Multi-User Flexible Coordinated Beamforming using Lattice Reduction for Massive MIMO Systems
在多用户大规模多输入多输出（MU-Massive-MIMO）系统中，预编码算法的应用受到发射天线数必须大于或等于接收天线总数的维数约束。针对过载MU-Massive-MIMO系统中的维数约束问题，提出了一种格基约简（LR）辅助的灵活协作波束形成（LR-FlexCoBF）算法。一个随机的用户选择方案与建议LR FlexCoBF扩展其应用到MU-Massive-MIMO系统与任意过载水平。仿真结果表明，所提出的LR-FlexCoBF预编码算法在比特出错率（BER）和和速率性能方面都有明显的改善。
2014-12-23 cs.IT math.IT
Coordinated Beamforming with Relaxed Zero Forcing: The Sequential Orthogonal Projection Combining Method and Rate Control
本文研究了K个收发机对多输入单输出（MISO）和多输入多输出（MIMO）干扰信道下基于松弛迫零（RZF）的协作波束形成问题。在RZF协调波束成形中，放松常规的迫零干扰泄漏约束，使得允许到不期望的接收器的一些预定干扰泄漏，以便针对比迫零（ZF）方案的速率更大的速率增加波束设计空间，或者当ZF不可能时使波束设计可行。在MISO的情况下，它示出的RZF框架下的一组给定的干扰泄漏水平的速率最大化的波束矢量可以通过顺序正交投影组合（SOPC）。在此基础上，分别给出了两用户和三用户情况下的精确解和近似解，并给出了一般情况下RZF协作波束形成的有效波束设计算法。此外，速率控制问题下的RZF框架被认为是。一个集中式的方法和分布式的启发式方法，提出了控制的位置设计的速率元组在可实现的速率区域。最后，RZF框架扩展到MIMO干扰信道推导出一个新的下界上的每个用户的速率。
2012-10-02 cs.IT math.IT
Spectral Efficiency of Dynamic Coordinated Beamforming: A Stochastic Geometry Approach
本文描述了动态分簇的协同波束形成的性能。提出了一种基于随机几何的下行链路模型来分析这种基站协调策略的性能。分析表达式的互补累积分布函数（CCDF）的瞬时信号干扰比（SIR）推导出有关的系统参数，主要是形成协调集群的基站的数量，每个BS的天线数量，和路径损耗指数。利用这个CCDF，与导频开销进一步纳入分析，我们制定了一个给定的衰落相干性的BS协调集群的优化。我们的研究结果表明，（i）协调波束成形是最有益的用户，在他们的细胞的外部部分，但在他们的协调集群的内部部分，和（ii）的最佳集群基数为典型的用户是小的，它与衰落的相干性。仿真结果验证了随机几何条件下SIR分布的正确性，并与确定性网格网络的相应分布进行了比较。
2014-05-06 cs.IT math.IT
Joint Beamforming and Power Control in Coordinated Multicell: Max-Min Duality, Effective Network and Large System Transition
研究了多小区协作下行链路系统中的联合波束成形和功率控制问题，该系统在每个小区为多个用户提供服务时，最大化最小加权信干噪比。利用非线性Perron-Frobenius理论和多单元网络对偶理论，导出了最优解和具有几何快速收敛速度的分布式算法。迭代算法虽然以分布式方式操作，但仍然需要通过回程在协调集群内进行瞬时功率更新。回程信息交换和消息传递可能随着发射天线数目的增加和用户数目的增加而变得令人望而却步。为了得到渐近最优解，利用随机矩阵理论设计了一种只需要统计信息的分布式算法。我们的方法的优点是，通过回程没有瞬时功率更新。此外，利用非线性Perron-Frobenius理论和随机矩阵理论，提出了一种有效的原始网络和有效的对偶网络来刻画和解释渐近解.
2013-06-27 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
Worst-Case SINR Constrained Robust Coordinated Beamforming for Multicell Wireless Systems
多小区协作波束形成（MCBF）已被公认为是一种很有前途的方法，以提高系统的吞吐量和频谱效率的无线蜂窝系统。与传统的单小区波束成形（SBF）设计相比，MCBF（经由中央处理单元（CPU））联合优化协作基站（BS）的波束成形向量，以便减轻小区间干扰。虽然大多数现有的设计假设，CPU具有完善的知识的信道状态信息（CSI）的移动台（MS），本文考虑到不可避免的CSI错误在CPU，并研究了鲁棒MCBF设计问题。具体而言，我们认为最坏情况下的鲁棒设计配方，最大限度地减少了最坏情况下的信号干扰噪声比（SINR）的约束BS的加权和传输功率。相关的优化问题是具有挑战性的，因为它涉及无穷多个非凸SINR约束。在本文中，我们表明，最坏情况下的信干噪比的约束可以重新表示为线性矩阵不等式，和近似的方法称为半定关系可以用来有效地处理最坏情况下的鲁棒MCBF问题。仿真结果表明，所提出的鲁棒MCBF设计可以为MS提供有保证的SINR性能，并且优于鲁棒SBF设计。
2011-06-07 cs.IT math.IT
Deep Learning Coordinated Beamforming for Highly-Mobile Millimeter Wave Systems
在毫米波（mmWave）系统中支持高移动性使得能够实现诸如车辆通信和无线虚拟/增强现实之类的广泛的重要应用。然而，在实践中实现这一点需要克服几个挑战。首先，窄波束的使用和毫米波信号对阻塞的敏感性极大地影响了高度移动链路的覆盖范围和可靠性。其次，密集毫米波部署中的高度移动用户需要频繁地在基站（BS）之间切换，这与关键控制和延迟开销相关联。此外，在大型天线阵列毫米波系统中识别最佳波束成形向量需要相当大的训练开销，这显著影响了这些移动系统的效率。在本文中，开发了一种新型的集成机器学习和协调波束成形解决方案，以克服这些挑战，并实现高度移动的毫米波应用。在所提出的解决方案中，多个分布式但协调的BS同时服务于移动用户。该用户理想地仅需要发送一个上行链路训练导频序列，该上行链路训练导频序列将在协调BS处使用全向或准全向波束图案被联合接收。这些接收到的信号不仅为用户位置，而且还为其与周围环境的交互绘制定义签名。然后，开发的解决方案利用深度学习模型，该模型学习如何使用这些签名来预测BS处的波束成形向量。这提供了一个全面的解决方案，支持高度移动的毫米波应用，具有可靠的覆盖范围，低延迟和可忽略的训练开销。仿真结果表明，所提出的深度学习协调波束形成策略接近于基因辅助解决方案的可实现速率，该解决方案知道最佳波束形成向量而无需训练开销。
2019-02-22 cs.IT math.IT
Energy Efficient Coordinated Beamforming for Multi-cell MISO Systems
在本文中，我们研究的最佳能量有效的多小区多输入单输出（MISO）系统与$K$多天线基站（BS）和$K$单天线移动台（MS），其中每个BS发送信息到自己的预期MS与合作设计的发射波束成形。我们假设在MS处通过将干扰视为噪声来进行单用户检测。通过考虑在BS的现实功率模型，我们表征的帕累托边界的可实现的能量效率（EE）区域的$K$链路，其中每个链路的EE被定义为可实现的数据率在MS除以总功耗在BS。由于每个链接的EE是非凹的（这是仿射函数上的非凹函数），因此难以表征此边界。为了应对这一挑战，我们将这种多小区MISO系统与认知无线电（CR）MISO信道通过应用干扰温度（IT）的概念，并相应地将EE边界表征问题转化为一组分数凹规划问题。然后，我们应用分数凹规划技术来解决这些分数凹问题，并相应地给出了一个参数化的EE边界的IT水平。在此基础上，我们进一步提出了一种分散算法来实现多小区协调波束形成，仿真结果表明，该算法可以达到EE Pareto边界。
2013-07-09 cs.IT math.IT
CB-REFIM: A Practical Coordinated Beamforming in Multicell Networks
多小区系统的性能不可避免地受到干扰和可用资源的限制。虽然可以通过基站（BS）协调来减轻小区间干扰，但是对BS间信息交换和计算复杂性的需求随着小区、子载波和用户的数量而快速增长。另一方面，现有的一些协作波束形成方法需要计算矩阵的伪逆或广义特征向量，这在实际系统中难以实现。为了解决这些问题，我们提出了一种新的线性波束成形跨越一组协调的小区，只有有限的回程信令。资源分配（即预编码和功率控制）被公式化为具有信号与干扰加噪声比（SINR）的目标函数的优化问题，以便在功率约束下最大化瞬时加权和速率。虽然原问题是非凸的，很难得到最优解，但基于Karush-Kuhn-Tucker（KKT）条件给出了一个迭代算法。为了具有低计算复杂性和信令开销的实用解决方案，我们提出了CB-REESTING（基于协调波束成形参考的干扰管理），并显示最近提出的REESTING算法可以被解释为CB-REESTING的特殊情况。我们通过广泛的模拟评估CB-REESTING，并观察到所提出的策略达到接近最佳的性能。
2014-07-09 cs.IT math.IT
Distributed Coordinated Beamforming for Multi-cell Multigroup Multicast Systems
本文考虑了多小区无线网络中的协作组播波束形成。每个多天线基站（BS）通过生成具有每组公共数据的单个波束来服务多组单天线用户。目标是在满足用户特定的SINR目标的同时最小化BS的和功率。我们提出了集中式和分布式多播波束形成算法的多小区多组系统。NP-hard组播问题的解决，它近似为一个凸问题，使用标准的半定松弛方法。由此产生的半定规划（SDP）可以解决通过集中处理，如果全球信道知识。为了允许分布式实现，原始分解方法用于将SDP转化为两个优化级别。较高级别负责优化小区间干扰，而较低级别针对给定的小区间干扰约束优化波束成形器。分布式算法需要每个BS处的本地信道知识和BS之间的标量信息交换。如果解具有单位秩，则它对于原问题是最优的。否则，使用高斯随机化方法来寻找可行解。所提出的算法优于传统的计划，通过数值计算证明。
2015-11-11 cs.IT math.IT
On the Robustness of Coordinated Beamforming to Uncoordinated Interference and CSI Uncertainty
随着网络部署变得越来越密集，干扰作为主要的性能降级因素而出现。为了应对这一趋势，长期演进（LTE）结合了旨在实现不同基站之间的协作的特征，这种技术被称为协调多点（CoMP）。然而，最近的现场试验结果和理论研究的性能的CoMP方案显示，他们的收益并不像最初预期的那样高，尽管他们的大协调开销。在本文中，我们回顾了最近先进的协调波束形成（CB）计划，一个特殊的家庭的CoMP，减少了协调开销，通过联合选择的发送和接收线性滤波器。我们专注于评估他们的弹性不协调干扰和信道状态信息（CSI）的不完善，这两个严重限制了所有CoMP方案的性能增益。我们提出了一个简单的系统模型，旨在将不同的参数的相对干扰功率和CSI误差的兴趣，然后利用它的性能评估的国家的最先进的CB计划。它表明，盲目地应用CB在所有系统的情况下，确实可以适得其反。
2017-01-23 cs.IT math.IT
Optimal Stochastic Coordinated Beamforming for Wireless Cooperative Networks with CSI Uncertainty
在信道状态信息（CSI）不确定的情况下，无线协作网络的传输优化和资源分配是一个重要而又具有挑战性的问题。在本文中，我们建立了一个通用的随机协调波束形成（SCB）的框架，提供灵活的信道不确定性建模，同时保证最优的传输策略。我们采用了一般的随机模型CSI的不确定性，这是适用于各种实际情况。SCB问题原来是一个联合机会约束规划（JCCP），是众所周知的是非常棘手的。针对以往求解JCCP的算法只能找到可行的次优解的问题，提出了一种新的具有最优性保证的随机DC（Difference-of-Convex）规划算法，该算法可以作为评价启发式算法和次优算法的基准.关键的观察是，高度棘手的概率约束可以等效地重新表述为DC约束。这进一步使得高效算法能够实现最优性。仿真结果表明了该算法的收敛性、保守性、稳定性和性能增益。
2014-06-27 cs.IT math.IT
Distributed Robust Multi-Cell Coordinated Beamforming with Imperfect CSI: An ADMM Approach
多小区协作波束成形（MCBF）是多个基站（BS）在波束成形设计中相互协作以减轻小区间干扰的一种方法，近来已经成为一个备受关注的主题。大多数MCBF设计假设移动台（MS）的信道状态信息（CSI）是完美的，但实际上CSI错误是不可避免的。假设信道状态信息误差为椭圆有界，本文研究了在最坏情况下，最小化基站加权和功率的鲁棒MCBF设计问题。我们的目标是设计一种分布式优化方法，可以以分散的方式获得最坏情况下的鲁棒波束成形解决方案，仅在每个BS处使用本地CSI，并且BS之间的消息交换的回程信令很少。然而，所考虑的问题是难以处理的，即使在集中的形式。首先，我们提出了一个有效的近似方法的集中形式，半定松弛（SDR）技术的基础上。为了以分散的方式获得鲁棒波束形成解决方案，我们进一步提出了一种分布式鲁棒MCBF算法，使用称为交替方向乘法器（ADMM）的分布式凸优化技术。我们分析表明，所提出的分布式强大的MCBF算法的收敛到最佳的集中式解决方案，其更好的带宽效率在回程信令比现有的基于对偶分解的算法。仿真结果验证了所提出的SDR方法和分布式鲁棒MCBF算法的有效性。
2011-07-05 cs.IT math.IT
Coordinated Two-Tier Heterogeneous Cellular Networks with Leakage Based Beamforming
在本文中，我们证明了两层异构蜂窝网络（HetNet）的宏小区和微小区基站（BS）之间的协调程度不同所实现的速率增益。我们发现，如果没有协调的存在下，网络致密化不提供任何增益的总和速率，并迅速降低平均每用户的信号与干扰加噪声比（SINR）。我们的研究结果表明，协调降低了系统中的微小区BS的数量增加的SINR衰减率。通过与仿真结果的比较，证明了解析近似的平均每用户SINR在很宽的信噪比（SNR）范围内的有效性。
2015-03-05 cs.IT math.IT
Bit Partitioning Schemes for Multicell Zero-Forcing Coordinated Beamforming
在本文中，我们研究了多单元多输入单输出（MISO）基础设施的比特划分方案。迫零波束形成用于消除干扰信号，随机矢量量化用于量化信道矢量。对于最小反馈周期（MFP），速率损失的上限计算和信道之间的最佳比特划分。针对自适应反馈周期方案，提出了反馈周期和比特划分的联合优化方案。最后，我们比较了每种方案的总速率效率，并得出结论，最小反馈周期优于其他方案。
2018-08-20 cs.IT cs.NI math.IT
Advanced Coordinated Beamforming for the Downlink of Future LTE Cellular Networks
传统频带中的现代蜂窝网络是众所周知的干扰受限的，特别是在城市地区，其中基站被部署在彼此非常接近的位置。长期演进（LTE）的最新版本结合了用于协调下行链路传输的特征，作为管理干扰的有效手段。最近的现场试验结果和理论研究的联合传输（JT）协调多点（CoMP）计划的性能显示，然而，他们的收益并不像最初预期的那样高，尽管大的协调开销。已知这些方案对协调基站之间的同步或信息交换中的缺陷以及不协调的干扰非常敏感。在这篇文章中，我们回顾了最近先进的协调波束成形（CB）方案作为替代方案，需要更少的开销比JT CoMP，同时在现实条件下实现良好的性能。通过规定，在越来越感兴趣的某些LTE场景中，不协调干扰构成了CoMP技术整体性能的主要因素，我们在此评估了现有技术CB对不协调干扰的弹性。我们还描述了这些技术如何利用当前蜂窝网络的最新规范，以及当我们考虑标准化反馈和协调时，它们如何执行。这使我们能够确定一些关键的障碍和研究方向，以解决LTE向移动通信的未来发展。
2016-04-15 cs.IT math.IT
Coordinated Beamforming for Multiuser MISO Interference Channel under Rate Outage Constraints
本文研究了多输入单输出（MISO）干扰信道下的协作波束形成设计问题，假设发射端只有信道分布信息（CDI）。在给定的接收机速率中断概率要求下，我们的目标是最大化系统效用（例如，加权和速率、加权几何平均速率和加权谐波平均速率）服从速率中断约束和单独功率约束。中断约束，但是，导致一个复杂的，非凸结构所考虑的波束成形设计问题，使优化问题难以处理。{虽然}这个非凸优化问题可以用穷举搜索的方式来解决，但这种蛮力方法只在发射机-接收机对的数量很小时才可行。对于具有大量发射器-接收器对的系统，计算上高效的替代方案是必要的。因此，本文的重点是设计这种有效的近似方法。特别是，通过采用半定松弛（SDR）和一阶近似技术，我们提出了一种有效的连续凸近似（SCA）算法，通过解决一系列凸近似问题，提供高质量的近似波束形成解决方案。由此获得的解决方案进一步示出为原始中断约束波束成形设计问题的SDR的稳定点。{此外}，我们提出了一种分布式SCA算法，其中每个发射机使用本地CDI和从与其他发射机的有限消息交换中获得的信息来优化其自己的波束形成器。我们的仿真结果表明，所提出的SCA算法和它的分布式对应确实收敛，并接近最佳的性能可以实现所有考虑的系统效用。
2012-11-22 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
Multicell Coordinated Beamforming with Rate Outage Constraint--Part I: Complexity Analysis
本文分析仅知信道分布信息时多小区MISO干扰信道中速率中断受限CoBF问题的计算复杂度，证明加权和速率及加权MMF速率情形在一般条件下均为NP难。
2014-05-15 cs.IT math.IT
Deep Reinforcement Learning Coordinated Receiver Beamforming for Millimeter-Wave Train-ground Communications
随着越来越多的人选择高速铁路作为短途旅行的交通工具，人们对高质量的多媒体服务的需求也越来越大。毫米波通信具有丰富的频谱资源，可以满足高速铁路对网络容量的高要求。此外，由于其短波长，在毫米波通信系统中接收器（RX）可以配备有天线阵列。然而，由于高速缓存高速运行，接收信号功率（RSP）在小区内迅速变化，并且与其他位置相比，在小区边缘处最低。因此，有必要对毫米波段高速铁路的RX波束形成进行研究，以提高接收信号的质量。在本文中，我们专注于毫米波车地通信系统的RX波束形成。为了提高RSP，我们提出了一种基于深度强化学习（DRL）的有效RX波束形成方案，并开发了一种深度Q网络（DQN）算法来训练和确定最佳RX波束方向，目的是最大化平均RSP。通过大量的模拟，我们证明了所提出的方案有更好的性能比四个基线方案的平均可吸入悬浮颗粒在铁路上的大多数位置。
2022-05-21 cs.IT math.IT
Coordinated Passive Beamforming for Distributed Intelligent Reflecting Surfaces Network
智能反射面（IRS）是6 G中的一项新兴技术，通过使用大量无源反射元件来智能地重新配置传播环境，从而提高无线网络的性能。然而，目前的工作主要集中在单一的IRS授权的无线网络，其中的信道秩不足的问题已经出现。在本文中，我们提出了一个分布式IRS授权的通信网络架构，其中多个源-目的地对通过多个分布式IRS进行通信。我们进一步有助于最大限度地提高可实现的总和率在这个网络中，通过联合优化的源和相移矩阵与被动波束成形在所有分布式IRS的发射功率矢量。不幸的是，这个问题原来是非凸的和高度棘手的，其中一个交替的方法是通过交替解决所产生的分式规划问题。特别地，给出了红外辐射源协同无源波束形成的闭合表达式。数值结果将证明算法的优势和理想的性能的分布式IRS授权的通信网络。
2020-02-14 cs.IT eess.SP math.IT
Generic Multiuser Coordinated Beamforming for Underlay Spectrum Sharing
波束成形技术最近已经被研究为用于无线电频谱共享的可能的使能器。现有的波束成形技术有几个共同的局限性：它们通常是系统模型特定的，不能与任意数量的发射/接收天线，并且不能服务于任意数量的用户。此外，用于频谱共享的波束成形技术不考虑源自现任主系统的干扰。这项工作扩展了共同的干扰共享模型，通过将来自现任系统的干扰到通用的组合波束成形设计，可以应用于干扰，广播或多址信道。本文提出了两种新的多用户波束形成算法的用户公平性和和最大化的总和速率，利用新推导的凸优化问题的发射和接收波束形成器的计算中的递归优化。这两种波束形成算法提供了有效的操作的干扰，广播和多址信道，以及任意数量的天线和辅助用户在系统中。此外，本文提出了一种连续的发送/接收优化方法，降低了所提出的递归算法的计算复杂性。结果表明，所提出的复杂性降低显着提高了收敛速度，并可以方便他们的操作的情况下，需要灵活的波束形成器的计算。
2015-04-24 cs.IT math.IT physics.data-an
Coordinated Beamforming for Energy Efficient Transmission in Multicell Multiuser Systems
在本文中，我们研究了能量有效的联合功率分配和波束成形的协调多小区多用户下行链路系统。所考虑的优化问题是在一个非凸的分数形式和难以处理。我们建议首先将原问题转化为一个等价的优化问题，在一个参数减法的形式，我们通过一个两层的优化方案达到其解决方案。外层只涉及一维搜索的能源效率参数，可以解决使用二分搜索，关键问题在于内层的一个非分数的子问题需要解决。利用用户速率与均方误差之间的关系，提出了一种迭代算法，证明了该算法的收敛性，并给出了解的封闭形式。我们的分析还表明，所提出的算法可以并行实现合理的复杂性。数值结果表明，我们的算法具有快速的收敛性，并达到接近最优的能量效率。在低发射功率区域，该方案几乎同时达到最优和速率和最优能量效率;而在中高发射功率区域，为了保证能量效率，会出现一定的和速率损失。
2013-10-08 cs.IT math.IT
Coordinated Multicell Beamforming and Power Allocation for Massive MIMO with Low-Resolution ADC/DAC
在这项工作中，我们提出了一个解决方案，协调波束成形和功率分配时，基站采用大量的天线配备低分辨率的模数和数模转换器。本文研究了具有目标信干噪比约束的粗量化上行和下行通信系统的总功率最小化问题。通过将UL问题与最小均方误差组合器相结合，并推导出DL问题的拉格朗日对偶，我们证明了UL-DL对偶性，并表明即使使用粗数据转换器也没有对偶间隙。受强对偶性的启发，我们设计了一种迭代算法来确定最佳UL发射功率，然后用适当的权重线性放大UL组合器以获得最佳DL预编码器。仿真结果验证了强对偶性，并评估所提出的方法的总功耗和实现的信干噪比。
2021-03-07 cs.IT eess.SP math.IT
Deep Reinforcement Learning for Distributed Dynamic Coordinated Beamforming in Massive MIMO Cellular Networks
为了适应爆炸性的无线业务，大规模多输入多输出（MIMO）被认为是下一代通信系统的关键使能技术之一。在大规模MIMO蜂窝网络中，协作波束形成（CBF）是一种有效的提高网络性能的方法，它联合设计多个基站（BS）的波束形成器。在本文中，我们研究了大规模MIMO移动蜂窝网络中的和速率最大化问题，其中在每个小区中，多天线BS通过下行链路波束成形同时为多个移动用户提供服务。虽然现有的基于优化的CBF算法可以提供接近最优的解决方案，他们需要实时和全局的信道状态信息（CSI），除了他们的高计算复杂度。在实际的无线网络中，特别是在高度动态的移动蜂窝网络中，几乎不可能应用它们。基于此，我们提出了一种基于深度强化学习的分布式动态协调波束形成（DDCBF）框架，该框架使每个BS能够仅利用本地CSI和来自其他BS的一些历史信息来确定波束形成器。此外，通过利用神经网络和专家知识，即，从加权最小均方误差（WMMSE）算法的迭代过程观察到的解结构。此外，我们提供了广泛的数值模拟，以验证所提出的DRL为基础的方法的有效性。结果表明，该方法具有较低的计算复杂性和较少的信息需求，可获得与集中式迭代优化算法相当的性能。
2023-03-24 cs.IT eess.SP math.IT
Multicell Coordinated Beamforming with Rate Outage Constraint--Part II: Efficient Approximation Algorithms
针对仅知信道分布信息、带速率中断约束的NP难多小区CoBF问题，提出分布式BSUM、分布式WMMSE及多块体基准近似算法，仿真显示其性能与效率优于现有SCA方法。
2014-05-15 cs.IT math.IT
Coordinated Beamforming in Quantized Massive MIMO Systems with Per-Antenna Constraints
在这项工作中，我们提出了一种解决方案，用于协调波束成形的大规模下行链路（DL）通信系统与低分辨率数据转换器时，采用每天线功率约束，限制了最大天线功率，以减轻硬件成本。为此，我们制定和解决的粗量化DL系统与目标信号干扰加噪声比的要求的天线功率极大极小问题。我们表明，相关的拉格朗日对偶与不确定的噪声协方差矩阵实现零对偶间隙和对偶解决方案可以用来获得原始DL解决方案。利用强对偶性，我们提出了一种迭代算法来确定最优对偶解，并用于计算最优DL波束形成器。我们进一步更新噪声协方差矩阵使用最佳DL解决方案与相关的次梯度和执行投影到可行域。通过仿真，我们评估所提出的方法在最大天线功耗和峰均功率比，这是直接关系到硬件效率。
2021-10-19 cs.IT eess.SP math.IT
Coordinated Beamforming for RIS-Empowered ISAC Systems over Secure Low-Altitude Networks
本文提出一种RIS赋能的ISAC协调波束成形框架，通过联合优化DFBS主动预编码与RIS被动波束成形，在满足雷达感知与功率约束下最大化合法UAV总速率，并设计低复杂度算法验证其优于分离优化基准。
2025-05-30 cs.IT eess.SP math.IT
Energy-Efficient Coordinated Multi-Cell Multigroup Multicast Beamforming with Antenna Selection
本文研究多小区多用户多组多播多输入单输出系统中能量有效的协作波束形成。我们的目标是最大限度地提高网络的能源效率，考虑到这样一个事实，即一些射频链可以关闭，以节省电力。我们考虑天线特定的最大功率约束，以避免非线性失真的功率放大器和用户特定的服务质量（QoS）的约束，以保证一定的QoS水平。我们首先引入二进制天线选择变量，并使用透视公式来模拟它们与波束形成器之间的关系。随后，我们提出了一个新的配方，减少了连续松弛的可行集，从而导致更好的性能相比，原来的角度制定的问题。然而，由此产生的优化问题是一个混合布尔非凸分式规划，这是很难解决的。我们遵循标准的连续松弛的二进制天线选择变量，然后重新制定的问题，使它是可验证的连续凸逼近。因此，解决连续松弛主要导致近二进制解决方案。为了从连续松弛恢复二进制变量，我们关闭连续值小于小阈值的所有天线。数值结果表明，优越的收敛结果和显着的可实现的收益，在能源效率与所提出的算法。
2017-02-18 cs.IT math.IT
Beamforming Design for Max-Min Fair SWIPT in Green Cloud-RAN with Wireless Fronthaul
本文研究了毫米波（mmWave）无线前传下的绿云无线接入网（Cloud-RAN）中最大-最小公平同时无线信息和功率传输（SWIPT）的联合波束成形设计。为了实现网络中分开定位的数据接收器（DR）和能量接收器（ER）的平衡的用户体验，优化联合发射波束成形向量以最大化所有DR之间的最小数据率，同时用足够的RF能量满足每个ER。然后，提出了一个两步迭代算法来解决原来的非凸优化问题的前传容量约束的$l_0$ -范数形式。具体地，$l_0$ -范数约束可以通过重新加权的$l_1$ -范数来近似，从该重新加权的$l_1$ -范数，可以经由半定松弛（SDR）和二段搜索来导出最优最大-最小数据率和对应的联合波束成形向量。最后，进行了大量的数值仿真，以验证所提出的联合波束形成设计的优越性，其他单独的波束形成策略。
2018-05-06 cs.IT math.IT
Intelligent Reflecting Surface-Aided Joint Processing Coordinated Multipoint Transmission
本文研究了智能反射面（IRS）辅助的多小区无线网络，在该网络中，IRS被用来辅助从多个基站（BS）到多个小区边缘用户的联合处理协作多点（JP-CoMP）传输。通过考虑小区边缘用户之间的公平性，我们的目标是最大限度地提高小区边缘用户的最小可达速率，通过联合优化在BS的发射波束成形和在IRS的相移。作为一种折衷的方法，我们将非凸最大最小问题转化为一个等价的形式的基础上的均方误差方法，这方便了一个有效的次优迭代算法的设计。此外，我们调查两种情况下，即单用户系统和多用户系统。对于前一种情况，基于对偶次梯度法得到最优发射波束形成，而基于优化-最小化法优化相移矩阵。对于后一种情况，发射波束形成矩阵和相移矩阵分别由二阶锥规划和半定松弛技术获得。数值结果表明，通过部署IRS实现了显着的性能改善。此外，所提出的JP-CoMP设计在最大-最小速率方面显著优于传统的协调调度/协调波束成形协调多点（CS/CB-CoMP）设计。
2020-11-29 cs.IT eess.SP math.IT
Coordinated Transmit Beamforming for Multi-antenna Network Integrated Sensing and Communication
研究了一种多天线网络综合感知与通信（ISAC）系统，其中多个多天线基站（BS）采用协同发射波束形成服务各自关联的单天线通信用户（CU），同时复用反射信息信号进行联合目标检测。特别是，我们考虑两个目标检测的情况下，取决于BS之间的时间同步。在场景\uppercase \expandafter{\romannumeral1}中，这些BS是同步的，并且可以利用直接链路（从每个BS到目标到它自己）和交叉链路（从每个BS到目标到其他BS）上的目标反射信号进行联合检测。在场景\uppercase \expandafter{\romannumeral2}中，这些BS不同步，并且只能利用直接链路上的目标反射信号进行联合检测。对于每种情况下，我们推导出在任何给定的目标位置的特定的虚警概率下的检测概率。基于推导，我们优化了BS处的协调发射波束成形，以最大化特定目标区域上的最小检测概率，同时确保CU处的最小信号干扰噪声比（SINR）约束，但受到最大发射功率约束。在BS处。我们使用半定松弛（SDR）技术，以获得高质量的解决方案，制定的问题。数值结果表明，对于每种情况下，所提出的设计实现了更高的检测概率比基准方案的通信设计的基础上。它还表明，BS之间的时间同步是有益的，在提高检测性能，因为更多的反射信号路径被利用。
2022-11-02 cs.IT eess.SP math.IT
Optimal Coordinated Transmit Beamforming for Networked Integrated Sensing and Communications
本文研究网络化ISAC系统中多基站协同发射波束成形设计，在保证通信用户SINR约束下最大化目标区域最小检测概率，并通过SDR技术最优求解非凸QCQP问题。
2023-07-11 cs.IT eess.SP math.IT
Rate-Splitting for Max-Min Fair Multigroup Multicast Beamforming in Overloaded Systems
在本文中，我们考虑的问题，实现最大最小公平性之间的多个同信道多播组通过发送波束成形。我们明确地专注于过载的情况下，发射天线的数量是不够的，以抵消所有组间干扰。鉴于日益增长的低延迟内容交付需求，此类场景正变得越来越相关，并且还通常出现在多波束卫星系统中。我们推导出经典的波束成形策略的性能限制，使用自由度分析揭示其局限性，例如，速率饱和在过载的情况下，由于组间干扰。为了解决干扰，我们提出了一种基于降级波束形成和连续干扰消除的策略。虽然降级策略解决了速率饱和问题，但这是以牺牲所有空间复用增益为代价的。这促使制定一个统一的战略，结合前两个战略的好处。我们提出了一种基于速率分割（RS）的波束形成策略，该策略将发送给每个组的消息分为降级部分和指定部分，并将降级和指定的波束形成流叠加发送。通过自由度分析证明了该策略的优越性。最后，我们解决了RS波束成形设计问题，并通过仿真证明了显着的性能增益。
2017-07-02 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
Precoding for Multi-Cell ISAC: from Coordinated Beamforming to Coordinated Multipoint and Bi-Static Sensing
本文研究多小区 MISO ISAC 的鲁棒预编码，分别针对 CBF 单基地与 CoMP 双基地场景建立 CRB 和 SINR 优化问题，并结合 SDR 与 AO 求解。
2024-02-28 cs.IT eess.SP math.IT
Distributed Multicell Beamforming Design Approaching Pareto Boundary with Max-Min Fairness
本文讨论了多小区时分双工（TDD）系统中的协调下行链路波束成形优化，其中小区之间交换少量参数，但没有数据共享。为了达到具有最大-最小速率公平性的帕累托边界点，我们首先开发了一种两步集中式优化算法来设计联合波束成形向量。该算法可以实现进一步的最大-最小最优性能的总和速率的改善，并示出保证最大-最小帕累托最优的情况下，两个基站（BS），每个服务于一个用户。为了实现有限的小区间通信的分布式解决方案，我们然后提出了一种迭代算法，通过利用近似的上行链路-下行链路的对偶性，其中只有少量的正标量在每次迭代中的细胞之间共享。仿真结果表明，该算法的公平速率性能接近于集中式算法，但其和速率性能优于集中式算法，尤其在高信噪比时，该算法在和速率和公平性之间的折衷优于纳什协商算法.
2012-05-09 cs.IT math.IT
Max-min Fair Beamforming for SWIPT Systems with Non-linear EH Model
研究了具有无线信息和功率同步传输（SWIPT）的多用户系统的波束形成设计。采用一个实用的非线性能量收集（EH）模型，设计制定为一个非凸优化问题的最大化的最小收获功率跨越几个能量收集接收器。建议的问题制定考虑到不完善的信道状态信息（CSI）和最低要求的信号干扰噪声比（SINR）。通过半定规划（SDP）松弛方法获得了设计问题的全局最优解。有趣的是，我们可以证明，最多需要一个专用的能量束来实现最优性。数值结果表明，与两个基线方案相比，所提出的设计可以提供给用户显着的性能增益和改善的公平性。
2017-05-14 cs.IT math.IT
Weighted Fair Multicast Multigroup Beamforming under Per-antenna Power Constraints
一个多天线发射机，传达独立的公共数据集不同的用户群被认为是。这种模型被称为物理层多播到多个同信道组。在这种情况下，解决了由每个天线辐射的最大允许功率电平的实际约束。每天线功率受限系统相对于预定的服务质量权重在最大公平意义上被优化。换句话说，通过最大化其加权信号与干扰加噪声比来提升最差缩放用户。因此，一个详细的解决方案，以解决加权最大-最小公平多组组播问题下的每天线功率约束。通过突出的应用和范例的影响，新的约束。更重要的是，鲁棒的每天线约束的多组组播波束形成的解决方案。最后，一个广泛的性能评估量化的增益所提出的算法在现有的解决方案，并展示其准确性，每天线功率受限的系统。
2014-06-29 cs.IT math.IT
Fast First-Order Algorithm for Large-Scale Max-Min Fair Multi-Group Multicast Beamforming
本文利用最优多播波束成形结构将大规模加权MMF问题转化为弱凸的最小-最大权重问题，并提出具有闭式更新、有限时间收敛至近稳定点的PSA快速算法，以低复杂度实现近最优性能。
2023-04-21 cs.IT math.IT
Hierarchical Beamforming: Resource Allocation, Fairness and Flow Level Performance
Centrale-Supelec（中央苏佩莱克）；L2S（L2S实验室）；Orange Labs（法国电信实验室）
本文提出高效的公平速率分配算法及流量层面性能的闭式公式，通过数值实验评估分层波束成形性能，表明其在低复杂度下具有未来蜂窝网络应用潜力。
2018-05-17 cs.IT cs.NI cs.PF
Optimal User Pairing for Achieving Rate Fairness in Downlink NOMA Networks
本文研究了下行非正交多址接入（NOMA）网络。我们研究的问题，联合优化用户配对和波束成形设计，以最大限度地提高所有用户之间的最低速率。所考虑的问题属于一类困难的混合整数非凸优化规划。我们首先放松二元约束，并采用序贯凸逼近方法求解放松后的问题，保证至少收敛到局部最优解。数值结果表明，与传统的波束形成方案相比，该方法在用户之间获得了更高的速率公平性，随机配对NOMA和波束形成系统。
2018-12-30 cs.IT math.IT
Noncoherent Joint Transmission Beamforming for Dense Small Cell Networks: Global Optimality, Efficient Solution and Distributed Implementation
研究密集小小区网络中的多点非相干联合传输问题。目标是为宏小区和小小区基站（BS）设计波束成形向量，使得系统的加权和速率最大化，服从各个BS处的总发射功率。优化问题本质上是非凸的和棘手的，这使得它很难探索该计划的全部潜在性能。为此，我们首先提出了一个算法，找到一个全局最优解的基础上通用单调分支减少和界优化框架。然后，对于计算效率更高的方法，我们采用内部近似（InAp）技术来有效地导出局部最优解，数值计算表明，该方法可以实现接近最优的性能。此外，对于分散式网络，例如由多访问边缘计算服务器组成的网络，我们开发了一种基于交替方向乘法的算法，该算法分布式实现了基于InAp-based的解决方案。我们的主要结论是，非相干JT是一个很有前途的传输方案密集的小小区网络，因为它可以利用的密集化增益，优于协调波束成形，并服从分布式实现。
2020-05-25 cs.IT math.IT
Distributed Coordinated Transmission with Forward-Backward Training for 5G Radio Access
在蜂窝网络中已经考虑了协作多点（CoMP）发送和接收，以实现更大的覆盖、改进的速率和干扰减轻。为了利用协调波束成形的增益，需要通过连接协作基站（BS）的回程进行快速信息交换。在实践中，回程的带宽和延迟限制可能无法满足这种严格的需求。这些损害激励的合作方法的研究仅基于本地信道状态信息（CSI），并要求最小或没有信息交换的BS之间。为此，几种分布式方法被引入到协调波束形成（CB）-CoMP。所提出的方法依赖于信道互易性和迭代空间预编码的空中导频信令。我们详细阐述了前向-后向（F-B）训练如何通过允许BS和用户设备（UE）仅基于本地测量的CSI迭代地优化其各自的发射机/接收机来促进分布式CB。讨论了由于F-B迭代的开销而引起的折衷。我们还考虑了动态TDD的挑战，其中不能通过利用信道互易性在BS处获取UE-UE信道知识。最后，讨论了在5G无线电接入中实现所提出的F-B训练方案的标准化活动和实际要求。
2018-09-22 cs.IT math.IT
Robust Max-Min Fair Beamforming Design for Rate Splitting Multiple Access-aided Visible Light Communications
针对发射端CSIT不完善的RSMA辅助VLC网络，推导其信道容量下界，提出基于CCCP、结合SDR与惩罚方法的鲁棒波束成形算法，解决MMF问题，性能优于SDMA和NOMA现有算法。
2024-11-27 cs.IT eess.SP math.IT
Joint Tilt Angle Adaptation and Beamforming in Multicell Multiuser Cellular Networks
3D波束成形是用于蜂窝网络中的干扰协调的有前途的方法，其与传统的2D波束成形技术相比带来显著的改进。本文研究了多小区多用户协作蜂窝网络下行链路能量效率最大化的基站天线阵联合波束赋形设计和倾角自适应问题。基于分式规划方法的迭代算法被引入到解决所产生的非凸优化问题。在每次迭代中，用户基于他们的仰角被聚类。然后，通过降低复杂度的贪婪搜索来进行倾斜角度的优化，以找到针对用户的给定放置的最佳倾斜角度。数值结果表明，该算法实现了更高的EE相比，二维波束形成技术。
2017-01-13 cs.IT math.IT
User Association and Coordinated Beamforming in Cognitive Aerial-Terrestrial Networks: A Safe Reinforcement Learning Approach
针对认知空天地网络中空中用户受地面基站干扰的问题，提出基于安全DRL的用户关联与协调波束成形方案，仅需一次训练即可在干扰阈值约束下提升地面用户和速率。
2025-02-19 cs.IT eess.SP math.IT
Statistical CSI Based Hybrid mmWave MIMO-NOMA with Max-Min Fairness
非正交多址（NOMA）和毫米波（mmWave）是第五代（5G）移动网络及以后的两种关键使能技术。在本文中，我们考虑毫米波NOMA系统的最大-最小公平性约束。一方面，现有的波束形成设计，旨在最大限度地提高频谱效率（SE）是不适合的NOMA系统的公平性，在本文中。另一方面，以前关于毫米波NOMA的工作主要依赖于对信道状态信息（CSI）的充分了解，这在毫米波通信系统中是非常难以准确获得的。为了解决这个问题，我们提出了一个启发式的混合波束形成设计的基础上统计CSI（SCSI）用户分组策略。首先提出了一种模拟波束形成方案，在第一阶段对整个簇内的用户进行合并，以减轻簇间干扰。在此基础上，提出了两种基于SCSI的数字波束形成方案，进一步抑制干扰。一种是广泛使用的迫零（ZF）方法，另一种是从正交多址（OMA）系统扩展的信号泄漏加噪声比（SLNR）度量导出的。从用户反馈的有效增益用于功率分配。我们引入二次变换（QT）方法和二分法重新制定这个复杂的问题，使之可解。仿真结果表明，我们提出的算法优于以前的算法在用户公平性。
2021-01-06 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
Optimizations with Intelligent Reflecting Surfaces (IRSs) in 6G Wireless Networks: Power Control, Quality of Service, Max-Min Fair Beamforming for Unicast, Broadcast, and Multicast with Multi-antenna Mobile Users and Multiple IRSs
智能反射表面（IRSs）最近受到了广泛关注，并且被设想用于促进6 G通信网络。在本文中，无线通信IRS单元的辅助下，我们制定了优化问题的功率控制下的服务质量（QoS）和最大-最小公平QoS下的三种业务模式从基站（BS）到移动用户（MU）：单播，广播和组播。通过联合设计BS的发射波束形成和IRS的相移矩阵来实现优化。对于QoS下的功率控制，文献中现有的IRS研究仅针对单播设置，而没有IRS工作考虑了最大最小公平QoS。此外，我们将上述优化研究扩展到多天线移动用户或/和多个智能反射表面的新设置。对于所有上述优化，我们提供了详细的分析，提出有效的算法。总之，我们提出了一个全面的研究优化问题，包括功率控制，QoS和公平性的无线网络增强IRS。
2019-08-13 cs.IT eess.SP math.IT
Max-Min Fair Beamforming for Cooperative Multigroup Multicasting with Rate-Splitting
同时大量访问相同多媒体内容的需求是下一代蜂窝网络在密集城市地区的一个主要挑战。内容感知的组播传输策略提供了很有前途的解决方案，这样的用例涉及许多移动用户试图获取相同的数据。在这项工作中，我们考虑多组多播传输与一个共同的消息（例如，多媒体内容），其中不同的多播组与它们的私有多播消息一起感兴趣。我们进一步假设中继帮助蜂窝基站（BS）向经历高路径损耗和/或阻塞的用户传播多播内容。我们提出了叠加和级联编码方案，分别表示为SC和CC，来传输公共和私有组播消息。为了最大化最大最小公平（MMF）率，我们设计了一种新的低复杂度的交替优化算法来计算发送和中继预编码器。我们还提出了速率分裂（RS）的替代方案的SC和CC计划连同迭代算法来获得专用的发送和中继预编码器，以最大限度地提高MMF率。我们严格评估所提出的传输方案和预编码器的性能，并验证了基于RS的方案在过载情况下的优越性，没有任何饱和，增加信噪比。
2020-04-03 cs.IT math.IT
Max-min Rate Optimization of Low-Complexity Hybrid Multi-User Beamforming Maintaining Rate-Fairness
本文针对毫米波/亚太赫兹多用户混合波束成形，提出基于软最大最小速率优化的低复杂度算法，在保持用户速率公平的同时实现接近和速率最大化的网络总吞吐量。
2023-10-26 cs.IT eess.SP math.IT
Long-Term Rate-Fairness-Aware Beamforming Based Massive MIMO Systems
本文研究全维 MU m-MIMO 中的长期速率公平波束成形，利用信道协方差优化 SLNR 最大-最小、GM-SLNR 与软最大-最小目标，并提出凸求解及闭式可扩展算法，仿真验证了公平性提升。
2023-12-09 cs.IT eess.SP math.IT
α-Fair Multistatic ISAC Beamforming for Multi-User MIMO-OFDM Systems via Riemannian Optimization
Hanbat National University（韩北国立大学）；Chungnam National University（忠南国立大学）
本文提出一种基于Riemannian优化的α-公平多静态ISAC框架，用于多用户MIMO-OFDM系统，通过优化每个目标的CRLB实现传感公平性与通信的平衡。
2026-03-31 cs.IT cs.SY eess.SY
