On-off Switched Interference Alignment for Diversity Multiplexing Tradeoff Improvement in the 2-User X-Network with Two Antennas
为了提高干扰信道中的分集增益，从而最大限度地提高分集复用权衡（DMT），我们提出了开关切换干扰对齐（IA），其中IA是间歇性地利用开关IA开/关。对于开关量，本文采用了符号扩展IA和Alamandro编码IA。推导和分析所提出的方案的DMT，我们发现，间歇利用IA与同时非唯一解码可以改善DMT在2用户X信道与两个天线。所提出的两种方案都被示出为实现4的分集增益和$\frac{4}{3}$的每个用户的DoF。特别是，开关切换IA与Alamerican编码，据我们所知，超过任何其他现有的计划，2用户X信道与两个天线，几乎接近理想的DMT。
2018-11-21 cs.IT math.IT
Ergodic Interference Alignment with Delayed Feedback
我们提出了新的遍历干扰对齐技术的$K$用户干扰信道延迟反馈。两个延迟反馈的情况下被认为是-延迟的信道信息在发射机（CIT）和延迟的输出反馈。证明了所提出的技术实现的总$2K/(K+2)$的自由度，这是高于通过追溯干扰对齐的延迟反馈的情况下。
2013-03-13 cs.IT math.IT
Separation is Optimal for LQR under Intermittent Feedback
本文证明了在独立同分布零均值扰动下，通信受限LQR问题中分离原理成立，并展示了最优调度策略为基于累积扰动的对称阈值规则，控制器为与调度策略无关的折扣线性反馈律。
2026-06-27 cs.IT cs.MA cs.RO
Feedback-Topology Designs for Interference Alignment in MIMO Interference Channels
干扰对齐（IA）是一种联合传输技术，它实现了干扰信道的高信噪比（SNR）容量。IA的大多数先前的工作是基于不切实际的假设，完美的和全球的信道状态信息（CSI）是在所有发射机。为了实现IA，每个接收器必须将CSI反馈给所有接收器，导致压倒性的反馈开销。特别地，即使反馈量化的CSI，每个接收器的和反馈速率也与用户的数量成二次比例。为了大幅度抑制反馈开销，本文着重于设计有效的安排反馈链路，称为反馈拓扑结构，IA约束下。针对多输入多输出（MIMO）K用户干扰信道，提出了一种支持发射机和接收机之间顺序CSI交换（反馈和前馈）的反馈拓扑结构，以逐步实现IA。这种反馈拓扑结构，以减少网络的反馈开销从一个三次函数K的线性。为了减少顺序CSI交换中的延迟，设计了一种替代的反馈拓扑，用于支持经由控制站的两跳反馈，该反馈拓扑也实现了与K的线性反馈缩放。其次，在给定反馈拓扑结构的情况下，设计了反馈比特分配算法，使每个接收机将反馈比特分配给不同的反馈链路，从而调节有限速率反馈所引起的剩余干扰。仿真结果表明，提出的比特分配导致显着的吞吐量增益，特别是在强干扰环境。
2012-05-29 cs.IT math.IT
Cooperative Feedback for MIMO Interference Channels
多天线预编码有效地减轻了无线网络中的干扰。然而，预编码效率会由于所需的信道状态信息（CSI）的反馈而被开销显著降低。针对这一问题，提出了一种基于有限速率CSI反馈（协作反馈）的双用户多输入多输出（MIMO）干扰信道预编码器设计方法。具体地，每个预编码器被分解为内预编码器和外预编码器，分别用于使干扰为零和提高数据链路阵列增益。内部预编码器被进一步设计为抑制由有限速率协作反馈引起的残余干扰。为了调节由于预编码器量化而产生的残余干扰，设计了附加的标量协作反馈信号以使用不同的准则来控制发射机的功率，所述准则包括应用干扰裕度、最大化总吞吐量以及最小化中断概率。仿真结果表明，这种额外的反馈有效地消除了由于量化预编码器反馈的性能下降。
2010-09-17 cs.IT math.IT
Capacity Theorems for the Fading Interference Channel with a Relay and Feedback Links
处理干扰是无线网络设计中的主要挑战之一。干扰管理的关键方法之一是节点协作，其可以分为两种主要类型：中继和反馈。在这项工作中，我们考虑同时应用这两种合作类型的干扰的存在。我们得到确切的表征瑞利衰落和相位衰落干扰信道的中继和反馈链路的能力区域，在强干扰和非常强的干扰制度。考虑四种反馈配置：（1）从两个接收器到中继器的反馈，（2）从每个接收器到中继器和到发射器之一（对应或相反）的反馈，（3）从接收器之一到中继器的反馈，（4）从接收器之一到中继器和到发射器之一的反馈。我们的研究结果表明，有一个强大的动机，将中继和反馈到无线网络。
2012-07-14 cs.IT math.IT
The Degrees of Freedom of the Interference Channel with a Cognitive Relay under Delayed Feedback
研究了延迟反馈下认知中继系统的干扰信道特性。研究了三种类型的延迟反馈：发送端的延迟信道状态信息（CSIT）、延迟输出反馈和延迟香农反馈。外边界推导出的DoF区域的两个用户多输入多输出（MIMO）ICCR延迟反馈以及没有反馈。对于单输入单输出（SISO）场景，提出了基于回溯干扰对齐的最优方案。结果表明，虽然没有反馈的认知中继不能在两用户SISO干扰信道中将和DoF扩展到$1$之外，但在相同的场景中延迟反馈可以将和DoF扩展到$4/3$。对于MIMO的情况下，可实现的计划，通过追溯干扰对齐的扩展，导致DoF区域，满足各自的上限。
2015-07-24 cs.IT math.IT
On the Capacity Region and the Generalized Degrees of Freedom Region for the MIMO Interference Channel with Feedback
在本文中，我们研究了反馈对两个用户MIMO干扰信道的影响。具有反馈的MIMO干扰信道的容量区域的特征在于在恒定比特数内，其中该常数与信道矩阵无关。此外，它示出的MIMO干扰信道的反馈和它的互易干扰信道的容量区域是在一个恒定的比特数。最后，给出了带反馈MIMO干扰信道的广义自由度域的特征。
2013-09-14 cs.IT math.IT
On the Symmetric Feedback Capacity of the K-user Cyclic Z-Interference Channel
K用户循环Z干扰信道对第k个发射机以循环方式仅对第（k-1）个接收机造成干扰的情况进行建模，例如，第一发射机仅对第K个接收机造成干扰。针对高斯循环Z干扰信道，研究了无噪声反馈对信道容量的影响。为此，对称反馈能力的线性移位确定性循环Z-干扰信道（LD-CZIC）的特点是完全为所有的干扰制度。使用的线性确定性信道模型的见解，高斯循环Z干扰信道的对称反馈容量的特点是在一个恒定的比特数。作为一个副产品的恒定间隙的结果，对称广义自由度反馈的高斯循环Z-干扰信道的特点。这些结果突出了线性和高斯信道模型的对称反馈容量是K的一般函数，用户的数量。此外，由于反馈而获得的容量增益随着K的增加而减小。
2012-12-21 cs.IT math.IT
Limited Feedback Design for Interference Alignment on MIMO Interference Networks with Heterogeneous Path Loss and Spatial Correlations
干扰对齐是K用户MIMO干扰信道中的自由度最优问题，许多先前的工作已经研究了收发器的设计。然而，这些工作主要集中在发射机处具有完美信道状态信息和对称干扰拓扑的网络上。在本文中，我们考虑一个有限的反馈系统与异构路径损耗和空间相关性，并探讨如何动态的干扰拓扑结构可以被利用，以提高反馈效率。我们提出了一种新的空间码本设计，并通过比特分配进行动态量化，以适应干扰拓扑的不对称性。我们约束系统的吞吐量根据所提出的动态方案的发送信噪比，反馈比特和干扰拓扑参数。它表明，当反馈比特的数量与SNR的比例为C_{s} \cdot \log \textrm{SNR}，网络的自由度自由度的总和被保存。此外，在具有非对称干扰拓扑的网络中，缩放系数C_{s}的值可以显著减小。
2013-02-26 cs.IT math.IT
Performance Analysis and Optimization for Interference Alignment over MIMO Interference Channels with Limited Feedback
在本文中，我们解决了问题的干扰对齐（IA）在MIMO干扰信道有限的信道状态信息（CSI）反馈的基础上的量化码本。由于有限的反馈和因此不完美的IA，存在跨不同链路和不同数据流的残余干扰。因此，IA的性能与CSI的准确性（即反馈比特数）和数据流的数量（即传输模式）有很大关系。为了提高IA的性能，根据信道条件对系统参数进行优化是很有意义的。受此启发，我们首先给出了一个定量的性能分析IA有限反馈下，并推导出一个封闭形式的平均传输速率的反馈比特和传输模式的表达式。通过最大化平均传输速率，我们得到一个自适应反馈分配方案，以及一个动态模式选择方案。此外，通过渐近分析，我们得到了一些清晰的见解系统的性能，并提供了一些指导系统的设计。仿真结果验证了理论分析的正确性，并表明通过动态调整反馈比特或自适应选择传输模式可以获得明显的性能增益。
2014-02-03 cs.IT math.IT
On the Feedback Capacity of the Fully Connected $K$-User Interference Channel
考虑具有全连接拓扑的对称K用户干扰信道，其中（a）每个接收机受到来自所有其他（K-1）个发射机的干扰，并且（b）每个发射机具有来自其相应接收机的因果和无噪声反馈。广义自由度（GDoF）的数量用α表示，其中干扰噪声比（INR）由INR=SNR^α给出。结果表明，该网络的每个用户的GDoF与带反馈的2用户干扰信道的GDoF相同，除了α=1，反馈的存在对GDoF没有帮助。该网络提出的编码方案，称为合作干扰对齐，是基于两个关键成分，即，干扰对齐和干扰解码。此外，当SNR和INR彼此相距较远时，对网络的对称反馈能力提供了近似的表征。
2012-12-21 cs.IT math.IT
Capacity of All Nine Models of Channel Output Feedback for the Two-user Interference Channel
在本文中，我们研究了不同的信道输出反馈结构对两用户干扰信道容量的影响。对于双用户干扰信道，反馈链路可以存在于9种规范架构（参见图2）中的接收器和发射器之间，范围从仅一个反馈链路到四个反馈链路。我们推导出精确的容量区域的对称确定性干扰信道和恒定间隙的容量区域的对称高斯干扰信道的所有9个架构。我们证明，对于线性确定性对称干扰信道，在弱干扰状态下，除了只有一个接收机反馈到自己的发射机的反馈模型之外，所有反馈模型都具有相同的容量区域。当只有一个接收机反馈到它自己的发射机时，在弱干扰状态下，容量区域是其余反馈模型的容量区域的严格子集。然而，在弱干扰状态下，所有反馈模型的总容量是相同的。此外，在强干扰状态下，具有至少一个接收器反馈到其自己的发射器的反馈的所有模型具有相同的和容量。对于高斯干扰信道，线性确定性模型的结果如下，其中容量被近似容量代替。
2013-01-25 cs.IT math.IT
On Channel Output Feedback in Deterministic Interference Channels
本文研究了两用户对称确定性干扰信道中，信道输出反馈对系统总容量的影响。我们发现，从一个接收器到它自己的发射器的单个反馈链路的结果在相同的总容量具有从两个接收器到两个发射器的总共4个反馈链路。因此，从总容量的角度来看，三个额外的反馈链路是没有帮助的。我们还考虑了一个半双工反馈模型，其中的前向和反馈资源是对称和分时的。令人惊讶的是，我们发现，有没有增益的总容量与反馈的半双工反馈模型时，干扰链路有更多的容量比直接链接。
2009-08-31 cs.IT math.IT
Cooperative Precoding with Limited Feedback for MIMO Interference Channels
多天线预编码有效地减轻了无线网络中的干扰。然而，如果预编码器设计未能考虑信道状态信息（CSI）反馈中的不准确性，则所得到的性能增益在实践中可能显著受损。本文解决了这个问题，考虑有限速率CSI反馈从接收机到他们的干扰发射机在两个用户的多输入多输出（MIMO）干扰信道，称为合作反馈，并提出了一个系统的方法设计收发器，包括线性预编码器和均衡器。具体地，每个预编码器/均衡器被分解为内部和外部分量，分别用于使交叉链路干扰为零和实现阵列增益。内部预编码器/均衡器被进一步优化，以抑制由有限速率协作反馈引起的残留干扰。此外，剩余干扰由附加标量协作反馈信号调节，所述附加标量协作反馈信号被设计成使用包括固定干扰裕度和最大总和吞吐量的不同标准来控制传输功率。最后，所需的合作预编码器的反馈比特的数量推导出限制由于预编码器量化的吞吐量损失。
2012-02-27 cs.IT math.IT
Feedback Bits Allocation for Interference Minimization in Cognitive Radio Communications
本文研究了有限反馈认知无线电系统中，主用户（PU）由于波束形成不理想而受到次发射机（ST）的干扰。我们建议在多个PU之间分配反馈比特，以最大限度地减少ST所造成的最大干扰，通过利用异构的平均信道增益。此外，我们研究了在预定义的干扰阈值下，在PU的总反馈比特最小化的问题。针对所研究的问题提出了低复杂度的解决方案，并对比特分配的性能进行了分析。仿真结果验证了我们的分析，并表明，所提出的解决方案工作得很好，在最小化的ST所造成的最大干扰和最小化的总反馈比特在预定义的干扰阈值在PU的有限反馈CR系统。
2016-04-06 cs.IT math.IT
Interference Alignment Under Limited Feedback for MIMO Interference Channels
虽然干扰对准方案已被用来实现$K$ -用户干扰信道的全复用增益，但到目前为止进行的分析主要集中在全局信道知识在网络的每个节点处可用的情况下。本文考虑的问题，每个接收机知道它的信道从所有的发射机和反馈这个信息使用有限数量的比特到所有其他终端。特别地，提出并分析了复合格拉斯曼流形上的信道量化。它示出，对于$K$ -用户多输入，多输出（MIMO）干扰信道，当发射机使用的干扰对齐策略，如果通过这种有限的反馈获得的量化信道估计是完美的，可以实现干扰信道的自由度的全和自由度，只要反馈比特率缩放足够快的信噪比。此外，这仅仅是可实现的自由度区域与允许不相同的用户反馈速率缩放之间的连续折衷的一个极端点。可以看出，任何一个用户的反馈速率的较慢缩放导致该用户单独的自由度明显更少。
2009-11-29 cs.IT math.IT
Degrees-of-Freedom of the MIMO Three-Way Channel with Node-Intermittency
多对多通信系统的基本性能界限的表征是通信理论中的主要挑战之一。为了解决这个问题，我们引入了多输入多输出（MIMO）三路信道（3WC）与间歇节点，并研究其自由度（DoF）区域和总和DoF。我们设计了一个非自适应编码方案的基础上迫零，干扰对齐和擦除编码，并显示其自由度区域（从而总和自由度）的非间歇性3WC和（节点）间歇性3WC的总和自由度最优性的最优性。然而，我们通过例子表明，在一般情况下，一些自由度元组在间歇3WC只能实现自适应方案，如解码转发中继。这表明，非自适应编码对于非间歇性3WC和间歇性3WC的总和DoF是足够的，但是自适应编码对于间歇性3WC的DoF区域是必要的。我们的工作有助于更好地了解多路通信系统的基本限制与不稳定性和适应的影响。
2019-05-31 cs.IT math.IT
Stochastic Control of Event-Driven Feedback in Multi-Antenna Interference Channels
在多天线无线网络中，空间干扰避免是一种简单有效的干扰抑制方法。这种技术的部署需要从每个接收器到所有接收器的信道状态信息（CSI）反馈，从而导致大量的网络开销。为了解决这个问题，本文提出了分布式控制的方法，智能分配CSI比特在多个反馈链路和适应反馈信道动态。对于对称信道分布，最优的是每个接收机为不同的反馈链路平均分配反馈速率和，从而解耦它们的控制。以干扰功率和最小为准则，利用随机优化理论给出了最优反馈控制策略，以证明机会主义。具体地说，仅当相应的传输CSI误差很大或干扰信道增益很大时，才打开特定的反馈链路，并且反馈比特的最佳数量随着该增益的增加而增加。对于高流动性和考虑球帽量化CSI模型，最优反馈控制策略被示出为执行注水的时间，其中反馈比特的数量随相应的干扰信道增益的递增而递增。此外，我们考虑非对称信道分布的异构路径损耗和高流动性，并证明存在一个唯一的最优策略，联合控制多个反馈链路。鉴于球帽量化CSI模型，这种政策是执行注水反馈链路。最后，仿真结果表明，反馈控制产生显着的吞吐量增益相比，传统的差分反馈方法。
2012-02-27 cs.IT math.IT
The Two-User Deterministic Interference Channel with Rate-Limited Feedback
本文研究了速率受限反馈对确定性干扰信道总速率容量的影响。我们的特点，在对称的情况下，该信道的总速率容量，并表明，有反馈链路可以增加最多的可用反馈率的总速率容量。我们的证明包括一个新的上限和速率容量和一组新的可扩展性策略。
2010-04-28 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
Limited Feedback-Based Interference Alignment for Interfering Multi-Access Channels
针对干扰多址信道（IMAC），提出了一种基于有限反馈的干扰对齐（IA）方案。通过采用一种新的面向性能的量化策略，所提出的方案是能够实现最小的整体剩余小区间干扰（ICI）与优化的收发器在有限的反馈。因此，该方案优于现有的同行在系统吞吐量方面。此外，所提出的方案可以用灵活的天线配置来实现。
2014-02-04 cs.IT math.IT
Feedback Interference Alignment: Exact Alignment for Three Users in Two Time Slots
我们研究了三用户干扰信道，其中每个发射机具有来自其目标接收机的信号的本地反馈。我们表明，在重要的情况下，信道系数是静态的，精确的对齐可以实现两个时隙使用线性计划。这与不利用反馈的干扰信道形成对比，在干扰信道中，似乎需要无限数量的信道扩展或无限精度来进行精确对准。我们还证明，通过模拟，我们的计划显着优于分时，即使在有限的SNR。
2012-10-01 cs.IT math.IT
Grassmannian Differential Limited Feedback for Interference Alignment
干扰信道中的信道状态信息（CSI）可用于预编码、对准和减小接收器处的干扰的维度，以通过所谓的干扰对准来实现信道的最大复用增益。大多数干扰对齐算法需要所有干扰信道的知识来计算对齐预编码器。被认为在接收机处可用的CSI可以经由有限的反馈与发射机共享。当在单天线系统中通过在频率扩展上编码来完成对准时，所需的CSI位于格拉斯曼流形上，并且其结构可以在反馈中被利用。不幸的是，要共享的信道的数量随着用户数量的平方而增长，从而使用传统的反馈方法产生太多的开销。本文提出了格拉斯曼差分反馈，以减少反馈开销，同时利用信道的时间相关性和格拉斯曼结构。所提出的算法的性能，其特征在于作为一个函数的通道长度，流动性，和反馈位数的分析和数值。主要结论是，所提出的反馈策略允许干扰对齐，在很宽的多普勒扩展范围内执行，并在缓慢变化的信道中接近完美的CSI性能。数值结果突出了反馈的频率和个人反馈更新的准确性之间的权衡。
2012-07-31 cs.IT math.IT
CSI Feedback Reduction for MIMO Interference Alignment
干扰对齐（IA）是一种线性预编码策略，可以在干扰网络中实现高信噪比下的最佳容量缩放。大多数现有的IA设计需要在发射机处的完整信道状态信息（CSI），这引起了巨大的CSI信令成本。因此，它是可取的，以提高IA的反馈效率，在本文中，我们提出了一种新的IA计划，显着减少CSI反馈。为了量化CSI反馈成本，我们引入了一个新的度量，即反馈维度。该度量用作CSI反馈开销的一阶测量。由于部分CSI反馈约束，传统的IA方案不能应用，因此，我们开发了一种新的IA预编码器/解相关器设计，并建立新的IA可行性条件。通过动态反馈配置设计，所提出的IA方案还可以实现数据流的自由度（DoF）要求、天线资源和CSI反馈成本之间的灵活折衷。我们通过分析和仿真表明，该方案实现了在MIMO干扰网络中相同的自由度要求下，CSI反馈开销的大幅减少。
2013-06-09 cs.IT math.IT
Study of Activity-Aware Multiple Feedback Successive Interference Cancellation for Massive Machine-Type Communications
在这项工作中，我们提出了一个活动感知的低复杂度的多反馈连续干扰消除（AA-MF-SIC）策略，用于大规模的机器类型的通信。所提出的AA-MF-SIC算法的计算复杂性与传统的SIC算法一样低，而且附加的复杂度很低。仿真结果表明，该算法明显优于传统的SIC方案和其他建议。
2019-03-26 cs.IT math.IT
Spatial Intercell Interference Cancellation with CSI Training and Feedback
我们研究小区间干扰消除（ICIC）与实际的下行链路训练和上行链路信道状态信息（CSI）反馈模型。推导出了这种2小区网络的平均下行链路吞吐量。用户位置对信号干扰比（SIR）和信道估计误差有很大的影响。这促使在低信噪比（SNR）下在传统（单小区）波束成形和ICIC之间自适应地切换，其中ICIC仅在低SIR和准确信道估计的情况下是优选的，并且在高SNR下使用具有优化的训练和反馈的ICIC。对于给定的信道相干时间和固定的训练和反馈开销，我们开发了用于CSI训练的最优数据与导频功率分配以及用于反馈不同信道的CSI的最优反馈资源分配。模拟和有限速率数字反馈被认为是。对于模拟反馈，训练功率优化比反馈优化提供更显著的性能增益;而相反地，对于数字反馈，性能对反馈比特分配比训练功率优化更敏感。我们表明，即使使用低速率反馈和标准训练，ICIC也可以将干扰受限的蜂窝网络转换为噪声受限的网络。
2011-05-21 cs.IT math.IT
Coding Schemes and Asymptotic Capacity of the Gaussian Broadcast and Interference Channels with Feedback
针对具有相关噪声和反馈的无记忆高斯广播信道，提出了一种编码方案。对于除-1以外的所有噪声相关性，当信噪比趋于无穷大时，该方案实现的和速率与完全合作界限之间的差距消失。当相关系数为-1时，反馈提供的增益是无界的，并且前对数加倍。当相关系数为+1时，我们证明了二分法：如果噪声方差相等，则反馈是无用的，否则，反馈提供无限的速率增益并使前对数加倍。然而，无限反馈增益需要完美的（无噪声）反馈。当反馈链路有噪声时，反馈增益是有界的，除非反馈噪声随着信噪比足够快地衰减到零。扩展到更多的接收机也讨论了无记忆高斯干扰信道的反馈。
2013-10-20 cs.IT math.IT
A time-variant channel prediction and feedback framework for interference alignment
在干扰信道中，可以利用信道状态信息（CSI）来减少干扰信号维度，从而实现干扰对准技术所承诺的最佳容量缩放，即自由度。然而，不完美的CSI，由于信道估计误差，不完美的CSI反馈和信道的时间选择性，导致性能损失。在这项工作中，我们提出了一种新的有限反馈算法的单输入单输出干扰对齐时变信道。反馈算法将信道演化编码在少量的子空间系数中，这允许降秩信道预测以补偿由于衰落过程的时间选择性和反馈延迟而引起的信道估计误差。推导了由反馈量化和信道预测引起的速率损失的上界。基于这个界限，我们开发了一个降秩预测器的维度切换算法，以找到量化误差和预测误差之间的最佳折衷。此外，我们的特点所需的反馈比特数的缩放，以解耦的速率损失，由于信道量化的发射功率。仿真结果表明，与传统的非预测反馈策略相比，该策略可以获得更高的速率增益，在信噪比为20 dB时，速率提高了60%，且具有适度的移动性。
2017-01-02 cs.IT math.IT
Limited Feedback for Temporally Correlated MIMO Channels with Other Cell Interference
有限反馈通过从接收器返回到发射器的少量反馈来提高链路可靠性。在蜂窝系统中，当基站具有有限的协调或没有协调时，在存在其它小区干扰的情况下，有限反馈的性能将降级。本文建立了在蜂窝系统中，由于不协调的其他小区的干扰和反馈信道上的延迟的用户的和速率的退化。有效吞吐量度量被定义为当比特在移动站处被成功接收时的速率，并且被用于导出具有延迟的有限反馈系统的性能的上界。本文表明，随着延迟的增加，通过延迟有限反馈获得的有效吞吐量呈双指数下降。分析扩展到预编码的空间复用系统中，它示出了相同的上限可以用来评估可实现的和速率的衰减。为了减少干扰的影响，迫零干扰消除应用在接收机，其中它示出的干扰的影响，可实现的和速率可以通过调零的干扰抑制。数值结果表明，有效吞吐量的衰减率随着码本量化大小的增加和信道中多普勒频移的减小而减小。
2009-12-11 cs.IT math.IT
On the Symmetric $K$-user Interference Channels with Limited Feedback
在本文中，我们开发了对称的$K$ -用户干扰信道的速率受限的反馈，从每个接收机到相应的发射机的可扩展性计划。我们在两种不同的信道模型下研究这个问题：线性确定性模型和高斯模型。对于确定性模型，该方案实现了一个对称的速率，即无限反馈的对称容量的最小值，没有反馈的对称容量和对称的反馈量的总和。对于高斯干扰信道，我们使用格码提出了一种传输策略，该策略结合了Han-Kobayashi消息分裂，干扰解码和解码转发技术。该策略实现了一个对称的速率，这是在一个恒定的比特数的最小值的对称容量与无限反馈，对称容量无反馈和对称反馈量的总和。该常数是作为用户数$K$的函数获得的。对称可达速率被用来表征可达广义自由度，它表现出逐渐增加，从没有反馈到完美的反馈存在的反馈链路与有限的容量。
2016-07-26 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
Interference Alignment with Quantized Grassmannian Feedback in the K-user Constant MIMO Interference Channel
针对K用户恒定多输入多输出干扰信道（MIMO IC）中的干扰对齐（IA）问题，提出了一种简单的信道状态信息（CSI）反馈方案。所提出的技术依赖于IA方程中的不变量的识别，这使得能够将CSI量化问题重新表述为每个接收器处的格拉斯曼流形上的单个量化。建立了反馈比特的数量与足以保持在完美CSI下可以实现的复用增益的发射功率的缩放。我们表明，所提出的技术的CSI反馈要求是更好的（低）比所需的使用以前公布的方法时，系统的尺寸（用户和天线的数量）的实际利益。此外，我们通过模拟表明，这种优势在低信噪比下仍然存在，在这个意义上，所提出的技术产生一个较高的和速率性能为给定数量的反馈位。最后，为了补充我们的分析，我们引入了一个统计模型，忠实地捕捉随机矢量量化（RVQ）的格拉斯曼流形上的大型码本的量化误差的属性，这使得数字（蒙特卡罗）分析一般格拉斯曼RVQ方案的码本大小，将是不切实际的大模拟。
2015-02-15 cs.IT math.IT
Interference Alignment with Limited Feedback
我们考虑单天线干扰网络，其中M个源，每个源的平均发射功率为P/M，通过频率选择性信道与M个目的地进行通信（每个目的地具有L个抽头），并且每个目的地具有来自每个源的信道的完美知识。假设存在从每个目的地到所有节点的无差错非干扰广播反馈链路（即，源和目的地）在网络中，我们表明，天真的干扰对齐，结合矢量量化的冲激响应系数根据提出的方案在Mukkavilli等人，IEEE Trans. IT，2003，实现了M/2的全空间复用增益，条件是由每个目的地广播的反馈比特的数量至少为M（L-1）log P。
2009-05-06 cs.IT math.IT
Interference Alignment (IA) and Coordinated Multi-Point (CoMP) with IEEE802.11ac feedback compression: testbed results
我们已经实现了干扰对齐（IA）和联合传输协调多点（CoMP）的无线测试平台上使用新的802.11ac标准的反馈压缩方案。作为频域粒度的函数的性能进行评估。通过用十种不同的编码和调制方案探测每个空间调制流来获得现实的吞吐量增益。在稳态条件下，IA和CoMP在TDMA MIMO上的增益分别为26%和71%。在我们密集的室内办公室部署中，反馈的频域粒度可以降低到每8个子载波（2.5MHz），而不会牺牲性能。
2014-02-19 cs.IT math.IT
Feedback Capacity of the Gaussian Interference Channel to Within 1.7075 Bits: the Symmetric Case
我们的特点是对称容量在1.7075比特/秒/赫兹的两个用户的高斯干扰信道反馈。结果利用确定性模型来提供对高斯信道的见解。我们推导出一个新的外边界表明，提出的可实现的方案可以实现对称容量在1.7075位的所有信道参数。从这个结果，我们表明，反馈提供无界增益，即，增益对于某些信道参数变得任意大。这是一个令人惊讶的结果，因为迄今为止已知反馈在多接入信道和广播信道的上下文中仅提供功率增益（有界增益）。
2009-01-23 cs.IT math.IT
Interference Alignment with Analog Channel State Feedback
干扰对齐是一种针对干扰信道的复用增益最优传输策略。虽然使用IA实现的和速率比以前认为可能的要高得多，但这种改进通常是以在发射机处需要网络信道状态信息为代价的。这可以通过显式反馈来实现，这是一种灵活但可能代价高昂的方法，会产生大量开销。在本文中，我们提出了模拟反馈作为替代有限反馈或互惠为基础的对齐。我们发现，完整的复用增益观察到完美的信道知识是由模拟反馈保存，并在总速率的平均损失是有界的一个常数时，信噪比是可比的前向和反馈信道。当信噪比不完全对称时，实现了复用增益的一小部分。我们考虑了训练和反馈的开销，并使用这个框架来优化系统的有效吞吐量。我们目前的模拟结果，以证明模拟反馈IA的性能，验证我们的理论分析，并扩展我们的结论，最佳的培训和反馈长度。
2011-11-20 cs.IT math.IT
Noisy Channel-Output Feedback Capacity of the Linear Deterministic Interference Channel
在本技术报告中，对带噪声输出反馈（IC-NOF）的双用户线性确定性（LD）干扰信道的容量区域进行了全面表征。这个结果允许识别几个不对称的情况下，其中实现信道输出反馈的发射机-接收机对中的仅一个是有益的，因为实现它在两个链路中，在可实现的个人速率和总速率的改进w.r.t.没有反馈的案例。在其他场景中，在任何发射机-接收机对中使用信道输出反馈在可实现的单独速率改进方面仅有益于两对中的一对，或者简单地，它被证明是无用的，即，即使在反馈链路中完全没有噪声的情况下，具有和不具有反馈的容量区域也是相同的。
2016-11-15 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
Approximate Nash Region of the Gaussian Interference Channel with Noisy Output Feedback
本文对所有$η\geqslant 1$，给出了带噪声信道输出反馈的两用户高斯干扰信道的可达纳什均衡（$η$）域。在每个发射机-接收机对选择其自己的发射-接收配置以便最大化其自己的单独信息传输速率的情况下获得该结果。在一个$η$ -NE上，任何一对的任何单边偏差都不会使相应的单个速率增加超过每个信道使用的$η$比特。
2018-09-19 cs.IT math.IT
Interference Alignment with Partial CSI Feedback in MIMO Cellular Networks
干扰对齐（IA）是一种线性预编码策略，可以在干扰网络中实现高信噪比下的最佳容量缩放。然而，大多数现有的IA设计在发射机处需要完整的信道状态信息（CSI），这将导致显著的CSI信令开销。有两种技术，即CSI量化和CSI反馈滤波，以减少CSI反馈开销。在本文中，我们认为IA处理与CSI反馈滤波MIMO蜂窝网络。我们引入了一种新的度量，即反馈维度，量化与CSI反馈滤波相关的一阶CSI反馈成本。CSI反馈滤波在IA处理中提出了几个重要的挑战。首先，在IA预编码器设计中存在不能使用常规IA设计方法处理的隐藏的部分CSI知识约束。此外，现有的结果的可行性条件IA不能应用由于部分CSI知识。最后，找出实际上需要多少CSI反馈来支持IA处理是非常具有挑战性的。我们将解决上述挑战，并提出了一个新的IA的可行性条件下，部分CSIT知识的MIMO蜂窝网络。在此基础上，我们考虑了受自由度要求的CSI反馈配置文件的设计，我们推导出封闭形式的CSI反馈成本和IA性能之间的权衡结果在MIMO蜂窝网络。
2014-03-15 cs.IT math.IT
Harnessing Bursty Interference in Multicarrier Systems with Feedback
我们研究并行对称2用户干扰信道时，干扰是突发性的，并从各自的接收机反馈。每个子载波中的干扰的存在被建模为无记忆伯努利随机状态。跨子载波的状态是从任意联合分布中提取的，对于每个子载波具有相同的边际概率，并且被实例化为i.i.d.。随着时间对于线性确定性的设置，我们给出了一个完整的表征的容量区域。对于带高斯噪声的系统，我们给出了系统的外边界和严格的广义自由度特征。我们提出了一种新的帮助机制，使子载波在非常强的干扰制度，以帮助恢复干扰信号的子载波在强和弱干扰制度。根据干扰和突发状态，内界要么采用所提出的帮助机制跨子载波编码，要么单独对待子载波。外边界表明连接到一个子集熵不等式由Madiman和Tetali。
2014-04-24 cs.IT math.IT
Grouping-based Interference Alignment with IA-Cell Assignment in Multi-Cell MIMO MAC under Limited Feedback
干扰对齐（IA）是一种有前途的技术，以有效地减轻干扰，并提高无线通信网络的容量。针对有限反馈下的多小区干扰多输入多输出（MIMO）多址接入信道（MAC）网络，提出了一种基于分组的干扰对齐（GIA）算法，并优化了IA-Cell分配。本文的工作主要包括三个部分：1）对GIA算法的自由度和最优线性收发器设计进行了全面的研究（包括一些新的改进），从而实现了低复杂度和分布式实现; 2）在GIA算法的基础上，引入了IA小区分配的概念。针对不同的回程开销，提出了三种IA-Cell分配算法，并研究了它们的DoF和速率性能; 3）研究了IA预编码器有限反馈下GIA算法的性能。为了实现有效的反馈，动态反馈比特分配（DBA）问题制定和解决的封闭形式。实际的实施，所需的回程开销，和所提出的算法的复杂性进行了分析。数值结果表明，我们提出的算法大大优于传统的GIA在无限和有限的反馈。
2015-11-19 cs.IT math.IT
Degrees of Freedom of the Rank-deficient Interference Channel with Feedback
本文研究了具有反馈的K用户秩亏干扰信道的总自由度。对于两个用户的情况下，我们通过开发一个可实现的计划，并推导出匹配的上限的总自由度的特征。对于三个用户的情况下，我们开发了一个新的可实现的方案，采用干扰对齐，有效地利用接收信号空间的尺寸。此外，我们推导出一般K用户的情况下的上限，并显示在每个节点的天线的数量是足够大时，绑定的紧密性。作为这些结果的结果，我们表明，反馈可以增加自由度时，在每个节点的天线的数量是足够大的信道矩阵的秩相比。这一发现与反馈不提供DoF增益的满秩干扰信道相反。增益来自于使用反馈来提供替代信号路径，从而有效地增加期望信道矩阵的秩。
2013-07-05 cs.IT math.IT
Nash Region of the Linear Deterministic Interference Channel with Noisy Output Feedback
本文对所有的$η> 0$，刻画了带噪声信道输出反馈的两用户线性确定性干扰信道（IC）的纳什均衡（$η$）区域。作为容量区域的子集的$η$ -NE区域包含在$η$ -NE的意义上稳定的所有可达到的信息速率对的集合。更具体地说，给定$η$ -NE编码方案，不存在用于任一发射机-接收机对的替代编码方案，该替代编码方案将每个信道使用的单独速率增加多于$η$比特。作为本文结果的特例，得到了线性确定性集成电路在无反馈和有理想输出反馈情况下的$η$ -NE域等已有结果.
2017-05-11 cs.IT math.IT
Bounds on the Effective-length of Optimal Codes for Interference Channel with Feedback
本文研究了在有反馈信道上独立消息集的分布式传输中有限块长码的必要性。以前，它表明，有限有效长度的代码是必要的分布式传输和压缩的来源。我们提供了两个例子，三个用户的干扰信道与反馈的渐近大的有效长度的代码是次优的。因此，我们得出结论，使用有限有效长度代码的编码传输是必要的，以实现最优性。我们认为，大有效长度码的次优性能是由于它们在保持通信系统中的分布式终端的输入之间的相关性的效率低下。这种相关性通过在终端处存在反馈而变得可用，并且在使用有限有效长度编码策略时用作终端之间的协调的手段。
2018-01-16 cs.IT math.IT
Noisy Channel-Output Feedback Capacity of the Linear Deterministic Interference Channel
本文研究了带噪声输出反馈的两用户线性确定性干扰信道的容量域。该结果允许识别几种非对称场景，其中在发射机-接收机对中的仅一个中实施信道输出反馈与在两个链路中实施它一样有益，就可实现的单独速率和速率改进而言。没有反馈的案例。在其他场景中，在任何发射机-接收机对中使用信道输出反馈在可实现的单独速率改进方面仅有益于两对中的一对，或者简单地，它被证明是无用的，即，即使在反馈链路中完全没有噪声的情况下，具有和不具有反馈的容量区域也是相同的。
2016-01-27 cs.IT math.IT
Interference Coordination: Random Clustering and Adaptive Limited Feedback
干扰协调提高了蜂窝网络中的数据率并减少了中断。然而，准确评估协调的收益取决于使用模拟现实蜂窝部署的网络拓扑。在本文中，我们模拟的基站位置作为一个泊松点过程，以提供一个更好的分析评估的协调性能。由于干扰协调仅在有限大小的集群内是可行的，因此我们考虑随机集群过程，其中集群站根据随机点过程和与相同集群坐标相关联的基站组来定位。我们假设协调基站之间的信道知识进行交换，我们分析的干扰协调时，在发射机的信道知识是完美的或通过有限的反馈获得的性能。我们应用小区间干扰置零（ICIN）来协调集群内的干扰。ICIN的可行性取决于基站的天线数量。使用随机几何工具，我们得出的覆盖概率和平均速率为一个典型的移动用户。我们表明，平均集群大小可以优化作为天线的数量的函数，以最大限度地提高ICIN的收益。为了最小化由于有限反馈而导致的平均速率损失，我们在移动用户处提出了一种自适应反馈分配策略。我们表明，适应作为信号的强度的函数的比特分配增加了可实现的速率与有限的反馈，相比，相等的比特分割。最后，我们说明了这种分析可以帮助解决网络设计问题，如确定区域的协调提供收益的基础上平均集群大小，天线数量和反馈位数。
2012-10-23 cs.IT math.IT
Feedback Capacity of the Gaussian Interference Channel to within 2 Bits
对于带反馈的两用户高斯干扰信道（IC），我们将容量范围描述为2 bit/s/Hz以内，对称容量描述为1 bit/s/Hz以内。我们开发可实现的计划，并得出一个新的外边界，达到这一结论。该结果的一个结果是反馈提供乘法增益，即，增益对于某些信道参数变得任意大。这是一个令人惊讶的结果，因为迄今为止已知反馈在无记忆点对点信道中不提供增益，而在多址信道中仅提供有界的附加增益。增益来自于使用反馈来最大化资源利用，从而使得能够在干扰用户之间实现更有效的资源共享。结果利用确定性模型来提供对高斯信道的见解。该确定性模型是El Gamal-Costa确定性模型的一个特例，作为一个侧面推广，我们建立了这类确定性IC的精确反馈容量域.
2010-05-18 cs.IT math.IT
Degrees of Freedom Region of the MIMO Interference Channel with Output Feedback and Delayed CSIT
考虑了两用户多输入多输出（MIMO）干扰信道（IC），每个终端具有任意数量的天线，并且自由度（DoF）区域的特征在于存在从每个接收机到其各自的发射机的无噪声信道输出反馈和在发射机处的延迟信道状态信息（CSIT）的可用性。结果表明，具有输出反馈和延迟CSIT可以严格扩大的MIMO IC的自由度区域相比，只有延迟CSIT存在的情况下。所提出的实现具有反馈和延迟CSIT的对应DoF区域的编码方案利用两种资源，即，反馈和延迟CSIT以非平凡的方式。还示出了具有局部反馈和延迟CSIT的DoF区域等于具有全局反馈和延迟CSIT的DoF区域，即，从自由度区域的角度来看，局部反馈和延迟CSIT等同于全局反馈和延迟CSIT。相反证明了一个更强的设置，其中的两个接收器的通道不需要统计等效。
2012-10-25 cs.IT math.IT
Approximate Capacity of the Gaussian Interference Channel with Noisy Channel-Output Feedback
本文给出了带噪声信道输出反馈的两用户高斯干扰信道（G-IC-NOF）的可扩展域和逆可扩展域。可重构区域使用随机编码参数和三种众所周知的技术获得：速率分裂、叠加编码和后向解码。利用现有的一些完全输出反馈外界以及一组新的外界，通过使用原G-IC-NOF的基因辅助模型获得的逆区域。最后，它示出的可扩展性区域和逆区域近似的G-IC-NOF的容量区域内的一个恒定的间隙，每通道使用的比特。
2016-11-14 cs.IT math.IT
The Degrees of Freedom of the 2-Hop, 2-User Interference Channel with Feedback
考虑了由两个源、两个中继和两个目的地组成的分层两跳两流干扰网络，其中源和中继之间的第一跳网络和中继和目的地之间的第二跳网络都是独立同分布的.瑞利衰落高斯干扰信道。研究了两种反馈模型。在第一种模型中，称为在源处的延迟信道状态信息（延迟CSI-S）模型，源知道具有有限延迟的所有信道系数，但是中继没有任何边信息。在被称为有限香农反馈模型的第二反馈模型中，中继器瞬时知道第一跳信道系数，并且第二跳信道具有有限延迟，并且一个中继器知道具有有限延迟的目的地之一的接收信号，并且另一个中继器知道具有有限延迟的另一个目的地的接收信号，但是在源处不存在任何辅助信息。本文表明，在这两种设置下，分层两跳，双流干扰信道具有4/3自由度。分别基于回溯干扰对齐和回溯协作干扰对齐的思想，提出了一种广播信道类型的上界方案和一种新的可扩展性方案。
2011-09-27 cs.IT math.IT
Adaptive Bit Partitioning for Multicell Intercell Interference Nulling with Delayed Limited Feedback
基站协作可以在发射机处利用用户的信道状态信息（CSI）的知识来管理同信道干扰。用户必须使用有限带宽的回程链路来反馈期望信道和干扰信道的CSI。用于单小区有限反馈的现有码本设计可以通过在多个信道之间划分可用反馈资源来用于多小区协作。在本文中，提出了一种新的反馈比特分配策略，作为在通信链路中的延迟和在下行链路中的接收信号强度的函数。信道的时间相关性建模为一个函数的延迟使用高斯马尔可夫模型。推导了位划分的封闭形式表达式，以分配更多的位来分配具有较小延迟的较强通道，并分配较少的位来分配具有较大延迟的较弱通道，假设随机矢量量化。蜂窝网络模拟表明，该算法产生更高的和速率比等比特分配技术。
2010-10-14 cs.IT math.IT
Adaptive Decision Feedback Detection with Parallel Interference Cancellation and Constellation Constraints for Multi-Antenna Systems
针对多用户MIMO系统，提出了一种新的具有并行判决反馈和星座约束的低复杂度自适应判决反馈检测算法（P-DFCC）。我们提出了一个约束星座图，它引入了一些选定的点作为干扰消除的反馈候选人。通过引入可靠性检验，引入了更高的自由度来细化不可靠估计。P-DFCC之后是自适应接收滤波器，以估计发送的符号。为了降低时变MIMO信道下滤波器的计算复杂度，提出了一种自适应递归最小二乘（RLS）算法。提出了一种基于P-DFCC算法的迭代检测和译码（Turbo）方案。仿真结果表明，该技术具有与传统的并行判决反馈检测器相媲美的复杂度，而它获得的性能接近的最大似然检测器在低到中等信噪比范围。
2013-02-24 cs.IT math.IT
