Study of Robust Adaptive Power Allocation Techniques for Rate Splitting based MU-MIMO systems
与传统方法相比，速率分裂（RS）系统可以更好地处理发射端的不完美信道状态信息（CSIT）。然而，这需要通常具有高计算复杂性的适当的功率分配，这对于实际和大型系统可能是不够的。为此，自适应功率分配技术可以以低计算成本提供良好的性能。针对RS多用户多输入多输出（MU-MIMO）系统，提出了一种新的鲁棒自适应功率分配技术。特别是，我们开发了一个强大的自适应功率分配的基础上随机梯度学习和RS系统的发送符号和接收信号之间的均方误差最小化。所提出的鲁棒功率分配策略结合了信道误差方差的知识来处理不完美的CSIT，并在存在不确定性的情况下调整功率电平。对所提出的功率分配算法的凸性和稳定性进行了分析，并研究了它们的计算复杂性和功率分配策略的理论界限。数值结果表明，在不理想CSIT条件下，自适应功率分配的RS系统的和速率性能优于RS和传统MU-MIMO系统。% \vspace{-0.75em}
2022-06-04 cs.IT math.IT
Optimal Power Allocation for Secure Communications in Large-Scale MIMO Relaying Systems
在本文中，我们解决的问题，在中继两跳安全通信的最佳功率分配。为了解决安全通信中短距离侦听的挑战性问题，利用大规模MIMO（LS-MIMO）中继技术的优势，即使在没有窃听者信道状态信息（CSI）的情况下，也能显著提高保密性能。本文的重点是分析和设计中继的最优功率分配，以最大化秘密中断容量。我们揭示了秘密中断容量为正的条件，证明了存在且只有一个最优功率，并给出了一个最优功率分配方案。此外，秘密中断容量的渐近特性进行了保密性能优化提供了一些清晰的见解。仿真结果验证了该方案的有效性。
2015-01-19 cs.IT math.IT
Energy-Efficient Power Allocation in Millimeter Wave Massive MIMO with Non-Orthogonal Multiple Access
在这封信中，我们调查的能量效率（EE）的毫米波（mmWave）大规模MIMO（mMIMO）系统与非正交多址（NOMA）的问题。根据信道相关性和增益差异，提出了多个双用户簇。在此之后，我们提出了一种混合模拟/数字预编码方案的低射频（RF）链结构在基站（BS）。在此基础上，我们制定了一个功率分配问题，旨在最大限度地提高EE下用户的服务质量（QoS）的要求和每个集群的功率约束。提出了一种迭代算法来获得最优功率分配。仿真结果表明，提出的NOMA实现了优越的EE性能比传统的OMA。
2017-07-14 cs.IT math.IT
Power Allocation in MIMO Wiretap Channel with Statistical CSI and Finite-Alphabet Input
在本文中，我们考虑在MIMO窃听信道的功率分配问题的秘密存在多个窃听者。假设目标信道状态信息（CSI）的完美知识和窃听者CSI的仅统计知识。我们首先考虑具有高斯输入的MIMO窃听信道。利用Jensen不等式，将保密率最大最小优化问题转化为一个最大化问题。我们使用广义奇异值分解和转换的问题，一个凹最大化问题，最大化的总和保密率的标量窃听信道的传输协方差矩阵的线性约束。然后，我们考虑有限字母输入的MIMO窃听信道。我们发现，高斯输入的情况下，得到的传输协方差矩阵，当使用在MIMO窃听信道与有限字母输入，可以导致零保密率在高发射功率。然后，我们提出了一个额外的功率约束的功率分配方案，它解决了这个保密率损失的问题，并给出了非零的保密率在高发射功率。
2014-01-15 cs.IT math.IT
Massive MIMO: Instantaneous versus Statistical CSI-Based Power Allocation
本文从性能、复杂度和实际实现角度系统比较了大规模MIMO系统中基于统计CSI与基于瞬时CSI的功率分配方案，分析了各自优劣及适用场景。
2025-05-07 cs.IT math.IT
Energy-Efficient Power Allocation for Secure Communications in Large-Scale MIMO Relaying Systems
在本文中，我们解决的问题，能量有效的功率分配安全通信放大转发（AF）的大规模多输入多输出（LS-MIMO）中继系统中存在一个被动窃听。利用AF LS-MIMO中继的优点来显著提高保密性能，特别是保密能量效率（比特每焦耳）。首先分析了中继节点发射功率对保密中断容量的影响，证明了在非常实际的假设条件下，即无窃听者信道状态信息（CSI）和不完全合法CSI的情况下，保密中断容量是发射功率的凹函数.然后，我们提出了一种能量有效的功率分配方案，以最大限度地提高保密能量效率。最后，仿真结果验证了所提出的能量有效的计划相比，容量最大化计划的优势。
2014-08-24 cs.IT math.IT
Robust Power Allocation and Linear Precoding for Cell-Free and Multi-Cell Massive MIMO Systems
多小区（MC）系统存在于从第一代到第五代无线网络的移动网络操作中，并且考虑所有用户到以小区为中心的基站（BS）的信号。无小区（Cell-Free，CF）系统使用大量分布式天线同时为用户服务。在这种情况下，多输入多输出（MIMO）技术被用于两种拓扑结构中，并导致性能增益和干扰减少。为了实现所提及的益处，在下行链路（DL）中需要适当的预编码器设计和功率分配技术。一般而言，DL方案假设发射机处的完美信道状态信息（CSIT），这是不现实的。本文研究了在下行链路中采用线性预编码器的MIMO系统中的MC和CF，并提出了一种在不理想CSIT情况下的自适应功率分配算法。所提出的鲁棒自适应功率分配优于标准自适应和均匀功率分配。仿真还比较了两种系统框架使用最小均方误差（MMSE）预编码器与鲁棒自适应功率分配和自适应功率分配的性能。
2022-10-01 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
Joint Optimization of Power Allocation and Training Duration for Uplink Multiuser MIMO Communications
在本文中，我们考虑了一个多用户多输入多输出（MU-MIMO）通信系统之间的基站配备了多个天线和多个移动用户，每个都配备了一个单一的天线。考虑上行链路场景。上行链路信道由基站通过训练阶段获取。两个线性处理方案，即最大比合并（MRC）和迫零（ZF）。我们优化的训练周期和最佳的训练能量的平均和峰值功率约束下，使可实现的和速率最大化。
2014-09-22 cs.IT math.IT
Optimal Power Allocation for GSVD-Based Beamforming in the MIMO Wiretap Channel
本文考虑了一个多输入多输出（MIMO）高斯窃听信道模型，其中存在一个发射机，一个合法的接收机和一个窃听者，每个都配备了多个天线。当发送者和合法接收者可以以一定的正速率通信时，同时确保窃听者获得零比特的信息，就可以实现完美的保密。本文在假设发射端基于广义奇异值分解（GSVD）进行波束形成的前提下，研究了任意天线数下多天线MIMO窃听信道的理想保密容量。更准确地说，GSVD为基础的预编码器，实现保密容量的最佳分配的功率。这种解决方案被证明有几个优势，比以前的工作，认为保密容量的一般MIMO高斯窃听信道下的高信噪比的假设。数值结果来说明所提出的理论研究结果。
2010-06-09 cs.IT math.IT
Graph Coloring Based Pilot Allocation to Mitigate Pilot Contamination for Multi-Cell Massive MIMO Systems
大规模多输入多输出（MIMO）系统利用大量的基站（BS）天线来服务一组用户，由于小区间干扰（ICI）而遭受导频污染。本文提出了一种基于图着色的多小区大规模MIMO系统导频分配方案。具体地说，通过利用衰落信道的大尺度特性，首先构建一个干扰图来描述所有用户的潜在ICI关系。然后，利用有限的导频资源，所提出的GC-PA方案旨在通过在干扰图中的用户之间有效地分配导频来减轻潜在的ICI。通过仿真验证了该方案的性能增益。
2015-07-15 cs.IT math.IT
Outage Analysis of Downlink URLLC in Massive MIMO systems with Power Allocation
大规模MIMO由于其高空间自由度而被视为低延迟通信的主要推动者。大规模MIMO的信道硬化和良好的传播特性对于多个URLLC设备的复用特别重要。然而，信道硬化和空间复用的实际效用严重依赖于信道知识的准确性。当多个低延迟设备被复用时，获取准确知识的成本变得至关重要，并且不清楚有多少设备可以被服务于延迟可靠性要求以及应该分配多少导频符号。本文研究了在下行链路中实现高频谱效率和高可靠性之间的权衡，通过采用各种功率分配策略，最大比和最小均方误差预编码器。结果表明，采用最大-最小SINR功率分配方式可以获得最佳的可靠性，但总频谱效率较低。
2020-07-09 cs.IT math.IT
Location-Aware Pilot Allocation in Multi-Cell Multi-User Massive MIMO Networks
针对移动性强的多输入多输出（MIMO）网络，无线信道受到莱斯衰落的影响，提出了一种基于位置感知的导频分配算法.大规模MIMO中的导频分配是一个困难的组合问题，并且依赖于用户的位置。因此，对于具有高移动性用户的网络，实时实现最优导频分配是高度复杂的。在此背景下，我们提出了一种低复杂度的导频分配算法，该算法利用了用户之间的视线（LOS）干扰的行为，并将相同的导频序列分配给具有小LOS干扰的用户。我们的研究表明，我们提出的算法显着优于现有的算法，即使定位误差。具体而言，在这项工作中考虑的系统，我们提出的算法提供了高达37.26%的改善和频谱效率（SE），并提高了高达2.57位/秒/Hz的最坏的干扰影响的用户的总和SE，相比现有的算法。
2018-04-27 cs.IT math.IT
Power Allocation and Measurement Matrix Design for Block CS-Based Distributed MIMO Radars
多输入多输出（MIMO）雷达提供更高的分辨率，更好的目标检测，更准确的目标参数估计。由于目标在空间速度域的稀疏性，当采样率远小于奈奎斯特采样率时，可以利用压缩感知（CS）来提高MIMO雷达的性能。在分布式MIMO雷达中，由于接收信号是一个基上的块稀疏信号，因此可以用块压缩感知方法代替经典的压缩感知方法，以获得更好的性能。针对基于分组CS的分布式MIMO雷达，提出了两种提高雷达性能的新方法。第一种方法是一种新的能量分配方法，另一种方法是一种新的测量矩阵的优化设计方法。这些方法基于感测矩阵块相干性的上限的最小化。仿真结果表明，这两种方法提高了多目标参数估计的精度。
2016-03-08 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
MIMO Mutli-Cell Processing: Optimal Precoding and Power Allocation
我们研究的最佳功率分配和最佳预编码的集群的两个BS合作，共同最大限度地提高可实现的速率为两个用户连接到每个BS在MCP框架。这个框架是由一个虚拟的网络建模的MIMO信道由于框架的充分合作。具体地，由于通过回程链路在两个BS之间共享CSI和数据。我们提供了一个广义的不动点方程的最佳预编码器的渐近制度的低和高的预编码。我们引入了一种新的迭代方法，导致一个封闭形式的表达的最佳预编码矩阵在高性能制度，这是已知的NP-困难的问题。已经介绍了两种MCP分布式算法，用于UL的功率分配算法和用于DL的预编码算法。
2018-09-11 cs.IT math.IT
Precoder Design and Statistical Power Allocation for MIMO-NOMA via User-Assisted Simultaneous Diagonalization
本文研究了两用户功率域多输入多输出（MIMO）非正交多址（NOMA）系统的下行预编码器设计。我们提出了一种新的用户辅助（UA）同时对角化（SD）的MIMO-NOMA方案，实现SD的MIMO信道的两个用户通过预编码器的设计和低复杂度的自干扰消除在用户的组合，从而大大降低了整体解码复杂度相比，联合解码。基于有限大小的随机矩阵理论框架，分析了该方案在瑞利衰落信道下的各态历经用户速率，并进一步利用该模型提出了一种统计功率分配算法。仿真和数值结果表明，所提出的UA-SD MIMO-NOMA方案显着优于正交多址和基准预编码器设计执行SD通过广义奇异值分解方面的可实现的遍历速率区域的大多数用户速率。遍历速率区域被进一步增强的混合方案，该方案在所提出的UA-SD MIMO-NOMA方案和单用户MIMO之间执行分时。
2020-11-13 cs.IT math.IT
Joint Optimal Number of RF chains and Power Allocation for Downlink Massive MIMO Systems
本文研究了大规模多输入多输出（MIMO）系统的下行链路，其中包括一个单小区基站（BS）配备了大量的天线服务于多个用户。由于射频链的数量越来越大，本文考虑的系统模型假设一个不可忽略的电路功耗。因此，这项工作的目的是找到RF链消耗的功率和发射功率之间的最佳平衡。首先，假设用户之间的功率分配相等，解析地得到了待激活的RF链的最优数目，然后，对于给定数目的RF链，解析地得到了用户之间的最优功率分配。基于这些分析，我们提出了一种迭代算法，联合计算最佳数量的RF链和最佳功率分配向量。仿真验证了分析结果，并显示了所提出的算法提供的高性能。
2015-07-20 cs.IT math.IT
Resource Allocation in MIMO Radar With Multiple Targets for Non-Coherent Localization
针对MIMO雷达多目标非相干定位场景，在功率与带宽资源受限条件下，以Crámer-Rao下界为性能指标，通过求解序列凸问题得到三类资源分配近似解，仿真验证带宽分配对定位性能影响远强于功率分配。
2013-08-29 cs.IT math.IT
Adaptive Power Allocation Strategies using DSTC in Cooperative MIMO Networks
提出了一种基于分布式空时编码（DSTC）的协作多输入多输出（MIMO）网络的自适应功率分配（PA）算法。联合约束优化算法，以确定功率分配参数，信道参数和接收滤波器，提出了在每个链路中的每个发送流。线性接收滤波器和最大似然（ML）检测被认为是放大和转发（AF）和解码和转发（DF）的合作策略。在所提出的算法中，PA矩阵中的元素在目的节点进行优化，然后通过反馈信道发送回中继节点。考虑了反馈误差的影响。线性MMSE表达式和PA矩阵相互依赖，并迭代更新。随机梯度（SG）算法的发展与降低计算复杂性。仿真结果表明，所提出的算法获得显着的性能增益相比，现有的功率分配方案。
2014-01-19 cs.IT math.IT
Precoder Design and Power Allocation for Downlink MIMO-NOMA via Simultaneous Triangularization
在本文中，我们考虑两个用户的功率域多输入多输出（MIMO）非正交多址（NOMA）系统的下行链路预编码器的设计。提出的预编码方案基于同时三角化，将两个用户的MIMO-NOMA信道分解为多个单输入单输出的NOMA信道，假设用户处具有低复杂度的自干扰消除。与基于同步对角化的预编码方案相比，该方案避免了用户MIMO信道的反转，从而提高了遍历速率性能。此外，我们还开发了一种基于凹凸过程的功率分配算法，并利用它来获得所提出的MIMO-NOMA方案的各态历经可达速率区域。我们的研究结果表明，该方案优于基线预编码方案的基础上SD和正交多址接入的用户速率范围很广，并执行接近脏纸编码上限。通过利用基于所提出的MIMO-NOMA方案和点对点MIMO之间的分时的混合方案，可以进一步改进遍历速率区域。
2021-01-14 cs.IT math.IT
Downlink Power Allocation for STAR-RIS-Assisted Cell-Free Massive MIMO with Multi-antenna Users
本文提出了一种基于ADMM的分数规划算法，用于STAR-RIS辅助的无中心大规模MIMO系统中多天线用户的下行链路功率分配，实现了20%以上的SE提升。
2025-12-20 cs.IT math.IT
Study of Robust Power Allocation for User-Centric Cell-Free Massive MIMO Networks
Pontifical Catholic University of Rio de Janeiro（里约热内卢天主教大学）；University of York（约克大学）；RWTH Aachen University（亚琛工业大学）
本文提出了一种基于最小二乘框架和Tikhonov正则化的鲁棒功率分配方法，结合零强迫预编码，实现高效且鲁棒的免中心大规模MIMO网络功率优化。
2026-01-24 cs.IT math.IT
Study of Robust Multiuser Scheduling and Power Allocation in Cell-Free MIMO Networks
本文针对无蜂窝大规模MIMO网络下行链路中信道状态信息不完善的问题，提出鲁棒用户调度与功率分配框架，分别优化总速率和最小化均方误差，仿真验证了其显著提升网络性能的效果。
2025-02-09 cs.IT math.IT
Resource Allocation for Power Minimization in the Downlink of THP-based Spatial Multiplexing MIMO-OFDMA Systems
在这项工作中，我们处理空间复用MIMO-OFDMA系统的下行链路中的资源分配。特别是，我们集中在问题上的联合优化的发送和接收处理矩阵，信道分配和功率分配的目标，最大限度地减少总功耗，同时满足不同的服务质量要求。一个分层的体系结构中使用的用户首先被划分在不同的组的基础上，他们的信道质量，然后信道分配和收发器的设计顺序地解决从一组用户最不利的信道条件。在基站处使用在用户级操作的Tomlinson-Harashima预编码器来去除属于不同组的用户之间的多用户干扰。数值结果被用来突出所提出的解决方案的有效性，并与现有的替代品进行比较。
2014-04-18 cs.IT math.IT
Sequential and Incremental Precoder Design for Joint Transmission Network MIMO Systems with Imperfect Backhaul
在本文中，我们提出了一个顺序和增量预编码器设计的下行链路联合传输（JT）网络MIMO系统的回程链路不完善。我们的设计目标是使子流均方误差（MSE）的最大值最小化，该最大值决定了系统的平均误比特率（BER）性能。该方案首先优化服务基站的预编码器，然后根据非服务基站参与JT的概率降序依次优化JT集合中的非服务基站的预编码器。当一些BS由于较差的即时回程条件而不得不暂时退出JT操作时，逐BS顺序优化过程可以改善系统性能。此外，附加BS的预编码器以增量方式导出，即，先前BS的顺序优化的预编码器是固定的，因此额外的预编码器在多BS JT操作中起到增量部分。在所提出的顺序和增量优化方案中，设计迭代算法来联合优化每个附加BS的子流预编码器和子流功率分配。仿真结果表明，在实际的回程链路条件下，我们的计划显着优于自主全球预编码（AGP）计划的BER性能。
2020-03-17 cs.IT eess.SP math.IT
ADC Bit Allocation under a Power Constraint for MmWave Massive MIMO Communication Receivers
在宽带宽上操作并且使用大量天线的毫米波（mmWave）系统对功耗施加了沉重的负担。在大规模多输入多输出（MIMO）上行链路中，模数转换器（ADC）将是基站接收机中的主要功率消耗者。提出了一种功率受限下的毫米波多用户（MU）大规模MIMO系统比特分配（BA）方法。我们将ADC应用于波束空间投影的模拟相控阵的输出，以利用毫米波信道稀疏性。我们放松均方量化误差（MSQE）最小化问题，并映射到每个ADC的非负整数位的封闭形式的解决方案。在链路级仿真中，所提出的方法在相同或更低的功耗下提供了比传统低分辨率ADC更好的通信性能。我们的贡献是一个接近最优的低复杂度BA方法，最大限度地减少总MSQE下的功率约束。
2017-02-24 cs.IT math.IT
A General MIMO Framework for NOMA Downlink and Uplink Transmission Based on Signal Alignment
多输入多输出（MIMO）技术在非正交多址（NOMA）系统中的应用对于提高NOMA系统的性能增益具有重要意义。本文提出了一种新的MIMO-NOMA框架，用于下行链路和上行链路传输，通过应用信号对齐的概念。通过使用随机几何，封闭形式的分析结果，以方便性能评估的建议框架随机部署的用户和用户。研究了固定功率分配和认知无线电功率分配等不同功率分配策略对MIMO-NOMA性能的影响。计算机模拟结果证明了所提出的框架的性能和开发的分析结果的准确性。
2015-08-29 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
Robust Resource Allocation for MIMO Wireless Powered Communication Networks Based on a Non-linear EH Model
在本文中，我们考虑了一个多输入多输出无线供电通信网络（MIMO-WPCN），其中多个用户收获能量从一个专用的发电站，以便能够将他们的信息信号发送到一个信息接收站。采用一个实用的非线性能量收集（EH）模型，我们提出了一个联合的时间分配和功率控制方案，考虑到信道状态信息（CSI）的不确定性，并提供对不完美的CSI知识的鲁棒性。特别是，我们制定了两个非凸优化问题，为不同的目标，即系统总吞吐量最大化和最大化的最小个人吞吐量在所有无线供电的用户。为了克服非凸性，我们应用了几个变换以及一维搜索，以获得一个有效的资源分配算法。数值结果表明，当资源分配的基础上采用的非线性EH模型，而不是传统的线性EH模型设计，可以实现显着的性能增益。此外，不同于一个非鲁棒的基线方案设计完美的CSI，建议的资源分配计划被证明是强大的对不完美的CSI知识。
2017-01-31 cs.IT math.IT
Optimal Power Allocation and Active Interference Mitigation for Spatial Multiplexed MIMO Cognitive Systems
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（ZF）检测器。此外，次系统受到多个随机分布的单天线主用户（PU）的干扰。为了增强二次传输的性能，在二次发射机处执行最优功率分配，其中约束由PU指定的干扰温度（IT）。次接收机的中断概率显式推导出一个精确的封闭形式的表达式。此外，一些特殊情况下的实际利益，包括位于PU和大规模MIMO，进行了讨论。此外，为了减轻由时间平均IT引起的对PU的瞬时过度干扰，为次级发射机开发了迭代天线缩减算法，并且相应地，解析地计算发射天线的平均数量。大量的数值和模拟结果证实了我们的分析的有效性。
2017-12-04 cs.IT math.IT
Joint Beamforming and Power Allocation for MIMO Relay Broadcast Channel with Individual SINR Constraints
本文研究了移动台在单个信号干扰噪声比约束下的多输入多输出（MIMO）中继广播信道的系统设计问题。通过研究基站和中继站的下行链路和上行链路的对偶结构，提出了基站和中继站联合功率分配和波束赋形设计的两种方案。首先考虑在BS和RS处具有给定SINR目标的实际功率约束下可行解的存在性问题。然后考虑了系统的和幂最小化问题。在凸优化的框架下，利用最优的联合功率分配和波束形成可以有效地解决每个设计问题。我们还表明，在RS的子信道配对，传输功率可以通过信道补偿在任何一跳降低。最后，扩展到更一般的多跳应用程序，以进一步提高功率效率。
2011-02-28 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
Towards Optimal CSI Allocation in Multicell MIMO Channels
在这项工作中，我们考虑跨K个发射机（TX）的联合预编码，共享要向K个单天线接收机（RX）发送的用户数据符号的知识。我们考虑一个分布式的信道状态信息（DCSI）配置，其中每个TX有自己的本地估计的整体多用户MIMO信道。这项工作的重点是在通过回程网络的总共享的约束下的CSI反馈的分配的优化。在Wyner模型的基础上，我们推导出一种新的方法来分配CSI反馈，同时有效地利用路径损耗结构来减少所需的反馈量。我们表明，所提出的CSI分配实现了良好的性能，每个TX的CSI比特的数量不与合作TX的数量成比例，从而使联合传输从大量的TX比以前认为的更实际。实际上，所提出的CSI分配将协作减少到局部规模，这也允许用户的数据符号的减少的分配。我们进一步表明，该方法可以扩展到更一般的一类信道：指数衰减的信道，它精确地模拟位于一维空间上的TX的合作。最后，我们通过仿真验证，建议的CSI分配导致非常小的性能损失。
2011-10-31 cs.IT math.IT
Joint Power and Bit Allocation for Precoded Massive MIMO Channels
针对预编码大规模MIMO系统的功率与比特分配联合优化问题，提出自适应QAM方案，将MWF简化为经典WF，预计算QAM配置以截断SVD替代完整SVD，实现低复杂度与更优解码性能。
2025-04-18 cs.IT math.IT
Spectral Efficiency in Large-Scale MIMO-OFDM Systems with Per-Antenna Power Cost
研究了具有大量基站天线的多输入多输出正交频分复用（MIMO-OFDM）下行链路网络的资源分配问题。假设发射机处的信道状态信息是完美的，则资源分配算法设计被建模为考虑功率放大器、天线单元和信号处理电路单元的联合功耗的非凸优化问题。随后，利用大数定律和对偶分解，一个有效的次优迭代资源分配算法，提出了最大化的系统容量（位/秒）。特别地，在每次迭代中推导出闭合形式的功率分配和天线分配策略。仿真结果表明，所提出的迭代资源分配算法实现了一个接近最优的性能在一个小的迭代次数，并揭示了系统容量和激活的天线的数量之间的权衡：激活所有的天线可能不是一个很好的解决方案，系统容量最大化时，考虑每天线功率成本。
2012-11-15 cs.IT math.IT
Energy Efficient Power Allocation in Massive MIMO Systems based on Standard Interference Function
研究了大规模MIMO系统下行链路能量有效的功率分配问题。一个约束的非凸优化问题，制定能源效率（EE）最大化，其中考虑到服务质量（QoS）的要求。利用分式规划的性质和用户数据速率的下界，将非凸优化问题转化为凸优化问题。利用拉格朗日对偶函数法将约束凸问题转化为无约束凸问题。由于用户内干扰引起的多变量耦合问题，推导上述优化问题的显式解是困难的。利用标准干扰函数，我们提出了一种隐式迭代算法来求解无约束凸优化问题，获得最优功率分配方案。仿真结果表明，该迭代算法只需几次迭代就能收敛，并说明了用户数和天线数对EE的影响。
2017-03-21 cs.IT math.IT
Diversity-Multiplexing-Delay Tradeoffs in MIMO Multihop Networks with ARQ
研究了多跳MIMO中继网络中采用ARQ的分集、复用和时延的折衷问题，其中随机时延是由发送和ARQ重传引起的。这导致了一个最佳的ARQ分配问题，每跳延迟或端到端延迟约束。最优ARQ分配必须在接收机在分配的最大ARQ轮中未能解码的ARQ错误和由于延迟引起的分组丢失之间进行权衡。这两个概率的错误，其特征在于使用分集复用延迟权衡（DMDT）（无延迟）和随机延迟的尾概率，分别使用大偏差技术。然后，最优ARQ分配问题可以被表述为凸优化问题。我们发现，最佳的ARQ分配应该平衡每个链路的性能，以及避免显着的队列延迟，这也是通过数值例子证明。
2010-01-05 cs.IT math.IT
Massive MIMO with Optimal Power and Training Duration Allocation
我们考虑大规模多小区多输入多输出系统的上行链路，其中基站（BS），配备了大规模阵列，同时服务于同一频带中的几个终端。我们假设BS从上行链路训练中估计信道，然后使用最大比合并技术来检测从其自身小区中的所有终端发送的信号。我们提出了一个最佳的资源分配方案，联合选择的训练时间，训练信号功率，和数据信号功率，以最大限度地提高频谱效率的总和，对于一个给定的总能量预算花费在相干间隔。数值结果验证了最优资源分配方案的优点。此外，我们表明，更多的训练信号功率应使用在低信噪比（SNR），反之亦然，在高信噪比。有趣的是，对于整个SNR机制，最佳训练持续时间等于终端的数量。
2015-01-07 cs.IT math.IT
Centralized and Distributed Power Allocation for Max-Min Fairness in Cell-Free Massive MIMO
无小区大规模MIMO系统由大量地理上分布的接入点（AP）组成，这些接入点通过相干联合传输为用户提供服务。下行链路功率分配在这些系统中是重要的，以确定哪些AP应该向哪些用户以及以什么功率进行传输。如果该系统正确实现，它可以提供比传统蜂窝网络更均匀的用户性能。为此，以前的作品已经示出了如何执行系统范围的最大-最小公平功率分配时，使用最大比预编码。在本文中，我们首先将此方法推广到任意的预编码，然后训练神经网络执行近似相同的功率分配，但降低了计算复杂性。最后，我们训练每个AP一个神经网络来模拟系统范围的最大-最小公平功率分配，但只使用本地信息。通过学习本地传播环境的结构，该方法优于来自无小区大规模MIMO文献的最先进的分布式功率分配方法。
2021-12-31 cs.IT eess.SP math.IT
Optimal Power Allocation for Distributed Detection over MIMO Channels in Wireless Sensor Networks
在具有无线传感器网络的分布式检测系统中，由于传感器处的干扰和有限的发射器功率以对抗融合中心的接收器处的噪声，传感器与融合中心之间的通信并不完美。在这种不完全通信的情况下如何优化检测性能的问题给分布式检测带来了新的挑战。在本文中，传感器被假定为具有独立的，但不相同分布的意见，和多输入/多输出（MIMO）信道模型包括占传感器和融合中心之间的不完善的通信。不同假设下的检测统计量的分布之间的J-发散被用作性能标准，以提供易于处理的分析。研究了在传感器上具有单个和总发射功率约束的情况下优化性能（以J-发散度为依据），并给出了相应的功率分配方案。有趣的是，所提出的功率分配是两个因素之间的权衡，通信信道质量和本地决策质量。对于正交信道的情况，在一定条件下，功率分配可以通过加权注水算法来解决。仿真结果表明，为了达到相同的性能，在某些情况下，所提出的功率分配只消耗低至25%的总功率所使用的一个平等的功率分配方案。
2007-07-17 cs.IT math.IT
Non-Orthogonal Multiple Access (NOMA) for Downlink Multiuser MIMO Systems: User Clustering, Beamforming, and Power Allocation
研究了具有连续干扰消除（SIC）的非正交多址（NOMA）在下行多用户多输入多输出（MIMO）蜂窝系统中的应用，其中小区内用户终端的接收天线总数大于基站的发射天线数。我们首先将UE接收天线动态地分组为等于或大于BS发射天线的数量的多个集群。单个波束成形向量然后由集群中的所有接收天线共享。我们提出了一种线性波束形成技术，其中所有的接收天线可以显着消除簇间干扰。另一方面，每个集群中的接收天线基于功率域NOMA进行调度，接收机端具有SIC。对于集群间和集群内的功率分配，我们提供了动态功率分配解决方案，其目标是最大化整体小区容量。对提出的MIMO-NOMA系统进行了广泛的性能评估，并与传统的基于正交多址（OMA）的MIMO系统和其他现有的MIMO-NOMA解决方案进行了比较。数值结果量化的容量增益的MIMO-NOMA模型在MIMO-OMA和其他现有的MIMO-NOMA解决方案。
2016-11-22 cs.IT cs.NI math.IT
Asymptotic Characterisation of Regularised Zero-Forcing Receiver for Imperfect and Correlated Massive MIMO Systems with Optimal Power Allocation
本文针对信道不完美且空间相关的大规模MIMO系统，推导了正则化迫零接收机MSE和BER的渐近表达式，并在此基础上求解了最优正则化因子和最优功率分配方案，仿真验证了渐近结果的准确性。
2021-06-08 cs.IT math.IT
Sum Rates, Rate Allocation, and User Scheduling for Multi-User MIMO Vector Perturbation Precoding
本文研究多用户多输入多输出（MIMO）广播信道。我们考虑的情况下，多个发射天线被用来提供独立的数据流到多个用户通过矢量扰动。我们推导出的平均能量的预编码向量的总和速率的表达式，并使用此推导出一个高的信号噪声比（SNR）的封闭形式的上限，我们通过模拟是紧密的。我们还提出了一个修改向量扰动不同的速率可以分配给不同的用户。我们的结论是，矢量扰动预编码的总和速率增益可以通过减少用户选择问题的速率分配问题来实现。然后，我们提出了一个低复杂度的用户选择算法，试图最大限度地提高高信噪比和速率上界。仿真结果表明，该算法优于其他类似复杂度的用户选择算法。
2009-11-05 cs.IT math.IT
A High Throughput Pilot Allocation for M2M Communication in Crowded Massive MIMO Systems
提出了一种解决拥挤的大规模多输入多输出（MIMO）系统中M2M通信小区内导频冲突的新方案。所提出的方案允许由最强用户冲突解决（SUCR）协议判断的那些失败的用户设备（UE）竞争空闲导频，即，在初始步骤中没有被任何UE选择的导频。该方案被称为SUCR组合空闲导频接入（SUCR-IPA）。为了分析SUCR-IPA方案的性能，我们开发了一种简单的方法来计算UE在每个随机接入时隙（RAST）中的接入成功概率。仿真结果与分析结果吻合较好。它还表明，相比于SUCR协议，建议SUCR-IPA计划增加了系统的吞吐量显着，从而显着减少接入尝试的次数。
2016-11-02 cs.IT math.IT
Deep Reinforcement Learning Based Power Allocation for Minimizing AoI and Energy Consumption in MIMO-NOMA IoT Systems
Jiangnan University（江南大学）；State Key Laboratory of Integrated Services Networks (Xidian University)（综合业务网理论及关键技术国家重点实验室（西安电子科技大学））；Qualcomm（高通公司）；Tsinghua University（清华大学）；University of Kent（肯特大学）；Jiangsu Future Networks Innovation Institute（江苏未来网络创新研究院）
多输入多输出非正交多址接入（MIMO-NOMA）物联网系统可以显著提高信道容量和频谱效率，以支持实时应用。信息年龄（AoI）是实时应用的重要指标，但目前还没有文献对MIMO-NOMA物联网系统的AoI进行最小化，这促使我们开展这项工作。在MIMO-NOMA物联网系统中，基站（BS）确定样本收集要求并为每个物联网设备分配传输功率。各设备根据采样要求确定是否进行数据采样，并采用分配的功率在MIMO-NOMA信道上向基站发送采样数据。之后，BS采用连续干扰消除（SIC）技术来解码由每个设备发送的数据的信号。样本采集要求和功率分配将影响系统的AoI和能耗。在SIC过程中传输速率不是常数，MIMO-NOMA信道中噪声是随机的，因此确定包括采样要求和功率分配在内的最优策略以最小化MIMO-NOMA物联网系统的AoI和能耗至关重要。本文提出了基于深度强化学习（DRL）的MIMO- NOMA物联网系统的最优功率分配，以最小化AoI和能耗。大量的仿真实验证明了最优功率分配的优越性。
2023-03-11 cs.AI cs.IT math.IT
Joint Power Adjustment and Receiver Design for Distributed Space-Time Coded in Cooperative MIMO Systems
针对协作多输入多输出（MIMO）网络，提出了一种基于最小均方误差（MMSE）接收机的联合功率分配算法，该算法采用多中继和解码转发（DF）策略。在每个中继节点中应用分布式空时编码（DSTC）方案。我们提出了一种联合约束优化算法来确定功率分配参数和MMSE接收滤波器的参数向量为每个发送的符号在每个链路，以及信道系数矩阵。随机梯度（SG）算法被推导用于联合优化的计算，以将接收机从MMSE接收滤波器和功率分配参数的大量计算复杂度中释放出来。仿真结果表明，与等功率分配系统相比，该算法具有一定的增益。
2013-03-17 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
Minimum BER Power Adjustment and Receiver Design for Distributed Space-Time Coded Cooperative MIMO Relaying Systems
针对协作多输入多输出（MIMO）网络，提出了一种基于最小出错率准则的自适应联合功率分配（JPA）和线性接收机设计算法。该系统采用多个中继与分布式空时编码（DSTC）计划和放大转发（AF）的策略。它是根据一个联合约束优化算法来确定每个发送符号的最小误码率功率分配参数和接收滤波器参数。仿真结果表明，与等功率分配系统和最小均方误差（MMSE）设计相比，该算法获得了性能增益。
2013-03-17 cs.IT math.IT
Optimal Transmit Power and Channel-Information Bit Allocation With Zeroforcing Beamforming in MIMO-NOMA and MIMO-OMA Downlinks
针对MIMO-NOMA与MIMO-OMA下行链路，本文通过几何规划联合优化发射功率和CDI比特分配以实现max-min SINR公平性，并提出基于K-means的分组与渐进填充方案降低复杂度。
2023-01-25 cs.IT math.IT
Resource Allocation in MIMO setup
在多输入多输出（MIMO）设置中，其中链路的一侧包括线性天线阵列，数据可以在入射射线的方向上传输。本文研究了这种设置的信道容量。我们定义了两种不同的设置;一种是当能量在所有光线上都是恒定的且相等时，另一种是当可用能量均匀分布在光线上时。对于后者，我们表明，有一个上限的信道容量，无论射线和天线的数量。此外，我们还将此设置与传统的单输入单输出（SISO）AWGN信道进行了比较。
2022-11-03 cs.IT eess.SP math.IT
Scheduling and Dynamic Pilot Allocation For Massive MIMO with Varying Traffic
在本文中，我们考虑的问题，联合用户调度和动态导频分配的时分双工（TDD）的大规模MIMO网络在不同的业务条件下。大规模MIMO系统的主要问题之一是可用的正交导频信号的数量是有限的，并且迫切需要将这些信号动态分配到不同用户以利用这些系统的全部益处。此外，导频信号在实践中是无线电资源控制（RRC）配置的，因此频繁的重新配置导致高信令开销并且是昂贵的。利用李雅普诺夫优化框架，提出了一种基于队列大小、用户信道条件和重构代价的大时间尺度下的导频动态分配算法。然后，它在小的时间尺度上调度用户。数值结果表明，我们的算法的有效性，并表明，导频不需要配置频繁的队列延迟增加的代价。
2020-05-06 cs.IT cs.NI math.IT
Asymmetric Stream Allocation and Linear Decodability in MIMO Coded Caching
University of Oulu（奥卢大学）
本文研究了一种单次线性可解的MIMO缓存交付，允许任意用户流分配。通过推导一个流数可解条件，扩展了对称公共流可行性规则，并开发了一种贪心多播调度程序，实现非对称流分配，从而提高DoF的粒度并提升有限SNR对称速率。
2026-09-16 cs.IT eess.SP math.IT
Harmonized Cellular and Distributed Massive MIMO: Load Balancing and Scheduling
具有能够在“大规模MIMO”机制中操作的大阵列基站（BS）的多层网络被设想为在满足爆炸式的无线业务需求方面发挥关键作用。大规模MIMO在具有基于互易性的训练的小小区上操作，承诺每单位面积具有低开销的高频谱效率。此外，在使用简单的准入控制机制和基本的BS调度器的蜂窝大规模MIMO HetNet中，接近最优的用户-BS关联和资源分配是可能的，因为可以利用大规模MIMO先验地预测调度的用户速率。由于每个上行链路导频固有地训练所有附近BS处的天线阵列，因此基于互易性的训练自然能够实现协作多点传输（CoMP）。在本文中，我们考虑了分布式MIMO形式的CoMP，它提高了小区边缘的性能，而不需要合作BS之间的信道状态信息交换。我们提出了用于在下行链路中协调操作分布式和蜂窝大规模MIMO的方法，其在整个网络上以较粗的时间尺度优化资源分配。我们还提出了在资源块级的目标接近最优分配的调度策略。仿真表明，所提出的方法可以显著优于网络优化的仅蜂窝大规模MIMO操作（即，没有CoMP的操作），尤其是在小区边缘。
2015-05-03 cs.IT math.IT
