Single-Tap Precoders and Decoders for Multi-User MIMO FBMC-OQAM under Strong Channel Frequency Selectivity
提出了在强信道频率选择性情况下多用户多输入多输出滤波器组多载波调制的线性预编码器或解码器的设计。用户和基站（BS）使用空分多址（SDMA）进行通信。所提出的低复杂度解决方案基于下行链路/上行链路中基站（BS）处的单抽头每子载波预编码/解码矩阵。与在子载波级别假设平坦信道频率选择性的经典方法相反，BS不进行该假设并且考虑由信道频率选择性引起的失真。在较早的作品中导出的强信道选择性的情况下的FBMC渐近均方误差（MSE）的表达式的开发和扩展。线性预编码器和解码器的发现，通过优化的MSE公式下的两个设计标准，即迫零（ZF）或最小均方误差（MMSE）。最后，仿真结果验证了优化设计的性能。只要BS天线的数目大于用户的数目，则示出了那些额外的自由度可以用于补偿信道频率选择性。
2016-11-08 cs.IT math.IT
Optimum GSSK Transmission in Massive MIMO Systems Using the Box-LASSO Decoder
在这项工作中，我们建议采用盒LASSO，流行的LASSO方法的变化，作为一个低复杂度的解码器在一个大规模的多输入多输出（MIMO）无线通信系统。Box-LASSO主要用于同时检测结构化信号，例如已知为稀疏和有界的信号。一种产生基本上稀疏且有界的星座点的调制技术是所谓的广义空移键控（GSSK）调制。在这个方向上，我们推导出高维尖锐的特性的各种性能指标的盒LASSO，如均方误差，支持恢复的概率，和元素出错率，独立同分布（i.i.d.）高斯信道并不是完全已知的。特别地，分析表征可以用于证明与广泛使用的标准LASSO相比Box-LASSO的性能改进。然后，我们可以使用这些措施来优化调整Box-LASSO的相关超参数，如正则化参数。此外，我们推导出最佳的功率分配和训练时间计划在一个基于训练的大规模MIMO系统。蒙特卡罗模拟被用来验证这些前提，并显示所得出的分析结果的清晰度。
2022-01-18 cs.IT math.IT
On the Average Complexity of Sphere Decoding in Lattice Space-Time Coded MIMO Channel
多输入多输出（MIMO）无线信道中一般空时码的基本球形译码器的精确平均复杂度分析是一个难点。在这项工作中，我们揭示了准静态，LAST空时（LAST）编码MIMO信道的球形解码的计算复杂性。具体来说，我们驱动解码器的计算复杂性的尾部分布的上限。我们表明，当计算复杂性超过一定的限制，这个上限成为主导的中断概率实现的LAST编码和球形解码方案。然后，我们计算的最小平均计算复杂性所需的解码器，以达到接近最佳性能的系统参数。我们的研究结果表明，存在一个截止率（复用增益）的平均复杂度保持有界。
2012-06-05 cs.IT math.IT
Hybrid Group Decoding for Scalable Video over MIMO-OFDM Downlink Systems
提出了一种基于MIMO-OFDM系统的可伸缩视频广播方案。可伸缩视频源层被信道编码和调制成独立的信号流，然后在某些时频块中从分配的天线发送。每个接收机采用连续组解码器，通过将其他信号流视为干扰来解码感兴趣的信号流。发射机根据接收机反馈的速率信息进行自适应编码和调制，以及发射天线和子载波分配。我们还提出了一种混合接收机，连续组解码器和MMSE解码器之间的切换取决于速率。大量的仿真结果表明，所提出的基于组解码的可伸缩视频广播方案的性能增益的基础上，传统的MMSE解码。
2013-06-20 cs.IT math.IT
DMT Optimality of LR-Aided Linear Decoders for a General Class of Channels, Lattice Designs, and System Models
这项工作确定了第一个一般的，明确的，非随机的MIMO编码器-解码器结构，保证最优的分集复用权衡（DMT），而不采用计算昂贵的最大似然（ML）接收机。具体来说，这项工作建立了一类正则格解码器的DMT最优性，更重要的是，它们的格约简（LR）辅助线性对应物的DMT最优性。结果适用于所有通道统计，所有通道尺寸，最有趣的是，无论应用的特定格码。作为特殊情况，已确定MMSE-GDFE格型解码器的基于LL L的LR辅助线性实现有助于以最坏情况复杂度对任何格型码进行DMT最佳解码，该最坏情况复杂度在数据率中最多线性增长。这表示当与复杂度通常为指数速率的ML解码相比时解码复杂度的根本降低。结果的通用性使它们适用于大量的相关通信场景，如准静态MIMO，MIMO-OFDM，ISI，协作中继，MIMO-ARQ信道，在所有这些都保证了LR辅助线性解码器的DMT最优性。所采用的方法产生的洞察力，并激励进一步的研究，到联合收发器的设计与改进的SNR差距ML解码。
2009-05-25 cs.IT math.IT
Achieving Low-Complexity Maximum-Likelihood Detection for the 3D MIMO Code
3D MIMO码是一种用于分布式MIMO广播的鲁棒且高效的空时分组码（STBC），但具有高的最大似然（ML）解码复杂度。本文首先分析了三维MIMO码的一些性质，证明了三维MIMO码是快速可译码的。证明了在准静态信道中，采用多进制平方QAM调制，ML译码的复杂度可以由原来的O（M^8）降低到O（M^4.5）.因此，我们提出了一个简化的ML解码器利用3D MIMO代码的独特属性。仿真结果表明，提出的简化ML解码器可以实现更低的处理时间延迟相比，经典的球形解码器与Schnorr-Euchner枚举。
2014-01-14 cs.IT cs.NI math.IT
Lattice Sequential Decoding for LAST Coded MIMO Channels: Achievable Rate, DMT, and Complexity Analysis
分析了格型序列译码器在LAST编码MIMO信道下的渐近性能。我们确定的速率可实现格编码和顺序解码应用到这样的信道。推导出格序解码下的分集复用权衡（DMT）是其参数--偏置项的函数，偏置项对于控制解码阶段所需的计算量至关重要。实现低解码复杂度需要增加偏置项的值。然而，这是以失去信道的最佳折衷为代价的。在这项工作中，我们推导出尾部分布的解码器的计算复杂性在高信号噪声比制度。我们的分析表明，这样一个低复杂度的解码器的尾部分布是由底层编码方案的信道的中断概率。此外，尾部指数的复杂性分布是等价的DMT实现格编码和格顺序解码方案。我们推导出渐进平均复杂度的顺序解码器作为系统参数的函数。特别是，我们表明，存在一个截止复用增益的平均计算复杂性的解码器仍然有界。
2011-10-04 cs.IT math.IT
Reduced-complexity maximum-likelihood decoding for 3D MIMO code
三维MIMO编码是一种适用于分布式MIMO广播的高效、鲁棒的空时编码方案。然而，如果使用最佳最大似然（ML）解码，则其遭受高计算复杂性。在本文中，我们首先调查的独特性质的3D MIMO码，从而提出了一个简化的解码算法，而不牺牲ML最优。分析表明，在准静态信道下，采用M元平方QAM星座图，译码复杂度从O（M^8）降低到O（M^4.5）。此外，我们提出了一个有效的实现简化ML解码器，实现了更低的解码时间延迟相比，经典的球形解码器与Schnorr-Euchner枚举。
2014-01-07 cs.IT math.IT
Performance Analysis of 2*4 MIMO-MC-CDMA in Rayleigh Fading Channel Using ZF-Decoder
本文利用MATLAB软件分析了2 × 4 MIMO-MC-CDMA系统的性能，大大降低了系统的误码率。本文将MIMO与MC-CDMA系统相结合，以降低系统的误比特率出错率，其中MC-CDMA是一种多用户多址方案，用于提高系统的数据率。MC-CDMA系统是一种单宽带频率选择性载波，它将频率选择性载波转换为并行的窄带平坦衰落多个子载波，以提高系统的性能。目前MC-CDMA系统进一步改进为2 × 4 MIMO系统，在接收端采用ZF（Zero Forcing）译码器，采用半速率卷积编码的Alamanti STBC分组码作为MIMO系统的发射分集，通过多发射天线进行发射。采用卷积码的MIMO-MC-CDMA的重要性首先是降低系统的复杂度，其次是降低误码率，最后是提高增益。在本文中，我们研究了不同的调制技术，如8-PSK，16-QAM，QPSK，32-QAM，8-QAM和64-QAM在瑞利衰落信道中使用MATLAB的系统性能。
2014-02-26 cs.IT cs.NI math.IT
A simple bound on the BER of the MAP decoder for massive MIMO systems
大规模MIMO系统的部署使得多用户检测系统的大系统性能研究重新受到人们的关注。在本文中，我们证明了一个非平凡的上限的比特出错率（BER）的MAP检测器的BPSK信号传输和等功率条件。特别是，我们的界限是近似紧在高信噪比。证明是简单的，并依赖于戈登的比较不等式。有趣的是，我们表明，戈登的不等式是紧的假设下，所得到的BER预测相匹配的副本对称性（RS）下的副本方法的预测。此外，我们证明，当接收到发送天线的比例超过$0.9251$，副本预测匹配匹配滤波器下限（MFB）在高信噪比。我们用数字证据来证实我们的结果。
2019-03-10 cs.IT eess.SP math.IT
Symbol Error Rate Performance of Box-relaxation Decoders in Massive MIMO
用于大型多输入多输出无线通信系统中的符号检测的最大似然（ML）解码器通常在计算上是禁止的。在本文中，我们研究了一个流行的和实用的替代方案，即盒松弛优化（BRO）解码器，这是一个自然的凸松弛ML。对于具有加性高斯噪声的iid实高斯信道，我们得到了BRO的误符号率（SER）的精确渐近表达式。公式特别简单，它们产生有用的见解，并且它们允许与匹配滤波器界限（MFB）和迫零解码器进行准确的比较。对于BPSK信号，BRO的SER性能在平方系统的MFB的3dB内，并且随着接收天线的数量与发射天线的数量相比变大，它接近MFB。我们的分析进一步表征的BRO的解决方案的经验密度函数，并表明，任何固定数量的符号的错误事件是渐近独立的。分析背后的基本工具是凸高斯最小-最大定理。
2017-11-30 cs.IT eess.SP math.IT
Two-phase Unsourced Random Access in Massive MIMO: Performance Analysis and Approximate Message Passing Decoder
本文提出一种大规模 MIMO 中的两阶段 URA 方案，通过联合获取 CSI 并将子块恢复转化为压缩感知问题，基于副本方法构建理论分析框架，并设计 AMP 恢复算法，实现了更高的频谱效率和更优性能。
2023-06-27 cs.IT math.IT
MIMO APP Receiver Processing with Performance-Determined Complexity
通常的接收机处理总是以最佳可实现的比特出错率性能为目标，这可能导致资源的浪费，特别是当传输条件使得最佳性能比所需性能好几个数量级时。在这项工作中，提出了一个处理框架，它允许调整的处理要求的传输条件和所需的比特出错率。它适用于在多输入多输出信道上操作的后验概率接收机。它表明，显着的复杂性节省可以实现在软，球解码器为基础的检测器和信道解码器，只有很小的修改。
2012-01-20 cs.IT math.IT
Fed-PELAD: Communication-Efficient Federated Learning for Massive MIMO CSI Feedback with Personalized Encoders and a LoRA-Adapted Shared Decoder
School of Information Science and Electronic Engineering, Shanghai Jiao Tong University（信息科学与电子工程学院，上海交通大学）
针对大规模MIMO CSI反馈深度学习中的通信开销、数据异质性与隐私问题，提出融合个性化编码器与LoRA适配共享解码器的联邦学习框架Fed-PELAD，可大幅降低上行通信成本并提升异质场景下的反馈精度。
2025-10-29 cs.AI cs.IT math.IT
An Efficient Two-Stage SPARC Decoder for Massive MIMO Unsourced Random Access
本文研究了一种基于稀疏回归码和树码的级联编码方案，用于大规模多输入多输出系统中的无源随机接入。我们的重点是集中在有效的解码与实际关注的内部的。一个两阶段的方法，提出了实现接近最佳的性能，同时保持低的计算复杂性。具体地说，一个一步阈值为基础的算法是第一次用于减少大的维度的LDPC解码，之后，一个宽松的最大似然估计器进行细化。充分的仿真结果提供了验证接近最佳的性能和低计算复杂性。此外，对于基于协方差的稀疏恢复方法，给出了在凸松弛条件下支持的活跃用户数上界的理论分析，以及基于一步阈值算法成功降维的概率.
2022-08-12 cs.IT eess.SP math.IT
Fast Updating the STBC Decoder Matrices in the Uplink of a Massive MIMO System
降低诸如大规模多输入多输出（MIMO）配置的现代无线通信系统的计算复杂性是最感兴趣的。提出了一种新的动态大规模MIMO系统上行链路空时分组码（STBC）译码矩阵求逆加速算法。考虑了一个多用户系统，其中基站配备有大量的天线，每个用户有两个天线。此外，用户可以动态地进入或退出系统。对于给定的空时分组码/译码方案，当系统中加入或删除一个用户时，采用所提出的方法将显著降低接收机的计算复杂性。在该方案中，迫零（ZF）以及最小均方误差（MMSE）解码的矩阵求逆来自分块矩阵的逆和伍德伯里矩阵单位。此外，当用户数量固定但信道估计对于特定用户改变时，可以利用所建议的技术。推导了更新解码矩阵逆的数学方程，并与直接求逆的方法进行了比较。评估证实了所提出的方法的有效性。
2022-08-22 cs.IT eess.SP math.IT
Polar subcodes for MIMO systems
本文研究极化编码MIMO系统，提出联合列表译码接收机及基于QR和MMSE的检测器，并构造带跨天线动态冻结约束的极化子码，相比同速率LDPC编码MIMO系统获得显著性能增益。
2025-08-28 cs.IT math.IT
Fundamental Rate-Reliability-Complexity Limits in Outage Limited MIMO Communications
该工作为中断限制MIMO通信的一般设置确定了速率、可靠性和计算复杂性的基本限制。在高SNR机制中，限制在所有编码器、所有解码器和所有复杂度调节策略上被优化。然后，工作继续明确识别编码器-解码器设计和策略，以满足此最佳权衡。在实践中，这些限制旨在有意义地量化不同的相关度量，例如每单位复杂度和功率的最佳速率可靠性能力、每复杂度成本的最佳分集增益或数值运算的最佳数量（即，触发器）。最后，权衡的简单性质，使其有用的洞察力比较的速率-可靠性-复杂性的能力，为不同的编码器-解码器。
2010-06-23 cs.CC cs.IT math.IT
Non-iterative Joint Detection-Decoding Receiver for LDPC-Coded MIMO Systems Based on SDR
半定松弛（SDR）检测器已被证明是成功的接近最大似然（ML）性能，而时间复杂度只有多项式。我们提出了一种新的接收机联合利用前向纠错（FEC）码信息的SDR检测过程。通过码约束的加强，联合SDR检测器向下游解码器提供可靠性大大提高的软信息，因此以显著的增益优于现有的接收器。
2018-08-15 cs.IT math.IT
Joint Channel Estimation and Feedback with Masked Token Transformers in Massive MIMO Systems
本文提出一种基于编码器-解码器的掩码Token Transformer网络，通过自掩码注意力编码与轻量级去噪模块联合实现大规模MIMO系统的信道估计与反馈，在联合与单独任务中均优于现有技术。
2023-08-04 cs.IT cs.LG math.IT
Self-Interference in Full-Duplex Multi-User MIMO Channels
我们考虑一个多用户多输入多输出（MIMO）设置全双工（FD）多天线节点应用线性波束形成器，同时发送和接收多个流在莱斯衰落信道。精确的第一次和第二次正的时刻的剩余自干扰（SI），涉及平方范数的非同分布的随机变量之和，推导出封闭的形式。因此调用矩量法来提供剩余SI分布的Gamma近似。所提出的定理在任意线性预编码器/解码器设计、天线和流的数量以及SI消除能力下成立。
2017-01-01 cs.IT math.IT
Generative Decoding of Compressed CSI for MIMO Precoding Design
本文提出一种仅含解码器的生成式CSI压缩方案，在用户侧使用标准化编码器，在基站侧用站点特定生成式解码器结合环境知识细化CSI，并通过数字孪生生成合成数据降低训练数据收集开销，仿真验证了其在多种反馈开销下的有效性。
2025-11-11 cs.IT eess.SP math.IT
Simulated Bifurcation Algorithm for MIMO Detection
研究了多输入多输出（MIMO）系统中模拟分叉（SB）算法的信号检测性能，这是现代无线通信系统中的一个关键问题。我们的研究结果表明，SB算法可以实现显着的性能改善广泛使用的线性最小均方误差解码器的比特出错率与信噪比，以及性能改善的相干伊辛机的MIMO检测方法。
2022-10-26 cs.IT math.IT quant-ph
An Encoder-Decoder Network for Beamforming over Sparse Large-Scale MIMO Channels
Department of Electrical Engineering, Columbia University（电气工程系，哥伦比亚大学）
本研究提出一种基于编码器-解码器网络（EDN）的端到端深度学习框架，通过半摊销学习与知识蒸馏策略训练，可实现稀疏大规模MIMO信道下的下行链路波束成形，且适用于远场和近场混合场景，经仿真验证有效。
2025-09-27 cs.IT cs.LG cs.SY
Successive Cancellation Soft Output Detector For Uplink MU-MIMO Systems With One-bit ADCs
本文提出了一种用于上行链路多用户多输入多输出（MU-MIMO）系统的逐次抵消软输出（SCSO）检测器，该检测器采用1位模数转换器（ADC）。所提出的检测器产生软输出（例如，对数似然比（LLR））：每个用户k的消息从用于$k=1,...,K$的信道解码器$k$以该顺序被顺序解码，并且先前解码的消息被利用来提高LLR的可靠性。此外，我们开发了一个有效的贪心算法来优化解码顺序。通过仿真结果，我们证明了所提出的有序SCSO检测器优于其他检测器的编码MU-MIMO系统与一位ADC。
2017-11-01 cs.IT math.IT
Practical MIMO-NOMA: Low Complexity & Capacity-Approaching Solution
MIMO-NOMA结合了多输入多输出（MIMO）和非正交多址（NOMA），可以解决异构挑战，如大规模连接，低延迟和高可靠性。本文提出了一种实用的编码MIMO-NOMA系统，该系统性能接近容量，实现复杂度低。具体而言，所采用的接收机由一个多用户线性最小均方误差（LMMSE）检测器和一个银行的单用户消息传递解码器，分解成分布式的低复杂度的计算的整体信号恢复。提出了一种渐进外信息传递分析方法来估计迭代接收机的性能，其中构造了在迭代译码角度与LMMSE检测器相匹配的实际信道码。因此，建议的编码MIMO-NOMA系统实现渐近性能在0.2 dB的理论容量。仿真结果验证了所提出的系统在实际环境中的可靠性和鲁棒性，包括各种系统负载，迭代次数，码长和信道条件。
2018-07-18 cs.IT math.IT
Efficient Soft-Input Soft-Output Detection of Dual-Layer MIMO Systems
研究了一种多层调制的双层多输入多输出（MIMO）系统。提出了一种基于最大对数最大后验概率（max-log-MAP）原理的计算效率高的软输入软输出接收机。我们表明，我们的确切的最大对数MAP解决方案的计算复杂性与星座的大小线性增长，而且，小于最知名的方法涡轮洛德，只提供近似的解决方案。使用解码器反馈改变星座符号的判决阈值，我们表明，穷举搜索操作归结为一个简单的切片操作。对于各种模拟参数，我们验证了我们的解决方案执行相同的暴力穷举搜索最大对数MAP解决方案。
2014-07-30 cs.IT math.IT
Efficient Soft-Input Soft-Output MIMO Chase Detectors for arbitrary number of streams
我们提出了新的软输入软输出（SISO）多输入多输出（MIMO）检测器的基础上的大通检测原则[1]的迭代和解码（IDD）的上下文中。所提出的检测器复杂度与信号调制星座大小和空间流数目成线性关系。SISO检测器的两种变体被开发，称为SISO B-Chase和SISO L-Chase。提出了一种有效的方法，该方法使用解码器输出来调制检测器内部的信号星座决策边界，从而导致SISO检测器架构。这些检测器的性能显着提高，只有几个IDD迭代。仿真了发射天线和接收天线相关性的影响。对于高相关性的情况下，SISO B-Chase的优越性比SISO L-Chase的证明。
2014-09-10 cs.IT math.IT
Learning Perturbations for Soft-Output Linear MIMO Demappers
用于多输入多输出（MIMO）检测的基于树的解映射器（诸如球形解码器）可以实现接近最优的性能，但是由于其顺序性质而导致高计算成本。在本文中，我们提出了扰动线性解映射器（PLM），这是一种新的数据驱动模型，用于并行计算软输出。为了实现这一点，PLM使用端到端贝叶斯优化来学习以初始线性估计和对数似然比裁剪参数为中心的分布。此外，我们表明，格减少可以自然地纳入PLM流水线，这允许权衡计算成本对编码块出错率减少。我们发现，优化的PLM可以实现近最大似然（ML）性能在瑞利信道中，使其成为一个有效的替代基于树的demapper。
2022-09-09 cs.IT math.IT
DUIDD: Deep-Unfolded Interleaved Detection and Decoding for MIMO Wireless Systems
ETH Zurich（苏黎世联邦理工学院）；NVIDIA Corporation（英伟达公司）
迭代检测和解码（IDD）是已知的，以实现近容量性能的多天线无线系统。我们提出了深度展开交织检测和解码（DUIDD），一个新的范例，降低了IDD的复杂性，同时实现更低的出错率。DUIDD将数据检测器和信道解码器的内部级交错，这加速了收敛并降低了复杂度。此外，DUIDD应用深度展开来自动优化算法超参数、软信息交换、消息阻尼和状态转发。我们使用NVIDIA的Sionna链路级仿真器在5G近多用户MIMO-OFDM无线系统中演示了DUIDD的有效性，该系统具有新颖的低复杂度软输入软输出数据检测器，优化的低密度奇偶校验解码器和来自商业射线跟踪器的信道向量。我们的结果表明，DUIDD优于经典IDD无论是在出错率和计算复杂性。
2022-12-15 cs.IT cs.LG eess.SP
Performance Analysis of Two-Way AF MIMO Relaying of OSTBCs with Imperfect Channel Gains
本文研究了基于信道状态信息（CSI）估计的双向放大转发（AF）多输入多输出（MIMO）中继系统中正交空时分组码（OSTBC）的中继问题。一个简单的四阶段协议用于训练和OSTBC数据传输。在用户终端处对OSTBC数据的解码是通过在最大似然解码器中用估计的CSI替换精确的CSI来执行的。矩母函数（m.g.f.）的紧近似通过忽略高阶噪声项，推导了瑞利衰落下用户端接收信噪比的计算公式。所考虑的合作方案的分析平均误差性能推导出使用m.g.f.表情此外，所考虑的方案的分析多样性秩序也得到了一定的系统配置。仿真和分析表明，信道估计不影响基于OSTBC的双向AF MIMO中继系统的分集阶数。
2014-07-04 cs.IT math.IT
Coded Kalman Filtering over MIMO Gaussian Channels with Feedback
针对带反馈的MIMO高斯信道，研究远程稳定动态系统问题，提出编码卡尔曼滤波器，建立有限MSE的充要条件，并证明线性码通常非最优。
2025-08-05 cs.IT cs.SY eess.SY
Sum Rate Maximization using Linear Precoding and Decoding in the Multiuser MIMO Downlink
我们提出了一种算法，以最大化的瞬时总和数据率发送的基站在多用户多输入多输出系统的下行链路。发射机和接收机可以各自配备有多个天线，并且每个用户可以接收多于一个的数据流。我们表明，最大化的总和率是密切相关的最小化的产品的均方误差（PMSE）。该算法采用上行链路/下行链路的对偶迭代设计发射-接收线性预编码器，解码器，和功率分配，最小化的PMSE下的总和功率约束的所有数据流。数值仿真表明了该算法的有效性，并支持使用PMSE准则，在最大限度地提高整体的瞬时数据率。
2008-01-02 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
Iterative Detection and Decoding for Cell-Free Massive Multiuser MIMO with LDPC Codes
提出了一种适用于无小区大规模多输入多输出（CF-mMIMO）系统的迭代检测与译码（IDD）方案。用户将编码数据发送到接入点（AP），该数据在中央处理单元（CPU）处被联合检测。在检测器和低密度奇偶检验码（LPDC）解码器之间以对数似然比（LLR）的形式迭代地交换符号，从而提高编码系统的性能。我们提出了一个基于列表的多反馈分集与连续干扰消除（MF-SIC），以提高性能的CF-mMIMO。此外，该检测器与并行干扰消除（PIC）和MF-PIC方案进行了比较。最后，比较了CF-mMIMO和Col-mMIMO的误出错率性能。
2022-10-24 cs.IT math.IT
Performance Estimation of 2*3 MIMO-MC-CDMA in Rayleigh Fading Channel
本文利用MATLAB软件分析了2 × 3 MIMOMCCDMA系统的性能，通过提高系统的效率，大大降低了系统的误码率。采用MIMO和MCCDMA系统配置来降低比特出错率，并设计了一种新的多用户多址系统MCCDMA，用于提高系统的性能。MCCDMA是一种窄带平坦衰落系统，它将频率选择性变换为多个窄带平坦衰落的多个并行子载波，以提高系统的有效性。现在，该MCCDMA进一步改进，通过按2 × 3 MIMO系统分组，该系统在接收端使用ZF解码器来降低BER，其中半速率卷积编码的Alamanti STBC分组码用于信道编码，作为具有多个发射和接收天线的MIMO的发射分集。采用MIMOMCCDMA的主要改进是为了降低系统的复杂度，降低误码率，最终提高系统的增益。然后在瑞利衰落信道下，利用MATLAB对64QAM、8PSK、16QAM、QPSK、32QAM和8QAM等不同调制方式下的系统进行了估计。
2014-03-12 cs.IT math.IT
Study of Iterative Detection and Decoding for Large-Scale MIMO Systems with 1-Bit ADCs
针对大规模多用户多天线系统的上行链路，提出了一种新的迭代检测和译码方案。为了降低接收机的能量消耗和计算复杂性，在前端采用了1位模数转换器。由于1比特量化的性能损失可以通过使用大规模天线阵列来减轻。我们提出了一种线性低分辨率感知的最小均方误差检测器的软多用户干扰缓解。此外，短块长度的低密度奇偶校验码被认为是为了避免高延迟。在信道译码器中，设计了一种带比例因子的准均匀量化器，以降低LDPC码的误码平层。仿真结果表明，该系统在比特出错率方面的良好性能相比，以前的工作。
2017-12-23 cs.IT math.IT
Discrete Sparse Signals: Compressed Sensing by Combining OMP and the Sphere Decoder
研究了欠定线性方程组离散稀疏信号的重构问题。一方面，经典的压缩感知（CS）被设计用于处理实值稀疏信号。另一方面，MIMO通信中已知的算法，尤其是球形解码器（SD），能够从明确或超定义的线性方程组重建离散值非稀疏信号。因此，需要将这两种方法结合起来。我们讨论的策略，包括在重建过程中的信号的离散性的知识。为了简洁起见，博览会是结合正交匹配追踪（OMP）与SD的设计准则。结果表明，通过适当地结合OMP和SD的一个有效的低复杂度的离散稀疏信号的检测方案得到。
2013-10-09 cs.IT math.IT
CSI Compression for Massive MIMO-OFDM: Mismatch-Aware Rate-Distortion Trade-offs
POSTECH（韩国科学技术院）
本文研究了在基站使用不完美的协方差模型重建CSI时，宽频频分复用大规模MIMO的CSI压缩问题。提出了一种基于Gaussian测试信道和不匹配MMSE重建规则的可实现不匹配Gaussian率-失真特性，通过共享特征向量域实现鲁棒的反向水填充分配。
2026-04-19 cs.IT math.IT
Application of Deep Learning to Sphere Decoding for Large MIMO Systems
虽然球形解码器（SD）是用于多输入多输出（MIMO）系统的强大检测器，但是在其中采用大量天线的大规模MIMO系统中，其在计算上变得过高。为了克服这一挑战，我们提出了快速深度学习（DL）辅助SD（FDL-SD）和快速DL辅助$K$ -最佳SD（KSD，FDL-KSD）算法。其中，DL的主要应用是生成高度可靠的初始候选，以结合候选/层排序和早期拒绝来加速SD和KSD中的搜索。与现有的DL辅助SD计划相比，我们提出的计划在离线训练和在线应用阶段都更有优势。具体地，与现有的DL辅助SD方案不同，它们不需要在训练阶段执行常规SD。对于具有QPSK的$24 \times 24$ MIMO系统，所提出的FDL-SD实现了比$90\%$更多的复杂度降低，而与传统SD方案相比没有任何性能损失。对于采用QPSK的$32 \times 32$ MIMO系统，所提出的FDL-KSD仅需要$K = 32$就可以达到采用$K=256$的传统KSD的性能，其中$K$是KSD中的存活路径数。这意味着所提出的FDL-KSD方案在性能-复杂度权衡方面有了显著的改善。
2021-07-21 cs.IT math.IT
Sparse Reconstruction-based Detection of Spatial Dimension Holes in Cognitive Radio Networks
在本文中，我们研究了一种频谱感知算法检测空间维度空洞的多输入多输出（MIMO）传输的OFDM系统使用压缩感知（CS）工具。这扩展了能量检测器以允许检测传输机会，即使频带已经被能量填充。我们表明，上述任务是没有有效地执行常规MIMO解码器（如MMSE解码器），由于可能的稀疏性在发送信号。由于CS重建工具考虑了信号的稀疏度，因此它们在检测用户的活动方面更有效。成功的活动检测的CS检测器的基础上，我们表明，使用CS辅助MMSE解码器产生更好的性能，而不是单独使用基于CS或MMSE解码器。仿真结果验证了使用CS检测器进行主用户活动检测的增益和使用CS辅助MMSE解码器对PU信息进行解码以用于未来中继的性能增益。
2013-07-23 cs.IT cs.NI math.IT
Large System Analysis of Box-Relaxation in Correlated Massive MIMO Systems Under Imperfect CSI (Extended Version)
本文在不完美CSI和接收端信道相关条件下，通过大系统分析推导了大规模MIMO盒松弛译码器的MSE和BER渐近近似，并据此设计最优功率分配方案，同时揭示了盒约束对缓解双重下降现象的关键作用。
2021-07-07 cs.IT 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
Asymptotic Performance of Box-RLS Decoders under Imperfect CSI with Optimized Resource Allocation
本文针对大规模MIMO系统在不完美信道状态信息下的符号检测问题，利用CGMT推导了无约束RLS和盒约束RLS译码器的MSE与SER渐近表达式，并在此基础上优化导频与数据的功率分配及训练符号数量。
2023-08-10 cs.IT math.IT
A Bayesian Receiver with Improved Complexity-Reliability Trade-off in Massive MIMO Systems
第五代（$5$ G）蜂窝网络对可靠性和处理延迟的严格要求给大规模多输入多输出（M-MIMO）接收机的设计带来了相当大的挑战。M-MIMO接收器的两个主要组件是检测器和解码器。为了改善可靠性和复杂性之间的权衡，贝叶斯概念已被认为是一种有前途的方法，增强了经典的检测器，例如最小均方误差检测器。本文提出了一种基于贝叶斯框架的迭代M-MIMO检测器，并行干扰消除方案和决策统计组合概念。然后，我们开发了一个高性能的M-MIMO接收机，结合所提出的检测器与低复杂度的极性码顺序解码。仿真结果表明，与其他低复杂度检测器相比，该检测器具有显著的性能增益。此外，所提出的具有顺序解码的M-MIMO接收器确保了与具有用于来自5G新无线电标准的极化码的堆栈连续消除解码的接收器相比低一个数量级的复杂度。
2021-10-27 cs.IT eess.SP math.IT
Latent Space Alignment for AI-Native MIMO Semantic Communications
DIAG Department, Sapienza University of Rome（罗马萨皮恩扎大学DIAG系）；Consorzio Nazionale Interuniversitario per le Telecomunicazioni (CNIT)（国家跨大学电信合作组织（CNIT））；CEA Leti, University Grenoble Alpes（CEA Leti，格勒诺布尔阿尔卑斯大学）；DIET Department, Sapienza University of Rome（罗马萨皮恩扎大学DIET系）
针对 AI 原生 MIMO 语义通信中的潜空间不对齐问题，提出联合压缩与语义均衡的预编码器/解码器学习方法，并给出 ADMM 线性模型和受功率、复杂度约束的神经网络方案。
2025-07-24 cs.IT cs.LG cs.NI
Capacity-Achieving MIMO-NOMA: Iterative LMMSE Detection
针对多个单天线用户同时与多天线基站通信的多输入多输出非正交多址系统（MIMO-NOMA），提出了一种低复杂度的迭代线性最小均方误差（LMMSE）多用户检测器。虽然LMMSE作为线性检测器具有低复杂度，但由于LMMSE检测和多用户解码之间的失配，它在多用户检测场景中具有次优性能。因此，在本文中，我们提供了MIMO-NOMA的检测器和解码器之间的匹配条件，然后使用它来推导迭代检测的可达速率。我们证明了一个匹配迭代LMMSE检测器可以实现（i）任意用户数的对称MIMO-NOMA的最优容量，（ii）任意用户数的非对称MIMO-NOMA的最优和容量，（iii）任意用户数的非对称MIMO-NOMA容量域中的所有极大极值点，（iv）两用户和三用户非对称MIMO-NOMA系统的容量区域中的所有点。此外，设计了一种实用的低复杂度纠错多用户码，称为非规则重复累积码，与LMMSE检测器相匹配。数值结果表明，所提出的迭代LMMSE检测的比特出错率性能优于现有的最先进的方法，是在0.8dB的相关容量限制。
2019-01-23 cs.IT math.IT
Integrated Semi-definite Relaxation Receiver for LDPC-Coded MIMO Systems
半定松弛（SDR）检测器已被证明是成功的接近最大似然（ML）性能，而时间复杂度只有多项式。我们提出了一种新的接收机联合利用前向纠错（FEC）码信息的SDR检测过程。通过代码约束的加强，联合SDR检测器大大提高了整体接收机性能。为了进一步提高性能，ML-SDR检测器通过在成本函数中并入先验信息而适于MAP-SDR检测器。在Turbo原理下，MAP-SDR检测器从解码器接收软信息，输出外信息，大大提高了检测器的可靠性。我们还提出了一个简化的SDR涡轮接收机，解决了每个码字，而不是解决多个SDR的迭代涡轮处理。该方案显著降低了软件无线电Turbo接收机的时间复杂度，而误码性能保持与以前相似。事实上，我们的简化方案是通用的，可以应用于任何基于列表的迭代接收器。
2018-06-12 cs.IT math.IT
Time-invariant prefix-free source coding for MIMO LQG control
在这项工作中，我们考虑离散时间多输入多输出（MIMO）线性二次高斯（LQG）控制的反馈由可变长度的二进制码字。为了简化解码器架构，我们对码字实施严格的前缀约束。我们开发了一个数据压缩架构，可证明实现了一个固定的约束LQG性能的接近最小的时间平均预期的比特率。与现有技术相比，该架构符合严格的前缀约束，并且不需要时变无损信源编码。
2022-07-26 cs.IT cs.SY eess.SP
Graph Neural Network based Channel Tracking for Massive MIMO Networks
针对大规模多输入多输出网络的信道跟踪问题，提出了一种基于图神经网络（GNN）的信道跟踪方法。我们首先利用少量的导频来实现初始信道估计。然后，我们表示所获得的信道数据的图形的形式和描述的通道的空间相关性沿图的边缘的权重。在此基础上，介绍了GNN主要单元的计算步骤，并设计了一个基于GNN的信道跟踪框架，包括编码器、核心网络和解码器。仿真结果证实，我们提出的基于GNN的方案可以实现更好的性能比前馈神经网络的作品。
2020-04-19 cs.IT eess.SP math.IT
ODMA-based MIMO Massive Unsourced Random Access with Soft-Output Polar Codes
Shanghai Jiao Tong University（上海交通大学）；China Mobile Research Institute（中国移动研究院）；University of Delaware（特拉华大学）；Lehigh University（理海大学）
本文针对采用软输出极化码的MIMO大规模无授权随机接入系统，设计基于ODMA的传输方案，提出分层模式检测与联合解码算法，兼顾多类增益并降低复杂度，仿真显示其鲁棒性强。
2026-08-31 cs.IT eess.SP math.IT
Sphere decoding complexity exponent for decoding full rate codes over the quasi-static MIMO channel
在准静态多输入多输出（MIMO）信道环境下，考虑了球形译码（SD）算法对一类全速率线性空时码的高信噪比（SNR）渐近复杂度要求。由于SD复杂度具有由随机信道、噪声和码字实现引起的随机波动，所引入的SD复杂度指数设法简明地描述SD算法实现任意接近最佳解码性能所需的计算储备。SD复杂度指数的界和精确表达式得到的任意性能特性的代码的大家庭的解码。对于解码最近推出的线程循环划分代数（CDA）为基础的代码的特定示例-唯一目前已知的明确的设计，是统一的最佳分集复用权衡（DMT）-SD复杂度指数示出采取特别简洁的形式作为一个非单调函数的复用增益。到目前为止，SD复杂度指数还描述了任何解码器的最小已知复杂度，该解码器可以可证明地实现在高SNR限制下消失的最大似然（ML）性能的差距。
2011-02-07 cs.IT math.IT
Leveraging von Mises Message-Passing for Massive MIMO Detection
Inria（法国国家信息与自动化研究所）；INSA Lyon（里昂国立应用科学学院）；CITI Lab – UR3720（CITI实验室）；Université de Toulouse（图卢兹大学）；CNRS（法国国家科学研究中心）；Toulouse INP（图卢兹国立理工学院）；IRIT（图卢兹信息技术研究所）
研究大规模MIMO系统检测问题，提出基于方向统计和置信传播、利用冯·米塞斯参数表示的低复杂度检测方法，适用于PSK调制，不依赖调制阶数，还给出信道扩展，量化性能并与高斯近似算法比较。
2026-07-21 cs.IT math.IT
Uplink Performance of Conventional and Massive MIMO Cellular Systems with Delayed CSIT
大规模多输入多输出（MIMO）网络，其中基站（BS）配备有大量的天线，并同时服务于多个用户，是非常有前途的，但遭受导频污染。尽管它的重要性，延迟信道状态信息（CSI），由于用户的移动性，是另一个退化因素，缺乏在文献中的调查。因此，我们考虑上行链路模型，其中每个BS应用迫零解码器，考虑两种效果，但是焦点在于相对于BS天线的相对用户移动。在这种情况下，分析封闭形式的表达式与有限数量的BS天线的和速率，和无限数量的BS天线的渐近极限概括的主要贡献。特别地，对于任意有限数目的天线，导出了信号与干扰加噪声比的概率密度函数和各态历经和速率。洞察到低信号-噪声比制度，以及中断概率的影响，由于用户的移动性所产生的多普勒频移。此外，渐近分析性能的结果无限增加的天线，功率，天线和用户的数量（而它们的比例是固定的）。数值结果表明，性能损失的各种多普勒频移。一个有趣的观察是，即使在时变信道条件下，大规模MIMO也是有利的。
2015-04-09 cs.IT math.IT
