Minimum Symbol Error Rate-Based Constant Envelope Precoding for Multiuser Massive MISO Downlink
本文研究了多用户大规模MISO下行信道的恒包络（CE）预编码器设计问题。CE信号的使用允许采用低成本射频链，从而促进大规模MIMO的实现。然而，由于非凸CE约束，后续CE预编码器设计通常具有挑战性。现有的CE预编码器设计考虑对接收符号的失真水平的一些措施的最小化，并且它们通常旨在改善符号出错率（SER）性能。在本文中，我们制定了一个最小的SER为基础的设计CE预编码。设计公式是非凸的，我们提出了两个低复杂度的一阶算法，使用梯度投影。奇怪的是，我们的仿真结果表明，所提出的设计可以实现比特出错率性能接近迫零波束成形没有CE信令的限制。
2018-04-23 cs.IT math.IT
A Multicast Approach for Constructive Interference Precoding in MISO Downlink Channel
本文研究了联合利用数据信息（DI）和信道状态信息（CSI）的概念，以设计用于多输入单输出（MISO）下行链路信道的符号级预编码器。在这个方向上，同时的数据流之间的干扰被转换为有用的信号，可以提高下行链路传输的信号干扰噪声比（SINR）。我们提出了一种基于最大比传输（MRT）的算法，该算法联合利用DI和CSI从这些有用的信号中获益。在这种情况下，提出了一种新的框架，以最大限度地减少功耗，通过形式化的建设性干扰下行链路信道和多播信道之间的对偶。数值结果表明，所提出的计划优于其他国家的最先进的技术。
2015-05-12 cs.IT math.IT
Non-Linear Precoding via Dirty Paper Coding for Near-Field Downlink MISO Communications
本文提出基于香肠纸编码的非线性预编码方法，通过预取消已知干扰提升近场下行MISO通信的总速率性能。
2025-11-20 cs.IT math.IT
Coordinated Regularized Zero-Forcing Precoding for Multicell MISO Systems with Limited Feedback
研究了有限反馈多小区多用户多输入单输出系统的协调正则迫零预编码。我们首先推导出一个近似的预期信号与干扰加噪声比的建议计划与完美的信道方向信息（CDI）在基站（BS）。我们还推导出一个预期的SINR近似有限反馈系统与随机矢量量化（RVQ）的码本CDI在BS。使用基于RVQ的有限反馈CDI的预期干扰结果，我们提出了一种自适应反馈比特分配策略，通过划分服务和小区外干扰信道之间的比特总数来最小化预期干扰。数值结果表明，所提出的自适应反馈比特分配方法提供了一个频谱效率增益比现有的协调迫零方案。
2016-02-17 cs.IT math.IT
Delay Performance of the Multiuser MISO Downlink
我们分析了MISO下行链路信道，其中多天线发射机与大量的单天线接收机进行通信。使用线性波束成形或非线性预编码技术，发射机可以在每个传输时隙期间同时服务多个用户。然而，增加用户的数量，即，复用增益减小了波束成形增益，这意味着各个数据率的平均值减小，而它们的方差增大。我们使用随机网络演算来分析由于时变数据率而发生的延迟。我们的研究结果表明，最佳的用户数量，即，复用增益和波束成形增益之间的最佳折衷取决于输入数据业务及其延迟要求。
2018-05-04 cs.IT math.IT
Coordinated Linear Precoding in Downlink Multicell MU-MISO OFDMA Networks
研究了下行链路多小区多用户正交频分多址（OFDMA）网络中的协作线性预编码。提出了一种简单、快速、可证明收敛的算法，该算法在每个基站（BS）发射功率约束下最大化加权和速率。利用序贯参数凸逼近（SPCA）方法，将非凸加权和率最大化（WSRM）问题逼近到一个可解的凸形式。通过适当的变量变换、一阶线性逼近和双曲约束变换等方法，得到了优化问题的目标函数和约束条件的二阶锥规划（SOCP）公式，与已知的迭代WSRM算法相比，该算法收敛于次优解所需的迭代次数较少.最后，数值结果证明了所提出的算法的有效性和优越性。
2017-08-16 cs.IT math.IT
Transmitter and Precoding Order Optimization for Nonlinear Downlink Beamforming
考虑多输入多输出（MIMO）广播信道（BC）的下行链路，其中每个接收器配备有单个天线，并且发射器执行非线性脏纸编码（DPC）。我们提出了一种有效的算法，找到最佳的发射滤波器和功率分配，以及最佳的预编码顺序（S）可能提供个人DPC订单之间的时间共享。随后推导出任意预编码顺序的最优性的充分必要条件。在此基础上，我们提出了一个次优算法，表现出优异的性能，具有低复杂度。
2007-02-22 cs.IT math.IT
Precoding Methods for MISO Broadcast Channel with Delayed CSIT
最近的信息理论的结果表明，在多用户下行链路MIMO信道上的预编码与延迟的信道状态信息在发射机（CSIT）可能会导致数据率远远超过没有任何CSIT获得的数据率，即使在极端的情况下，当延迟的信道反馈是完全过时的反馈延迟超过信道相干时间。这个令人惊讶的结果是基于干扰重复和对准的思想，其允许接收器重建完全抵消干扰的信息符号，使其成为无限SNR范围中的最佳方案。在本文中，我们提出了一个类似的问题，但在有限的SNR下。我们提出了第一个预编码器的建设，它匹配以前的结果在无限的SNR，但达到了一个有用的权衡干扰对齐和信号增强在有限的SNR之间，允许在实际设置中的显着性能改善。本文提出了两种通用的预编码方法，通过虚拟MMSE和互信息优化，实现了信号增强和干扰对齐之间的折衷。仿真结果表明，由于这两个方面之间的妥协，实质性的改善。
2012-07-09 cs.IT math.IT
Symbol-Level Multiuser MISO Precoding for Multi-level Adaptive Modulation
符号级预编码是一种新的多用户下行链路预编码技术，其目的是在传输的数据流之间产生相长干扰。这可以通过在符号级上设计多天线发射机的预编码信号来实现，同时考虑信道状态信息和数据符号。以前的文献已经研究了这种模式的MPSK调制解决各种性能指标，如功率最小化和最大化的最小速率。在本文中，我们扩展到通用的多级调制，即MQAM和APSK通过建立连接到物理层组播相位约束。此外，我们解决自适应调制方案，这是至关重要的，使吞吐量缩放的符号级预编码系统。在这个方向上，我们设计的信号处理算法，以最大限度地减少所需的功率下每用户的SINR或有效吞吐量的约束。大量的数值结果表明，该算法提供了相当大的功率和能量效率增益，同时适应所采用的调制方案，以匹配所要求的数据率。
2017-04-10 cs.IT math.IT
Joint MOO of Transmit Precoding and Receiver Design in a Downlink Time Switching MISO SWIPT System
在本文中，我们考虑一个时间切换（TS）共址的同时无线信息和功率传输（SWIPT）系统由多个多天线接入点，服务于多个单天线用户。在这种情况下，我们提出了一个多目标优化（MOO）的框架，共同设计帕累托最优波束成形向量和TS比为每个接收机。目标是最大化效用向量，包括实现的数据率和所有用户同时收获的能量。该问题是一个非凸秩约束的多目标优化问题，通过加权Chebycheff方法将其松弛转化为一个非凸半定规划问题。利用优化极小化算法求解非凸SDP，并证明了最优解满足秩约束。我们还研究了在固定TS比的情况下，用同样的方法优化波束形成向量的问题。数值结果提供了两个协调的接入点与MISO配置。结果示出了所收获的能量和信息数据率目标之间的权衡，并且示出了优化预编码策略和TS比对该权衡的影响。
2016-10-26 cs.IT math.IT
Exploring Green Interference Power for Wireless Information and Energy Transfer in the MISO Downlink
在本文中，我们提出了一种高能效的信息和能量传输，其中我们利用无线干扰的建设性部分作为绿色有用信号功率的来源。而不是在传统的方案中抑制干扰，我们利用用户之间的建设性干扰，固有的下行链路，作为有用的信息和无线能量的来源。具体来说，我们提出了一种新的预编码设计，最大限度地减少发射功率，同时保证通用相移键控调制信号的服务质量（QoS）和能量收集的限制。修改QoS约束以适应相长干扰。我们推导出预编码优化问题的次优解和局部最优解。与传统方案相比，所提出的预编码通过调整约束以适应建设性干扰作为有用信号功率的源来降低发射功率。我们的仿真结果表明，与传统的预编码相比，所提出的数据辅助预编码显着节省功率。
2015-01-16 cs.IT math.IT
Low-Resolution Precoding for Multi-Antenna Downlink Channels and OFDM
下行链路预编码被考虑用于多径多输入单输出信道，其中基站使用正交频分复用和低分辨率信令。提出了一种量化坐标最小化（QCM）算法，并将其性能与其他预编码算法进行了比较，包括平方无穷范数松弛（SQUID），多天线贪婪迭代量化（MAGIQ）和最大安全裕度预编码。MAGIQ和QCM实现了最高的信息速率，QCM具有最低的复杂度，以乘法的数量来衡量。计算导频辅助信道估计和数据辅助信道估计的信息速率。5G低密度奇偶校验码的比特出错率证实了信息理论计算。在发射机处具有不完善信道知识的仿真表明，QCM和SQUID的性能以与具有高分辨率量化器的迫零预编码类似的方式下降。
2022-08-29 cs.IT math.IT
Deep Learning based Efficient Symbol-Level Precoding Design for MU-MISO Systems
近年来出现的符号级预编码（Symbol-Level Precoding，SLP）技术能够将有害的多用户干扰（Multi-User Interference，MUI）转化为有益的信号，从而提高系统性能，被认为是多用户无线通信系统中一种很有前途的解决方案。然而，传统符号级预编码设计的巨大计算复杂性严重阻碍了实际实现。为了解决这个困难，我们提出了一种新的基于深度学习（DL）的方法来有效地设计符号级预编码器。特别地，在这种对应关系中，我们考虑多用户多输入单输出（MU-MISO）下行链路系统。提出了一种高效的预编码神经网络（EPNN），用于在功率约束下优化符号级预编码器，以最大化所有用户的最小服务质量（QoS）。仿真结果表明，与传统的基于凸优化的SLP设计方法相比，基于EPNN的SLP设计方法在性能损失较小的情况下，可以显著减少计算时间.
2021-04-20 cs.IT eess.SP math.IT
Large System Analysis of Linear Precoding in MISO Broadcast Channels with Confidential Messages
在本文中，我们研究了正则化信道反转（RCI）预编码在大MISO广播信道与机密消息（BCC）的性能。我们得到一个确定性的近似可实现的保密和率几乎肯定是准确的发射天线$M$和用户$K$的数量增长到无穷大的固定比例$β=K/M$。我们推导出最佳的正则化参数$ξ$和最佳的网络负载$β$，最大化每个天线的保密和速率。然后，我们提出了一个线性预编码器的基础上RCI和功率降低（RCI-PR），显着提高了高信噪比的保密和率$1<β<2$。我们提出的预编码器实现了每个用户的保密率，它具有相同的高SNR缩放因子作为以下两个上界：（i）没有保密要求的最佳RCI预编码器的速率，以及（ii）没有干扰的单用户系统的保密容量。此外，我们得到了一个确定性的近似的保密和率可实现的RCI预编码的信道状态信息（CSI）错误的存在。我们还分析了我们提出的RCI-PR预编码器的性能与CSI错误，我们确定如何错误必须缩放的SNR，以保持一个给定的速率差距的情况下，完美的CSI。
2013-04-22 cs.IT math.IT
Precoding for the Sparsely Spread MC-CDMA Downlink with Discrete-Alphabet Inputs
稀疏签名已被提出用于CDMA上行链路以降低多用户检测复杂度，但它们尚未被充分利用用于其下行链路对应物。在这项工作中，我们提出了一个多载波CDMA（MC-CDMA）的下行链路通信，其中定期稀疏签名部署在频域。以符号检测的角度来看，我们制定了一个问题，适合于下行链路与离散字母作为输入。该问题的解决方案为基站提供了一种功率有效的预编码算法，其服从移动站处的最小符号错误概率（SEP）要求。在该算法中，签名稀疏性是至关重要的，以减少预编码的复杂性。数值结果证实，在相同的SEP目标下，与迫零预编码和具有优化正则化参数的正则化迫零预编码相比，所提出的预编码具有与系统负载相关的功率降低增益。对于一个固定的系统负载，它也表明，稀疏MC-CDMA与稀疏水平的适当选择达到几乎相同的功率效率和链路吞吐量的密集MC-CDMA的预编码复杂度降低，由于稀疏签名。
2017-02-08 cs.IT math.IT
Quantized Precoding for Multi-Antenna Downlink Channels with MAGIQ
提出了一种多天线、贪婪、迭代和量化（MAGIQ）的下行链路预编码算法。MAGIQ允许与正交频分复用（OFDM）直接集成。MAGIQ进行了比较，现有的三种算法的信息速率和复杂度：量化线性预编码（QLP），SQUID，和ADMM为基础的算法。信息速率通过使用有限调制集的下限来测量，并且复杂度通过乘法和比较的数量来测量。MAGIQ和ADMM实现了类似的信息速率，具有类似的复杂性瑞利平坦衰落信道和一个比特量化每实维，他们优于QLP和SQUID高阶调制。
2018-03-02 cs.IT math.IT
Energy-Efficient Symbol-Level Precoding in Multiuser MISO Based on Relaxed Detection Region
本文讨论了利用多天线系统下行链路中同时多用户传输之间的干扰问题。利用符号级预编码，讨论了一种通过联合利用信道状态信息（CSI）和数据信息（DI）来解决多用户干扰的新方法。数据流之间的干扰在某些条件下被转换为有用信号，该有用信号可以提高下行链路传输的信号干扰噪声比（SINR），并因此提高系统的能量效率。在这种情况下，已经提出了新的相长干扰预编码技术，其解决了在每个用户的接收机处具有单独SINR约束的发射功率最小化（最小功率）。在本文中，我们推广的CI预编码设计的假设下，接收到的MPSK符号可以驻留在一个宽松的区域，以便被正确地检测。此外，加权最大化的最小信噪比在所有用户之间的研究，考虑到宽松的检测区域。符号出错率分析（SER）的预编码进行了讨论，以表征发射功率降低和SER增加之间的权衡，由于松弛。在此基础上，分析了该技术的能量效率性能。最后，大量的数值结果表明，所提出的计划优于其他国家的最先进的技术。
2015-04-25 cs.IT math.IT
Multi-Cell Multi-User Massive FD-MIMO: Downlink Precoding and Throughput Analysis
针对时分双工（TDD）多小区多用户大规模全维MIMO（FD-MIMO）网络，研究了下行链路预编码和功率分配策略。利用信道互易性，消除了DL信道状态信息（CSI）反馈，并且通过经由旋转不变技术（ESPRIT）估计信号参数，将DL多用户MIMO预编码与上行链路（UL）到达方向（DoA）估计相关联。假设UL导频的非正交/非理想扩频序列，UL DoA估计的性能被解析地表征，并且所表征的DoA估计误差被并入到相应的DL预编码和功率分配策略中。仿真结果验证了我们的分析特征的DoA估计的准确性，并表明，所介绍的多用户MIMO预编码和功率分配策略优于现有的基于迫零的大规模MIMO策略。
2018-09-26 cs.IT math.IT
Randomly-Directional Beamforming in Millimeter-Wave Multi-User MISO Downlink
本文研究了毫米波多用户多输入单输出下行链路系统中的随机定向波束形成。基于均匀随机视距（UR-LoS）信道模型，利用渐近方法分析了毫米波MISO中RDB的性能和MU增益。它表明，存在一个过渡点上的用户数量相对于天线元件的数量的非平凡性能的RDB计划，并且此外，在UR下可以实现任意接近于相对于天线元件的数量的线性缩放的和速率缩放。如果用户数相对于天线数线性增加，则通过适当的用户调度的机会随机波束形成的LoS信道模型元素所提供的结果产生的见解最有效的波束成形和调度选择毫米波MU-MISO在各种操作条件下。仿真结果验证了我们的分析的基础上渐近技术有限的情况下。
2015-06-09 cs.IT math.IT
Robust Precoder for Multiuser MISO Downlink with SINR Constraints
在本文中，我们考虑线性预编码的SINR约束的多用户MISO（多输入单输出）通信系统的下行链路中存在不完美的信道状态信息（CSI）。基站配备有多个发射天线，并且每个用户终端配备有单个接收天线。我们提出了一种鲁棒的线性预编码器的设计，发送最小的功率，以提供所需的SINR在用户终端时，真正的信道状态位于一个给定的大小的区域周围的信道状态可在发射机。我们表明，这个设计问题可以制定为一个二阶锥计划（SOCP），可以有效地解决。我们比较了一些文献中报道的稳健设计的性能所提出的设计。仿真结果表明，所提出的鲁棒设计提供了更好的性能，降低了复杂度。
2008-04-17 cs.IT math.IT
Massive MIMO Downlink 1-Bit Precoding with Linear Programming for PSK Signaling
量化的大规模多输入多输出（MIMO）系统由于其功率效率而受到越来越多的关注。提出了一种新的预编码技术，以减轻多用户干扰和量化失真的下行链路多用户（MU）多输入单输出（MISO）系统与1比特量化在发送端。这项工作仅限于PSK调制方案。考虑到1比特量化，针对每个期望的接收矢量优化发射信号矢量。该优化是基于最大化安全裕度的PSK调制的决策阈值。仿真结果表明，与现有的线性预编码技术相比，在未编码的误码率（BER）方面有显着的增益。
2017-04-21 cs.IT math.IT
Constructive Multiuser Interference in Symbol Level Precoding for the MISO Downlink Channel
研究了多天线系统下行链路中多用户同时传输时的干扰问题。利用符号级预编码，本文讨论了一种新的多用户干扰抑制方法。提出了联合利用数据信息（DI）和信道状态信息（CSI）来设计符号级预编码器的概念。在这个方向上，数据流之间的干扰在某些条件下被转换为有用信号，该有用信号可以提高下行链路传输的信号干扰噪声比（SINR）。我们提出了一个最大比传输（MRT）为基础的算法，联合利用DI和CSI收集建设性多用户干扰的好处。随后，建立相长干扰下行链路传输与物理层多播之间的关系。在这种情况下，新的建设性干扰预编码技术，解决了发射功率最小化（最小功率）在每个用户的接收机的单个SINR约束提出。此外，通过最大化的加权最小SINR（最大最小SINR）的用户的公平性是通过找到最小功率和最大最小SINR问题之间的联系。此外，启发式预编码技术，提出了解决加权和率的问题。最后，大量的数值结果表明，所提出的计划优于其他国家的最先进的技术。
2014-08-20 cs.IT math.IT
Large System Analysis of Linear Precoding in Correlated MISO Broadcast Channels under Limited Feedback
在本文中，我们研究了迫零（ZF）和正则化ZF（RZF）预编码在大型MISO广播系统中的和速率性能的假设下，不完善的信道状态信息在发送端和每个用户的信道发送相关性。我们的分析假设发射天线的数量$M$和单天线用户的数量$K$是大的，而它们的比率保持有界。我们推导出确定性近似的经验信号干扰加噪声比（SINR）在接收机，这是紧的$M,K\to\infty$。在这个推导过程中，每个用户的信道相关性模型需要开发一个新的确定性等价的经验Stieltjes变换的高维随机矩阵与广义方差分布。确定性SINR近似使我们能够解决各种实际的优化问题。在和速率最大化下，我们推导出（i）对于RZF的最优正则化参数，（ii）对于ZF的最优用户数，（iii）对于ZF和RZF的最优功率分配方案，以及（iv）在大型FDD/TDD多用户系统中的最优反馈量。数值模拟表明，确定性的近似是准确的，即使是小的$M,K$。
2012-02-03 cs.IT math.IT
Joint User Selection, Power Allocation, and Precoding Design with Imperfect CSIT for Multi-Cell MU-MIMO Downlink Systems
针对多小区多用户多输入多输出（MU-MIMO）系统，在发射端信道状态信息（CSIT）不完全的情况下，提出了一种新的用户选择、功率分配和预编码的联合优化设计框架.通过在高维空间中表示联合优化变量，将加权和谱效率最大化公式化为瑞利矩乘积的最大化。虽然这仍然是一个非凸问题，一个计算效率高的算法，称为广义功率迭代预编码（GPIP），提出。该算法收敛于目标函数的一个稳定点（局部最大值），因此它保证了一阶最优解。通过调整加权和频谱效率中的权重，GPIP产生用于用户选择、功率分配和下行链路预编码的联合解决方案。GPIP还被扩展到多小区场景，其中协作基站通过在协作BS内共享全局但不完美的CSIT来执行联合用户选择并设计它们的预编码向量。系统级仿真结果表明，相对于传统的用户选择和线性下行链路预编码所提出的方法的增益。
2019-02-03 cs.IT math.IT
A New SLNR-based Linear Precoding for Downlink Multi-User Multi-Stream MIMO Systems
在多用户多输入多输出（MIMO）系统中，信号泄漏噪声比（SLNR）是一个很有前途的线性预编码器设计准则。该方法简化了预编码器的设计问题，并给出了封闭解。在这封信中，我们提出了一种新的线性预编码方案，通过稍微放松SLNR最大化的MU-MIMO系统，每个用户多个数据流。预编码矩阵通过两个厄米特矩阵同时对角化的一般形式获得。新方案减小了每流有效信道增益之间的差距，这是原始SLNR预编码方案中的固有限制。仿真结果表明，所提出的预编码实现了相当大的增益，在错误性能比原来的多流传输，同时保持几乎相同的可实现的和速率。
2010-08-04 cs.IT math.IT
Downlink Precoding with Mixed Statistical and Imperfect Instantaneous CSI for Massive MIMO Systems
本文研究了大规模多输入多输出（MIMO）系统中一种新的下行链路传输模式的可行性，仅具有统计信道状态信息（CSI）的用户和具有不完美瞬时CSI的用户。研究了混合利用统计CSI和非理想瞬时CSI的下行链路预编码设计问题。首先从理论上分析了两类用户之间的相互干扰对可达速率的影响。在此基础上，考虑到互干扰抑制，提出了一种扩展迫零（eZF）和扩展最大比传输（eMRT）预编码方法，分别以最小化基站总发射功率和最大化用户接收信号功率为目标。由于利用了统计CSI，避免了基于导频的信道估计，从而使更多的活跃用户，更高的系统和速率和更短的传输延迟。最后通过仿真验证了理论分析的正确性和所提出的预编码方法的优越性。
2017-11-30 cs.IT math.IT
How to Fully Exploit the Degrees of Freedom in the Downlink of MISO Systems With Opportunistic Beamforming
多输入单输出（MISO）系统的下行链路中的机会波束形成形成$N$发射波束，通常不超过发射天线的数量$N_t$。然而，该下行链路中的自由度与$N_t^2$一样大。也就是说，最多$N_t^2$而不是仅$N_t$用户可以被同时发送，因此调度等待时间可以显著减少。本文主要研究瑞利衰落信道下MISO系统下行链路中使用$N_t<N\le N_t^2$发射波束的机会波束形成方案。我们首先展示了如何设计具有最大数量的发射波束以及它们中的任何一对之间的相关性尽可能少的波束形成矩阵，通过傅立叶，格拉斯曼，和相互无偏基地（MUB）在实践中的基础上的建设。然后，我们利用极值顺序统计量的渐近理论分析了它们的系统吞吐量。最后，我们的仿真结果表明，基于格拉斯曼的波束形成实现了最大的吞吐量在所有情况下与$N_t=2$，3，4。然而，如果我们想要利用全部$N_t^2$自由度，我们将分别在具有$N_t=3$、4的情况下采用基于傅立叶和基于MUB的构造。
2009-01-05 cs.IT math.IT
Symbol-Level Precoding Design for Max-Min SINR in Multiuser MISO Broadcast Channels
本文研究了多用户多输入单输出（MISO）信道下行链路中最大最小信干噪比（SINR）准则下的符号级预编码（SLP）设计问题。首先，我们证明了距离保持建设性干涉区域（DPCIR）总是多面体角（移动尖锥）的任何给定的星座点与无界的决策区域。然后证明了在一个给定的无界DPCIR中，任何信号的范数大于对应顶点的范数当且仅当星座的凸包包含原点。利用这些性质，我们表明，无噪声的接收信号躺在一个无界的DPCIR的功率是两个参数的严格递增函数。这允许我们将原始非凸SLP最大-最小SINR重新公式化为凸优化问题。我们讨论的损失，由于我们提出的凸重构，并提供了一些模拟结果。
2018-03-19 cs.IT eess.SP math.IT
Symbol-level and Multicast Precoding for Multiuser Multiantenna Downlink: A Survey, Classification and Challenges
预编码通常被认为是减轻干扰和有效利用多天线下行链路信道中可用的有效手段，其中多个用户在相同的信道资源上同时被服务于独立的信息。这一领域的早期工作集中在通过构造符号块（码字）的加权线性组合来向每个用户发送单独的信息流。然而，最近的工作已经通过以下方式超越了这种传统观点：i）向用户组发送不同的数据流，以及ii）在每个符号的基础上应用预编码。在此上下文中，当前调查呈现了关于两个主轴的预编码技术的统一视图和分类：i）预编码权重的切换速率，导致块级和符号级预编码的类别，ii）每个流被寻址到的用户的数量，因此单播/多播/广播预编码。此外，分类技术进行了比较，通过代表性的数值结果，以证明其相对性能和揭示基本的见解。最后，一个开放的理论问题和实践挑战的清单，以启发在这一领域的进一步研究。
2017-03-10 cs.IT math.IT
Block-Level MU-MISO Interference Exploitation Precoding: Optimal Structure and Explicit Duality
本文针对MU-MISO下行链路提出块级干扰利用预编码，通过联合优化块内预编码器降低更新频率，并利用最优结构与显式对偶性分解问题，在保证性能的同时显著降低复杂度。
2023-12-30 cs.IT eess.SP math.IT
Massive MU-MIMO Downlink TDD Systems with Linear Precoding and Downlink Pilots
我们考虑了一个大规模的MU-MIMO下行时分双工系统，其中一个基站（BS）配备了许多天线，在同一时间频率资源服务于几个单天线用户。我们假设BS使用线性预编码进行传输。为了可靠地解码从BS发送的信号，每个用户应该具有其信道的估计。在这项工作中，我们考虑了一个有效的信道估计方案，以获得CSI在每个用户，称为波束成形训练计划。利用波束成形训练方案，BS对导频序列进行预编码并转发给所有用户。然后，基于接收到的导频，每个用户使用最小均方误差信道估计来估计有效信道增益。该方案的信道估计开销不依赖于基站天线的数目，而仅与用户的数目成正比。然后，我们推导出最大比传输和迫零预编码技术，使我们能够评估的频谱效率，同时考虑到与下行链路导频的传输相关联的频谱效率损失的容量的下限。与以前的工作相比，每个用户只使用统计信道特性来解码发送的信号，我们看到，所提出的波束成形训练方案是最好的中等和低移动性的环境。
2013-10-05 cs.IT math.IT
Optimization of Integer-Forcing Precoding for Multi-User MIMO Downlink
整数强制（IF）预编码是用于多用户（MU）多输入多输出（MIMO）信道的线性预编码的替代方案，具有以类似复杂度提供优异性能的潜力。在这封信中，低复杂度的次优方法，提出了优化参数的IF计划的任何数量的$K$用户。所提出的方法涉及解决松弛的问题，然后应用格约简算法，并示出具有整体复杂性的$\mathcal{O}(K^3)$。仿真结果表明，该方法实现了更高的和速率比启发式选择的参数，并显着优于传统的线性预编码在所有模拟场景。
2020-07-06 cs.IT math.IT
Improved Achievable Rates for Regularized Tomlinson-Harashima Precoding in Multiuser MIMO Downlink
Tomlinson-Harashima预编码（THP）被认为是一种重要的预编码方案，因为它能够有效地消除发射机侧的已知干扰。因此，通过THP实现的信息速率优于通过常规线性预编码方案实现的信息速率。本文推导了在加性高斯白噪声（AWGN）信道下正则化THP方案的可达信息速率的一个新的下界。分析结果表明，在低信噪比范围内，该下界比原下界更紧，当信噪比趋于无穷大时，所有下界收敛到0.5xlog2（6SNR/πe）.
2011-01-04 cs.IT math.IT
Fast Converging Algorithm for Weighted Sum Rate Maximization in Multicell MISO Downlink
在多小区环境的下行链路中最大化加权和速率的问题是相当感兴趣的。不幸的是，这个问题被认为是NP难的。对于多天线基站和单天线移动终端的情况下，我们设计了一个低复杂度，快速和可证明收敛的算法，局部优化系统的下行链路中的加权和速率。特别是，我们推导出一个迭代的二阶锥规划制定的加权和率最大化问题。该算法在几次迭代内收敛到局部最优。所提出的方法的优越性能是通过数值比较它与其他已知的解决方案。
2012-11-08 cs.IT math.IT
A Deep Learning Framework for Optimization of MISO Downlink Beamforming
在多用户多输入单输出（MISO）系统中，波束形成是提高接收信号质量的有效手段。传统上，寻找最佳波束成形解决方案依赖于迭代算法，这引入了高计算延迟，因此不适合实时实现。在本文中，我们提出了一个深度学习框架，用于下行链路波束成形的优化。特别地，基于卷积神经网络和利用专家知识（诸如上行链路-下行链路对偶性和最优解的已知结构）来获得解。使用这个框架，我们构建了三个波束形成神经网络（BNN）的三个典型的优化问题，即，信号与干扰加噪声比（SINR）平衡问题、功率最小化问题以及和速率最大化问题。对于前两个问题，BNN采用监督学习方法，而对于和率最大化问题，采用监督和无监督学习的混合方法。仿真结果表明，BNN在解决SINR均衡和功率最小化问题时，性能接近加权最小均方误差算法，而在解决和速率最大化问题时，计算复杂性明显降低。总之，这项工作铺平了道路，快速实现多用户MISO系统中的最佳波束形成。
2020-01-14 cs.IT math.IT
Near-Optimal Hybrid Analog and Digital Precoding for Downlink mmWave Massive MIMO Systems
毫米波（mmWave）大规模MIMO可以实现频谱和能量效率的数量级提高，通常采用混合模拟和数字预编码来克服毫米波频率引起的严重信号衰减。然而，大多数的混合预编码方案集中在全阵列结构，这涉及到一个高的复杂度。在本文中，我们提出了一个接近最佳的迭代混合预编码方案的基础上更现实的子阵列结构，具有较低的复杂度。首先将复杂的容量优化问题分解为一系列易于处理的问题，对每个天线阵列逐一考虑。然后，利用连续干扰消除（SIC）的思想，优化从第一个天线阵列到最后一个天线阵列的可达容量，该思想以易于并行化的迭代过程实现。仿真结果表明，该混合预编码方案在保持可接受的计算复杂性的同时，具有比其他混合预编码方案更好的性能。
2015-07-16 cs.IT math.IT
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
Energy Efficient Precoding C-RAN Downlink with Compression at Fronthaul
本文考虑了云无线电接入网络（C-RAN）的下行链路传输，其中在公共基带单元处的预编码基带信号在通过有限的前传容量链路被转发到无线电单元（RU）之前被压缩。我们研究了预编码，多变量压缩和RU用户选择的联合设计，最大限度地提高下行链路C-RAN网络的能量效率。所考虑的问题本质上是一个秩约束的混合布尔非凸规划的全局最优解是困难的和计算昂贵的找到。为了得到实际上有吸引力的解决方案，我们调用一些有用的松弛和变换技术，以达到一个更易处理的（但仍然非凸）连续的程序。为了解决松弛问题，我们提出了一个迭代过程的基础上DC算法是可证明收敛的。数值结果表明，所提出的解决方案的优越性，在可实现的能源效率相比，现有的计划。
2017-03-17 cs.IT math.IT
Low-Complexity Algorithm for Worst-Case Utility Maximization in Multiuser MISO Downlink
本文研究了多天线基站与多个单天线用户通信的下行链路无线系统的最坏情况效用最大化问题。具体来说，我们联合设计每个用户的传输协方差矩阵，以鲁棒地最大化最坏情况（即，最小）系统效用函数。这个问题已经被证明是NP-难的，因此任何寻找最优解的算法都可能具有过高的复杂性。鉴于此，我们寻求一个有效的和更准确的次优解的WCUM问题。通过交替求解两个凸问题，提出了一种低复杂度的迭代WCUM算法。我们还证明了该算法的收敛性，并证明了其Pareto最优的WCUM问题。一些仿真结果表明，该算法的性能增益和更高的计算效率比现有的算法。
2013-02-25 cs.IT math.IT
Delay Performance of the Multiuser MISO Downlink under Imperfect CSI and Finite Length Coding
我们使用随机网络演算来研究迫零波束形成的多用户MISO系统的延迟性能。首先，我们考虑理想的假设与长码字和完美的CSI在发射机，在那里我们观察到一个强大的信道硬化效应，结果在非常高的可靠性方面的最大延迟的应用程序。然后，我们研究了更现实的假设下，不完美的CSI和有限块长度信道编码的系统。这些影响导致干扰和传输错误，我们推导出封闭形式的下限和上限的错误概率。与理想情况相比，不完美的CSI和有限长度编码导致平均传输速率的大规模降级。令人惊讶的是，系统仍然保持与理想情况下相同的定性行为：只要平均传输速率高于到达速率，系统仍然可以实现相对于最大延迟的非常高的可靠性。
2018-06-26 cs.IT math.IT
Max-Min Multi-Cell Aware Precoding and Power Allocation for Downlink Massive MIMO Systems
针对下行多小区大规模多输入多输出（MIMO）系统，提出了一种最大最小多小区正则迫零（Max-MinMCA-RZF）预编码和功率分配方案。一般相关信道模型被认为是，和所采用的信道状态信息（CSI）捕获模型包括估计误差和导频污染的影响。我们使用随机矩阵理论的结果，以获得确定性的等价物，建议的最大-最小功率分配在大系统的限制，这仅仅取决于统计CSI，但不是对个人的信道实现。我们的数值计算结果表明，建议的最大-最小MCA-RZF预编码器实现了一个显着更高的网络范围内的最小速率比MCA-RZF和传统的RZF预编码器与均匀的功率分配，分别，以及传统的RZF预编码器与最大-最小功率分配。
2017-04-30 cs.IT math.IT
Low-Complexity Robust MISO Downlink Precoder Design With Per-Antenna Power Constraints
本文考虑了多输入单输出（MISO）下行链路系统，旨在减轻在基站（BS）的信道状态信息（CSI）的不完善的影响的波束形成器的设计。该设计的目标是最小化指定的信号干扰噪声比（SINR）目标的中断概率，同时满足每天线功率约束（PAPC），并以较低的计算成本。基于对稳健波束形成的偏移最大化技术的见解，以及关于最优性条件的结构的观察，开发了涉及闭合形式表达式的评估的低复杂度迭代算法。为了进一步降低计算成本，算法被开发用于迫零（ZF）和最大比传输（MRT）波束成形方向的每个天线功率约束的变体。在MRT的情况下，我们的低复杂度版本的系统具有大量的天线可能是独立的利益。所提出的算法扩展到系统的PAPC和总功率约束。仿真结果表明，所提出的鲁棒设计可以提供显着的收益，在中断概率，同时满足PAPC。
2017-04-25 cs.IT math.IT
Block-Level Interference Exploitation Precoding for MU-MISO: An ADMM Approach
针对MU-MISO下行链路，提出基于ADMM的低复杂度块级干扰利用预编码算法，证明伪逆闭式解，实现灵活性能-复杂度权衡。
2023-08-30 cs.IT eess.SP math.IT
Massive MU-MIMO-OFDM Downlink with One-Bit DACs and Linear Precoding
大规模多用户（MU）多输入多输出（MIMO）是未来无线通信系统的关键技术。在本文中，我们分析了基于正交频分复用（OFDM）的大规模MU-MIMO系统的下行链路性能，其中基站（BS）配备了1位数模转换器（DAC）。使用Bussgang定理，我们的特点与线性预编码器（如最大比传输和迫零）的比特出错率（BER）的性能。我们的分析考虑了在DAC之前对时域发射信号进行过采样的可能性。我们进一步开发的信息理论的和速率吞吐量与高斯输入可实现的下限。我们的研究结果表明，1位DAC在大规模MU-MIMO-OFDM下行链路中实现的性能是令人满意的，前提是BS天线的数量足够大。
2017-09-06 cs.IT math.IT
Specific Absorption Rate-Aware Beamforming in MISO Downlink SWIPT Systems
研究了在多用户多输入单输出（MISO）下行链路中，基于比吸收率（SAR）约束的无线信息功率同步传输（SWIPT）的最优发射波束形成设计问题。我们考虑SWIPT的功率分配技术，其中每个接收器将接收到的信号分成两部分：一部分用于信息解码，另一部分用于能量收集，并具有实用的非线性整流模型。感兴趣的问题是尽可能多地最大化接收到的信号与干扰加噪声比（SINR）和所有接收器收获的能量，同时通过优化发射机处的发射波束成形和不同接收器处的功率分配比来满足发射功率和SAR约束。利用半定规划和二分法搜索，得到了最优波束形成和功率分配的解。研究了低复杂度的固定波束形成和混合波束形成技术。此外，我们研究了不完美的信道信息和辐射矩阵的影响，并设计了鲁棒波束形成，以保证最坏情况下的性能。仿真结果表明，我们提出的算法可以有效地处理无线电暴露的约束，并显着优于传统的传输方案与功率回退。
2019-11-24 cs.IT math.IT
Secrecy Analysis for MISO Broadcast Systems with Regularized Zero-Forcing Precoding
本文针对大规模MISO广播系统中RZF预编码的保密性能展开研究，利用RMT推导联合分布的CLT，得到三种场景下ESR和SOP的闭式近似，评估了保密中断用户比例及所需发射天线数，结果表明外部Eve的保密损失更高。
2025-11-14 cs.IT math.IT
Construction of One-Bit Transmit-Signal Vectors for Downlink MU-MISO Systems with PSK Signaling
我们研究了下行链路多用户多输入单输出（MU-MISO）系统，其中基站（BS）有大量的天线与成本有效的一位数-模转换器（DAC）。在这个系统中，我们首先确定天线选择可以产生一个非平凡的符号错误率（SER）的性能增益，通过减轻错误地板的问题。与先前关于一比特预编码的工作类似，由于其组合性质，找到最佳发射信号向量（包括预编码和天线选择）需要穷举搜索。受此启发，我们提出了一个低复杂度的两阶段算法，直接获得这样的发射信号矢量。在第一阶段中，我们通过迭代硬阈值算法获得一个可行的发送信号向量，其中所得到的向量确保每个用户的无噪声观测属于期望的决策区域。在第二阶段，比特翻转算法被用来细化可行向量，使得每个用户的接收信号对加性高斯噪声具有更强的鲁棒性。通过仿真结果，我们证明了所提出的方法可以产生一个更优雅的性能-复杂度权衡比现有的一比特预编码方法。
2019-01-23 cs.IT math.IT
Analysis of One-Bit Quantized Precoding for the Multiuser Massive MIMO Downlink
我们提出了一个数学分析的线性预编码器的下行链路大规模MIMO多用户系统，采用一位数-模转换器在基站，以降低复杂性和减轻功耗。该分析基于Bussgang定理，并且通常适用于任何线性预编码方案。我们详细研究的量化迫零（ZF）预编码器的特殊情况下，并推导出一个简单的渐近表达式在每个终端的符号出错率。我们的分析表明，量化ZF预编码器的性能主要取决于天线数量与用户数量的比率，并且我们的模拟表明，对于低到中等的信噪比，它可以优于更复杂的最大似然编码器，其中假定大规模MIMO系统进行操作。我们还使用Bussgang定理推导出一个新的线性预编码器优化的情况下，一位量化，并说明其改进的性能。
2016-10-21 cs.IT math.IT
Improving the Performance of the Zero-Forcing Multiuser MISO Downlink Precoder through User Grouping
我们考虑多输入单输出（MISO）高斯广播信道，在基站（BS）和$N_u$单天线用户的$N_t$天线在下行链路。我们提出了一种新的用户分组预编码器，它提高了迫零（ZF）预编码器的和速率性能，特别是当信道是病态的。所提出的预编码器将所有用户划分为大小相等的小组。下行链路波束成形然后以这样的方式进行，即在每个用户的接收机处，来自意图用于不在其组中的用户的信号的干扰被消除。组内干扰仍然存在，并且通过在BS处使用脏纸编码（DPC）的连续干扰预减法来消除。所提出的用户分组方法不同于用户选择，因为它是用于将信息预编码到所选择的（调度的）用户的方法，而不是用于选择哪些用户要被调度的方法。通过分析和仿真，所提出的基于用户分组的预编码器相比，ZF预编码器实现了可实现的和速率的显着改善。当用户配对时（即，每组具有两个用户），所提出的预编码器的复杂度是$O(N_u^3) + O(N_u^2 N_t)$，其与ZF预编码器的复杂度相同。
2014-11-27 cs.IT math.IT
Efficient Linear Precoding in Downlink Cooperative Cellular Networks with Soft Interference Nulling
提出了一种简单的线路网络模型来研究下行蜂窝网络。在没有基站协作的情况下，系统是干扰受限的。当允许基站联合编码用户信号时，干扰限制被克服，但是实现容量的脏纸编码方案对于实际实现来说可能太复杂。提出了一种新的线性预编码技术--软干扰置零（SIN）技术，该技术在全网络协调下至少具有迫零（ZF）波束成形的性能。与ZF不同，SIN允许干扰的可能性，但过度惩罚干扰。通过求解凸优化问题来计算SIN预编码器，并将该公式扩展到多天线信道。SIN可以应用时，只有有限数量的基站合作，它表明，SIN下部分网络协调可以优于全网络协调ZF在中等信噪比。
2009-09-24 cs.IT math.IT
Impact of Channel Asymmetry on Performance of Channel Estimation and Precoding for Downlink Base Station Cooperative Transmission
基站协作传输可以提高蜂窝系统的频谱利用率，但协作传输会导致信道不对称。本文研究了非对称性对下行BS协作多天线多载波系统中信道估计和预编码性能的影响。本文首先提出了三种线性估计器，分别采用最小均方误差、鲁棒设计和最小二乘准则联合估计不同小区用户的信道系数，然后研究了上行信道不对称性对其性能的影响。结果表明，当利用大规模信道信息进行信道估计时，在不同小区的用户之间使用非正交的训练序列会导致较小的性能损失。接下来，我们分析了下行链路信道不对称性对信道估计误差预编码性能的影响。我们的分析表明，虽然弱交叉链路的估计误差是大的，所产生的速率损失是轻微的，因为他们的贡献是加权的接收信噪比。仿真结果验证了我们的分析，并表明，每个用户的速率损失几乎是恒定的，无论用户位于何处，当信道估计器利用大尺度衰落增益。
2010-06-19 cs.IT math.IT
Performance Analysis of Zero-Forcing Precoding in Multi-Cell One-Bit Massive MIMO Downlink
研究了多小区大规模多输入多输出（MIMO）系统的下行链路性能，该系统在每个基站（BS）的接收和发送射频（RF）链中采用1位模数转换器（ADC）和数模转换器（DAC），以降低功耗。我们利用Bussgang分解推导出最小均方误差（MMSE）信道估计在每个基站的基础上接收的量化的上行链路训练信号，和渐近封闭形式的表达式下实现的下行链路速率下一位量化迫零（ZF）预编码使用估计的信道。导出的表达式明确地示出了量化噪声、热噪声、导频污染和干扰的影响，并且被用来研究在一比特MIMO系统的每个BS处执行以及常规MIMO系统所需的附加天线的数量。数值结果验证了我们的分析，并显示，尽管需要更多的天线来实现相同的和平均速率，一比特的大规模MIMO系统是更节能的比传统的系统，特别是在高采样频率。
2023-03-06 cs.IT math.IT
Resource Allocation for Multi-User Downlink MISO OFDMA-URLLC Systems
研究了多输入单输出（MISO）正交频分多址（OFDMA）超可靠低时延通信（URLLC）系统下行链路的资源分配算法设计。为了满足URLLC对时延的严格要求，采用了短分组传输，并在资源分配算法设计中考虑了短分组传输。资源分配被优化以最大化加权系统和吞吐量，该加权系统和吞吐量服从关于URLLC用户的发送比特数、分组错误概率和延迟的服务质量（QoS）约束。尽管所得到的优化问题的非凸性，通过单调优化找到最优解。相应的最优资源分配策略可以作为次优低复杂度解决方案的性能上限。我们开发这样一个低复杂度的资源分配算法，以达到性能和复杂度之间的平衡。我们的仿真结果揭示了使用多个天线减少延迟和提高URLLC系统的可靠性的重要性。此外，所提出的次优算法的性能接近所提出的最优算法，并优于两个基线计划的相当大的利润率，特别是当用户有异构的延迟要求。最后，传统的资源分配设计的基础上香农的容量公式是不适用于MISO OFDMA-URLLC系统，因为他们可能会违反用户的延迟约束。
2019-10-14 cs.IT math.IT
Low-Complexity Symbol-Level Precoding for MU-MISO Downlink Systems with QAM Signals
本研究提出了一个大规模的天线系统的发射信号的建设具有成本效益的1位数模转换器在下行链路。在正交幅度调制星座中，如何克服由其固有特性引起的严重的误码平层问题仍然是一个有待解决的问题。为此，我们首先提出了一个可行性条件，保证每个用户的无噪声信号被放置在所需的决策区域。对于加性噪声的鲁棒性，我们提出了一个优化问题，然后将可行性条件转化为级联矩阵形式。我们提出了一个低复杂度的算法来产生一个1位的发送信号的基础上提出的优化问题制定为一个定义良好的混合整数线性规划。数值结果验证了该方法在检测性能和计算复杂性方面的优越性。
2021-06-01 cs.IT eess.SP math.IT
