QoS-Aware User Scheduling in Crowded XL-MIMO Systems Under Non-Stationary Multi-State LoS/NLoS Channels
在拥挤的无线通信系统中提供最低的服务质量（QoS），具有高用户密度，是具有挑战性的，这是由于具有有限的发射功率预算和资源块的网络结构。智能资源分配方法，如用户调度，功率分配，调制和编码方案的选择，必须实现，以应对挑战。针对拥挤超大规模大规模多输入多输出（XL-MIMO）系统下行链路中最小QoS服务用户数的问题，提出了一种QoS感知的联合用户调度和功率分配技术.所提出的技术是由两个顺序的程序：集团搜索为基础的调度（CBS）算法的用户调度，其次是最佳的功率分配与发射功率预算和最小可达速率每个用户的约束。为了准确地评估所提出的技术在XL-MIMO的情况下，我们提出了一个广义的非平稳多状态信道模型的基础上球面波传播假设下的用户LoS和NLoS传输共存于同一个通信小区。该模型考虑了不同信道状态下的用户在多径衰落模型和路径损耗规律上的传播特性不同。数值结果表明，可实现的和速率，调度用户的数量，和调度用户的分布表明，建议CBS算法提供了一个公平的覆盖整个小区区域，实现显着数量的调度用户时，在LoS和NLoS信道状态下的用户共存的通信小区。
2022-05-13 cs.IT cs.NI eess.SP
Uplink Transmission Design for Crowded Correlated Cell-Free Massive MIMO-OFDM Systems
在无小区的大规模多输入多输出（MIMO）正交频分复用（OFDM）系统中，用户设备（UE）由许多分布式接入点（AP）服务，其中信道由于实际室外无线传播环境中的有限角度延迟扩展而相关。同时，对于未来的完全网络化社会，UE的数量正在快速增长。本文主要研究了拥挤相关无小区大规模MIMO-OFDM系统中正交导频数目有限的上行链路传输设计问题。对于导频传输阶段，我们基于非正交导频相移跳变模式和非正交可调相移导频（APSP）来识别活动UE。推导了信道估计均方误差（MSE-CE）的封闭表达式，得到了最小化MSE-CE的最优条件。针对这一情况，提出了APSP集分配方案。此外，对于数据传输，设计了最大-最小功率控制算法，以最大化活动UE之间的最小频谱效率（SE）下限。仿真结果表明，所提出的APSP集分配方案的MSE-CE方面的显着性能增益。所提出的功率控制方案可以进一步提高活跃UE之间的最小SE。因此，它们对于拥挤的相关无小区的大规模MIMO-OFDM系统是至关重要的。
2020-11-03 cs.IT eess.SP math.IT
Pilot Assignment for Distributed Massive MIMO Based on Channel Estimation Error Minimization
针对分布式大规模MIMO中的导频污染问题，提出集中式和分布式两种导频分配方案，通过最小化信道估计误差提升频谱效率与网络吞吐量。
2025-10-24 cs.IT cs.NI math.IT
Guard Region Model for Pilot Reuse Analysis in Uplink Massive MIMO Systems
大规模多输入多输出（MIMO）有望显著提高未来蜂窝系统的频谱效率（SE）和能量效率（EE）。由于大规模MIMO的性能增益从根本上受到导频污染的限制，导频复用设计对于实现合理的小区吞吐量和用户速率至关重要。在本文中，我们利用随机几何模型在大规模MIMO系统中的导频复用，通过引入一个保护区模型，以匹配现实的导频分配策略。推导了上行链路的信干噪比（SINR）分布，并在此基础上分析了导频复用对小区吞吐量和用户速率的影响。得到了用于上行链路传输的最优导频复用因子。我们还通过仿真发现，增加导频复用因子超过一定的值不会提高用户速率，甚至可能导致小区吞吐量的显着损失。
2016-05-13 cs.IT math.IT
Random Access for Massive MIMO Systems with Intra-Cell Pilot Contamination
大规模MIMO系统，其中基站配备有数百个天线元件，是在未来无线网络中获得前所未有的频谱效率的有吸引力的方式。在“经典”大规模MIMO设置中，假设终端满载，并且对性能的主要损害来自小区间导频污染，即，来自使用与家庭小区中相同导频的相邻小区中的终端的干扰。然而，当终端间歇地活动时，通过预分配导频来避免小区间污染是可行的，而相同小区的终端使用随机接入来选择所分配的导频序列。这导致小区内导频污染的问题。我们提出了一个大规模MIMO网络中的随机接入框架，并推导出新的上行链路和速率表达式，考虑到小区内的导频冲突，间歇性的终端活动和干扰。我们使用这些表达式来优化终端激活概率和导频长度。
2016-06-07 cs.IT math.IT
Pilot Reuse Factor with Large Scale Fading Precoding for Massive MIMO
大规模MIMO技术的根本限制是导频污染效应。当终端使用相同的正交信号时，在上行链路训练期间发生这种效应。提出了一种基于大尺度衰落预编码的导频复用因子来减轻导频污染的影响。导频重用因子被设计为向相邻小区分配唯一的正交信号。这些独特的正交信号仅在小区内被重用，因此，导频内污染是唯一的问题。然后使用大规模衰落预编码来减轻导频内污染效应。针对不同的导频重用因子计算平均可实现的和速率。通过MATLAB仿真的实验结果表明，较高的导频复用因子给出了更好的平均可达和速率。
2017-02-08 cs.IT math.IT
Information Rate Performance of Massive MU-MIMO Uplink with Constant Envelope Pilot-based Frequency Synchronization
在本文中，我们考虑了一个恒定的包络（CE）导频为基础的低复杂度的多用户大规模MIMO系统的频率同步技术。复杂度-性能权衡的研究表明，这种基于CE导频的技术提供了更好的MSE性能相比，现有的低复杂度高PAPR导频为基础的CFO（载波频率偏移）估计。数值研究了TR-MRC接收机在非理想信道状态下的信息速率性能，结果表明，在大规模MIMO系统中，基于CE导频的CFO估计器比现有的低复杂度CFO估计器具有更高的能量和频谱效率。还观察到，利用该基于CE导频的CFO估计，可以实现$\mathcal{O}(\sqrt{M})$阵列增益。
2016-05-20 cs.IT math.IT
Smart Pilot Assignment for Massive MIMO
大规模多输入多输出（MIMO）系统利用基站（BS）处的大量天线来服务多个用户，该系统由于小区间干扰而遭受导频污染。本文提出了一种智能导频分配（SPA）方案，以改善严重导频污染用户的性能。具体地，通过利用衰落信道的大尺度特性，BS首先测量具有相同导频序列的用户在其他相邻小区中对每个导频序列造成的小区间干扰。然后，与随机分配导频序列给用户的传统方案相比，所提出的SPA方法以顺序的方式将具有最小区间干扰的导频序列分配给具有最差信道质量的用户，以提高其性能。仿真结果验证了该方案在典型大规模MIMO系统中的性能增益。
2015-07-15 cs.IT math.IT
Pilot Reuse Strategy Maximizing the Weighted-Sum-Rate in Massive MIMO Systems
研究了多小区大规模多输入多输出（MIMO）系统中存在不同优先级的用户组时的导频复用问题。最近对导频重用的研究已经揭示，当相干时间间隔与用户数量的比率相当高时，不完全重用来自干扰小区的导频是有益的。本工作找到了最佳的导频分配策略，将最大化的加权和速率（WSR）给定的用户组具有不同的优先级。最优导频分配的封闭形式的解决方案推导出来，并示出，使直观的意义。性能比较表明，在较宽的信道条件下，使用额外导频集的最优导频分配比传统的全导频复用具有更好的WSR性能。
2017-05-02 cs.IT math.IT
Pilot Clustering in Asymmetric Massive MIMO Networks
我们考虑蜂窝大规模MIMO网络的上行链路。由于这些网络的频谱效率受到导频污染的限制，因此跨小区的导频分配至关重要。然而，找到有效的导频重用模式是不平凡的，特别是在实际的非对称基站部署中。在本文中，我们使用联盟博弈论来解决这个问题。每个小区都有自己独特的导频，并且可以与其他小区形成联盟以获得对更多导频的访问。我们开发了一个低复杂度的分布式算法，并证明收敛到一个单独的稳定联盟结构。仿真结果表明，快速的算法收敛和大量的性能增益超过一个细胞的联盟和充分的导频重用。
2015-07-14 cs.IT math.IT
Structured Compressive Sensing Based Superimposed Pilot Design in Downlink Large-Scale MIMO Systems
具有高频谱和能量效率的大规模多输入多输出（MIMO）是未来5G无线通信非常有前途的关键技术。对于大规模MIMO系统，准确的信道状态信息（CSI）获取是一个具有挑战性的问题，特别是当每个用户必须区分和估计来自下行链路中的大量发射天线的众多信道时。与传统的正交导频的导频开销随着发射天线的数量而增加的情况不同，我们提出了一种用于下行链路大规模MIMO场景的频谱有效的叠加导频设计，其中不同发射天线的频域导频在频域中占据完全相同的子载波。同时，大规模MIMO信道的时空共同稀疏性促使我们利用新兴的结构化压缩感知（CS）理论进行可靠的MIMO信道估计，并通过提出的结构化子空间追踪（SSP）算法实现，以低导频开销同时恢复多个信道。仿真结果表明，该方案性能良好，可以接近性能界。
2015-11-27 cs.IT math.IT
Joint Pilot Sequence Design and Power Control for Max-Min Fairness in Uplink Massive MIMO
针对大规模多输入多输出（MassiveMIMO，MultipleInputMultipleOutput）系统中的导频污染问题，对导频分配和导频发射功率进行了优化。虽然以前的作品已经处理导频分配作为一个组合问题，我们实现了一个更容易处理的问题制定直接优化的导频序列。为此，我们计算上的上行链路（UL）的频谱效率（SE）的下限，瑞利衰落信道的最大比（MR）检测和任意导频序列。我们优化的最大-最小SE相对于导频序列和导频功率，功率预算约束下。这成为一个NP难的符号问题，但我们提出了一个有效的算法，以获得多项式复杂度的局部最优解。数值结果表明，该算法的近最优性，并显示出显着的收益比现有的次优算法。
2017-03-06 cs.IT math.IT
Constant Envelope Pilot-Based Low-Complexity CFO Estimation in Massive MU-MIMO Systems
本文研究了大规模多输入多输出（MIMO）系统中基于恒包络导频信号的载波频偏估计。该算法对基站天线接收到的导频信号的周期图进行空间平均。我们的研究表明，所提出的算法的复杂度只有线性的$M$（基站天线的数量）。此外，我们的分析和数值模拟还表明，在固定的用户数和固定的导频长度，所需的最小发射导频功率随着$M$的增加而减小为$\frac{1}{\sqrt{M}}$，同时保持固定的期望均方误差（MSE）的CFO估计。
2016-05-05 cs.IT math.IT
User Capacity of Pilot-Contaminated TDD Massive MIMO Systems
由于导频污染会导致信号干扰噪声比（SINR）饱和，因此被认为是时分复用（TDD）大规模多输入多输出（Massive MIMO）系统的主要限制因素。然而，导频污染将如何限制下行链路大规模MIMO的用户容量，即，可接受用户的最大数量尚未得到解决。本文给出了在导频污染的情况下，用户数大于导频序列长度的大规模MIMO用户容量的显式表达式。此外，实现用户容量的方案，即，上行链路导频训练序列和下行链路功率分配已经被识别。通过使用这种容量实现方案，可以满足每个用户的SINR要求，并且在大天线尺寸（LAS）机制中能量有效的传输是可行的。与两个非容量实现方案的比较突出了我们提出的方案在实现更高的用户容量方面的优越性。
2014-11-01 cs.IT math.IT
Pilot Decontamination Through Pilot Sequence Hopping in Massive MIMO Systems
这项工作涉及应用大规模多输入多输出（MIMO）技术的无线蜂窝网络。在这样的系统中，给定小区中的基站配备有非常大数量（数百甚至数千）的天线并且服务于多个用户。在基站处使用上行链路导频序列来执行从基站到每个用户的信道的估计。这样的信道估计过程遭受导频污染。在给定小区中使用正交导频序列，但是由于正交序列的短缺，必须在相邻小区中重用相同的导频序列，从而导致导频污染。本文提出的解决方案抑制了导频污染，而不需要在小区之间进行协调。在每个传输时隙执行导频序列跳变，这提供了导频污染的随机化。使用修改后的卡尔曼滤波器，它示出，这种随机化的污染可以显着抑制。与传统的估计方法的比较表明，在低流动性的均方误差可以降低多达一个数量级。
2015-05-21 cs.IT math.IT
Power Control for Massive MIMO Systems with Nonorthogonal Pilots
这封信表明，优化发射功率以及优化设计的非正交导频可以显着减少导频污染，提高整体吞吐量的上行链路多小区大规模多输入多输出（MIMO）系统相比，传统的计划，使用正交导频。给定优化的非正交导频，由于快衰落的存在，作为大规模路径损耗的函数的功率控制可以被认为是随机优化问题。本文提出了一种确定性的方法来解决这个问题，然后进一步提出了一种随机优化方法，利用逐次凸逼近作为基准来量化所提出的方法的性能。仿真结果表明，使用优化的非正交导频与功率控制，以对抗导频污染的显着优势。
2019-12-21 cs.IT math.IT
Pilot Decontamination in CMT-based Massive MIMO Networks
在时分双工（TDD）模式下的大规模MIMO网络中，导频污染问题在很大程度上限制了网络的期望容量。本文解决了这个问题，在余弦调制多音（CMT）为基础的大规模MIMO网络，利用其所谓的盲均衡属性。我们扩展和应用盲均衡技术从单天线的情况下，多蜂窝大规模MIMO系统，并表明它可以消除信道估计误差（由于导频污染效应），而不需要任何不同的小区之间的合作或传输额外的训练信息。我们的数值结果主张的功效，建议的盲技术，提高信道估计精度和消除的残留信道估计误差所造成的其他细胞的用户。
2014-06-19 cs.IT math.IT
Random Pilot and Data Access in Massive MIMO for Machine-type Communications
由具有数百个天线的基站表示的大规模MIMO系统能够对许多设备进行空间复用，因此自然适合于在新兴应用（诸如机器类型通信）中服务密集的无线设备群。人群场景对基于导频的信道状态信息获取提出了新的挑战，并要求导频接入协议与设备活动的间歇模式相匹配。针对大规模MIMO系统的上行链路，提出了一种基于随机接入的联合导频分配和数据传输协议。该协议依赖于对随机接入过程中产生的导频冲突事件的多个传输时隙进行平均。我们推导出新的上行链路和速率表达式，考虑到导频冲突，间歇性设备活动和干扰。得到了简化的边界，并用于优化设备激活概率和导频长度。性能分析表明，性能如何缩放作为天线的数量和传输时隙持续时间的函数。
2017-09-05 cs.IT math.IT
Fractional Pilot Reuse in Massive MIMO Systems
已知导频污染是大规模MIMO多小区通信的主要损害之一。受分数频率复用的概念和最近的贡献之间的非相邻小区的导频重用的启发，我们提出了一种新的导频分配方案，以减轻这种影响。关键思想是允许最靠近其基站的相邻小区中的用户重用相同的导频序列。专注于上行链路，我们得到的表达式为不同的线性组合技术在基站的每个小区的整体频谱效率，并使用它们来获得最佳的导频复用参数和最佳的预定用户数。数值结果表明，相对于现有技术的频谱效率显着改善。
2015-06-16 cs.IT math.IT
Pilot Beam Sequence Design for Channel Estimation in Millimeter-Wave MIMO Systems: A POMDP Framework
本文研究了大容量毫米波MIMO系统中用于信道估计的自适应导频波束序列设计问题。通过利用具有虚拟信道表示的mmWave MIMO信道的稀疏性并对视线（LOS）和反射簇的物理移动施加马尔可夫随机游走假设，示出了大型mmWave MIMO系统中的稀疏信道估计问题简化为在二维矩形网格中找到非零值bin的位置和值的顺序检测问题，而最优自适应导频设计问题可以归结为部分可观测马尔可夫决策过程（POMDP）的框架。在POMDP框架下，得到了一种最优自适应导频波束序列设计方法，以最大化给定时间段内的累积传输数据率。数值结果验证了我们的导频信号的设计方法，他们表明，所提出的方法产生良好的性能。
2014-09-30 cs.IT math.IT
Mitigating Pilot Contamination Through Location-Aware Pilot Assignment in Massive MIMO Networks
提出了一种新的位置感知导频分配方案，以减轻大规模多输入多输出（MIMO）网络中的导频污染，其中信道受到莱斯衰落。我们提出的方案利用用户的位置信息作为输入进行导频分配在网络中。基于位置信息，我们首先确定预期信号和干扰信号之间的视线（LOS）干扰。我们的分析表明，LOS干扰收敛到零的天线在基站（BS）的数量趋于无穷大，而有限数量的天线在BS的LOS干扰确实取决于特定的导频分配策略。根据这一启示，我们分配导频序列的大规模MIMO网络中的所有用户，使LOS干扰最小化有限数量的天线在BS。我们提出的方案优于随机导频分配方面实现了更高的上行链路和速率合理的值的Rician K因子。此外，我们提出了一个新的性能指标，它衡量的LOS干扰的强度，并表明它是一个很好的指标来分析导频分配方案的性能。理论分析和验证，通过数值模拟，以支持所提出的计划。
2016-09-28 cs.IT math.IT
Enhanced Channel Estimation in Massive MIMO via Coordinated Pilot Design
导频污染是多小区大规模多输入多输出（MIMO）系统中的一个限制因素，因为它会严重损害信道估计。先前的工作已经建议跨小区协调导频设计，以便减少由导频污染引起的信道估计误差。在本文中，我们提出了一种使用分式规划的协调导频设计方法，以最小化信道估计中的加权均方误差（MSE）。特别是，我们最近提出的二次变换的MSE表达式，允许的影响，导频污染解耦。由此产生的问题的重新制定，使飞行员优化，在封闭的形式，如果他们可以任意设计。当导频被限制到一组给定的正交序列，导频优化减少到一个分配问题，可以解决加权二分匹配。此外，我们考虑的最大-最小公平性的数据率与正交导频，并获得所提出的方法的相关瑞利衰落的扩展。最后，仿真结果表明，所提出的（正交和非正交）导频设计的优势相比，国家的最先进的方法，在打击导频污染。
2020-08-11 cs.IT math.IT
ComSens: Exploiting Pilot Diversity for Pervasive Integration of Communication and Sensing in MIMO-TDD-Frameworks
在本文中，我们提出了一个完全集成的雷达和通信系统-命名为ComSens。我们利用两个不同的导频序列（一个用于上行链路，一个用于下行链路），条件是它们必须彼此不相关。在这样的框架内，从终端用户接收的信号和来自期望对象的反向散射信号具有不相关的导频。因此，基站能够区分来自用户的数据信号和来自对象的后向散射信号。我们假设时分双工（TDD）框架。导频序列被设计用于MIMO信道。我们评估信道MSE作为通信系统的品质因数。我们还表明，所设计的飞行员是不相关的一系列的时间滞后。此外，所设计的上行链路导频具有可忽略不计的自相关的时间滞后的范围内，导致脉冲状的自相关雷达感测。
2017-09-05 cs.IT math.IT
On the Pilot Contamination Attack in Multi-Cell Multiuser Massive MIMO Networks
在本文中，我们分析了导频污染（PC）攻击的多小区大规模多输入多输出（MIMO）网络与相关的导频。我们获得相关的导频使用用户容量实现导频序列设计。该设计依赖于一种算法，该算法基于所有合法用户的信号干扰噪声比（SINR）要求来设计相关导频序列。该导频设计即使在存在PC的情况下也能够实现所有用户的SINR要求。然而，这种设计有一些固有的局限性和脆弱性，例如已知的导频序列和不同导频序列之间的非零互相关。我们发现，这样的漏洞可能会被一个活跃的攻击者利用，以增加网络中的PC。出于这一动机，我们分析了相关的试点设计的漏洞，可以利用一个积极的攻击者。在此基础上，我们提出了一种有效的主动攻击策略在大规模MIMO网络相关的导频序列。我们的研究表明，在存在主动攻击的情况下，网络的用户容量区域显着减少。重要的是，即使在基站处具有无限数量的天线，也可能无法满足受影响最严重的用户的SINR要求。
2020-01-13 cs.IT math.IT
On Reusing Pilots Among Interfering Cells in Massive MIMO
由干扰小区之间的导频重用引起的导频污染仍然是限制大规模多输入多输出天线系统性能的重要障碍。为了处理这个问题，较少积极的重用导频涉及分配额外的导频干扰用户在本文中仔细检查。提出了分层导频复用方法，有效地减轻了导频污染，提高了系统的净吞吐量。在所建议的分层导频复用方案中，将导频分配给不同用户的最优方式以在给定相干时间内最大化净和速率的封闭形式的解获得。仿真结果证实，当信道相干时间与每个小区中的用户数量的比率足够大时，相对于所有小区重用相同导频集的情况，导频的较不积极的重用产生显著的性能优势。
2017-10-08 cs.IT math.IT
Pilot Distribution Optimization and Power Control in Multi-Cellular Large Scale MIMO Systems
大规模MIMO通信系统已被确定为下一代无线标准（诸如5G）的最突出的技术之一，这是由于可以实现的能量和频谱效率的大幅度增益。在基站（BS）处天线数目无限的渐近条件下，这些系统的性能瓶颈是由于导频污染效应，即，由相邻小区中的用户引起的定向干扰，这些用户重用相同的正交训练序列集，因此每个用户所看到的干扰由分配给他的导频序列确定。在本文中，我们表明，系统的性能可以得到改善，通过适当分配的导频序列的用户，在所谓的导频分配方案。根据所采用的优化度量，将具有特定长期衰落系数的用户分配给特定的导频序列是更有利的，其干扰可以由BS通过仅知道相邻小区中的用户的长期衰落系数来预先完全估计。此外，如果目标是最大化的用户数量与目标服务质量，我们已经表明，导频分配方案可以与功率控制算法相结合，从而在系统中得到更多的改善。对于单位频率重用因子，我们发现，在没有导频分配的情况下，应用功率控制算法时，为95%的用户提供的数据吞吐量从134kbps增加到1.461Mbps，而在采用导频分配时，功率控制提供的性能增益从793kbps变化到6.743Mbps。如果复用因子增加到3，则当导频分配和功率控制适当地结合时，可以确保17.310Mbps的95%可能的数据吞吐量。
2016-11-03 cs.IT cs.NI math.IT
Joint Pilot Design and Uplink Power Allocation in Multi-Cell Massive MIMO Systems
本文研究了多小区大规模多输入多输出（MIMO）系统中的导频设计问题。而不是建模的导频设计作为一个组合分配问题，如在以前的作品，我们表示的导频信号使用的导频基础和治疗相关的功率系数作为连续的优化变量。我们计算的最大比检测，适用于任意导频信号的瑞利衰落信道的上行链路容量的下限。我们进一步制定的最大-最小公平性问题下的功率预算约束，与导频信号和数据功率作为优化变量。由于这个优化问题是非确定性的多项式时间的困难，由于符号约束，我们然后提出了一个算法，以获得一个局部最优的多项式复杂度。我们的框架作为一个基准，试点设计的情况下，无论是理想的或非理想的硬件。数值结果表明，所提出的优化算法接近于穷举搜索得到的最优解，并且新的导频结构和优化方法比现有的次优导频设计方法具有更大的优势。
2018-01-22 cs.IT math.IT
Massive MIMO Pilot Retransmission Strategies for Robustification against Jamming
针对单用户上行大规模MIMO系统，提出了一种基于导频重传的抗干扰策略。假设干扰机在训练和数据传输阶段都对系统进行攻击。我们首先推导出一个可达到的速率，使我们能够分析干扰攻击对系统性能的影响。反攻击策略，然后提出了两种不同的情况下，以减轻这种影响：随机和确定性干扰攻击。数值结果说明了我们的分析和所提出的计划的好处。
2016-11-24 cs.IT math.IT
Impact of Angular Spread in Moderately Large MIMO Systems under Pilot Contamination
导频污染是大规模多输入多输出（MIMO）网络的主要瓶颈之一。对于中等大小的天线阵列（对最近/新兴部署很重要）和相关MIMO，导频污染在某些场景中可能不是主要的限制因素。据我们所知，一个严格的表征的可实现的速率和它们的显式依赖于角展度（AS）是不可用的，在现有的文献中的适度大的天线阵列制度。在本文中，考虑到特征波束形成（EBF）预编码，我们推导出一个精确的解析表达式，在多小区MIMO系统中的导频污染下的可达速率，并表征AS之间的关系，阵列大小，和各自的用户速率。我们的分析和仿真结果表明，EBF和正则化迫零（RZF）预编码器的可实现的速率遵循非单调的行为增加AS时，天线阵列的大小是中等的。我们认为，这种非单调行为的知识可以用来开发有效的用户细胞配对技术。
2018-07-21 cs.IT math.IT
Pilot Signal Design for Massive MIMO Systems: A Received Signal-To-Noise-Ratio-Based Approach
本文研究了大规模MIMO系统中基于训练的接收信噪比（SNR）最大化的导频信号设计问题，分别在块高斯马尔可夫和块独立同分布（i.i.d.）渠道模式首先，它表明，块高斯-马尔可夫信道模型下，最优导频设计问题减少到一个半定规划（SDP）的问题，它可以通过一个标准的凸优化工具数值求解。第二，在块i.i.d.信道模型，得到了封闭形式的最优解。数值结果表明，所提出的方法产生明显优于其他现有的导频设计方法的接收信噪比。
2014-06-13 cs.IT math.IT
Multipair Massive MIMO Relaying with Pilot-Data Transmission Overlay
我们提出了一个多对大规模多输入多输出（MIMO）中继系统采用半双工或全双工（HD或FD）通信在中继站（RS）的导频数据传输覆盖计划。在所提出的方案中，导频与数据部分重叠发送，以减少信道估计开销。RS可以利用大规模MIMO信道的渐近正交性，以最小的目的地导频干扰检测源数据。然后，在目的信道估计中借助于检测到的源数据，可以有效地抑制导频数据干扰。由于传输重叠，有效的数据周期被延长，从而提高系统吞吐量。理论和仿真结果表明，在有限相干时间间隔的情况下，所提出的导频数据覆盖方案优于传统的分离导频数据设计。此外，在高和低信噪比区域的渐近分析表明，所提出的方案的优越性，无论相干间隔的长度。由于同时传输，适当分配源数据传输和中继数据转发功率可以进一步提高系统性能。因此，一个功率分配问题，制定和逐次凸逼近方法，提出了解决非凸优化问题的FD导频数据传输覆盖。
2016-06-02 cs.IT math.IT
Mitigating Pilot Contamination and Enabling IoT Scalability in Massive MIMO Systems
Iowa State University（爱荷华州立大学）
针对大规模MIMO系统的导频污染与IoT可扩展性难题，提出基于设备传输模式的集群导频分配方案，结合图着色与最大k割方法提升频谱效率，实现多设备接入。
2023-10-05 cs.GT cs.IT cs.LG
Deep Learning Based Joint Pilot Design and Channel Estimation for Multiuser MIMO Channels
本文提出了一种基于深度学习（DL）技术的多用户多输入多输出（MIMO）信道联合导频设计和信道估计方案。为此，我们使用两层神经网络（TNNs）和使用深度神经网络（DNNs）的信道估计器构建导频设计器，它们被联合训练以最小化信道估计的均方误差（MSE）。为了有效地减少多用户间的干扰，我们还使用连续干扰消除（SIC）技术在信道估计过程中。数值结果表明，该方案大大优于国家的最先进的线性最小均方误差（LMMSE）的信道估计方案。
2018-12-10 cs.IT math.IT
A Successive Optimization Approach to Pilot Design for Multi-Cell Massive MIMO Systems
在这封信中，我们介绍了一种新的导频设计方法，最大限度地减少总的均方误差的最小均方误差估计的所有基站（BS）的网络中的单个用户的发射功率约束，同时解决在多小区大规模MIMO系统的导频污染。首先，我们将原始的非凸问题分解成各个BS处的分布式优化子问题，其中每个BS可以在给定来自其余BS的导频信号的知识的情况下优化其自己的导频信号。然后，我们引入了一个连续的优化方法将每个优化子问题转化为线性矩阵不等式（LMI）的形式，这是凸的，可以解决现有的优化包。仿真结果证实了所提出的方法的快速收敛性，并优于基准计划提供更高的精度。
2018-03-04 cs.IT math.IT
A GCICA Grant-Free Random Access Scheme for M2M Communications in Crowded Massive MIMO Systems
针对大规模多输入多输出系统中机器对机器通信的大规模接入问题，提出了一种高成功率的免授权随机接入方案.该方案允许活动用户设备（UE）将其调制的上行链路消息连同由多个子导频组成的超级导频一起发送到基站（BS）。然后，基站利用提出的图结合聚类独立分量分析（GCICA）解码算法进行信道状态信息（CSI）估计和上行链路消息解码，并利用大规模MIMO信道的渐近有利传播特性，利用估计的CSI检测活动UE。我们称之为基于GCICA的随机接入方案（GCICA-RA）。分析了GCICA-RA方案的成功接入概率、误检概率和上行链路吞吐量。仿真结果表明，GCICA-RA方案显著提高了成功接入概率和上行链路吞吐量，降低了误检概率，同时提供了较低的CSI估计误差。
2020-12-25 cs.IT eess.SP 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
Pilot Assignment for Joint Uplink-Downlink Spectral Efficiency Enhancement in Massive MIMO Systems with Spatial Correlation
针对相关瑞利衰落信道下的多小区大规模多输入多输出（MIMO）系统，提出了一种灵活的导频分配方法，用于联合优化上下行数据传输。通过利用最大比处理实现的遍历频谱效率（SE）的封闭形式的表达式，我们制定了一个优化问题，最大化的最小加权和的上行链路和下行链路SE的发射功率和导频分配集。该组合优化问题通过两种顺序算法来解决：首先提出启发式导频分配算法，以获得较好的导频复用集，然后进行数据功率控制。数值结果表明，该算法收敛速度快，比以往的算法更好的最小总和每个用户的SE。
2021-06-30 cs.IT math.IT
CS-Based CSIT Estimation for Downlink Pilot Decontamination in Multi-Cell FDD Massive MIMO
用于频分双工（FDD）大规模MIMO的发射机处的有效信道状态信息（CSIT）可以促进其与现有FDD蜂窝网络的后向兼容。迄今为止，针对FDD单小区大规模MIMO系统提出了几种CSIT估计方案，但它们都没有考虑小区间干扰（ICI），并且在多小区情况下会受到下行导频污染的影响。为了解决这个问题，本文提出了一种基于压缩感知（CS）的CSIT估计方案，以对抗FDD多小区大规模MIMO系统中的ICI。具体而言，角域大规模MIMO信道在不同的子载波上表现出共同的稀疏性，并且这种稀疏性部分由相邻用户共享。通过利用这些稀疏特性，我们设计的导频信号和相关的信道估计算法的CS理论的框架下，其中与多个相邻的BS相关联的信道可以可靠地估计与低的训练开销的下行链路导频净化。仿真结果验证了所提出的解决方案的良好的下行链路导频去污性能相比，其传统的多小区FDD大规模MIMO。
2021-08-23 cs.IT eess.SP math.IT
Active Attack on User Load Achieving Pilot Design in Massive MIMO Networks
在本文中，我们提出了一种主动攻击策略的大规模多输入多输出（MIMO）网络，其中的导频序列获得使用用户负载实现导频序列设计。用户负载实现设计确保了即使在存在导频污染的情况下也能保证大规模MIMO网络中所有用户的信号干扰噪声比（SINR）要求。然而，这种设计有一些漏洞，如一个已知的导频序列和导频序列之间的相关性，这可能会被主动攻击者利用。在这项工作中，我们首先确定潜在的漏洞，在用户负载实现导频序列的设计，然后，相应地，开发一个积极的网络攻击策略。在所提出的攻击策略中，主动攻击者在上行链路训练中发送已知的导频序列，在下行链路数据传输中发送人工噪声。我们的研究表明，每个小区的用户负载区域显着减少所提出的攻击策略。由于每个小区的用户负载区域减小，在存在主动攻击者的情况下，不再保证所有用户的SINR要求。具体地，对于受影响最严重的用户，即使在基站处具有无限天线，也可能无法确保SINR要求。
2017-10-06 cs.IT math.IT
Pruning the Pilots: Deep Learning-Based Pilot Design and Channel Estimation for MIMO-OFDM Systems
在宽带大规模多输入多输出（MIMO）系统中，由于大量的天线和子载波，用于信道估计的导频传输的开销可能是过高的。这可能会显著降低整体频谱效率，并因此减少大规模MIMO的潜在好处。针对频分双工（FDD）MIMO正交频分复用（OFDM）系统，提出了一种基于神经网络（NN）的联合导频设计和下行信道估计方案。所提出的NN架构使用全连接层的频率感知导频设计，并优于线性最小均方误差（LMMSE）估计，通过利用卷积NN层的MIMO信道矩阵中的固有相关性。我们提出的神经网络架构使用一个非本地注意模块来学习信道矩阵中的更长范围的相关性，以进一步提高信道估计性能。我们还提出了一种有效的导频减少技术，通过在训练过程中逐渐修剪密集NN层中不太重要的神经元。这构成了NN修剪以减少导频传输开销的新应用。我们基于修剪的导频减少技术通过非均匀地跨子载波分配导频并通过卷积层和注意模块有效地利用信道矩阵中的频率间和天线间相关性来减少开销。
2021-04-12 cs.IT eess.SP math.IT
MIMO-Zak-OTFS with Superimposed Spread Pilots
Indian Institute of Science, Bangalore（印度科学学院）
本文针对MIMO-Zak-OTFS系统提出一种在交叉模糊域分离的扩频导频设计，结合turbo迭代信道估计与检测，在vehicular-A信道下实现优异的估计与检测性能。
2025-10-23 cs.IT eess.SP math.IT
Cell-Free Massive MIMO with Channel Aging and Pilot Contamination
在本文中，我们研究了信道老化对无小区（CF）的大规模多输入多输出（MIMO）系统的性能与导频污染的影响。考虑到由于用户移动性的信道老化效应，我们首先计算信道估计。我们用它来获得新的封闭形式的表达式的CF大规模MIMO系统的上行链路频谱效率（SE）与大规模衰落解码和匹配滤波器接收机合作。一个小小区系统的性能推导出比较。结果表明，CF massive MIMO系统在低移动性和高移动性条件下都能获得较高的95%可能的上行链路SE，并且CF massive MIMO对信道老化具有更强的鲁棒性.分数功率控制（FPC）被认为是补偿，以限制用户间的干扰。结果表明，与全功率传输相比，FPC的效益随着沟道老化的加剧而逐渐减弱。
2020-08-25 cs.IT math.IT
Adaptive Pilot Clustering in Heterogeneous Massive MIMO Networks
我们考虑蜂窝大规模MIMO网络的上行链路。在基站（BS）处获取信道状态信息需要上行链路导频信令。由于正交导频序列的数量受到信道相干性的限制，因此需要跨小区的导频重用以实现高频谱效率。然而，找到有效的导频重用模式是不平凡的，特别是在实际的非对称BS部署中。我们使用联盟博弈论来处理这个问题。每个BS具有几个唯一的导频，并且可以与其他BS形成联盟以获得对更多导频的接入。因此，联盟中的BS受益于以较高的导频污染和干扰为代价服务其小区中的更多用户。考虑到小区的平均频谱效率取决于整个导频复用模式，合适的联盟博弈模型是分区形式的。我们开发了一个低复杂度的分布式联盟形成的基础上，个人的稳定性。通过引入基站互通预算约束，我们能够控制基站之间消息交换的开销，并确保算法收敛到称为单独稳定联盟结构的博弈解。仿真结果表明，快速的算法收敛和大量的性能增益的基线计划，没有导频重用，全导频重用，或随机导频重用模式。
2016-05-11 cs.IT math.IT
Massive MIMO for Maximal Spectral Efficiency: How Many Users and Pilots Should Be Allocated?
大规模MIMO是通过在基站处部署具有数百或数千个有源元件的天线阵列并执行相干收发器处理来提高蜂窝网络的频谱效率（SE）的有前途的技术。通常的经验法则是，这些系统应该具有比调度用户$K$多一个数量级的天线$M$，因为当$M/K > 10$时，用户的信道可能接近正交。然而，还没有证明这种经验法则实际上最大化了SE。在本文中，我们分析了如何调度用户的最佳数量，$K^\star$，取决于$M$和其他系统参数。为此，新的SE表达式导出，使有效的系统级分析与功率控制，任意导频重用，和随机用户位置。在大- $M$状态中的$K^\star$的值以封闭形式导出，而仿真用于示出在不同干扰场景中、在具有不同导频重用因子的情况下以及对于不同处理方案在有限$M$处发生的情况。高达一半的相干块应该专用于导频，并且在实际相关的许多情况下，最佳的$M/K$小于10。有趣的是，$K^\star$强烈地依赖于处理方案，因此使用相同的$K$来比较不同的方案是不公平的。
2015-10-20 cs.IT cs.NI math.IT
Pilot Decontamination for Massive MIMO Network with UAVs
本文研究了地面用户和无人机共存的大规模多输入多输出（MIMO）网络中的导频污染（PC）问题。由于无人机与基站之间存在较强的视距（LoS）空-地信道，与传统的地面用户相比，无人机通常会导致更严重的PC问题。为了减轻由无人机引起的PC，我们提出了一种低复杂度的分布式方案，通过利用大规模MIMO基站的全维波束成形和它们与高空无人机之间的角度相关的LoS信道。仿真结果表明，该方法能够有效地消除导频污染，并能显著提高上下行链路的信干噪比。
2020-06-09 cs.IT eess.SP math.IT
Pilot Reuse Among D2D Users in D2D Underlaid Massive MIMO Systems
在设备到设备（D2D）底层大规模MIMO系统中，D2D发射机重用蜂窝用户（CU）的上行链路频谱，导致同信道干扰。为了减少导频开销，我们假设D2D对之间的导频重用（PR）。我们首先推导出所有信道的最小均方误差（MMSE）估计，并给出了蜂窝和D2D链路的遍历可达速率的下界。为了减轻由PR引起的导频污染，我们然后提出了一种基于最小化D2D链路的信道估计的和均方误差（MSE）的准则的导频调度和导频功率控制算法。我们表明，适当的PR比和设计良好的导频调度方案，每个D2D发射机可以发送其导频最大功率。此外，我们还最大化的总和速率的所有D2D链路，同时保证服务质量（QoS）的CU，并开发了一种迭代算法，以获得一个次优的解决方案。仿真结果表明，所提出的导频调度算法可以有效地降低导频污染的影响，并且在系统频谱效率方面，PR方案比传统的正交训练方案具有显著的性能增益。
2017-08-04 cs.IT math.IT
Timing Advance Estimation and Beamforming of Random Access Response in Crowded TDD Massive MIMO Systems
基站（BS）的定时提前（TA）估计和用户随机接入响应（RAR）的可靠解码是初始随机接入（RA）过程中最重要的步骤。然而，由于专用于RA的物理资源的有限可用性，在高用户密度场景中，由于请求RA的用户之间的竞争，RA请求的成功完成将变得越来越困难。在本文中，我们建议使用大规模MIMO BS的大天线阵列，联合组RA请求来自不同的用户使用相同的RA前导。然后，我们将每个检测到的用户组的公共RAR波束成形到相同的频率资源上，使得组中的大多数用户可以可靠地解码RAR。因此，所提出的RAR波束成形自动解决了相同RA前导码上的多个RA请求之间的冲突问题，与LTE相比，这显著减少了RA延迟。分析和仿真还揭示，对于接收到的RAR的固定的期望SINR，所需的每用户RA前导码传输功率和总RAR波束成形功率两者可以随着BS天线的数量的每加倍而大致降低1.5dB。
2018-01-25 cs.IT math.IT
Smart Hybrid Beamforming and Pilot Assignment for 6G Cell-Free Massive MIMO
本文研究了Cell-Free大规模MIMO网络，其中每个接入点（AP）都配备了一个混合收发器，与全数字收发器相比，降低了复杂性和成本。渐近近似的频谱效率推导出上行链路和下行链路。利用这些表达式，最大-最小问题被公式化以优化（i）AP处的模拟波束形成器和（ii）导频分配。仿真结果表明，这些变量的优化大大提高了网络的性能。
2023-01-13 cs.IT eess.SP math.IT
Deterministic Pilot Design and Channel Estimation for Downlink Massive MIMO-OTFS Systems in Presence of the Fractional Doppler
虽然正交时频空间（OTFS）调制和大规模多输入多输出（MIMO）技术的结合可以使通信系统在高移动性场景中具有更好的性能，但由于实际系统中不准确的建模和高导频开销，下行链路信道估计仍然存在许多挑战。本文提出了一种在分数多普勒条件下下行大规模MIMO-OTFS系统的信道状态信息（CSI）获取方案，包括确定性导频设计和信道估计算法。首先，我们分析了基于正交频分复用（OFDM）调制解调器的单输入单输出（SISO）OTFS的输入输出关系，并将其扩展到大规模MIMO-OTFS。此外，我们制定了一个精确的模型，在实际系统中，分数多普勒被认为是和子路径的影响揭示。基于该模型和导频矩阵的结构，提出了一种确定性导频设计方案，以减少导频开销和节省内存消耗。由于信道几何结构相对于通信时间尺度变化非常缓慢，我们提出了一种改进的基于感知矩阵的信道估计（MSMCE）算法来获取下行链路CSI。仿真结果表明，该方法与传统的下行信道状态信息捕获算法相比具有明显的优势。
2021-05-20 cs.IT math.IT
Pilot Length Optimization for Spatially Correlated Multi-User MIMO Channel Estimation
本文研究了多用户大规模MIMO系统中用于信道估计的导频序列的设计;考虑到信道相关性的存在，并且假设统计量是已知的，我们寻求利用信道的空间相关性来最小化导频序列的长度，并且具体地，可以通过用户的空间签名来分离用户的事实。（低秩信道协方差矩阵），或者通过使用不同的训练序列。我们介绍了一种算法来设计一组给定的用户协方差矩阵的短训练序列。所获得的导频序列通常是非正交的，然而它们确保信道估计误差方差在所有信道维度上由所选择的常数一致地上界。我们通过模拟使用一个现实的情况下，基于一个环的信道模型，所提出的技术可以产生导频序列的长度显着小于系统中的用户数。
2016-02-17 cs.IT math.IT
Channel Acquisition for Massive MIMO-OFDM with Adjustable Phase Shift Pilots
提出了一种可调相移导频（APSP）用于宽带大规模多输入多输出（MIMO）系统中的信道捕获，该系统采用正交频分复用（OFDM）技术来降低导频开销。基于物理激励信道模型，本文首先建立了大规模天线阵列下信道空频相关性与信道功率角延迟谱之间的关系，揭示了大规模MIMO-OFDM系统中信道的稀疏性。在此基础上，研究了基于APSP的大规模MIMO-OFDM系统的信道捕获，包括信道估计和信道预测。我们表明，信道捕获性能的总和均方误差可以最小化，如果用户终端的信道功率分布在角度延迟域中可以不重叠与适当的相移调度。基于此最优信道捕获条件，提出了一种简化的导频相移调度算法。研究了单符号和多符号数据模型下APSP的性能。仿真结果表明，所提出的APSP方法可以提供实质性的性能增益方面可实现的频谱效率在传统的相移正交导频方法在典型的移动场景。
2015-11-12 cs.IT math.IT
Structured Compressive Sensing Based Spatio-Temporal Joint Channel Estimation for FDD Massive MIMO
大规模MIMO由于其高频谱和能量效率而成为未来5G通信的一种有前途的技术。为了实现其潜在的性能增益，准确的信道估计是必不可少的。然而，由于基站（BS）处的大量天线，传统信道估计方案所需的导频开销将是无法承受的，特别是对于频分双工（FDD）大规模MIMO。为了克服这个问题，我们提出了一种基于结构化压缩感知（SCS）的时空联合信道估计方案，以减少所需的导频开销，从而利用延迟域MIMO信道的时空公共稀疏性。特别地，我们首先提出在CS理论的框架下，在BS处的非正交导频，以减少所需的导频开销。然后，提出了一种用户端自适应结构子空间追踪（ASSP）算法，利用有限导频对多个OFDM符号的信道进行联合估计，从而利用MIMO信道的时空共同稀疏性提高信道估计精度。此外，通过利用信道的时间相关性，我们提出了一个空时自适应导频方案，以进一步减少导频开销。此外，我们还讨论了多小区情况下的信道估计方案。仿真结果表明，该方法能够在降低导频开销的情况下准确估计信道，并能逼近最优的oracle最小二乘估计器。
2016-04-23 cs.IT math.IT
Deterministic Sequences for Compressive MIMO Channel Estimation
研究了压缩多输入多输出（MIMO）信道估计中的导频设计问题。特别是，我们感兴趣的是同时估计多个发射机的信道时，导频序列短于组合的信道。现有的工作表明，从压缩感知理论的工具，可以产生准确的多信道估计，每个导频序列是随机产生的。在这里，我们建议从一小组确定性序列中为每个发射机构建导频序列。我们推导出一个理论上的导频序列的长度，以保证高概率的多信道估计的下限。仿真结果证明了所提出的方法的性能。
2013-11-02 cs.IT math.IT
Smart Pilot Assignment for IoT in Massive MIMO Systems: A Path Towards Scalable IoT Infrastructure
Iowa State University（爱荷华州立大学）
针对大规模MIMO物联网网络中的导频污染瓶颈，提出结合用户聚类、图着色建模与ILP优化的智能导频分配方案，并设计低复杂度二分启发式算法，实现导频开销降17%、频谱效率提8-14%，提升系统可扩展性。
2024-04-16 cs.GT cs.IT cs.LG
