A Survey of Downlink Non-orthogonal Multiple Access for 5G Wireless Communication Networks
非正交多址接入（NOMA）技术被认为是下一代蜂窝通信网络中最有前途的多址接入技术。在本文中，我们首先讨论了一个简单的NOMA模型，两个用户同时由一个单一的载波服务，以说明其基本原理。然后，一个更一般的模型与多载波服务的任意数量的用户在每个子载波上也进行了讨论。概述了现有的工作，性能分析，资源分配，和多输入多输出NOMA的总结和讨论。此外，我们还讨论了NOMA的主要特征及其潜在的研究挑战。
2016-09-07 cs.IT math.IT
An information-spectrum approach to large deviation theorems
本文从信息论中首次提出的信息谱（IS）方法的观点出发，对大偏差定理作了一些新的研究，并给出了一般大偏差率函数的一个新的基本公式，它是一对上下IS率函数。特别是，我们有兴趣建立一般的大偏差率函数，可以推导出的Fenchel-Legendre变换的累积量生成函数。最后的目标是显示率函数是Cramér-Gärtner-Ellis型的一个充分必要条件。
2006-07-28 cs.IT math.IT
Simultaneous Wireless Information and Power Transfer in a Two-User OFDM Interference Channel
本文研究了单输入单输出（SISO）两用户正交频分复用（OFDM）干扰信道（IFC）中的同时无线信息和功率传输（SWIPT）。我们假设发射机是非合作的，并有完善的知识的本地信道状态信息（CSI）。我们表明，在高信噪比的最佳传输策略的必要条件是能量发射机通过分配其发射功率在一个子载波上发送信号。因此，我们提出了一个子载波选择方法的能量发射机，并确定可实现的速率能量区域。此外，我们进一步扩大了可实现的速率-能量区域，通过启用基本形式的发射机合作，其中交换消息以通知能量发射机关于信息发射机未利用的子载波。
2015-07-01 cs.IT math.IT
Wireless Device-to-Device Caching Networks: Basic Principles and System Performance
由于无线视频传输是数据流量增长最快的形式，因此频谱高效的视频点播无线流传输方法对服务提供商和用户都至关重要。视频点播的一个关键属性是异步内容重用，使得少数主导视频占流量的很大一部分，但用户在不同时间观看。结合D2 D通信在设备上缓存内容允许利用该属性，并且提供显著超过从基站单播的常规方法和用于常规数据业务的传统D2 D网络两者的网络吞吐量。本文以半教程的简明形式介绍了一些最新的结果与高速缓存和异步内容重用的无线网络的吞吐量缩放定律，对比D2 D方法与竞争的方法的基础上组合的高速缓存设计和网络编码传输从基站（BS），称为编码组播。有趣的是，前者的空间重用增益和后者的编码多播增益在某种程度上令人惊讶地产生了相同的接近最优的吞吐量行为，在相关的制度中，库中的视频文件的数量小于流媒体用户的数量。基于我们最近的理论结果，我们提出了一个整体的D2 D系统设计，它结合了传统的微波（2 GHz）以及毫米波D2 D链路;到基站的直接连接可以用来提供那些在本地缓存中找不到的罕见视频请求。我们提供了广泛的模拟各种系统设置下，并比较我们的计划与其他现有的计划由BS。我们表明，尽管类似的行为的缩放定律，所提出的D2 D方法提供了非常显着的吞吐量增益相对于BS的唯一的计划。
2014-04-24 cs.IT cs.MM cs.NI
On Eavesdropper-Tolerance Capability of Two-Hop Wireless Networks
两跳无线网络是研究一般无线网络的基本网络模型，而协同干扰是实现物理层安全的一种很有前途的方案。本文建立了一个研究窃听容忍能力的理论框架（即，在两跳无线网络中，采用合作干扰来保证由保密中断概率（SOP）定义的安全性，采用机会中继来保证由传输中断概率（TOP）定义的可靠性。对于相关网络，首先基于中心极限定理对SOP和TOP进行封闭形式建模。在SOP和TOP模型的基础上，结合随机序理论，建立了网络容忍窃听能力分析模型。最后，提供了大量的仿真和数值结果来说明我们的理论框架的效率，以及窃听容忍能力的有关网络采用合作干扰和机会中继。
2013-12-13 cs.IT math.IT
Crystallization in large wireless networks
我们分析了衰落干扰中继网络，其中M个单天线源-目的地终端对同时通信，并在同一频带通过一组K个单天线中继使用半双工两跳中继。假设中继有信道状态信息（CSI），它示出，在大M的限制，提供K增长足够快的M的函数，网络的“applicles”在这个意义上，个人的源-目的地终端对容量是严格的积极的。相应的所需的增长率K作为M的函数被发现是足够的，也使个人的源-目的地衰落链路收敛到非衰落链路。我们说网络“结晶”，因为它分解成一组有效隔离的“空中电线”。进行大偏差分析以表征“结晶”速率，即，解耦链路收敛到非衰落链路的速率（作为M，K的函数）。在这个分析的过程中，我们开发了一种新的技术，用于表征某些相依随机变量和的大偏差行为。对于在中继级没有CSI的情况，假设放大转发中继，我们计算每个源-目的地终端对容量为M，K收敛到无穷大，K/M保持固定，使用大随机矩阵理论的工具。
2007-05-14 cs.IT math.IT
Scheduling in Multi-hop Wireless Networks with Priorities
在本文中，我们考虑在多跳无线网络中的优先级最大调度，其中调度器选择一个最大的独立集的greetings根据一定的优先级指定的顺序。我们表明，如果正确选择的优先级的概率分布，我们可以实现最佳（最大）的稳定区域使用独立同分布随机优先级分配过程，满足大数定律的任何一组到达过程。优先级的预先计算通常是NP难的，但是存在多项式时间近似方案（PTAS）来实现最优稳定区域的任何部分。接下来，我们专注于静态优先级的简单情况下，并指定一个贪婪的优先级分配算法，它可以实现相同的分数的最佳稳定区域的最长队列优先（LQF）的最新结果。我们还表明，该算法可以很容易地适应，以满足延迟的限制，在大偏差制度，因此，支持服务质量（QoS）为每个链接。
2009-01-19 cs.IT math.IT
Lossy Asymptotic Equipartition Property For Geometric Networked Data Structures
本文将网络数据结构的广义渐近均分性质推广到了用有色几何随机图（CGRG）建模的无线传感器网络。用于证明这一结果的主要技术仍然是适当定义的CGRG经验措施的大偏差原则。作为这篇文章的动机，我们将我们的研究结果应用于无线传感器网络监测湖泊水质的一些数据。
2017-11-22 cs.IT math.IT
Multi-Agent Reinforcement Learning in Wireless Distributed Networks for 6G
本文系统综述了面向6G的MARL辅助无线分布式网络，分析其数学背景、网络结构、MARL方法分类、关键挑战及与信息瓶颈、镜像学习等新兴技术的结合，并展望未来研究方向。
2025-02-09 cs.IT cs.SY eess.SY
Wireless Link Capacity under Shadowing and Fading
我们考虑以下基本链路容量（也称为，单次调度）问题：给定一组通信链路，找到可以同时成功传输的链路的最大子集。良好的性能保证仅适用于确定性模型，例如具有几何（对数距离）路径损耗的物理模型。我们对待这个问题的随机跟踪下一般分布，约束的影响，最佳容量的阴影，并推导出常数近似算法。我们还考虑了瑞利分布下的时间衰落，并表明它只影响非衰落的解决方案由一个常数因子。这些可以结合成时不变阴影和时间衰落下的恒定近似链路容量算法。
2017-06-16 cs.IT cs.NI math.IT
A Primer on the Statistical Relation between Wireless Ultra-Reliability and Location Estimation
位置信息通常被用作推断无线通信链路的性能的代理。使用一个非常简单的模型，这封信揭示了位置估计的不确定性和无线链路可靠性之间的基本统计关系。首先，一个Cramér-Rao界的定位误差推导。然后，无线链路可靠性的特征在于中断概率有多大可能高于目标阈值。我们表明，可靠性是敏感的位置错误，特别是当信道统计也敏感的位置。最后，我们强调的困难，同时考虑到位置的不确定性，选择一个率，满足目标的可靠性。
2022-03-27 cs.IT eess.SP math.IT
Interplay between RIS and AI in Wireless Communications: Fundamentals, Architectures, Applications, and Open Research Problems
未来的无线通信网络有望满足前所未有的性能要求，以支持我们高度数字化和全球数据驱动的社会。为了实现我们的目标，必须克服各种技术挑战。在许多潜在的技术中，可重构智能表面（RIS）和人工智能（AI）引起了广泛的关注，从而导致了将它们用于无线通信系统的研究的激增。基于RIS的无线通信框架和AI使能技术是第六代网络的两种有前途的技术，它们相互作用和相互促进，努力共同创造一个可控、智能、可重构和可编程的无线传播环境。本文探讨了实现RIS和AI相结合的道路;具体来说，将AI技术集成到基于RIS的框架中，以最大限度地提高RIS的实用性，以促进智能无线电传播环境的实现，从浅到深的见解。本文首先介绍了区域创新系统的基本概念和基本特征，然后综述了区域创新系统的研究现状。然后，我们分析了RIS与AI结合的必然趋势。特别是，我们专注于最近的研究与AI嵌入基于RIS的架构，阐明从智能结构和系统的超材料的AI嵌入RIS辅助无线通信系统。最后，讨论了该主题的挑战和潜力。
2021-01-01 cs.IT math.IT
Multi-Objective Power Allocation for Energy Efficient Wireless Information and Power Transfer Systems
同时无线信息和功率传输（SWIPT）为实现永久无线网络提供了有前途的解决方案。能量效率是衡量系统性能的重要指标，本文研究SWIPT系统中能量有效的资源分配算法设计。我们首先调查之间的权衡EE的信息传输，EE的功率传输，并在一个基本的SWIPT系统与分离的接收器的总发射功率。在最大发射功率约束下，建立了多目标优化问题。我们提出了一种算法，实现灵活的资源分配的能量效率最大化和发射功率最小化。在仿真结果中示出了系统设计目标的折衷区域。此外，我们考虑在SWIPT系统与功率分配接收机的安全通信。人工噪声被注入到通信信道中，以对抗潜在窃听者的窃听能力。当系统中存在多个合法信息接收者和多天线潜在窃听者时，提出了一种功率有效的资源分配算法。仿真结果表明，显着的性能增益所提出的最佳算法相比，次优基线计划。
2015-04-09 cs.IT math.IT
Collaborative RF and Lightwave Power Transfer for Next-Generation Wireless Networks
为了满足无线节点对能源可持续性的要求，无线网络信息和功率传输方面的突破势在必行。为此，学术界和工业界的大量研究工作已经致力于设计用于RF同时无线信息和功率传输（SWIPT）网络的最优资源分配方案。由安全法规强加的发射功率约束对功率传输性能的改进引入了重大挑战。因此，仅仅依靠RF资源来应对下一代无线网络的期望，例如更长的设备寿命和更高的数据率，可能不再可能。因此，研究与传统RF SWIPT互补的技术至关重要。在这篇文章中，我们提出了一种新的协作射频和光波功率传输技术，用于未来的网络，其中射频和光波频段都可以完全利用。在这方面，我们介绍了基本的收发器架构和四个相应的协作通信和电力传输协议。最后，重点潜在的未来研究方向。
2020-02-16 cs.IT eess.SP math.IT
Delay Performance Optimization for Multiuser Diversity Systems with Bursty-Traffic and Heterogeneous Wireless Links
本文提出了一种跨层的方法来优化多用户分集系统的延迟性能与异构块衰落信道和延迟敏感的突发业务。我们认为时隙多用户系统的下行链路采用机会调度与公平的性能在介质访问（MAC）层和自适应调制和编码（AMC）与功率控制在物理层。假设个人用户缓冲区，暂时存储在MAC层的用户的到达流量，我们首先提出了一个大偏差为基础的统计模型来评估在用户缓冲区中的数据包的延迟约束违反。以最小化单个用户的延迟概率为目标，在目标分组出错率约束下，对AMC和功率控制模块进行优化。在量化反馈信道的情况下，我们还提出了一种基于恒功率AMC的机会调度方案。数值和仿真结果提供评估延迟性能的建议的自适应计划在多用户设置。
2009-02-07 cs.IT math.IT
Intelligent Omni-Surfaces: Simultaneous Refraction and Reflection for Full-dimensional Wireless Communications
本文综述智能全向表面（IOS）通过同时反射与折射实现全维无线通信，梳理其设计原理、信道与波束赋形、原型测量及未来挑战。
2022-08-20 cs.IT math.IT
Dynamic Content Update for Wireless Edge Caching via Deep Reinforcement Learning
这封信研究了一个基本的无线缓存网络，其中一个源服务器连接到一个支持缓存的基站（BS），服务于多个请求用户。如何在动态内容流行度下提高缓存命中率是一个关键问题。为了解决这个问题，这项工作的主要贡献是开发一种新的动态内容更新策略的帮助下，深度强化学习。考虑到BS不知道内容流行度，所提出的策略根据时变请求和BS缓存的内容动态地更新BS缓存。为此，我们将缓存更新问题建模为马尔可夫决策过程，并提出了一种基于长短期记忆网络和外部记忆的有效算法，以提高BS的决策能力。仿真结果表明，该算法不仅能获得比深度Q网络更高的平均回报，而且能获得比最近最少使用、先进先出和基于深度Q网络的缓存替换策略更高的缓存命中率。
2019-10-19 cs.IT math.IT
Large Deviations and Information theory for Sub-Critical SINR Randon Network Models
本文将次临界通信网络建模为信干噪比随机网络，得到了该网络的大偏差渐近解。为了实现这一点，我们定义了经验的权力措施和经验的连接性措施，以及证明联合大偏差原则（LDPs）的两个经验措施在两个不同的尺度。利用联合线性二次规划，我们证明了一个渐近均分性质（AEP）的无线通信网络建模为次临界信干噪比随机网络。进一步证明了次临界信干噪比随机网络的局部大偏差原理。从LLDPs出发，证明了随机信干噪比模型过程的大偏差原理和经典的McMillan定理。注意，在配备有$τ-$拓扑的测量空间上导出该随机SINR随机网络模型的经验测量的LDP，并且在没有任何拓扑限制的SINR模型过程的空间中导出LLDP。我们通过描述一个可能的SINR随机网络的异常检测测试来激励这项研究。
2021-04-12 cs.IT math.IT math.PR
The Tradeoff Between Coverage and Computation in Wireless Networks
我们考虑一个分布式边缘计算的情况下，由几个无线节点，位于感兴趣的区域。具体地，一些“主”节点的任务是感测环境（例如，通过经由摄像机获取图像或视频）并处理相应的传感数据，而其他节点被分配为“工作者”以帮助主节点的计算密集型处理任务。一个新的权衡，以前没有在现有的文献中探索出现在这样的配方：一方面，希望分配尽可能多的主节点，以覆盖大面积的准确监测。另一方面，人们还希望分配尽可能多的工作节点，以最大化感测数据的计算速率。正是在这种权衡的背景下，这项工作提出。通过利用无线通信系统的基本物理层原理，我们制定和分析空间网络的覆盖和计算性能之间的权衡。我们还提出了一个算法，找到最佳的权衡，并通过数值模拟证明其性能。
2019-10-29 cs.IT cs.NI math.IT
Secrecy Transmission Capacity in Noisy Wireless Ad Hoc Networks
本文考虑了在嘈杂的无线ad hoc网络中传输机密信息，其中背景噪声和并发发射机的干扰都会影响接收到的信号。对于合法节点和窃听者均服从泊松点过程分布的随机网络，基于物理层安全性，研究了网络的保密传输容量、连接中断概率和保密中断概率。首先考虑固定传输距离的基本模型，建立STC的理论模型。然后，我们将上述结果扩展到一个更现实的随机距离传输模型，即最近的接收器传输。最后，提供了大量的仿真和数值结果，以验证我们的理论结果的效率，并说明如何STC是受噪声，连接和保密中断概率，发射机和窃听密度，和其他系统参数。值得注意的是，我们的研究结果表明，适量的噪声有助于保密传输容量。
2013-12-20 cs.CR cs.IT math.IT
On Optimizing Rate Splitting in Laser-based Optical Wireless Networks
光无线通信（OWC）是一种有前途的技术，有可能提供Tb/s的聚合速率。本文研究了垂直腔面发射激光器（VCSEL）用于数据传输的激光无线光网络中的干扰管理问题。特别地，提出了速率分裂（RS）和分层速率分裂（HRS）来对齐多用户干扰，同时最大化网络的复用增益。基本上，RS通过将用户的消息分成公共和私有消息来同时服务于多个用户，每个消息具有一定的功率水平，而另一方面，用户按照特定的方法解码他们的消息。传统RS方案的性能在高密度无线网络中受到限制。因此，HRS方案被开发为旨在实现高速率，其中用户被分成多个组，并且被称为外部公共消息的新消息被用于管理组间干扰。我们制定了一个优化问题，解决HRS方案的消息之间的功率分配，以进一步提高网络的性能。结果表明，该方法提供了高的可实现的速率相比，传统的RS和HRS计划在不同的情况下。
2021-11-14 cs.IT eess.SP math.IT
The Impact of Subspace-Based Pilot Decontamination in User-Centric Scalable Cell-Free Wireless Networks
我们认为一个可扩展的以用户为中心的无线网络与动态集群的形成所定义的Björnsson和Sanguinetti。检查用于可缩放上行链路（UL）处理的若干选项，包括：i）用于簇形成的簇大小和SNR阈值标准; ii）UL导频维度; iii）局部检测和全局（每个簇）组合。我们使用一个简单的模型的信道矢量空间相关性，它捕捉的事实，即UE和RRH之间的传播是不是各向同性的。特别地，我们基于理想但部分CSI来定义理想性能，即，可以基于用户到天线头簇的连接性来估计的CSI。在实践中，CSI是从UL导频估计的，因此它受到噪声和导频污染的影响。我们表明，一个非常简单的子空间投影方案是能够基本上达到相同的性能完美，但部分CSI。这指出，必要的信息需要试点去污有效地减少到占主导地位的通道子空间。
2021-08-10 cs.IT eess.SP math.IT
Towards Smart Wireless Communications via Intelligent Reflecting Surfaces: A Contemporary Survey
本文对智能反射面（IRS）在未来无线网络中的应用和设计进行了综述。传统上，网络优化被限制在两个端点处的传输控制，即，终端用户和网络控制器。无线信道的衰落是不可控的，并成为性能改善的主要限制因素之一。IRS由散射元件的大阵列组成，这些散射元件可以单独配置以产生对信号反射的附加相移。因此，它可以主动控制信号传播特性，以利于信号接收，从而实现智能无线电环境的概念。因此，与没有IRS的无线网络相比，IRS的相位控制与传统的传输控制相结合可以潜在地带来性能增益。本文首先介绍了IRS的基本概念及其可重构性的实现。然后，我们重点介绍了IRS在无线通信中的应用。我们概述了不同的性能指标和分析方法来表征IRS辅助无线网络的性能改善。为了利用性能增益，我们讨论了在不同的网络设计问题中IRS的相位控制和收发器的传输控制的联合优化，例如，速率最大化和功率最小化问题。此外，我们将IRS辅助无线网络的讨论扩展到一些新兴的用例。最后，我们强调了在超越5G通信中实现IRS辅助无线网络的重要实际挑战和未来研究方向。
2020-05-19 cs.ET cs.IT math.IT
Spatial Modulation: an Attractive Secure Solution to Future Wireless Network
作为一种绿色、安全的无线传输方式，安全空间调制（SM）技术正成为研究的热点。其基本思想是利用发射天线的激活指数和幅相调制信号来承载信息，提高保密性，节省能量。在本文中，我们回顾了它的关键挑战：发射天线选择（TAS），人工噪声（AN）投影，功率分配（PA）和联合检测在期望的接收机。随着信号星座图的中、大规模化，传统的最大似然检测算法的复杂度变得难以承受。为了降低这种复杂度，提出了一种低复杂度的最大似然（ML）检测器。为了进一步提高保密率（SR）性能，提出了一种深度神经网络（DNN）PA策略。仿真结果表明，所提出的低复杂度最大似然检测器具有较低的复杂度，与联合最大似然方法具有相同的误出错率性能，而DNN方法在复杂度和SR性能之间取得了很好的平衡。
2021-03-06 cs.IT eess.SP math.IT
Distributed Detection and Estimation in Wireless Sensor Networks
在这篇文章中，我们考虑在无线传感器网络中的分布式检测和估计问题。在第一部分中，我们提供了一个通用的框架，旨在说明如何一个有效的传感器网络的设计需要一个联合组织的网络处理和通信。然后，我们回顾了共识算法，这是一个基本的工具，通过分布式的方法达到全局最优决策的基本特征。本文的主要部分开始解决分布式估计问题。我们首先展示了一种完全分散的方法，在这种方法中，在没有融合中心干预的情况下进行观测和估计。然后，我们考虑的情况下，估计是在融合中心，显示如何分配量化比特和传输功率的节点和融合中心之间的链路，以适应最大估计方差的要求，在约束下的全球发射功率。我们扩展的方法来检测问题。同样在这种情况下，我们考虑分布式方法，其中每个节点都可以实现全局最优决策，以及在中心节点进行决策的情况。在后一种情况下，我们展示了如何分配编码比特和发射功率，以最大限度地提高检测概率，在虚警率和全局发射功率的约束下。然后，我们概括的共识算法说明了一个分布式的过程，收敛到一个信号子空间上的观测向量的投影。然后，我们解决传感器网络中的能量消耗问题，从而展示了如何优化网络拓扑结构，以最大限度地减少必要的能量，以实现全球共识。最后，我们解决了网络拓扑结构与描述观测变量之间统计依赖关系的图相匹配的问题。
2013-07-05 cs.DC cs.IT math.IT
Distributed Multichannel Wiener Filtering for Topology-Unconstrained Wireless Acoustic Sensor Networks
KU Leuven（荷语鲁汶大学）；Carl von Ossietzky Universität Oldenburg（奥尔登堡卡尔·冯·奥西埃茨基大学）；Fraunhofer IDMT（弗劳恩霍夫工业应用声学研究所）；Vrije Universiteit Brussel（布鲁塞尔自由大学）
研究拓扑无约束的无线声学传感器网络中分布式节点特定信号估计问题，提出TI-dMWF算法，通过交换低维融合信号计算集中式多通道维纳滤波器解，单次运行达集中式估计性能，分析了延迟、复杂度及鲁棒性。
2026-07-08 cs.IT eess.AS eess.SP
