Opportunistic Scheduling and Beamforming for MIMO-SDMA Downlink Systems with Linear Combining
本文针对MIMO-SDMA下行链路系统，提出了一种基于线性合并的多用户调度和波束形成方案。从每个移动终端（MT）的所有天线接收的信号被线性组合以改善{ \em有效}信号与噪声干扰比（SINR）。通过利用关于有效SINR的有限反馈，基站（BS）调度多个波束上的同时数据传输到具有最大有效SINR的MT。利用极值理论，我们推导出渐进的系统吞吐量和缩放定律的建议调度和波束形成方案与不同的线性组合技术。计算机模拟证实了所提出的方案可以大大提高系统的吞吐量。
2007-06-26 cs.IT math.IT
A Near-optimal User Ordering Algorithm for Non-iterative Interference Alignment Transceiver Design in MIMO Interfering Broadcast Channels
干扰对齐（IA）最近出现作为一个有前途的干扰抑制技术的干扰网络。在这封信中，我们专注于IA非迭代收发器的设计问题，在多输入多输出干扰广播信道（MIMO-IBC），并观察到，有以前未利用的灵活性，在不同的排列用户排序。通过为预定的IA信道间干扰分配选择良好的用户排序，可以实现改进的收发器设计。为了实现更实用的性能-复杂度权衡，提出了一种次优用户排序算法。仿真结果表明，与最优用户排序算法相比，该次优用户排序算法可以获得接近最优的性能，同时仅具有中等的计算复杂性。
2015-05-19 cs.IT math.IT
Opportunistic Scheduling in Underlay Cognitive Radio based MIMO-RF/FSO Networks
针对基于认知无线电的多输入多输出射频/自由空间光（MIMO-RF/FSO）解码转发系统，提出了一种基于固定干扰功率约束和比例干扰功率约束的次用户发射机（SU-TX）机会调度的最优度量.为了分析所提出的系统的性能，封闭形式的表达式推导出考虑Nakagami- $m$衰落RF链路上的正交空时分组码传输的精确和渐近中断概率。此外，中继和目的地eNodeB之间的FSO链路被建模为具有指向误差的广义马拉加$(\mathcal{M})$湍流信道。最后，仿真结果开发几个有趣的见解到端到端的系统性能和选择概率的SU-TX。它还表明，所提出的系统优于现有的文献中。
2018-05-23 cs.IT math.IT
Opportunistic Scheduling and Beamforming for MIMO-OFDMA Downlink Systems with Reduced Feedback
针对MIMO-OFDMA下行链路系统，提出了一种减少反馈的启发式调度和波束形成方案。不同于传统的波束形成方案，其中波束形成仅由基站（BS）在每个子载波的方式来实现，所提出的方案利用一种新的信道分解技术，由BS和移动终端（MT）联合执行波束形成。所得到的波束成形方案允许BS仅采用{ \em one}波束成形矩阵（BFM）来为{ \em all}个子载波形成波束，而每个MT在本地完成每个子载波的波束成形任务。因此，对于具有$Q$子载波的MIMO-OFDMA系统，与传统方案所需的$Q$ BFM索引和$Q$可支持的吞吐量相比，所提出的机会调度和波束成形方案仅需要一个BFM索引和从每个MT返回到BS的$Q$可支持的吞吐量。所提出的方案的优点变得更加明显时，通过分组相邻的子载波到排他性集群和返回的集群信息，从每个MT实现进一步的反馈减少。理论分析和计算机模拟证实了所提出的降反馈方案的有效性。
2008-02-28 cs.IT math.IT
Linear Transceiver Design for a MIMO Interfering Broadcast Channel Achieving Max-Min Fairness
我们考虑的问题，线性收发器的设计，以实现最大最小的公平性在下行链路MIMO多小区网络。这个问题可以用公式表示为最大化干扰广播信道（IBC）中所有用户之间的最小速率。本文证明，当发射机和接收机的天线数量至少为两个时，最小速率最大化问题在用户数量上是NP难的。此外，我们开发了一个低复杂度的算法，这个问题通过迭代求解一系列的凸子问题，并建立其全局收敛到原来的最小速率最大化问题的一个稳定点。仿真结果表明，该算法能有效地实现用户间的公平性。
2012-08-31 cs.IT math.IT
Distributed Opportunistic Scheduling for MIMO Ad-Hoc Networks
针对多输入多输出（MIMO）ad-hoc网络，提出了一种基于竞争的媒体接入的分布式机会调度协议。所提出的调度协议区别于其他现有的作品，其明确的设计，通过利用空间复用和分集在{ \em分布式}的方式系统吞吐量的改善。结果，可以调度多个链路以在由发射/接收天线形成的空间信道上同时发射。考虑到反馈需求和系统吞吐量之间的权衡，我们提出并比较了不同层次的反馈信息的协议。此外，在传统的随机接入协议，忽略了竞争链路的物理信道条件，所提出的协议实现了一个纯阈值的政策，从最优停止理论，即只有超过阈值的信道条件的链路允许数据传输。仿真结果表明，所提出的协议可以实现令人印象深刻的吞吐量性能，利用空间复用和分集。
2008-02-28 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
Opportunistic AP Selection in Cell-Free Massive MIMO-OFDM Systems
利用频域的自由度和不同接入点（AP）之间的远近效应，提出了一种无小区大规模MIMO-OFDM系统中的机会传输方案。其核心思想是在不同用户之间正交分配子载波，使得每个子载波上只有一个用户。然后，用户通过机会主义选择仅由其近AP服务，而远AP被去激活以避免在具有严重传播损耗的信道上浪费功率。此外，由于机会主义选择，每个子载波的活动AP的数量变小，使得下行链路导频和相干检测的使用可行。数值结果证实，该方案可以带来显着的性能提升，在功率效率和频谱效率方面。
2022-04-30 cs.IT eess.SP math.IT
Interference Alignment Through User Cooperation for Two-cell MIMO Interfering Broadcast Channels
研究了两小区多输入多输出（MIMO）高斯干扰广播信道（MIMO-IFBC），其中$K$协作用户位于每个基站的小区边界上。它对应于具有两个基站（BS）和配备有Wi-Fi接口的$K$用户的蜂窝网络的下行链路场景，该Wi-Fi接口使得能够在对等基础上在用户之间进行协作。在这种情况下，我们提出了一种新的干扰对齐（IA）技术，利用用户的合作。当每个基站和用户分别具有$M=K+1$发射天线和$N=K$接收天线时，我们所提出的算法获得了2K的可实现自由度（DoF）。此外，该算法只需要少量的信道反馈信息的用户协作信道的帮助。仿真结果表明，不仅是分析结果的有效性，但我们提出的算法的可实现的自由度也优于传统的技术。
2010-11-17 cs.IT math.IT
On the Achievable DoF and User Scaling Law of Opportunistic Interference Alignment in 3-Transmitter MIMO Interference Channels
在本文中，我们提出了三个发射机的多输入多输出（MIMO）干扰信道（IC）的机会干扰对齐（OIA）计划。在所提出的OIA中，每个发射机具有其自己的用户组，并且选择具有最对齐的干扰信号的单个用户。利用多个用户提供的用户维度来对准干扰信号。与传统的IA相反，在发射机处不需要所有信道链路的完美信道状态信息，并且每个用户仅反馈一个标量值以指示干扰信道对准得有多好。我们证明，每个发射机可以实现相同的自由度（DoF）的干扰自由的情况下，通过用户选择在我们的系统模型，接收天线的数量是发送天线的数量的两倍。使用几何解释，我们找到所需的用户缩放，以获得任意非零自由度。提出了两种OIA方案，并与各种用户选择方案的可达速率/自由度和复杂度进行了比较。
2013-03-08 cs.IT math.IT
Regularized Zero-Forcing Interference Alignment for the Two-Cell MIMO Interfering Broadcast Channel
在本文中，我们提出了两个小区的多输入多输出（MIMO）干扰广播信道的收发器的设计策略，除了用户间干扰（IUI）存在小区间干扰（ICI）。首先，我们制定了广义迫零干扰对齐（ZF-IA）方法的基础上对齐的IUI和ICI在多维子空间。然后，我们设计了一个最小加权均方误差（WMSE）的方法的基础上正则化的预编码器和解码器的广义ZF-IA计划。与现有的加权和速率最大化收发器相比，我们的方法不需要迭代计算最佳权重。正因为如此，所提出的方案，而不是专门设计的最大化的和速率，是计算效率和实现更快的收敛相比，已知的加权和速率最大化方案。通过分析和仿真，我们证明了所提出的正则化ZF-IA方案的有效性。
2013-01-08 cs.IT math.IT
Interference Alignment with Limited Feedback on Two-cell Interfering Two-User MIMO-MAC
在本文中，我们考虑了两个小区干扰两个用户多输入多输出多址接入信道（MIMO-MAC）有限反馈。我们首先调查的复用增益，这样的信道时，用户有完美的信道状态信息在发射机（CSIT），利用干扰对齐方案。此外，我们提出了一个反馈框架的干扰对齐的有限反馈系统。在所提出的反馈框架的基础上，我们分析了速率间隙损失，并且示出了为了保持与完美CSIT的情况相同的复用增益，每个接收器的反馈比特的数量缩放为$B \geq (M\!-1\!)\!\log_{2}(\textsf{SNR})+C$，其中$M$和$C$分别表示发射天线的数量和常数。整个仿真结果表明，和速率性能与推导的结果相一致。
2010-10-05 cs.IT math.IT
On Reusing Pilots Among Interfering Cells in Massive MIMO
由干扰小区之间的导频重用引起的导频污染仍然是限制大规模多输入多输出天线系统性能的重要障碍。为了处理这个问题，较少积极的重用导频涉及分配额外的导频干扰用户在本文中仔细检查。提出了分层导频复用方法，有效地减轻了导频污染，提高了系统的净吞吐量。在所建议的分层导频复用方案中，将导频分配给不同用户的最优方式以在给定相干时间内最大化净和速率的封闭形式的解获得。仿真结果证实，当信道相干时间与每个小区中的用户数量的比率足够大时，相对于所有小区重用相同导频集的情况，导频的较不积极的重用产生显著的性能优势。
2017-10-08 cs.IT math.IT
When Pilots Should Not Be Reused Across Interfering Cells in Massive MIMO
研究了在具有干扰小区的大规模多输入多输出（MIMO）天线系统中的导频复用问题。本文考虑的情况下，在一个小区中的用户的数量的信道相干时间的比率可能是足够大的。一种这样的实际场景出现在每单位覆盖区域的用户数量不能自由增长而用户移动性低时，如在室内网络中。另一个重要的场景是当服务提供商感兴趣的是最大化固定的、选定数量的用户上的和速率而不是小区中所有用户上的和速率时。和速率比较分析表明，在这种情况下，涉及为干扰用户分配额外导频的较不积极的导频重用相对于所有小区重用相同导频集的情况产生显著的性能优势。对于一个给定的比率的归一化的相干时间间隔，每个小区的用户数，最优的导频分配策略，通过一个封闭的形式的解决方案，并由此产生的净和速率进行比较，与充分的导频复用。
2015-06-25 cs.IT math.IT
Opportunistic Interference Alignment in MIMO Interference Channels
我们提出了两种干扰对齐技术，这样一个机会点到点多输入多输出（MIMO）链路可以重用，而不产生任何额外的干扰，相同的频带的一个类似的预先存在的主链路。在这种情况下，我们利用的事实是，在功率约束下，虽然每个无线电最大化独立的速率通过注水在他们的信道传输矩阵奇异值，经常，不是所有的人都使用。因此，通过对准机会无线电的干扰，可以在确保预先存在的链路上的零干扰的同时以显著的速率进行发送。我们提出了一个线性预编码器完美的干扰对齐和功率分配方案，最大限度地提高个人数据率的次级链路。我们的数值计算结果表明，显着的数据率实现，即使在天线数量减少。
2008-06-24 cs.GT cs.IT math.IT
SINR Analysis of Opportunistic MIMO-SDMA Downlink Systems with Linear Combining
对于线性合并的多用户MIMO-SDMA下行链路系统，作者先前已经提出了一种启发式调度（OS）方案。特别是，它已被证明，可以实现显着的性能改善，通过将低复杂度的线性组合技术到设计的操作系统方案的MIMO-SDMA。然而，该先前的分析是基于有效信号干扰比（SIR）执行的，假设干扰受限场景，这通常是基于SDMA的系统中的有效假设。结果表明，有效SIR的极限分布是Frechet型。令人惊讶的是，相应的缩放定律被发现遵循$ε\log K$与$0<ε<1$，而不是传统的$\log\log K$形式。受此启发，本文利用极值理论推导了基于信干噪比（SINR）的渐近吞吐量和缩放定律。有效信干噪比的极限分布的Gumbel型的收敛性。由此产生的缩放定律被发现是由传统的$\log\log K$形式。仿真结果验证了这些新的结果。基于SIR和SINR的分析的比较表明，基于SIR的分析是更有效的基于SDMA的系统的计算，它捕获的渐近系统性能具有更高的保真度。
2008-02-28 cs.IT math.IT
User Selection in MIMO Interfering Broadcast Channels
干涉对齐的目的是在干涉系统中实现最大的自由度。为了在干扰广播系统中实现干扰对准，在[1]中提出了封闭形式的解决方案，其是[2]中的分组方案的扩展。在存在大量用户的下行链路场景中，需要基站选择用户的子集，使得和速率最大化。由于可能的用户子集组合的数量很大，使用蛮力方法搜索最优用户子集在计算上是穷举的。我们提出了一个用户选择算法，实现和率接近的最优解。该算法采用坐标上升法，利用互易系统中期望信号空间与干扰信道空间的正交性，在每一步进行用户选择。为了完整起见，我们还扩展了基于和速率方法的算法到干扰广播信道。这两种算法的复杂性被证明是线性的用户总数相比，在蛮力搜索的指数。
2014-06-19 cs.IT math.IT
Enhancing Multiuser MIMO Through Opportunistic D2D Cooperation
我们提出了一种蜂窝架构，它结合了多用户MIMO（MU-MIMO）下行链路与机会使用的未授权ISM频段建立设备到设备（D2 D）的合作。该架构包括基于通过D2 D中继形成下行链路虚拟MIMO信道的物理层协作方案，以及用于这种D2 D使能网络的新颖的资源分配策略。我们证明了物理层方案的近似最优性，并证明了这种合作提高了系统中最弱用户的有效SNR，特别是在多用户制度中，由于多用户分集。为了利用这个物理层计划，我们制定了合作用户调度和中继选择问题，使用网络效用最大化框架。对于这样的合作网络，我们提出了一种新的实用工具度量，联合捕获公平的吞吐量和中继系统中的成本。我们提出了一个联合用户调度和中继选择算法，我们证明是渐近最优的。我们研究的架构，通过系统级模拟在广泛的场景。这些模拟的亮点是小区边缘（底部第五百分位）用户的数据率的大约$6$ x改进（在最先进的SU-MIMO上），同时仍然改进了总体吞吐量，并且考虑了各种系统约束。
2017-03-06 cs.IT cs.NI math.IT
Cache-Enabled Opportunistic Cooperative MIMO for Video Streaming in Wireless Systems
我们提出了一个高速缓存使能的机会合作MIMO（CoMP）框架的无线视频流。通过使用新颖的MDS编码的随机缓存方案在中继站（RS）处缓存视频文件的一部分，基站（BS）和RS机会性地采用CoMP来实现空间复用增益而无需昂贵的有效载荷回程。我们研究了两个时间尺度的联合优化的电源和缓存控制，以支持实时视频流。缓存控制是为了创造更多的CoMP机会，并适应视频文件的长期流行。功率控制是为了保证服务质量的要求，是自适应的信道状态信息（CSI），缓存状态在RS和队列状态信息（QSI）在用户。将联合问题分解为内部功率控制问题和外部缓存控制问题。我们首先从近似的Bellman方程推导出一个封闭形式的功率控制策略。在此基础上，将外问题转化为凸随机优化问题，并提出了一种随机次梯度算法来求解，最后证明了该算法在高信噪比和小时隙时是渐近最优的。通过仿真验证了其在各种基线上的优越性能。
2013-11-08 cs.IT cs.MM math.IT
Codebook-Based Opportunistic Interference Alignment
当满足一定的用户缩放条件时，主动干扰对齐（OIA）以分布式方式在干扰多址信道（IMAC）中渐近地实现最优自由度（DoF）。对于多输入多输出IMAC，与单输入多输出IMAC相比，基于奇异值分解（SVD）的用户波束形成从根本上降低了实现任意目标DoF所需的用户缩放条件。在本文中，我们解决了现有的基于SVD的OIA的两个实际挑战：1）所选择的用户的波束成形权向量的完全前馈的需要和2）现有的迫零（ZF）接收机的基础上实现的低速率。我们首先提出了一个基于码本的OIA，其中的权重向量是从一个预定义的码本具有有限的大小，使信息的权重向量可以发送到所属的BS有限的前馈选择。我们推导出实现相同的用户缩放条件下，基于SVD的OIA的情况下，格拉斯曼和随机码本的码本大小。令人惊讶的是，它示出的派生码本大小是相同的两个考虑的码本方法。其次，我们考虑到在追求提高可实现的速率的基础上的ZF接收机在基站（BS）的增强型接收机。假设BS之间没有协作，则BS与相邻小区中的所选用户之间的干扰链路难以在所属BS处被捕获。我们建议使用一个简单的最小欧几里德距离接收器操作没有信息的干扰链路。随着OIA的帮助下，我们表明，这种新的接收机渐近实现的信道容量的用户数量的增加。
2013-10-08 cs.IT math.IT
A Frequency-Domain Opportunistic Approach for Spectral-Efficient Cell-Free Massive MIMO
针对宽带无蜂窝大规模MIMO的信道频率选择性问题，提出一种利用OFDM频域灵活性和AP远近效应的机会式激活方法，可提升频谱效率与下行性能，效果优于两种基准方法。
2025-02-24 cs.IT eess.SP math.IT
Opportunistic Downlink Interference Alignment for Multi-Cell MIMO Networks
在本文中，我们提出了一个机会下行干扰对齐（ODIA）的干扰受限的蜂窝下行链路，智能地结合用户调度和下行IA技术。所提出的ODIA不仅有效地降低了来自其他小区基站（BS）的小区间干扰的影响，而且消除了同一小区中的空间流之间的小区内干扰。我们表明，实现目标自由度（DoF）所需的最小用户数量可以从根本上减少，即，与现有的下行链路IA方案相比，通过使用ODIA可以改进基本用户缩放定律。此外，在ODIA框架中采用了有限反馈策略，并分析了有限反馈系统实现与理想CSI系统相同的ODIA用户缩放定律所需的反馈比特数。为了进一步提高和速率，我们还对原始的ODIA进行了修改，从而实现了最佳的多用户分集增益，即，即使在存在下行链路小区间干扰的情况下，也可以针对每个空间流计算$\log\log N$，其中$N$表示小区中的用户数量。仿真结果表明，ODIA显着优于现有的干扰管理技术的总和速率在现实的蜂窝环境。注意，ODIA以非协作和解耦的方式操作，即，它不需要BS之间的信息交换，也不需要BS和用户之间的迭代波束形成器优化，从而导致更容易的实现。
2017-01-06 cs.IT math.IT
Compressive Sensing for Feedback Reduction in MIMO Broadcast Channels
我们提出了一个广义的反馈模型和压缩感知的机会反馈机制，在MIMO广播信道的反馈资源减少的假设下，上行链路和下行链路信道都经历块瑞利衰落。反馈资源被共享，并且由强用户（即，其信道质量信息高于某个固定阈值的用户）机会性地访问。强用户在所有共享渠道上发送相同的反馈信息。它们由基站经由压缩感测来识别。模拟和数字反馈被认为是。建议的模拟和数字机会反馈方案示出，以实现相同的和速率吞吐量所实现的专用反馈方案，但与反馈信道增长的用户数仅为几何。此外，还存在反馈负载的减少。在模拟反馈的情况下，我们表明，该方案减少了反馈噪声，最终导致更好的吞吐量，而在数字反馈的情况下，该方案在嘈杂的情况下，几乎实现了在一个无噪声的专用反馈的情况下获得的吞吐量。我们还表明，对于一个固定的给定预算的反馈比特，存在一个折衷之间的共享信道的数量和阈值的反馈SINR的准确性。
2009-07-10 cs.IT math.IT
Opportunistic Spatial Orthogonalization and Its Application in Fading Cognitive Radio Networks
认知空间分集（OSO）是一种认知无线电方案，它允许次用户的存在，从而提高系统吞吐量，即使主用户一直占用所有的频带。值得注意的是，如果仔细选择干扰容限，则在不牺牲主用户的性能的情况下获得该吞吐量优势。其关键思想是利用空间维度正交用户，从而最大限度地减少干扰。然而，与时间和频率维度不同，所有多维空间信道的集合没有通用的基础，这促使了OSO的发展。一方面，OSO可以看作是一种利用信道随机性和独立性的多用户分集方案。另一方面，OSO可以被解释为机会干扰对准方案，其中来自多个次级用户的干扰在与主用户的信号空间正交的方向上机会对准。在多输入多输出（MIMO）信道的情况下，OSO方案可以被解释为在本征信道上“骑峰”，并且传统上被视为有害的病态MIMO信道被示出为相对于总吞吐量是有益的。提出的优势进行了深入研究，无论是分析和数值。
2009-04-28 cs.IT math.IT
Genie Tree and Degrees of Freedom of the Symmetric MIMO Interfering Broadcast Channel
研究了任意天线配置下对称多输入多输出（MIMO）干扰广播信道（IBC）的信息论最大自由度（DoF）。对于G小区K用户MXN MIMO-IBC网络，我们发现每个用户的信息论最大DoF与三个DoF界有关：1）分解DoF界d^{Decom}=MN/（M+KN），无限时频扩展的线性干扰对齐（IA）下界（称为渐近IA）; 2）适当的DoF界d^{Proper}=（M+N）/（GK+1），没有时间/频率扩展的线性IA的上界（称为线性IA）;以及3）量DoF界d^{Quan}，M和N的Z字形分段线性函数。整个M/N区域可分为两个区域，区域I和区域II。具体来说，对于区域I中的大多数配置，信息论最大自由度是分解自由度界，并且可以通过渐近IA来实现。对于区域II中的所有配置，信息论最大DoF是DoF界的数量，并且可以通过线性IA来实现。为了获得严格的上限，我们提出了一种统一的方式来构建精灵，精灵帮助每个基站或用户解决最大数量的干扰。根据所设计的具有相同维数的基因可以得到相同的DoF上界的特点，将信息论DoF上界问题转化为线性代数问题，得到了DoF上界的封闭表达式.此外，我们开发了一个非迭代的线性IA收发器，以实现在区域II中的天线配置的网络的自由度上限，这意味着导出的自由度上限是最紧的。推导自由度上界和设计线性IA收发器以实现自由度上界的基本原理可以扩展到一般的非对称网络。
2016-05-26 cs.IT math.IT
Retrospective Interference Alignment for Two-Cell Uplink MIMO Cellular Networks with Delayed CSIT
在本文中，我们提出了一种新的追溯干扰对齐两个小区的多输入多输出（MIMO）干扰多址信道（IMAC）的延迟信道状态信息在发射机（CSIT）。结果表明，有延迟CSIT可以严格增加的总和自由度相比，没有CSIT的情况下。关键思想是通过以分布式方式充分利用先前接收的信号作为具有过时CSIT的边信息，来随着时间将来自相邻小区的多个干扰信号对准到小维度子空间上。值得注意的是，我们表明，追溯干扰对齐可以实现最佳的总和DoF的上下文中的两个小区两个用户的情况下，通过提供一个新的外边界。
2015-04-28 cs.IT math.IT
Compressed Sensing for Feedback Reduction in MIMO Broadcast Channels
我们提出了一个广义的反馈模型和压缩感知的机会反馈机制，在MIMO广播信道的反馈资源减少的假设下，上行链路和下行链路信道都经历块瑞利衰落。反馈资源被共享，并且由强用户（即，其信道质量信息高于某个固定阈值的用户）机会性地访问。强用户在所有共享渠道上发送相同的反馈信息。它们由基站经由压缩感测来识别。模拟和数字反馈被认为是。建议的模拟和数字机会反馈方案示出，以实现相同的和速率吞吐量所实现的专用反馈方案，但与反馈信道增长的用户数仅为几何。此外，还存在反馈负载的减少。在模拟反馈的情况下，我们表明，所提出的方案减少了反馈噪声，最终导致更好的吞吐量，而在数字反馈的情况下，在嘈杂的情况下，所提出的方案几乎实现了在无噪声的专用反馈情况下获得的吞吐量。我们还表明，对于一个给定的固定预算的反馈比特，存在一个折衷之间的共享信道的数量和阈值的反馈SNR的准确性。
2015-02-13 cs.IT math.IT
Sum-rate Maximization in Sub-28 GHz Millimeter-Wave MIMO Interfering Networks
在毫米波频谱带的较低部分（即，低于28 GHz）没有表现出足够的方向性和选择性，因为它们在频谱的较高频带中的对应物（即，60 GHz以上），因此仍然遭受干扰对系统总速率的有害影响。由于这样的系统表现出大量的天线和信道的短相干时间，传统的分布式协调方法是不合适的，并且所产生的通信开销将抵消协调的增益。在这项工作中，我们提出了解决和率最大化问题的算法，旨在解决上述限制。我们推导出和速率的下界，即所谓的DLT界（即，日志和跟踪的差异），揭示了其紧密性，并突出了其在发射机和接收机处的解耦性质。此外，我们推导出每个子问题的解决方案，我们称之为非均匀注水（MIMO注水解决方案的变体），并强调了固有的理想功能：其关闭表现出低SINR的流的能力，并有助于大大加快所提出的算法的收敛。然后，我们证明了所得到的算法，最大DLT，DLT界的稳定点的收敛性。最后，我们依赖于各种网络配置的广泛模拟，建立我们提出的方案的快速收敛性质，从而解决短相干间隔的适用性，以及增加的系统尺寸，在毫米波频谱的较低频段管理干扰时产生的。此外，我们的研究结果还表明，干扰管理仍然带来了显着的性能增益，特别是在密集部署。
2018-02-28 cs.IT math.IT
On the Degrees of Freedom for Opportunistic Interference Alignment with 1-Bit Feedback: The 3 Cell Case
启发式干扰对齐（OIA）利用信道的随机性和用户选择的多用户分集。对于OIA，发射机需要信道状态信息（CSI），其通常在接收机侧测量并经由反馈信道发送到发射机侧。Lee和Choi表明，假设完美的实值反馈，每个发射机的$d$自由度（DoF）在3小区MIMO干扰信道中是可实现的。然而，实值变量的反馈仍然需要无限的速率。在本文中，我们研究了1比特量化的机会干扰对齐（OIA）在3小区干扰信道。我们证明，1位反馈是足够的，以实现最佳的自由度$d$在3小区MIMO干扰信道，如果每个小区的用户数被缩放为${\rm SNR}^{d^2}$。重要的是，具有1位反馈的OIA所需的用户数量与具有实值反馈的相同。对于一个给定的系统配置，我们提供了一个最佳选择的1位量化器，它捕获了大部分的容量提供了一个系统与实值反馈。使用我们的新的1比特反馈方案OIA，我们比较OIA与IA，并表明OIA具有更低的复杂度，并提供了更好的速率在蜂窝通信系统的实际操作区域。
2015-05-05 cs.IT math.IT
Relay-Aided MIMO Cellular Networks Using Opposite Directional Interference Alignment
在本文中，我们首先提出了干扰对齐（IA）方案的多输入多输出（MIMO）蜂窝网络的上行链路传输的帮助下，在半双工模式下的中继。所提出的方案只需要在中继站的全局信道状态信息（CSI）的知识，而不需要在用户设备（UE）的发射机波束成形和时间扩展，这不同于传统的IA方案的蜂窝网络。我们推导出该方案的可行性条件的一般网络配置和分析度的自由度（DoF）性能的建议IA计划。本文进一步描述了下行链路和全双工网络的建议方案的扩展。它还表明，通过中继引起的干扰多址接入信道（IMAC）和干扰广播信道（IBC）的二元性，可以获得相同的优势，作为上行链路的情况下，对于下行链路的情况。此外，全双工网络具有与半双工情况相同的优点。
2017-05-22 cs.IT math.IT
A Novel Scheme for Downlink Opportunistic Interference Alignment
在本文中，我们提出了一个下行链路码本为基础的机会干扰对齐（OIA）在三小区MIMO系统。利用多个发射矢量集组成的码本来提高多用户选择分集。和速率随着码本的大小增长而增加。此外，在用户选择过程中，有效的信道增益和对齐度量相结合，以产生一个新的标准，这提高了系统的性能，特别是在低信噪比。此外，一个基于阈值的反馈方法，以减少在所提出的方案的反馈负载。分析结果和仿真结果表明，该方案提供了显着的改善，在没有反馈负载的增长和复杂性略有增加的总和率。
2014-03-19 cs.IT math.IT
Base-Station Selections for QoS Provisioning Over Distributed Multi-User MIMO Links in Wireless Networks
针对分布式多输入多输出（MIMO）链路中多个位置无关的基站（BS）协同向多个移动用户传输数据的问题，提出了QoS感知的BS选择和相应的资源分配方案.我们提出的方案旨在最大限度地减少BS的使用和减少分布式MIMO传输的干扰范围，同时满足不同的统计延迟QoS要求的所有用户，其特征在于延迟约束违反概率和有效容量技术。具体来说，我们提出了两个BS使用最小化框架开发QoS感知BS选择方案和相应的无线资源分配算法在多个移动用户。第一个框架采用联合块对角化（BD）和概率传输（PT）来实现多个移动用户的多址接入，而第二个框架采用时分多址（TDMA）方法来控制多个用户的链路。然后，我们推导出这两个框架的最佳BS选择方案，分别。此外，我们还进一步讨论了仅基于PT的BS选择方案。还进行了一组模拟评估，比较研究我们提出的方案的平均BS使用和干扰范围，并分析QoS约束对分布式MIMO传输的BS选择的影响。
2011-04-30 cs.IT math.IT
Degrees of Freedom of the 3-User Rank-Deficient MIMO Interference Channel
我们利用\emph{rank-deficient}信道矩阵为$3$ -用户$M_T\times M_R$多输入多输出（MIMO）干扰信道（IC）提供自由度（DoF）表征，其中每个发射机配备有$M_T$天线，每个接收机配备有$M_R$天线，并且从每个发射机到另外两个接收机的干扰信道矩阵分别具有秩$D_1$和$D_2$。一个重要的中间步骤的逆和可扩展性的论点是转换的全连接的秩亏信道到一个等效的部分连接的满秩MIMO-IC的可逆线性变换。因此，可以结合为满秩MIMO-IC开发的现有技术来导出秩不足情况下的DoF外边界和内边界。我们的结果表明，当干扰链路在信道秩方面较弱时，即，$D_1+D_2\leq \min(M_T, M_R)$，迫零足以实现最佳DoF。另一方面，当$D_1+D_2> \min(M_T, M_R)$时，通常需要迫零和干扰对准的组合以获得DoF最优性。本文中得到的自由度特性统一了文献中的几个现有的结果。
2014-03-24 cs.IT math.IT
Mixed-Timescale Precoding and Cache Control in Cached MIMO Interference Network
考虑MIMO干扰网络中的媒体流，其中多个基站（BS）使用固定数据率同时向其相关联的用户递送媒体。性能从根本上受到交叉链路干扰的限制。我们提出了一个缓存引起的机会协作MIMO（CoMP）的干扰缓解。通过缓存媒体文件的一部分，BS机会性地采用CoMP来将交叉链路干扰转换为空间复用增益。研究了在速率约束下，以最小化发射功率为目标的MIMO预编码和缓存控制的混合时间尺度优化问题。缓存控制是为了创造更多的CoMP机会，并适应媒体文件的长期流行。预编码是为了保证速率要求，并且是自适应的信道状态信息和缓存状态在BS。联合随机优化问题被分解为短期预编码和长期缓存控制问题。我们提出了一个预编码算法，收敛到一个稳定点的短期问题。在此基础上，我们利用长期问题的隐藏凸性，并提出了一个低复杂性和鲁棒性的解决方案，使用随机次梯度。该解决方案在各种基线上具有显著的增益，并且不需要媒体流行度的明确知识。
2013-11-08 cs.IT math.IT
Joint Spatial Division and Multiplexing: Opportunistic Beamforming and User Grouping
联合空分复用（JSDM）是最近提出的方案，以实现频分双工（FDD）系统的大规模MIMO类增益和简化的系统操作。其关键思想在于将用户划分为具有近似相似协方差的组，并使用两阶段下行链路波束成形：预波束成形器，其取决于信道协方差并最小化跨组的干扰，以及预波束成形后的有效信道的多用户MIMO预编码器，以抵消组内的干扰。我们首先专注于一个固定数量的天线和大量的用户的制度，并表明，机会与用户选择波束成形产生显着的增益，因此，信道相关性可能会产生一个容量的改善不相关的“各向同性”的信道结果谢里夫和Hassibi。我们证明，在存在不同的相关性组之间，一个块对角化的预波束形成器的设计方法实现了最佳的和率缩放。接下来，我们考虑大量的天线和用户的政权，用户选择不提供显着的增益。在这里，我们提出了一个简化的用户分组算法，当天线的数量变得非常大，在一个现实的设置，用户是随机分布的，并具有不同的到达角和角扩展取决于传播环境的集群用户成组。我们随后的分析导致了一个概率调度算法，在每个组内的用户随机预选的基础上从大系统分析得出的概率，根据公平性标准。这是有利的，因为仅需要所选择的用户反馈其信道状态信息（CSIT）。
2013-05-30 cs.IT math.IT
Exact MIMO Zero-Forcing Detection Analysis for Transmit-Correlated Rician Fading
我们分析了多输入/多输出（MIMO）通信系统采用空间复用和迫零检测（ZF）的性能。ZF信噪比（SNR）的分布的特征在于预期流或干扰流经历莱斯衰落时，以及衰落可以在发送侧上相关时。以前，精确的ZF分析的基础上，一个众所周知的SNR表达式已受到阻碍的非中心性的Wishart分布。此外，中心Wishart分布的近似值并没有被证明是一致准确的。相比之下，以下精确的ZF研究从分离预期和干扰信道增益向量的较不知名的SNR表达式进行。首先条件，然后平均的干扰，ZF信噪比分布的Rician-Rayleigh衰落被证明是一个无限的伽玛分布的线性组合。另一方面，对于瑞利-莱斯衰落，ZF SNR被示出为伽马分布。基于信噪比分布，我们推导出ZF平均错误概率、中断概率和遍历容量的新的级数表达式。数值结果证实了我们的新表达式的准确性，并揭示了干扰和信道统计对性能的影响。
2014-01-02 cs.IT math.IT
On the Achievability of Interference Alignment in the K-User Constant MIMO Interference Channel
研究了K用户MIMO干扰信道中的干扰对齐问题。针对发射天线数等于接收天线数（NT = NR = N）、发射机-接收机对数等于K = N + 1、所有干扰对齐复用增益均为1的情况，提出了一种新的构造性干扰对齐解的求解方法.该方法的核心包括解决一个特征值问题，其中包括所有干扰链路的信道矩阵。该过程提供了洞察信号向量空间对齐方案在有限维MIMO干扰信道中的可行性。
2009-04-28 cs.IT math.IT
Large-System Analysis of Correlated MIMO Multiple Access Channels with Arbitrary Signaling in the Presence of Interference
在通信信道的两侧上存在多个天线保证了系统吞吐量和功率效率的显著改善。实际上，最近出现了一类新的大型多输入多输出（MIMO）通信系统，并且吸引了科学和工业的关注。为了分析这些系统在现实的情况下，必须包括同信道干扰，多址和空间相关性等方面。本文研究了存在外部干扰时相关MIMO多址信道的特性。利用统计物理学中的副本方法，我们推导出了当信道两端的天线数目变大时，任意信号星座的遍历和速率。基于这些渐近表达式，我们还解决了使用统计信道信息和线性预编码的和速率最大化的问题。数值结果表明，当干扰终端使用离散星座，所产生的干扰变得更容易处理相比，高斯信号。因此，与高斯信号的情况相比，可以在同一区域内容纳更多的干扰发射机-接收机对。此外，我们证明数值高斯和QPSK信令方案，它是可能的设计预编码器矩阵，显着提高可实现的速率在低到中等范围的信噪比相比，各向同性预编码。
2014-01-26 cs.IT math.IT
Interference Alignment for Partially Connected MIMO Cellular Networks
针对部分连通的MIMO蜂窝网络，提出了一种迭代干扰对齐（IA）算法。这样的系统在IA算法设计中施加了几个关键的技术挑战，即由于MIMO蜂窝拓扑以及如何利用部分连接而导致的直接链路和干扰链路之间的重叠。我们将解决这些挑战，并提出了一个三阶段IA算法。作为示例，我们分析了对称部分连接MIMO蜂窝网络的所提出的算法的可实现的自由度（DoF）。我们发现，由于部分连接，与传统的IA算法相比，有显着的自由度增益。推导出的自由度界也向后兼容的完全连接的K对MIMO干扰信道上实现。
2012-03-21 cs.IT math.IT
Interference Alignment for Multicell Multiuser MIMO Uplink Channels
本文提出了一种线性干扰对齐（IA）方案，可用于一般的多小区多用户MIMO蜂窝网络的上行链路信道。所提出的方案旨在将由来自一组发射机的信号引起的干扰对准到由仅来自这些发射机的子集的信号建立的子空间中，从而有效地减少干扰发射机的数量。给出了所提方案可实现的总自由度的封闭表达式，并通过数值分析表明，所提方案在某些情况下可实现最优自由度，在大多数情况下可提供比其他相关方案更高的总自由度.
2014-08-21 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
MIMO Downlink Scheduling with Non-Perfect Channel State Knowledge
下行链路调度方案是公知的，并且在信道状态对于调度器是完全已知的假设下被广泛研究。在多用户MIMO（广播）的情况下，下行链路调度在非完美的信道状态信息（CSI）的存在下，只有很少处理。在本文中，我们提供了一个总体框架，系统地解决这个问题。此外，我们照亮的信道状态预测误差所发挥的关键作用：我们的计划在一个根本不同的方式对待用户与小信道预测误差（“可预测”用户）和用户与大信道预测误差（“不可预测”用户），并可以被解释为一个接近最佳的机会分时策略之间的MIMO下行链路波束成形可预测的用户和空时编码不可预测的用户。我们的研究结果，基于一个现实的MIMO信道模型中使用的3GPP标准化，表明所提出的算法可以显着优于传统的“不匹配”的调度方案，对待可用的CSI，如果它是完美的。
2009-07-09 cs.IT math.IT
Multiuser Diversity in Interfering Broadcast Channels: Achievable Degrees of Freedom and User Scaling Law
本文研究了如何多用户维度可以有效地利用目标自由度（DoF）的干扰广播信道（IBC）组成的K-发射机和他们的用户组。首先，假设每个发射机具有单个天线并且服务于其用户组中的单个用户，其中每个用户具有小于K个的接收天线。在这种情况下，在用户选择之后构成K个发射机单输入多输出（SIMO）干扰信道（IC）。在没有多用户分集的帮助下，由于接收天线的数目小于或等于干扰器的数目，因此不能在每个用户处完美地去除K-1个干扰信号。只有通过适当的用户选择，随着用户数量的增加，每个发射机的非零DoF才是可实现的。通过几何解释的干扰信道，我们表明，多用户尺寸必须首先用于减少由干扰信号引起的自由度损失，然后必须用于增加自由度增益从自己的信号。导出用于目标DoF的足够数量的用户。我们还讨论了如何利用多用户分集的最佳策略可以实现实际的用户选择方案。最后，单发射天线的情况下，扩展到多输入多输出（MIMO）IBC，其中每个发射机与多个天线服务多个用户。
2013-09-02 cs.IT math.IT
Towards Optimal Energy Harvesting Receiver Design in MIMO Systems
在本文中，我们研究了一个多输入多输出（MIMO）系统的同时信息检测（ID）和能量收集（EH）接收机。这种点对点系统在活动干扰节点附近工作。接收器执行功率分配，其中接收信号的一部分经历模拟能量收集电路。此外，在执行数字波束形成之后提取其他部分的信息内容。在该MIMO系统中，信息载波本征模不一定是具有最强能级的本征模。因此，在MIMO-P2P信道的接收机处执行独立的波束成形是有益的。在这里，我们利用混合模拟/数字波束成形的目的，同时ID和EH在这种情况下。这种设计，提供额外的设计自由度的本征模式选择ID和EH的目的独立。最坏情况下的性能，这种接收机结构进行了讨论。最后，它的好处相比，经典的接收机结构和增益突出。
2019-02-28 cs.IT math.IT
On the Degrees-of-Freedom of the Large-Scale Interfering Two-Way Relay Network
研究了大规模干扰双向中继网络的自由度问题。该网络由通信节点（CN）和$N$中继节点（RN）的$K$对组成。假设$K\ll N$和每对CN通过其中一个$N$中继节点彼此通信，而在它们之间没有直接链路。RN之间的干扰也被考虑。假设本地信道状态信息（CSI）在每个RN，一个分布式和机会RN选择技术提出了以下三个有前途的中继协议：放大转发，解码转发，计算转发。作为主要结果，渐近可实现的自由度的特征在于$N$增加的三个中继协议。特别地，分析了实现网络的一定DoF所需的关于$N$的充分条件。通过大量的仿真，它表明，建议RN选择技术优于传统的计划，即使在实际的通信场景中的可实现的速率。注意，所提出的技术以分布式方式操作，并且仅需要本地CSI，从而导致实际无线系统的容易实现。
2016-02-07 cs.IT cs.NI math.IT
Pilot Reuse Strategy Maximizing the Weighted-Sum-Rate in Massive MIMO Systems
研究了多小区大规模多输入多输出（MIMO）系统中存在不同优先级的用户组时的导频复用问题。最近对导频重用的研究已经揭示，当相干时间间隔与用户数量的比率相当高时，不完全重用来自干扰小区的导频是有益的。本工作找到了最佳的导频分配策略，将最大化的加权和速率（WSR）给定的用户组具有不同的优先级。最优导频分配的封闭形式的解决方案推导出来，并示出，使直观的意义。性能比较表明，在较宽的信道条件下，使用额外导频集的最优导频分配比传统的全导频复用具有更好的WSR性能。
2017-05-02 cs.IT math.IT
Performance Limits of Massive MIMO Systems Based on Bayes-Optimal Inference
本文利用贝叶斯推理方法对大规模多输入多输出（MIMO）系统的最小均方误差（MSE）进行了副本分析。采用贝叶斯最优估计器，在空时域中从接收信号块中估计出数据符号和信道。我们表明，使用贝叶斯最优估计，来自相邻小区的干扰信号可以从接收到的信号中分离出来，而无需导频信息。另外，关于期望用户的数据符号和信道的MSE分别随着接收天线的数目和数据符号的数目而减小。当接收天线和数据符号的数量接近无穷大时，不存在保持远离零有界的残余干扰项。
2014-10-06 cs.IT math.IT
Learning-based Rate Adaptation for Uplink Massive MIMO Networks with Cooperative Data-Assisted Detection
本文研究了在不知道用户密度的情况下，大规模多输入多输出（MIMO）网络的上行链路自适应问题。具体地说，首先提出了一种新的协作上行链路传输和检测方案，用于大规模MIMO网络，其中每个上行链路帧被划分为具有独立编码方案的多个数据块，并且基于先前在服务小区和相邻小区中检测到的数据块来解码随后的块。推导了该方案的渐近信干噪比（SINR），并证明了考虑用户位置随机性的干扰功率分布服从高斯分布。通过跟踪干扰功率的均值和方差，针对干扰信道和用户密度未知的情况，提出了一种在线鲁棒速率自适应算法，保证了目标分组中断概率。
2019-04-27 cs.IT math.IT
Study of Opportunistic Cooperation Techniques using Jamming and Relays for Physical-Layer Security in Buffer-aided Relay Networks
本文研究了多输入多输出（MIMO）缓冲辅助中继网络中的机会中继和干扰协作机制。该网络由一个信源、任意数量的中继节点、合法用户和窃听者组成，并受物理层安全约束。我们提出了一个算法来选择一组中继节点来增强合法用户的传输，另一组中继节点来执行干扰的窃听。考虑中继间干扰（IRI），可以实现干扰消除，以帮助合法用户的传输。其次，IRI还可以用于进一步增加干扰信号对窃听者的危害程度。通过利用干扰信号可以存储在中继节点的事实，我们还提出了一种混合算法来设置一个信号干扰噪声比（SINR）阈值在节点，以确定存储在中继节点的信号的类型。通过这种分离，具有高SINR的信号作为常规中继系统被传递给用户，而低SINR性能信号作为潜在的干扰信号被存储。仿真结果表明，所提出的技术获得了显着的改进，在保密率比以前报道的算法。
2015-12-23 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
Multi-mode Transmission for the MIMO Broadcast Channel with Imperfect Channel State Information
本文提出了一种自适应多模式传输策略，以提高频谱效率实现在多输入多输出（MIMO）广播信道延迟和量化的信道状态信息。自适应策略调整活动用户的数量，表示为传输模式，以平衡发射阵列增益，空分复用增益，和残留的用户间干扰。精确的封闭形式的近似推导出不同模式的可实现的速率，这有助于确定的活动模式，最大限度地提高平均总吞吐量给定的反馈延迟和信道量化误差。所提出的传输策略与轮询调度相结合，并在中等信噪比下提供单用户MIMO的吞吐量增益。它只需要从少量用户反馈瞬时信道状态信息。与反馈负载约束，该算法提供的性能接近的机会调度与即时反馈，从大量的用户。
2010-03-13 cs.IT math.IT
Multi-Stream Opportunistic Network Decoupling: Relay Selection and Interference Management
我们研究了多流传输的$K \times N \times K$信道与干扰中继节点，包括$K$多天线源-目的地（S-D）对和$N$单天线半双工中继节点之间的S-D对。我们提出了一种新的可实现的方案，部分有效的信道增益，称为多流机会网络解耦（MS-OND），它实现了最佳的自由度（DoF）在一定的中继缩放定律。我们的协议是建立在传统的OND，导致虚拟全双工模式，每个S-D对一个数据流传输，概括的想法OND多流的情况下，利用中继选择和干扰管理。具体而言，两个子集的中继节点的机会主义地选择使用交替中继方面的生产或接收最小的总干扰电平。对于干扰管理，每个源节点利用第一跳的随机波束成形向所选择的中继节点发送$S \,(1 \le S \le M)$数据流，而每个目的地节点经由第二跳的机会干扰对准从所选择的中继节点接收其期望的$S$流，其中$M$是每个源或目的地节点处的天线的数量。我们的分析结果验证了数值计算。
2018-10-08 cs.DC cs.IT cs.MA
Fundamental Storage-Latency Tradeoff in Cache-Aided MIMO Interference Networks
高速缓存是一种有效的技术，以改善用户感知体验的内容交付在无线网络中。无线缓存不同于传统的Web缓存，因为它可以利用无线介质的广播性质，从而机会主义地改变网络拓扑结构。本文研究了一个由3个发射机和3个接收机组成的MIMO干扰网络。通过在发送器和接收器侧进行缓存，网络被改变为MIMO广播信道、MIMO X信道和MIMO多播信道的混合形式。我们分析了这些新的信道模型的自由度（DoF）使用实际的干扰管理方案。基于对这些DoF结果的集体使用，我们然后获得网络的可实现的归一化交付时间（NDT），这是一种信息理论度量，用于评估给定缓存大小下的最坏情况交付时间。所获得的NDT是针对任意M、N和任何可行的高速缓存大小。它被证明是最佳的，在某些情况下，在其他情况下，从最佳的乘法差距为3。本文还讨论了任意数量的发射机和接收机的网络的扩展问题。
2017-05-14 cs.IT math.IT
Blind Estimation of Sparse Multi-User Massive MIMO Channels
我们提供了一个最大似然公式的盲估计的大规模毫米波MIMO信道，同时考虑到他们的底层稀疏结构。这种方法的主要优点是，由于导频序列的开销可以显着减少，特别是当工作在低SNR每天线。因此，在角域中的稀疏性被利用作为一个关键属性，使用户的信道之间的明确的盲分离。另一方面，由于仅假设稀疏性，所提出的方法相对于信道和数据的统计特性是鲁棒的，并且允许在快速时变的情况下进行估计，并且最终将干扰用户与相邻基站分离。此外，性能极限是基于千里眼Cramér Rao下限推导出来的。仿真结果表明，这种最大似然公式产生优越的估计精度与合理的计算复杂性和有限的模型假设。
2016-12-01 cs.IT math.IT
