Optimized Training and Feedback for MIMO Downlink Channels
我们考虑MIMO衰落广播信道，其中信道状态信息是在用户终端通过下行链路训练和信道反馈被用来提供发射机信道状态信息（CSIT）的基站。反馈信道（对应的上行链路）被建模为在用户之间正交的AWGN信道。消耗的总带宽是用于下行链路训练、信道反馈和数据传输的带宽/资源的总和。假设信道遵循块衰落模型，并使用迫零波束成形，我们优化了未量化（模拟）和量化（数字）信道反馈的净可达速率。下行链路训练导频的最佳数量被认为是基本上相同的两种反馈技术，但数字反馈被示出提供一个更大的净速率比模拟反馈。
2009-05-22 cs.IT math.IT
Optimized Configurable Architectures for Scalable Soft-Input Soft-Output MIMO Detectors with 256-QAM
本文提出了一种优化的低复杂度和高吞吐量的多输入多输出（MIMO）信号检测器核心检测空间复用数据流。核心架构支持多达4层的各种层配置，同时实现接近最佳的性能，以及每层上高达256-QAM的可配置调制星座。该核能够作为软输入软输出对数似然比（LLR）MIMO检测器操作，其可以在迭代检测和解码的上下文中使用。通过在两个级别上执行的算法和架构优化来实现高面积效率。首先，距离计算和切片操作的最佳2层最大后验（MAP）MIMO检测器进行了优化，以消除乘法器的使用，并减少切片的开销，在软输入LLR的存在。我们表明，距离可以很容易地使用基本加法运算计算，而最佳切片是通过有效的比较软决策边界，从而在一个简单的前馈流水线架构。其次，为了支持更多的层，提出了一种有效的信道分解方案，该方案将多个层的检测减少为多个2层检测子问题，这些子问题使用距离累积阶段和后LLR处理阶段稍微修改地映射到2层核心上。因此，开发了各种架构以通过一个或多个组件核的时分复用来实现期望的检测吞吐量和运行时可重构性。所提出的核心，以及应用于设计一个最佳的LTE多用户MIMO检测器。在90 nm CMOS工艺下，该芯片的面积为1.58MGE，在256-QAM调制条件下的吞吐量为733 Mbps。
2015-06-08 cs.IT math.IT
Optimized Power Control for Massive MIMO with Underlaid D2D Communications
在本文中，我们认为设备到设备（D2D）通信是在多小区大规模多输入多输出（MIMO）系统的基础上，并提出了一个新的框架，功率控制和导频分配。在该方案中，每个小区中的蜂窝用户（CU）得到正交导频，这些正交导频在小区之间以重用因子1重用，而所有D2D对共享另一组正交导频。我们推导出一个封闭形式的容量下界的CU与不同的接收处理方案。此外，我们推导了D2D接收机的容量下限及其封闭形式的近似。我们提供了功率控制算法，以最大化最小频谱效率（SE）和最大化网络中的信号与干扰加噪声比的乘积。不同于以往的工作，在我们提出的功率控制方案，我们考虑联合导频和数据传输优化。最后，我们提供了一个数值评估，我们比较我们提出的功率控制方案的最大发射功率的情况下，传统的多小区大规模MIMO的情况下，没有D2D通信。基于所提供的结果，我们得出结论，我们提出的方案增加了多小区大规模MIMO网络的总和SE。
2019-03-06 cs.IT math.IT
MIMO Underlay Cognitive Radio: Optimized Power Allocation, Effective Number of Transmit Antennas and Harvest-Transmit Tradeoff
本文分析了一种多输入多输出（MIMO）认知无线电系统的性能。特别地，次级发射器在空间复用传输模式下操作，而在次级接收器处采用迫零检测器。此外，次系统受到单天线主用户（PU）的干扰。为了提高二次传输的性能，在二次发射机处执行最优功率分配，其中约束由PU指定的最大可允许中断阈值。此外，辅发射天线的有效数量基于针对任意MIMO尺度的最优功率分配来指定。此外，推导了次系统各态历经信道容量的封闭表达式。然后，深入分析和评估了大规模MIMO次系统的场景，其中研究了捕获使能的次传输。分析了最优功率分配、有效副发射天线数、副发射天线与副接收天线之间的有效折衷以及副系统的平均信道容量。最后，大量的数值和模拟结果证实了我们的分析的有效性，同时提供了一些有用的工程见解。
2018-01-22 cs.IT math.IT
Optimized Precoding for MU-MIMO With Fronthaul Quantization
多用户多输入多输出（MU-MIMO）的第一次广泛使用之一是在5G网络中，其中每个基站都有一个先进的天线系统（AAS），该天线系统通过容量受限的前传连接到基带单元（BBU）。在AAS配置中，多个无源天线元件和无线电单元被集成到单个盒子中。本文研究了单小区MU-MIMO系统中的预编码下行链路传输。我们研究了有限容量前传下AAS的优化线性预编码，这需要对预编码矩阵进行量化。我们提出了一种新的预编码设计，是知道的前传量化和最小化的均方误差在接收端。我们使用球形解码（SD）方法计算预编码矩阵。我们还提出了一个启发式的低复杂度的方法来量化预编码。这种启发式算法对于大规模多输入多输出系统来说在计算上足够高效。数值结果表明，我们提出的预编码显着优于量化未知的预编码和其他以前的方法的总和速率。考虑到复杂度的降低，我们的启发式方法相比量化感知预编码的性能损失是微不足道的，这使得启发式方法对于实时应用是可行的。我们考虑完美和不完美的信道状态信息。
2022-09-05 cs.IT eess.SP math.IT
Neural-Network Optimized 1-bit Precoding for Massive MU-MIMO
用于大规模多用户（MU）多输入多输出（MIMO）无线系统的基站（BS）架构配备有数百个天线以在相同的时频信道上服务数十个用户。大量的BS天线导致高的系统成本、功率和互连带宽。为了规避这些障碍，已经提出了能够使用1位DAC的复杂MU预编码算法。这些预编码器中的许多具有传统上手动调整以优化其性能的参数。我们建议使用深度学习工具来自动调整这样的1位预编码器。具体来说，我们使用神经网络优化双凸1位预编码（C2 PO）算法。与原始C2 PO算法相比，我们的神经网络优化（NNO-）C2 PO实现了相同的错误率性能在$\bf 2\boldsymbol\times$较低的复杂度。此外，通过针对不同的信道模型训练NNO-C2 PO，我们表明1比特预编码可以对急剧变化的传播条件具有鲁棒性。
2019-03-09 cs.IT eess.SP math.IT
Optimized Markov Chain Monte Carlo for Signal Detection in MIMO Systems: an Analysis of Stationary Distribution and Mixing Time
在本文中，我们介绍了一种优化的马尔可夫链蒙特卡罗（MCMC）技术解决整数最小二乘（ILS）问题，其中包括最大似然（ML）检测多输入多输出（MIMO）系统。两个因素有助于MCMC检测器找到最优解的速度：最优解在平稳分布中的概率，以及MCMC检测器的混合时间。首先，我们计算“温度”参数的最佳值，在这个意义上，温度具有理想的属性，一旦马尔可夫链混合到其平稳分布，有多项式小概率（$1/\mbox{poly}(N)$，而不是指数小）遇到最优解。该温度被证明至多为$O(\sqrt{SNR}/\ln(N))$，其中$SNR$是信噪比，$N$是问题维数。其次，我们研究了所提出的MCMC检测器的底层马尔可夫链的混合时间。我们发现，MCMC的混合时间与ILS问题的格子结构中是否存在局部极小值密切相关。对于一些没有局部极小值的格，马尔可夫链的混合时间与$SNR$无关，并且在问题维度上多项式增长;对于具有局部极小值的格，当温度被设置为噪声的标准差时，混合时间随着$SNR$的增长而无界增长。我们的研究结果表明，为了确保快速混合的固定尺寸的$N$，MCMC的温度，而不是设置为$Ω(\sqrt{SNR})$一般。仿真结果表明，优化MCMC检测器有效地实现了MIMO系统中具有巨大数量的发送和接收维度的近似ML检测。
2013-10-28 cs.IT math.IT
Power Control for Massive MIMO Systems with Nonorthogonal Pilots
这封信表明，优化发射功率以及优化设计的非正交导频可以显着减少导频污染，提高整体吞吐量的上行链路多小区大规模多输入多输出（MIMO）系统相比，传统的计划，使用正交导频。给定优化的非正交导频，由于快衰落的存在，作为大规模路径损耗的函数的功率控制可以被认为是随机优化问题。本文提出了一种确定性的方法来解决这个问题，然后进一步提出了一种随机优化方法，利用逐次凸逼近作为基准来量化所提出的方法的性能。仿真结果表明，使用优化的非正交导频与功率控制，以对抗导频污染的显着优势。
2019-12-21 cs.IT math.IT
Bit-level Optimized Neural Network for Multi-antenna Channel Quantization
量化的信道状态信息（CSI）在预编码设计中起着至关重要的作用，有助于发挥多输入多输出（MIMO）技术的优点。为了减少CSI反馈的开销，我们提出了一种基于深度学习的CSI量化方法，通过开发一种联合卷积残差网络（JCResNet），从比特级量化性能的角度出发，该方法有利于MIMO信道特征提取和恢复。实验表明，我们提出的方法大大提高了性能。
2019-09-24 cs.IT eess.SP math.IT
Learning-Based Near-Orthogonal Superposition Code for MIMO Short Message Transmission
大规模机器类型通信（mMTC）已经吸引了针对可靠的短消息传输而优化的新编码方案。提出了一种新的基于深度学习的近正交叠加（NOS）编码方案，用于在多输入多输出（MIMO）信道中传输短消息。在所提出的MIMO-NOS方案中，基于神经网络的编码器在包括MIMO信道的基于叠加的自动编码器框架中经由与相应的基于神经网络的检测器/解码器的端到端学习来优化。所提出的MIMO-NOS编码器将信息比特扩展为多个近正交的高维向量，以组合（叠加）成单个向量并进行整形以用于空时传输。对于接收端，我们提出了一种新的循环K-最佳树搜索算法与循环冗余校验（CRC）的援助，以提高在块衰落MIMO信道的纠错能力。仿真结果表明，在短消息（32-64 bit）传输的各种MIMO系统中，所提出的MIMO-NOS方案比结合极化码和CRC辅助列表解码的最大似然（ML）MIMO检测性能高1-2 dB。
2022-06-30 cs.IT eess.SP math.IT
Joint Communications and Sensing Employing Optimized MIMO-OFDM Signals
联合通信和传感（JCAS）有可能提高物联网系统的整体能源，成本和频率效率。作为第一个努力，我们建议优化MIMO-OFDM数据符号携带的子载波更好的时间和空间域信号正交。这不仅提高了JCAS可用信号的可用性，还大大促进了物联网（IoT）设备执行高质量的传感。我们建立了一个优化问题，修改子载波上的数据符号，以提高上述信号的正交性。我们还开发了一个有效的算法来解决这个问题的基础上优化最小化框架。此外，我们发现独特的信号结构和功能，从新建模的问题，大大降低了优化的目标函数的复杂性。我们还开发了新的投影机，以加强所获得的解决方案的可行性。仿真结果表明，与原始通信波形相比，在达到相同感知性能的情况下，优化后的波形可降低3~ 4. 5 dB的信噪比要求，而未编码误比特率的信噪比损失仅为1~ 1. 5 dB。
2022-08-21 cs.IT cs.SY eess.SP
A Deep-Unfolding-Optimized Coordinate-Descent Data-Detector ASIC for mmWave Massive MIMO
本文提出一种基于深度展开优化的GBCD数据检测器ASIC，用于毫米波大规模MIMO，实现高吞吐量、低功耗和高面积效率，在相关信道下仍保持优异性能。
2025-01-24 cs.IT eess.SP math.IT
Zero-Forcing Per-Group Precoding (ZF-PGP) for Robust Optimized Downlink Massive MIMO Performance
在本文中，我们提出了一种新的组合式迫零每组预编码（ZF-PGP）方法，与ZF预编码技术相比，该方法实现了非常高的增益，同时它同时提供单独的单独流以到达单独的用户设备（UE），即，它消除了由组的UE进行协调的联合解码的需要。虽然ZF-PGP通常与组内接近最优的每组预编码（PGP-WG）相比会经历性能损失，但它比PGP-WG更容易实现。该方法在相关信道中或者在天线组的总数大于该组的可用虚拟信道模型波束（VCMB）数的情况下与组合频分和空分复用（CFSDM）结合工作得非常好。如我们通过多个示例所示，对于均匀线性阵列（MIMO），通过将所提出的技术与大规模多输入多输出（MIMO）和有限字母表的联合空分复用（JSDM-FA）类型的混合预编码或CFSDM相结合，实现了在UE处具有降低的复杂度的非常有效的、接近最优的设计，同时每个UE独立地解码其接收的数据，而不受去往其它UE的数据的干扰。由于JSDM-FA的统计信道状态信息（SCSI）内波束形成，组很容易识别。我们表明，结合ZF-PGP方案实现了非常高的增益相比，ZF和正则化ZF（RZF）预编码和其他修改的次优技术的研究，而其复杂度仍然相对较低，由于PGP-WG。我们还证明了所提出的预编码技术的信道估计误差的鲁棒性，表现出最小的性能损失。
2018-10-18 cs.IT math.IT
Optimization of MIMO STEEP for Secure Communications over MIMOME Channels
University of California at Riverside（加州大学河滨分校）
研究将STEEP应用于多天线用户与多天线窃听者间MIMO（或MIMOME）信道的优化问题，核心方法是使用优化预编码器，主要贡献是首次揭示可显著提高MIMO STEEP的可达保密率。
2026-07-23 cs.IT eess.SP math.IT
On the Uplink Transmission of Multi-user Extra-large Scale Massive MIMO Systems
超大规模大规模多输入多输出（MIMO）技术具有良好的小区覆盖能力和较高的区域吞吐量等优点，有望成为下一代无线通信系统的关键技术之一。然而，在实践中，当天线尺寸变大时，空间非平稳性发生，并且用户将仅看到基站天线阵列的一部分，我们称之为可见区域（VR）。为了评估空间非平稳性的影响，在本文中，我们研究了超大规模的大规模MIMO系统的上行链路传输考虑VR。特别是，我们首先提出了一个基于子阵列的超大规模大规模MIMO系统的系统架构。然后，紧封闭形式的上行链路频谱效率（SE）的近似与线性接收机。以最大化可实现的SE为目标，我们还提出了子阵相位系数设计方案。此外，基于所获得的遍历可实现的SE近似，两个基于统计信道状态信息（CSI）的贪婪用户调度算法的开发。研究结果表明，基于统计CSI的贪婪联合用户和子阵调度算法与基于开关的子阵结构相结合，是一种适用于超大规模MIMO系统的可行方案。
2020-11-09 cs.IT eess.SP math.IT
Heterogeneous Doppler Spread-based CSI Estimation Planning for TDD Massive MIMO
大规模多输入多输出（Massive MIMO）已被公认为满足更高数据容量和大规模连接需求的关键技术。然而，由于训练开销和有限的相干时间，活动用户的数量受到限制。当前的无线系统假设所有用户的相干时隙持续时间相同，而不管它们的异构多普勒扩展。在本文中，我们利用这个被忽视的自由度来解决训练开销瓶颈。我们提出了一种新的上行链路训练方案，导频传输的周期性不同的用户之间的实际信道相干时间的基础上。由于无线信道的变化主要是由于移动，因此在长时间段内优化上行链路训练决策，同时考虑用户信道和位置的演进。由于无线信道和位置演化速率的不同，提出了一个双时间尺度的控制问题。在快速时间尺度下，通过选择哪些用户被请求发送他们的导频，得到最优的训练策略。在慢时间尺度中，位置估计决策被优化。仿真结果表明，推导出的训练策略提供了相当大的改善的累积平均频谱效率，即使部分位置的知识。
2018-03-16 cs.IT math.IT
Transmitter Side Beyond-Diagonal Reconfigurable Intelligent Surface for Massive MIMO Networks
本研究提出基站侧部署非对角反射智能表面（BD-RIS）的策略，结合新型流形算法优化BD-RIS系数与功率控制系数，以最大化时分双工大规模MIMO网络的最小频谱效率，数值验证其性能优于传统传输方案。
2023-07-19 cs.IT eess.SP math.IT
Deep-Learning Aided Channel Training and Precoding in FDD Massive MIMO with Channel Statistics Knowledge
提出了一种基于深度神经网络（DNN）的FDD大规模MIMO中的信道训练和预编码方法，利用下行链路（DL）信道协方差知识。DNN被优化以通过基于用户信道协方差产生预波束成形矩阵来最大化DL多用户和速率，该预波束成形矩阵将原始信道向量映射到有效信道。这些有效信道的测量在用户处经由公共导频传输接收，并且通过模拟反馈发送回基站（BS）而无需进一步处理。BS根据接收到的反馈估计有效信道，并且通过在有效信道上将优化的预波束成形矩阵与迫零预编码器级联来构造线性预编码器。我们表明，所提出的方法产生显着更高的总速率比国家的最先进的基于DNN的信道训练和预编码方案，特别是在小导频和反馈大小相对于信道相干块长度的情况下。与文献中的许多作品不同，我们的主张不涉及在用户端部署DNN，这通常会带来很高的计算成本和系统上的参数传输开销，因此更加实用。
2023-03-20 cs.IT eess.SP math.IT
Multicast Beamformer Design for MIMO Coded Caching Systems
编码高速缓存（CC）技术已被证明可方便地应用于多输入多输出（MIMO）系统中。在具有在发射机处的$L$和在每个接收机处的$G$的空间复用增益的$K$ -用户网络中，如果每个用户可以高速缓存文件库的一部分$γ$，则可以并行地服务总数为$GKγ+ L$的数据流。在本文中，我们专注于改善MIMO-CC系统的有限SNR性能。我们首先考虑一个MIMO-CC方案，只依赖于单播单个数据流，然后，引入一个分解策略，设计一个新的方案，提供相同的数据流，通过多播的$G$并行码字。我们讨论了如何优化波束形成器可以设计为每个方案，并使用数值模拟来比较其有限的SNR性能。结果表明，虽然这两种方案提供相同数量的流，多播提供了显着的性能改善。这是因为，通过多播，传输矢量是用较少的波束形成器构建的，从而导致可用功率资源的更有效使用。
2022-11-02 cs.IT math.IT
Optimized Training Design for Wireless Energy Transfer
射频无线能量传输技术作为一种为能量受限的无线网络提供经济、可靠的电源的解决方案，近年来受到越来越多的关注。为了克服在距离上的显著传播损耗，在能量发射器（ET）处采用多天线以更有效地将无线能量引导到期望的能量接收器（ER）（称为\emph{energy beamforming}）是用于实现WET的基本技术。然而，能量波束成形的可实现增益关键地取决于在ET处可用的信道状态信息（CSI），其需要实际获取。在本文中，我们研究了一种有效的信道捕获方法的设计，用于点对点多输入多输出（MIMO）WET系统，通过利用信道的互易性，即，ET经由来自ER的专用反向链路训练来估计CSI。考虑到在ER处的有限能量可用性，训练策略应当被仔细地设计，使得信道能够以足够的准确度被估计，并且还不会在ER处消耗过多的能量。为此，我们建议最大化在ER处的\emph{net}收获的能量，其是用于信道训练的能量的平均收获能量偏移。针对MIMO莱斯衰落信道下的训练设计问题，提出了一个优化问题，包括训练的ER天线子集、训练时间和训练功率的分配。针对一些特殊的情况，得到了封闭形式的解决方案，在此基础上，有用的见解时，应采用训练，以提高在MIMO WET系统的净传输能量。
2014-12-18 cs.IT math.IT
Joint Constellation Design for Noncoherent MIMO Multiple-Access Channels
本文研究了非相干多输入多输出多址信道（MAC）下的联合星座设计问题。通过对非相干最大似然检测误差的分析，提出了新的设计准则，以最小化错误概率。作为一个基线的方法，我们适应几个现有的设计标准的点到点通道的MAC。此外，我们提出了新的设计标准。我们提出的第一个设计指标是在成对错误概率指数的非渐近下限和上限的主导项。利用Hermitian正定矩阵流形上的黎曼距离给出了该界的一个几何解释。从高信噪比下对该度量的分析中，我们得到了进一步简化的度量。对于任何给定的星座大小集合，可以在星座符号集合上优化所提出的度量。出于简化的度量，我们提出了一个简单的星座结构，包括在分区的单用户星座。我们还提供了一个概括我们以前提出的建设的基础上预编码个别星座的较低的维度。对于固定的联合星座，设计度量可以在每用户发射功率上进一步优化，特别是当用户以不同速率发射时。考虑到酉空时调制，我们研究了将每个单独的星座图构建为一组由各自的发射功率缩放的截断酉矩阵的选项。数值结果表明，我们提出的指标是有意义的，并可以作为目标，通过数值优化，表现更好，对于相同的传输速率和功率约束，比一个共同的基于导频的计划和星座优化与现有的指标生成星座。
2022-07-05 cs.IT math.IT
Space-time coding techniques with bit-interleaved coded modulations for MIMO block-fading channels
空时比特交织编码调制（ST-BICM）是在块衰落MIMO信道中获得高分集增益和编码增益的有效技术。其最大似然（ML）性能计算理想交织条件下，这使得全局优化考虑到信道编码。由于多样性上界来自Singleton界，一个适当的选择的时间维度的空时编码是可能的，这最大化的多样性，同时最小化的复杂性。在此基础上，提出了一种优化的交织器和一组线性预编码器，称为色散核代数（DNA）预编码器。所提出的预编码器相对于现有技术具有良好的性能，并且对于任何数量的发射天线和任何时间维度都存在。对于turbo码，它们表现出不随帧长度增加的帧出错率。
2007-06-15 cs.IT math.IT
An Overview on Resource Allocation Techniques for Multi-User MIMO Systems
在过去的十年中，在多用户多输入多输出（MU-MIMO）系统中已经发生了显着的研究活动和重大进展。已经开发了若干传输技术和预编码技术，以便利用空间维度，使得独立数据流的同时传输重用相同的无线电资源。这种技术的可实现性能在很大程度上取决于所选用户的信道特性、信道知识的量以及如何有效地减轻干扰。在接收机总数大于发射天线总数的系统中，用户选择成为从多用户分集中受益并实现完全复用增益的关键方法。MU-MIMO系统的整体性能是一个复杂的联合多目标优化问题，需要对多个变量和参数进行优化，包括用户数、天线数、空间信令、速率和功率分配以及传输技术等。本文献调查的目的是提供用于在MU-MIMO通信系统的下行链路中接近上述联合优化任务的各种方法的全面概述。
2016-11-14 cs.IT math.IT
Efficient MIMO Transmission of PSK Signals With a Single-Radio Reconfigurable Antenna
最近推出的信号空间方法复用多个数据符号使用一个单一的无线电开关天线的关键发展。首先，我们介绍了一个一般的框架，用于表示的空间复用关系的发射信号，只从天线散射参数和调制电抗性负载。这不仅避免了繁琐的远场计算，而且更重要的是提供了一种用于空间复用任何调制阶数的PSK信号的有效且实用的策略。所提出的方法允许确保在所有符号组合的驱动天线的输入处的恒定阻抗匹配，并且重要的是仅使用无源可重构负载。这避免了分别使用可重新配置的匹配网络和有源负载，从而克服了先前单馈MIMO技术在复杂度、效率和功耗方面的严格限制。所提出的方法说明了一个现实的非常紧凑的天线系统的设计优化多路复用QPSK信号。结果表明，该方法可以在降低射频复杂度的情况下为低端用户终端带来MIMO优势。
2014-02-05 cs.IT math.IT
Optimized Uplink Transmission in Multi-Antenna C-RAN with Spatial Compression and Forward
大规模MIMO和C-RAN是用于实现未来无线通信系统的两种有前途的技术，其中大量天线被部署在基站（BS）处，或者完全分布在被称为远程无线电头端（RRH）的单独站点处。在本文中，我们考虑了无线网络的一般天线部署设计，称为多天线C-RAN，其中可以在每个RRH处配备灵活数量的天线，以更有效地平衡传统的大规模MIMO和单天线C-RAN之外的性能和前传复杂度权衡。在上行链路通信设置下，我们提出了一种新的“空间压缩和转发（SCF）”方案，其中每个RRH首先执行线性空间滤波以将其从多个用户接收的信号去噪并最大限度地压缩到减少的维数，然后并行地在每个所得维数上进行均匀标量量化，最后通过有限速率前传链路将总量化比特发送给基带单元（BBU）进行联合信息解码。在此方案下，我们最大化的最小信号与干扰加噪声比（SINR）的所有用户在BBU的联合资源分配在无线传输和前传链路。具体地，每个RRH以分布式方式确定其自己的空间滤波解决方案，以减少与BBU的信令开销，而BBU联合优化用户的发射功率、RRH的前传比特分配以及在各个RRH处使用固定空间滤波器的BBU的接收波束成形。通过数值结果，它表明，给定要部署的天线的总数，多天线C-RAN与所提出的SCF和联合优化显着优于大规模MIMO和单天线C-RAN实际前传容量约束下。
2015-01-20 cs.IT math.IT
Versatile Semantic Coded Transmission over MIMO Fading Channels
语义通信在提高端到端传输性能方面显示出巨大的潜力。为了进一步提高系统效率，本文提出了一类新的语义编码传输（SCT）方案在多输入多输出（MIMO）衰落信道。特别是，我们提出了一个高效率的SCT系统，支持并发传输的多个流，它可以最大限度地提高端到端的语义通信系统的复用增益。通过综合考虑信源语义特征上的熵分布和无线MIMO信道状态，设计了一种空域复用机制，实现了自适应码率分配和流映射。因此，源内容和信道环境将无缝耦合，这最大化SCT系统的编码增益。此外，我们的SCT系统是通用的：一个单一的模型可以支持各种传输速率。整个模型在传输率失真（RD）折衷的约束下进行优化。实验结果表明，该方案大大提高了语义通信系统的吞吐量。它也优于传统的MIMO通信系统在现实衰落信道下。
2022-10-30 cs.IT eess.SP math.IT
Joint Interference Alignment and Bi-Directional Scheduling for MIMO Two-Way Multi-Link Networks
借助于动态时分双工（TDD）的新兴技术，可以跨多小区系统优化上行链路和下行链路传输之间的切换点，以便减少小区间干扰的影响。最近已经认识到，还优化上行链路和下行链路传输（或者更一般地，双向链路的两个方向）被调度的顺序可以在干扰减少方面产生显著的益处。在这项工作中，双向调度的优化研究结合设计的线性预编码和均衡的一般多链路MIMO双向系统。提出了一种简单的算法，该算法对双向链路和线性收发器的两个方向上的传输顺序进行联合优化，目的是最小化干扰泄漏功率。数值结果验证了所提出策略的有效性。
2015-05-05 cs.IT math.IT
Joint Source, Channel and Space-time Coding of Progressive Sources in MIMO Systems
针对多个渐进分组的序列的联合信源和信道编码的优化是一个具有挑战性的问题。此外，如果空时编码还涉及多输入多输出（MIMO）系统中的优化，则问题变得更加复杂。这是因为将信道码和空时码联合分配给逐行分组的方式的数量比将信道码单独分配给分组的方式的数量大得多。我们不知道任何可行的和完整的解决方案，这样的联合源，信道，和渐进的数据包的空时编码的优化。本文应用参数化方法来解决MIMO系统中复杂的联合优化问题。我们使用的参数化方法，得出一些有用的理论结果，然后利用这些结果，提出了一种优化方法，其中的联合分配的信道码和空时码的数据包，可以在一个数据包的方式进行优化。结果，与传统的穷举搜索相比，优化的计算复杂性呈指数级降低。数值结果表明，该方法显着提高了MIMO系统中基于速率的最优解的峰值信噪比性能。
2017-09-14 cs.IT math.IT
MIMO-PASS: Uplink and Downlink Transmission via MIMO Pinching-Antenna Systems
本文研究多用户MIMO场景下夹持天线系统（PASS）的上下行传输，提出联合优化数字预编码与夹持元件位置的混合波束成形及多用户检测算法，显著提升了系统吞吐量。
2025-03-05 cs.IT eess.SP math.IT
How Much Training is Needed in One-Bit Massive MIMO Systems at Low SNR?
本文研究了采用1位模数转换器（ADC）的大规模多输入多输出（MIMO）系统中基于训练的传输。我们假设每个相干传输块由导频训练阶段和数据传输阶段组成。基站（BS）首先采用线性最小均方误差（LMMSE）方法来估计信道，然后使用最大比合并（MRC）接收机来检测数据符号。首先，我们得到一个近似的封闭形式的表达式，在低信噪比区域的上行链路可达到的速率。在此基础上，研究了两种情况下，使总频谱效率最大化的最优训练长度：i）训练功率和数据传输功率均为最优; ii）训练功率和数据传输功率相等。数值结果表明，与传统的大规模MIMO系统相比，1比特大规模MIMO系统的最优训练长度大于用户数，并依赖于相干间隔和平均发射功率等参数。此外，与传统系统不同，观察到就总频谱效率而言，单独优化训练和数据功率的益处相对较小。
2016-08-19 cs.IT math.IT
Multicast Transmission Design with Enhanced DoF for MIMO Coded Caching Systems
本文研究缓存辅助MIMO系统，通过扩展MISO编码缓存方法并精细调整每次传输服务的用户数以最大化自由度，同时提出基于SCA的多播发射协方差矩阵设计，显著提升了系统DoF和对称速率性能。
2023-11-23 cs.IT math.IT
MU-MIMO Communications with MIMO Radar: From Co-existence to Joint Transmission
本文研究MIMO雷达与多用户MIMO通信的联合传输，提出分离天线与共享波形两种波束成形方案，并通过加权流形优化以更低复杂度实现接近原优化的性能。
2017-07-03 cs.IT math.IT
Jamming-Robust Uplink Transmission for Spatially Correlated Massive MIMO Systems
在本文中，我们考虑如何在空间相关的大规模多输入多输出（MIMO）系统的上行链路传输可以保护免受干扰攻击。为了抑制干扰，我们提出了一种新的框架，包括一个新的最佳线性估计器在训练阶段和一个双线性均衡器在数据阶段。所提出的估计器是最佳的意义上的最大化的频谱效率的合法系统攻击的干扰，其实施需要的统计知识的干扰的信道。我们推导出一个有效的算法来估计所需的实施所提出的框架的干扰信息。此外，我们证明了优化的功率分配在合法用户可以提高所提出的框架的性能，无论干扰功率优化。我们提出的框架可以用来打击干扰的情况下，无论是理想的或非理想的硬件在合法的用户和干扰。数值结果表明，使用所提出的框架，干扰不会显着影响合法系统的性能。
2020-02-28 cs.IT eess.SP math.IT
CSI-Free Low-Complexity Remote State Estimation over Wireless MIMO Fading Channels using Semantic Analog Aggregation
本文提出一种免CSI的语义模拟聚合方案，结合恒定增益滤波与CSSCA离线优化，实现低复杂度远程状态估计，并通过李雅普诺夫分析给出稳定性条件，数值验证性能优于常用方法。
2025-01-24 cs.IT cs.SY eess.SP
