户MIMO系统中，用户在地理上是分离的。因此，远近效应在信道衰落中起着不可或缺的作用。现有的传统MIMO最优训练设计没有考虑远近效应，因此不适用于多用户MIMO系统。在这项工作中，我们使用的优化理论作为一个基本工具，研究信道估计质量和信息吞吐量之间的权衡。我们建立了严格的吞吐量的上限和下限，并证明了推导出的下限是渐近最优的吞吐量最大化在高信噪比。我们的分析表明，在多用户MIMO系统的吞吐量最大化的最佳训练序列一般不是相互正交的。此外，由于远近效应，吞吐量最大化的最佳训练设计是去激活一部分传输中信道最弱的用户。这些观察揭示了基于训练的多用户MIMO系统的实际设计。
2016-02-24 cs.IT math.IT
Pareto Characterization of the Multicell MIMO Performance Region With Simple Receivers
我们研究了一个一般的多小区下行链路的多天线发射机，硬件损伤，和低复杂度的接收机，将干扰作为噪声的情况下的性能区域。该区域的帕累托边界描述了所有有效的资源分配，但通常难以计算。我们提出了一种新的显式特征，该特征使用一组比之前工作更少的正参数来给出帕累托最佳传输策略。我们还提出了一个隐式的特征，需要更少的参数，并保证找到帕累托边界的每一个参数的选择，但在解决准凸优化问题的代价。在干扰信道和理想网络的多输入多输出（MIMO）的情况下，说明了这两个特征的优点。
2012-07-11 cs.IT math.IT
Asymptotic Analysis of General Multiuser Detectors in MIMO DS-CDMA Channels
我们分析了MIMO DS-CDMA信道与一般的多用户检测器，包括一个非线性多用户检测器，使用副本的方法。在多用户情况下，如果采用空间扩频方案，则多用户检测器将MIMO DS-CDMA信道解耦为一组单用户SIMO高斯信道。另一方面，如果不采用空间扩展方案，则它被解耦成一组单用户MIMO高斯信道。具有空间扩展方案的MIMO DS-CDMA信道的频谱效率与不具有空间扩展方案的使用最优空时分组码的MIMO DS-CDMA信道的频谱效率相当。在QPSK数据调制方案的情况下，具有MMSE检测器的MIMO DS-CDMA信道的频谱效率示出{ \it瀑布}行为，并且当系统负载刚好低于{ \it瀑布}行为的转变点时非常接近于对应的总容量。我们的结果意味着，考虑到数据调制方案的多用户检测器的性能可以远远优于线性多用户检测器。
2007-06-21 cs.IT math.IT
Asymptotic Analysis of Multicell Massive MIMO over Rician Fading Channels
本工作考虑多小区大规模MIMO系统的下行链路，其中$N$天线的$L$基站（BS）各自与随机定位在覆盖区域中的$K$单天线用户设备通信。在此设置中，我们有兴趣在估计的总和速率的系统时，MRT和RZF采用的假设下，每个小区内的链路形成MIMO莱斯衰落信道。在每个小区中的数据传输受到信道估计误差、导频污染和任意大尺度衰减的影响的假设下，假设$N$和$K$以非平凡比率$N/K$变大来进行分析。数值结果被用来验证在有限系统政权的渐近分析，并评估在不同的设置下的网络性能。渐近结果也有助于深入了解系统参数之间的相互作用。
2016-05-10 cs.IT math.IT
Large-Scale MIMO versus Network MIMO for Multicell Interference Mitigation
本文比较了两种重要的下行链路多小区干扰抑制技术，即大规模（LS）多输入多输出（MIMO）和网络MIMO。我们考虑一个合作的无线蜂窝系统工作在时分双工（TDD）模式，其中每个合作集群包括$B$基站（BS），每个配备有多个天线和调度$K$单天线用户。在LS-MIMO系统中，每个BS采用$BM$天线不仅服务于其调度的用户，而且使用迫零（ZF）波束成形来消除对协作集群内的其他用户造成的干扰。在网络MIMO系统中，每个BS仅配备有$M$天线，但是通过回程链路上的数据和信道状态信息交换以及使用ZF波束成形的联合下行链路传输来实现干扰消除。两种系统都能够完全消除集群内干扰，并为每个用户提供相同数量的空间自由度。假设由TDD提供的上行链路-下行链路信道互易性，两个系统在上行链路导频传输阶段期间经受相同的信道捕获开销。此外，每个集群处的可用总功率是固定的，并且假设在两个系统中跨下行链路波束均匀分布。建立在信道分布函数和使用工具从随机排序，本文表明，然而，从性能的角度来看，用户体验更好的服务质量，平均在小尺度衰落，LS-MIMO系统下比网络MIMO系统。多小区网络的数值仿真表明，这一结论也适用于正则化ZF波束形成方案。因此，考虑到在每个BS处添加过多数量的天线的可能的较低成本，LS-MIMO可以是朝向蜂窝网络中的干扰减轻的优选路线。
2014-07-22 cs.IT math.IT
Spectral and Energy Efficiency of Multicell Massive MIMO With Variable-Resolution ADCs Over Correlated Rayleigh Fading Channels
本文分析了采用可变分辨率模数转换器（ADC）的多单元大规模多输入多输出（MIMO）系统的性能。在这样的架构中，每个ADC使用任意量化分辨率以节省功率和硬件成本。沿着这个方向，我们首先介绍了一种基于加性量化噪声模型（AQNM）和线性最小均方误差（LMMSE）估计理论的量化感知信道估计器。然后，利用估计的信道状态信息（CSI），分别推导出最大比合并（MRC）、量化感知多小区最小均方误差（QA-M-MMSE）合并和量化感知单小区最小均方误差（QA-S-MMSE）合并在空间相关Rayleigh衰落信道上可实现的上行链路频谱效率（SE）的渐进表达式。在推导过程中，我们考虑了量化误差的影响，并借助随机矩阵理论得到了渐近结果。最后，仿真结果表明，我们的理论分析是正确的，所提出的量化感知估计器和组合器是更有益的量化不知道的同行。此外，基于一个通用的功耗模型，它表明，低分辨率的ADC可以获得最佳的折衷之间的SE和能源效率（EE）的多个单元的情况下。
2021-09-20 cs.IT math.IT
Generalized Spatial Modulation in Large-Scale Multiuser MIMO Systems
通用空间调制（GSM）使用$n_t$发射天线元件，但使用较少的发射射频（RF）链$n_{rf}$。空间调制（SM）和空间复用分别是具有$n_{rf}=1$和$n_{rf}=n_t$的GSM的特殊情况。在GSM中，除了通过$n_{rf}$常规调制符号（例如，QAM）传送信息比特之外，$n_{rf}$活动发射天线的索引也传送信息比特。在本文中，我们研究{ \em GSM的大规模多用户MIMO通信的上行链路}。我们在本文中的贡献包括：（$i$）的平均误比特概率（ABEP）分析的最大似然检测在多用户GSM-MIMO的上行链路上，我们推导出的ABEP上界，和（$ii$）低复杂度的算法GSM-MIMO信号检测和信道估计在基站接收端的消息传递的基础上。ABEP上的分析上限被发现是紧在中等到高的信噪比（SNR）。所提出的接收机算法被发现规模非常好的复杂性，同时实现近最佳的性能在大尺寸。仿真结果表明，在相同的频谱效率下，多用户GSM-MIMO系统在出错率为$10^{-3}$的情况下，性能优于多用户SM-MIMO系统和传统多用户MIMO系统2 ~ 9 dB。与SM-MIMO和常规MIMO相比，GSM-MIMO中的这种SNR增益可以归因于以下事实：由于空间索引比特的数量较大，GSM-MIMO可以使用功率效率更高的低阶QAM字母表。
2015-03-13 cs.IT math.IT
Performance of Uplink Multiuser Massive MIMO Systems
我们研究了大规模MIMO系统中上行链路传输的性能，其中所有的发射机都有单天线，接收机（基站）有大量的天线。具体而言，我们分析了可实现的自由度的系统，而无需假设在接收机的信道状态信息。此外，我们量化的量的功率节省，是可能的接收天线的数量增加。
2013-11-06 cs.IT math.IT
Degrees of Freedom in Multiuser MIMO
我们探讨了各种多用户MIMO通信场景，如多址接入，广播，干扰，中继，X和Z信道的可用自由度。对于两用户MIMO干扰信道，我们找到了一个一般的内界和一个基因辅助的外界，在许多情况下，给我们的确切数量的自由度。我们还研究了一个共享和发送方案的发射机合作。对于共享和传输方案，我们展示了发射机合作的收益是如何完全抵消的成本，使合作，使可用的自由度不增加。
2005-10-19 cs.IT math.IT
Joint Coordinated Precoding and Discrete Rate Selection in Multicell MIMO Networks
许多实际的无线通信系统从调制和编码方案的有限集合中选择它们的发送速率，这些调制和编码方案对应于离散速率的集合。因此，在本文中，我们制定了一个联合协调的预编码和离散速率选择问题的多输入多输出（MIMO）多小区网络。与使用连续香农速率作为用户效用的常见假设相比，显式地考虑离散速率可以更准确地建模实际的无线通信系统。然而，我们制定的优化问题是组合的和非凸的，因此很难解决。因此，我们使用不连续的速率函数重写问题，然后使用其凹包络在某个域中绑定。基于块坐标下降，我们提供了一个收敛的资源分配算法，可以实现在一个半分布式的方式。数值性能评估表明，性能增益时，离散速率使用我们的模型进行优化，相比传统的方法，使用连续的香农速率作为用户效用。
2016-04-19 cs.IT math.IT
Tomlinson-Harashima Precoding for Multiuser MIMO Systems with Quantized CSI Feedback and User Scheduling
本文研究了采用贪婪用户选择的下行多用户MIMO传输中基于低复杂度量化CSI的Tomlinson-Harashima（TH）预编码方案的和速率性能。利用极值理论导出了每个选定用户的输出信干噪比的渐近分布以及随着用户数K增大的渐近和速率。对于固定的有限信噪比和有限数量的发射天线$n_T$，我们证明了随着K的增长大，所提出的方法可以实现最佳的总和速率缩放的MIMO广播信道。我们还证明，如果我们忽略预编码损失，这种方法的平均总和速率收敛到MIMO广播信道的平均总和容量。我们的研究结果提供了深入了解量化CSI对多用户分集增益造成的多用户干扰的影响。
2014-08-03 cs.IT math.IT
MSE-optimal 1-bit Precoding for Multiuser MIMO via Branch and Bound
在本文中，我们解决的总和均方误差（MSE）最优的1比特量化预编码问题，正是小到中等规模的多用户多输入多输出（MU-MIMO）系统通过分支定界。为此，我们重新制定了原来的NP难预编码问题作为一个树搜索，并部署了一些策略，提高修剪效率，而不牺牲最优性。我们评估的错误率性能和复杂性的1位分支定界（BB-1）预编码器，并比较其功效现有的，次优的MU-MIMO系统中的1位预编码算法。
2018-04-09 cs.IT math.IT
Joint User Selection and Precoding in Multiuser MIMO Systems via Group LASSO
多用户MIMO环境中的联合用户选择和预编码可以被解释为线性模型中的组稀疏恢复。在这个问题中，具有群稀疏性的信号将从欠定方程组中重构。本文利用这一等价解释，并开发了一个计算上易处理的算法的基础上的方法组LASSO。与现有技术相比，所提出的方案在两个不同的方面显示出性能增强：更高的可实现的和速率和更低的干扰，在非选择的用户终端。
2019-10-24 cs.IT math.IT
Joint Optimization of Power Allocation and Training Duration for Uplink Multiuser MIMO Communications
在本文中，我们考虑了一个多用户多输入多输出（MU-MIMO）通信系统之间的基站配备了多个天线和多个移动用户，每个都配备了一个单一的天线。考虑上行链路场景。上行链路信道由基站通过训练阶段获取。两个线性处理方案，即最大比合并（MRC）和迫零（ZF）。我们优化的训练周期和最佳的训练能量的平均和峰值功率约束下，使可实现的和速率最大化。
2014-09-22 cs.IT math.IT
Multiuser SM-MIMO versus Massive MIMO: Uplink Performance Comparison
在本文中，我们提出了大规模多用户{ \em空间调制多输入多输出（SM-MIMO）}系统中的信号检测算法。在大规模SM-MIMO中，每个用户配备有多个发射天线（例如，2或4个天线），但只有一个发射RF链，并且基站（BS）配备有数十到数百个（例如，128)接收天线。在SM-MIMO中，在给定的信道使用中，每个用户激活其多个发射天线中的任何一个，并且除了通过常规调制符号（例如，QAM）。我们提出了两种不同的算法用于在BS处检测大规模SM-MIMO信号;一种是基于{ \em消息传递}，另一种是基于{ \em局部搜索}。所提出的算法实现了很好的性能和规模。此外，对于相同的频谱效率，多用户SM-MIMO比传统的多用户MIMO（最近被称为大规模MIMO）好几个dB;例如，对于16个用户、BS处的128个天线以及每用户4个bpcu，在$10^{-3}$未编码BER处，具有每用户4个发射天线和4-QAM的SM-MIMO比具有每用户1个发射天线和16-QAM的大规模MIMO性能好大约4到5dB。SM-MIMO优于大规模MIMO的SNR优势可以归因于以下原因：（i）由于空间索引比特，SM-MIMO可以使用与大规模MIMO中的QAM字母表相比更低阶的QAM字母表来实现相同的频谱效率，以及（ii）对于相同的频谱效率和QAM大小，大规模MIMO将需要每个用户更多的空间流，这导致空间干扰增加。
2013-11-06 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
Distributed Weighted Sum-Rate Maximization in Multicell MU-MIMO OFDMA Downlink
本文研究了多小区多用户正交频分多址网络下行链路中的分布式线性波束形成问题。给出了在单基站发射功率约束下最大化加权和速率的快速收敛解.利用一系列基于干涉对齐（IA）分析的近似方法，将非凸加权和率最大化（WSRM）问题近似为半定松弛可解凸形式。WSRM优化是一个两阶段的优化过程。在第一阶段，IA条件得到满足。在第二阶段，基于IA的结果和高信号干扰噪声比的假设，得到非凸WSRM的凸逼近。与传统的迭代分布式算法相比，其中BS在每次迭代时交换附加信息，我们提出的解决方案的BS在迭代过程中局部优化其波束形成器而不报告附加信息。
2017-08-15 cs.IT math.IT
An Analytical Framework for Heterogeneous Partial Feedback Design in Heterogeneous Multicell OFDMA Networks
用户密度和大规模信道效应导致的固有异构结构促使异构网络中的异构部分反馈设计。在这种新兴的网络中，分布式调度策略，享受多用户分集，以及维护用户之间的公平性是有利于个人用户速率的提高和保证。对于一个系统采用基于累积分布函数的调度，它满足上述两个所需的功能，我们开发了一个分析框架，调查异构部分反馈在一个一般的基于OFDMA的异构多小区采用最佳M部分反馈策略。首先进行精确的和速率分析，并通过对所选用户的信号与干扰加噪声比的概率密度函数进行新的分解，获得闭合形式的表达式。为了进一步了解，我们使用极值理论进行渐近分析，以检查部分反馈的多用户多样性的随机性的影响，显示最佳1反馈的渐近最优性，并推导出一个渐近近似的总和率，以确定最小所需的部分反馈。
2013-01-11 cs.IT math.IT
Energy Efficiency in Hybrid Beamforming Large-scale mmWave Multiuser MIMO with Spatial Modulation
针对毫米波大规模多输入多输出（MIMO）系统中使用空间调制的混合波束成形的全局能量效率（GEE）最大化的无线电资源分配问题进行了解决。分析了该优化问题的理论性质，提出了两个可证明收敛的优化算法。前者实现了全局最优，而后者以较低的计算复杂性来权衡最优性。然而，数值结果表明，这两种算法在实际情况下达到全局最优。
2018-06-13 cs.IT math.IT
Low-High SNR Transition in Multiuser MIMO
多用户MIMO（MU-MIMO）在无线蜂窝网络广泛采用的3GPP LTE标准中起着关键作用。虽然精确和渐近的和率结果是众所周知的，获得直观的分析结果，中等信号噪声比（SNR）的问题仍然没有解决。在本文中，我们提出了弯曲点，它量化了低SNR和高SNR之间的过渡;即，高SNR区域的开始。我们推导出MU-MIMO与迫零预编码的弯曲点，并表明它与零和速率线的高SNR渐近线的截距密切相关。利用这一结果，我们得到了一个新的近似的和率在弯曲点-提供了一个有用的经验法则的影响，在中等信噪比增加天线的数量。
2014-09-15 cs.IT math.IT
Poisoned Feedback: The Impact of Malicious Users in Closed-Loop Multiuser MIMO Systems
发射端准确的信道状态信息（CSI）是多天线网络下行链路频谱效率最大化的关键。在这项工作中，我们分析了一种新形式的物理层攻击这样的闭环无线网络。具体而言，本文考虑了恶意用户在多用户组播系统中故意不准确的反馈的影响。数值结果表明，由于敌对用户故意反馈虚假CSI，闭环传输方案的性能显着下降。
2010-08-23 cs.IT math.IT
Secure Communication for Spatially Correlated RIS-Aided Multiuser Massive MIMO Systems: Analysis and Optimization
本文研究了利用人工噪声的可重构智能表面（RIS）辅助多用户大规模多输入多输出（MIMO）系统中的安全通信。首先推导出空间相关MIMO信道下遍历保密率的封闭表达式。通过使用这个派生的结果，我们进一步优化AN的功率分数在封闭的形式和RIS相移通过开发一个基于梯度的算法，它只需要统计信道状态信息（CSI）。我们的分析表明，在RIS的空间相关性提供了一个额外的维度优化RIS相移。数值模拟验证了分析结果，显示了深刻的系统参数之间的相互作用和保密性能的退化，由于在RIS的高空间相关性。
2023-01-10 cs.IT math.IT
Secure Regularized Zero Forcing for Multiuser MIMOME Channels
本文提出了一种新的线性预编码方案，用于MIMOME信道的下行链路传输，称为安全正则迫零。该方案修改了正则化迫零预编码，使得波束形成器进一步抑制了对窃听者的信息泄漏。该方案的特点是在大系统的限制，并推导出一个封闭形式的表达式，每个用户可实现的遍历保密率。数值研究表明，对窃听者的信道质量的高鲁棒性。
2019-12-01 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
Success Probability and Area Spectral Efficiency in Multiuser MIMO HetNets
我们推导出一个通用的和封闭形式的结果，在下行链路多天线（MIMO）异构蜂窝网络（HetNets）的成功概率，利用一种新的Toeplitz矩阵表示。该主要结果等效于信号干扰比（SIR）分布，其包括多用户MIMO、单用户MIMO和针对随机放置的基站（BS）的$K$不同层的每层偏置，假设迫零预编码和完美信道状态信息。这个结果的大SIR极限允许一个简单的封闭形式，它在中等SIR下是准确的，例如，5 dB以上。这些结果表明，SISO HetNet的SIR不变性不适用于MIMO HetNet;相反，成功概率可能会随着网络密度的增加而降低。我们证明了最大的成功概率是通过激活只有一层的BS，而最大的面积频谱效率（ASE）是通过激活所有的BS。这揭示了多用户MIMO HetNet中ASE和链路可靠性之间的独特权衡。为了实现最大的ASE，同时保证一定的链路可靠性，我们开发了有效的算法来找到最佳的BS密度。结果表明，随着链路可靠性要求的增加，更多的BS和更多的层应该被停用。
2016-02-06 cs.IT math.IT
Deep Learning Based Joint Pilot Design and Channel Estimation for Multiuser MIMO Channels
本文提出了一种基于深度学习（DL）技术的多用户多输入多输出（MIMO）信道联合导频设计和信道估计方案。为此，我们使用两层神经网络（TNNs）和使用深度神经网络（DNNs）的信道估计器构建导频设计器，它们被联合训练以最小化信道估计的均方误差（MSE）。为了有效地减少多用户间的干扰，我们还使用连续干扰消除（SIC）技术在信道估计过程中。数值结果表明，该方案大大优于国家的最先进的线性最小均方误差（LMMSE）的信道估计方案。
2018-12-10 cs.IT math.IT
Multi-Branch Lattice-Reduction SIC for Multiuser MIMO Systems
在本文中，我们提出了一种新的检测技术的多用户多输入多输出（MU-MIMO）系统。该方案结合了格型约简（LR）变换，使信道矩阵接近正交，然后采用多分支（MB）技术与连续干扰消除（SIC）。在该方案中，所有分支的接收滤波器都需要单个LR变换，这为每个分支提出了不同的排序，并生成检测候选列表。根据最大似然（ML）选择准则选择估计符号的最佳矢量。仿真结果表明，该检测结构具有接近最优的性能，而计算复杂性远低于ML检测器。
2014-12-05 cs.IT math.IT
Adaptive Reduced-Rank MBER Linear Receive Processing for Large Multiuser MIMO Systems
在这项工作中，我们提出了一种新的自适应降秩策略的基础上联合插值，抽取和滤波（JIDF）的大型多用户多输入多输出（MIMO）系统。在该方案中，提出了一种降秩框架的线性接收处理和多用户干扰抑制根据最小化的比特出错率（BER）的成本函数。我们提出了一种结构，具有多个处理分支，执行降维，其中每个分支包含一组联合优化的插值和抽取单元，其次是线性接收滤波器。然后，我们开发随机梯度（SG）算法来计算的内插和接收滤波器的参数，以及一个低复杂度的抽取技术。仿真结果表明，所提出的MBER-JIDF接收处理策略和算法在降低复杂度的情况下取得了优于现有方法的性能。
2013-03-15 cs.IT math.IT
Low-Complexity Design of Generalized Block Diagonalization Precoding Algorithms for Multiuser MIMO Systems
基于块对角化（BD）的预编码技术是公知的用于多用户MIMO（MU-MIMO）系统的线性发送策略。通过在发送侧采用BD型预编码算法，MU-MIMO广播信道被分解为多个独立的并行单用户MIMO（SU-MIMO）信道，并且在高数据率下实现最大分集阶数。BD型预编码算法的主要计算复杂性来自于两个奇异值分解（SVD）操作，这取决于用户的数量和每个用户的信道矩阵的维数。为了降低BD型预编码算法的计算复杂性，提高预编码算法的性能，本文提出了低复杂度的预编码算法。我们设计了一种策略的基础上，一个共同的信道反演技术，QR分解，晶格减少到等效的SU-MIMO信道的MU-MIMO信道解耦。分析和仿真结果表明，该预编码算法可以获得与BD型预编码算法相当的和速率性能、显著的出错率（BER）性能增益和简化的接收机结构，同时需要低得多的复杂度。
2013-09-16 cs.IT math.IT
Stepwise Transmit Antenna Selection in Downlink Massive Multiuser MIMO
由于大规模MIMO系统的RF电路中的大功率消耗，诸如能量效率或带宽效率的实际相关性能度量既不一定是总发射功率的单调函数，也不一定是有源天线的数量的单调函数。然而，在这些系统中，最佳天线选择在计算上是不可行的。在本文中，我们提出了一种迭代算法来优化发射功率和所选天线的子集受到非单调性能指标在大规模多用户MIMO设置。数值结果给出了能源效率，并表明，对于几个设置所提出的算法报告的选择的天线的最佳数量显着小于发射天线的总数。这一事实表明，在几个大规模MIMO场景中的天线选择不仅降低了硬件复杂度和RF成本，而且提高了系统的能量效率。
2018-02-19 cs.IT math.IT
Large Multiuser MIMO Detection: Algorithms and Architectures
在本论文中，我们研究大型多输入多输出系统与高阶多输入多输出系统中的有效资料侦测问题。首先，提出了规则MIMO系统的近最优低复杂度检测算法。然后，针对大型MIMO系统，提出了一系列基于信道矩阵删余的低复杂度硬输出和软输出检测方案。这些计划的性能的特点和数学分析，并得出容量，分集增益和误码概率的界限。在此基础上，提出了一种基于联合调制分类和子空间检测的高阶MU-MIMO检测器，该检测器在对多个解耦合流进行单独检测的同时，对干扰源的调制类型进行估计。硬件结构的设计所提出的算法，并通过仿真验证了承诺的增益。最后，我们将所研究的基于搜索的检测方案映射到大规模MIMO中发射端的低分辨率预编码，并报告了性能复杂度的权衡。
2021-10-24 cs.IT math.IT
Multiuser Media-based Modulation for Massive MIMO Systems
在本文中，我们考虑{ \em media-based modulation（MBM）}，一个有吸引力的调制方案，这是越来越多的研究关注，最近，大规模MIMO系统的上行链路。每个用户配备一个发射天线，其附近放置有多个射频（RF）反射镜（寄生元件）。基站（BS）配备有数十至数百个接收天线。多径信道上的具有$m_{rf}$ RF镜和$n_r$接收天线的MBM已经被示出为渐进地（作为$m_{rf}\rightarrow \infty$）实现$n_r$并行AWGN信道的容量。这表明MBM对于在通常在BS处采用大量接收天线的大规模MIMO系统中使用是有吸引力的。在本文中，我们研究了多用户MBM（MU-MBM）在大规模MIMO环境中的潜在性能优势。我们的结果表明，多用户MBM（MU-MBM）可以显着优于其他调制方案。例如，在使用常规调制的大规模MIMO系统中，在BS处使用500个接收天线实现的误码性能可以使用MU-MBM仅使用128个天线来实现。即使是多用户空间调制和相同大规模MIMO设置中的广义空间调制也需要200个以上的天线来实现相同的误比特性能。此外，认识到MU-MBM信号向量本质上是稀疏的，我们提出了一种有效的MU-MBM信号检测方案，该方案使用基于压缩感知的重建算法，如正交匹配追踪（OMP）、压缩采样匹配追踪（CoSaMP）和子空间追踪（SP）。
2016-11-01 cs.IT math.IT
Beamforming for Full-Duplex Multiuser MIMO Systems
我们解决了全双工（FD）多用户多输入多输出（MU-MIMO）系统的和速率最大化问题。由于上行链路信道中的附加自干扰（SI）和下行链路信道中的同信道干扰（CCI）在FD通信中耦合，因此需要联合设计下行链路和上行链路多用户波束成形向量。然而，由于耦合效应，联合优化问题是非凸的，难以求解。为了正确地解决耦合的设计问题，我们重新制定了一个等效的上行链路信道的问题，使用被称为MAC-BC对偶的上行链路和下行链路信道的对偶。然后，使用最小化最大化（MM）算法的基础上仿射近似，我们得到的解决方案的重新制定的问题。此外，没有任何近似，从而性能下降，我们开发了一个交替算法的基础上迭代注水（IWF）来解决非凸问题。所提出的算法保证快速收敛和低计算复杂性。
2016-06-27 cs.IT math.IT
Channel Sounding Waveforms Design for Asynchronous Multiuser MIMO Systems
在本文中，我们提供了三个领域的异步多用户（MU）MIMO系统的信道探测波形设计的贡献。第一个贡献是异步MU-MIMO模型的推导和探测波形必须满足的条件，以独立地解决所有的空间信道响应。接下来，我们提出了一个线性调频波形，满足的限制，我们表明，我们的系统的MSE满足克拉美-罗界（CRB）时，时间偏移是采样间隔的整数倍。最后证明了在一定条件下异步系统和同步系统的信道容量域是等价的。仿真结果来说明的结果。
2013-02-19 cs.IT math.IT
Achievable Throughput of Multi-mode Multiuser MIMO with Imperfect CSI Constraints
对于具有不完全信道状态信息的多输入多输出（MIMO）广播信道，其容量和最优传输技术尚未完全被发现。在本文中，我们推导出可实现的遍历速率的MIMO衰落广播信道时，CSI延迟和量化。结果表明，我们不应该支持太多的用户与空分复用由于残留的用户间干扰所造成的不完善的CSI。基于推导出的可达速率，我们提出了一种多模传输策略，以最大化的吞吐量，自适应调整的活跃用户的数量的基础上的信道统计信息。
2008-12-16 cs.IT math.IT
Spatial Degrees of Freedom of the Multicell MIMO Multiple Access Channel
我们考虑每个小区具有多个用户的同质多蜂窝场景，即，$K\geq 1$，其中$K$表示小区中的用户数量。在这种情况下，一个自由度的外边界，以及一个可实现的计划，达到自由度的外边界的多小区多址接入信道（MAC）与恒定的信道系数进行了研究。用户具有$M$天线，并且基站配备有$N$天线。所发现的外边界是通用的，因为它表征了$K\geq 1$和$L>1$的自由度上限，其中$L$表示单元的数量。研究了双胞情况下自由度外边界的可拓性（即，L=2）。达到L=2的自由度外边界的可实现方案基于两种方法。第一种方案是利用$M=Kβ+β$和$N=Kβ$的简单迫零，第二种方法是利用$M=Kβ$和$N=Kβ+β$的零空间干扰对准，其中$β>0$是正整数。
2011-08-06 cs.IT 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
Study of Enhanced Subset Greedy Multiuser Scheduling for Cell-Free Massive MIMO Systems
针对带簇划分的无蜂窝大规模 MIMO 下行网络，提出增强型贪婪多用户调度算法，推导非理想 CSI 下和速率闭式表达式，并验证其在低信噪比时接近最优性能。
2023-06-05 cs.IT math.IT
Co-existing/Cooperating Multicell Massive MIMO and Cell-Free Massive MIMO Deployments: Heuristic Designs and Performance Analysis
本文研究多小区大规模MIMO与无小区大规模MIMO共存部署的下行性能，提出前传感知的启发式用户关联算法，并通过仿真分析不同协作程度、预编码和功率控制策略对系统性能的影响。
2024-10-22 cs.IT eess.SP math.IT
Joint Active and Passive Beamforming for Intelligent Reflecting Surface Aided Multiuser MIMO Communications
研究了智能反射面（IRS）辅助多用户多输入多输出系统中以加权和速率最大化为目标的主被动波束联合优化问题。我们表明，这个问题可以通过矩阵加权均方误差最小化等价解决。特别地，对于无源IRS波束形成的优化，我们首先提出了一种基于流形优化的具有优良性能的迭代算法。通过使用矩阵分式规划技术，以获得一个更容易处理的目标函数，然后我们提出了一个低复杂度的优化-最小化方法的基础上。数值结果验证了我们所提出的算法的收敛性和显着的性能改善的通信场景没有IRS的援助。
2021-01-27 cs.IT math.IT
Study of Knowledge-Aided Iterative Detection and Decoding for Multiuser MIMO Systems
在这项工作中，我们考虑的问题，减少延迟的低密度奇偶校验（LDPC）码与迭代检测和解码（IDD）接收机中的多用户多天线系统。建议的知识辅助IDD（KA-IDD）系统采用了最小均方误差检测器与改进的迭代处理和重新加权的信念传播（BP）解码算法。我们提出了重新加权BP解码算法，利用知识的短周期的图结构和重新加权因子来自超图的扩展。仿真结果表明，所提出的KA-IDD方案和算法优于现有技术，并需要减少解码迭代次数。
2018-02-15 cs.IT math.IT
Hybrid Block Diagonalization for Massive Multiuser MIMO Systems
对于大规模多输入多输出（MIMO）系统，与全复杂度RF链配置相比，将RF链的数量限制为远小于天线元件的数量可以显著降低实现成本。针对大规模多用户MIMO（MU-MIMO）系统的下行链路通信，提出了一种低复杂度的混合块对角化（Hy-BD）方案，以逼近传统BD处理方法的容量性能。我们的目标是收获大的阵列增益，通过相位的RF预编码和合并，然后在等效基带信道上进行数字BD处理。在大瑞利衰落信道和毫米波（mmWave）信道中检查所提出的Hy-BD方案。在单径信道和大量发射天线和接收天线的情况下，进一步进行了性能分析。最后，仿真结果表明，我们的Hy-BD方案，具有较低的实现和计算复杂性，实现了容量性能接近（有时甚至高于）的传统的高维BD处理。
2015-11-16 cs.IT math.IT
Analysis of One-Bit Quantized Precoding for the Multiuser Massive MIMO Downlink
我们提出了一个数学分析的线性预编码器的下行链路大规模MIMO多用户系统，采用一位数-模转换器在基站，以降低复杂性和减轻功耗。该分析基于Bussgang定理，并且通常适用于任何线性预编码方案。我们详细研究的量化迫零（ZF）预编码器的特殊情况下，并推导出一个简单的渐近表达式在每个终端的符号出错率。我们的分析表明，量化ZF预编码器的性能主要取决于天线数量与用户数量的比率，并且我们的模拟表明，对于低到中等的信噪比，它可以优于更复杂的最大似然编码器，其中假定大规模MIMO系统进行操作。我们还使用Bussgang定理推导出一个新的线性预编码器优化的情况下，一位量化，并说明其改进的性能。
2016-10-21 cs.IT math.IT
Optimal Precoding for Multiuser MIMO Systems With Phase Quantization and PSK Modulation via Branch-and-Bound
MIMO系统被认为是最有前途的无线通信。然而，随着无线电前端数量的增加，相应的能耗和成本成为一个问题，这可以通过利用低分辨率量化器来缓解。在这项研究中，我们提出了一个最佳的预编码算法约束到恒定的包络信号和相位量化，最大限度地提高了最小距离的决策阈值在接收机使用分支定界策略。该算法在比特出错率方面优于现有的方法。数值结果表明，该方法具有显着降低的复杂性比穷举搜索。
2019-09-27 cs.IT math.IT
Coherent Product Superposition for Downlink Multiuser MIMO
在两个用户广播信道，其中一个用户有完整的CSIR和其他没有，最近的结果表明，TDMA是严格的次优和产品叠加需要非相干信令实现自由度增益下，许多天线配置。这项工作介绍了产品叠加在域中的相干信令与导频，演示了产品叠加的优势，在低信噪比以及高信噪比，并建立了自由度增益在一个更广泛的接收机天线配置。两类解码器，有和没有干扰消除，进行了研究。通过分析建立了可调速率，并通过模拟进行了说明。
2016-07-25 cs.IT math.IT
Low-Complexity Multiuser QAM Detection for Uplink 1-bit Massive MIMO
本文研究了一比特大规模多输入多输出（MIMO）系统的多用户检测，以降低基站的功耗。设计了一种低复杂度的近最大似然（nML）多用户检测算法，假设每个基站天线端口连接一对单比特分辨率的模数转换器（ADC），每个用户设备（UE）从正交幅度调制（QAM）星座发送符号。首先，一个新的凸规划制定为ML检测器的凸代理，随后通过加速一阶方法求解。然后，利用凸优化问题的解来解决具有减小的搜索空间的精细组合问题，这需要UE数量的非指数复杂度。明智的仿真研究证实了所产生的两相检测算法的有效性。所提出的两阶段算法可以实现接近ML检测器的符号出错率（SER）性能，与现有技术中的nML检测方案相比，具有显著降低的计算成本。
2018-06-08 cs.IT math.IT
Conditional Entropy based User Selection for Multiuser MIMO Systems
本文研究了下行多用户MIMO系统中用户子集选择问题。随着小区中用户总数的增加，对最优用户集的暴力搜索变得不切实际。提出了一种基于条件差分熵的用户选择算法。我们将所提出的算法应用于块对角化方案。仿真结果表明，所提出的基于条件熵的用户选择算法提供了更好的替代品比现有的用户选择算法。此外，在和率方面，所提出的算法得到的解决方案是接近最优解，显着低于暴力搜索的计算复杂性。
2013-10-29 cs.IT math.IT
Uplink Multiuser Massive MIMO Systems with One-Bit ADCs: A Coding-Theoretic Viewpoint
研究了一种基于1比特模数转换器（ADC）的上行链路多用户大规模多输入多输出（MIMO）系统，在该系统中，具有单天线的$K$用户与具有$n_r$天线的基站（BS）通信。在这个系统中，我们提出了一个新的MIMO检测框架，这是受编码理论的启发。所提出的框架的关键思想是使用完全由非线性MIMO信道矩阵表征的编码函数来创建长度为$n_r$且速率为$K/n_r$的非线性码$\Cc$。由此，多用户MIMO检测问题被转换成等效信道编码问题，其中，在每个具有不同交叉概率的$n_r$并行二进制对称信道上发送$\Cc$的码字。Levereging这一框架，我们开发了一个最大似然解码方法，并表明，最小距离的$\Cc$是强相关的分集阶。此外，我们提出了一个实际的实施方法时，所提出的框架的信道状态信息是不知道的BS。所提出的方法是使用训练序列在BS处估计码$\Cc$。然后，应用所提出的{ \em加权}最小距离解码。仿真结果表明，该方法在合理的训练开销下，几乎达到了理想的性能。
2017-02-02 cs.IT math.IT
Uplink Multiuser Massive MIMO Systems with Low-Resolution ADCs: A Coding-Theoretic Approach
该文研究了一种采用低分辨率模数转换器（ADC）的上行链路多用户大规模多输入多输出（MIMO）系统，其中K个单天线用户与Nr个单天线基站（BS）通信。在这个系统中，我们提出了一个新的多用户MIMO检测框架，启发编码理论。所提出的框架的关键思想是在空间域上创建长度为2Nr的代码C。该代码由所谓的自动编码功能构成，该功能不可设计，但完全由ADC的通道变换和量化功能描述。从这个角度来看，我们转换成一个等效的信道编码问题，其中对应于用户的消息的码字C发送在2Nr个并行信道，每个具有不同的信道可靠性的多用户MIMO检测问题。对于由此产生的问题，我们提出了一种新的加权最小距离解码（wMDD），适当地利用不平等的信道可靠性。结果表明，建议的wMDD产生一个非平凡的增益超过传统的最小距离解码（MDD）。从编码理论的角度，我们发现，误码率（BER）指数下降的最小距离的代码C，这起着类似的作用，在传统的MIMO系统中的条件数。此外，我们开发的通信方法，使用的wMDD的实际情况下，BS没有知识的信道状态信息。最后，数值结果验证了所提出的方法的优越性。
2017-04-11 cs.IT math.IT
Multi-Feedback Successive Interference Cancellation for Multiuser MIMO Systems
针对多用户多输入多输出（MU-MIMO）系统的上行链路，提出了一种低复杂度的多反馈连续干扰消除（MF-SIC）策略。在所提出的MF-SIC {算法与阴影区域约束（SAC）}，增强的干扰消除是通过引入{星座点作为候选人}，以打击错误传播的决策反馈环。我们还将MF-SIC与多分支（MB）处理相结合，实现了更高的检测分集阶数。针对编码系统，提出了一种基于MF和MB-MF干扰抑制技术的低复杂度软输入软输出（SISO）迭代（Turbo）检测器。MF-SIC的计算复杂性与常规SIC算法{相当}{因为需要非常少的附加复杂性}。仿真结果表明，该算法的性能明显优于传统的SIC方案，接近最优检测器。
2013-02-24 cs.IT math.IT
