Frequency-Domain Decoupling for MIMO-GFDM Spatial Multiplexing
针对MIMO-GFDM空间复用场景下的实现难题，研究了一类可实现无载波间干扰与频域解耦的GFDM原型滤波器，并提出基于深度优先球形译码的高效检测方法，可显著降低计算复杂度。
2018-04-05 cs.IT math.IT
Time-Domain N-continuous GFDM
广义频分复用（GFDM）由于其发射端滤波器在时间和频率上的灵活性，已成为第五代蜂窝网络中的候选多载波方案。然而，对于圆形发射机滤波器，GFDM提供有限的旁瓣抑制性能增益。在本文中，我们提出了一种方案，称为时域N-连续GFDM（TD-NC-GFDM），以减少GFDM发射机滤波器造成的不连续性，并实现有前途的旁瓣抑制增益。基于时域N-连续正交频分复用（TD-NC-OFDM），TD-NC-GFDM信号可以通过在时域上叠加一个平滑信号来获得。平滑信号由与GFDM发射机波形相关的新基集中的基信号线性组合。为了消除平滑信号带来的干扰，提出了两种解决方案。首先，接收端采用了一种复杂度较高的信号恢复算法。因此，其次，为了简化TD-NC-GFDM接收机，通过重新设计基信号，提出了一种低干扰TD-NC-GFDM。为了设计低干扰TD-NC-GFDM基信号，提出了TD-NC-GFDM基信号的软截断方法。然后，平滑信号与GFDM符号的开始对齐，并被添加到GFDM符号的前部。此外，对于大量的GFDM子符号，理论分析证明了TD-NC-GFDM的信干比（SIR）远高于TD-NC-OFDM。仿真结果表明，TD-NC-GFDM具有显著的旁瓣抑制性能，与低干扰TD-NC-GFDM相比，其误码性能与原GFDM相当。
2016-08-02 cs.IT math.IT
Performance of Cell-Free Massive MIMO Systems with MMSE and LSFD Receivers
无小区大规模MIMO包括大量分布式单天线接入点（AP），为数量少得多的用户提供服务。不存在小区划分，并且每个用户由所有AP服务。本文研究了采用最小均方误差（MMSE）和大尺度衰落译码（LSFD）接收机的无小区系统的上行链路性能。LSFD接收机的主要思想是仅利用AP和用户之间的大尺度衰落系数来最大化可达到的吞吐量。推导了MMSE和LSFD接收机的容量下界。推导了MMSE接收机信干噪比（SINR）仅随大尺度衰落系数变化的渐近近似表达式。所得到的近似是准确的，即使是少量的天线。MMSE和LSFD接收机在5%中断率方面分别比匹配滤波器（MF）接收机具有5倍和2倍的增益。
2017-02-08 cs.IT math.IT
Diversity of the MMSE receiver in flat fading and frequency selective MIMO channels at fixed rate
在这方面的贡献，MIMO MMSE接收机的分集的评估解决有限速率在平坦衰落信道和频率选择性衰落信道与循环前缀。最近已经观察到，与其他MIMO接收机相比，MMSE接收机具有取决于目标有限速率的分集，并且对于足够低的速率，MMSE接收机达到全分集，即ML接收机的分集。到目前为止，这一现象只得到了部分解释。本文的主要目的是对平坦衰落MIMO信道给出完整的证明，并改进已有的在带循环前缀的频率选择性MIMO信道中的部分结果。
2011-11-16 cs.IT math.IT
Study of Joint Automatic Gain Control and MMSE Receiver Design Techniques for Quantized Multiuser Multiple-Antenna Systems
针对多用户多输入多输出（MU-MIMO）系统中的粗量化信号，提出了一种联合优化自动增益控制（AGC）算法和线性\textit{minimum mean square error}（MMSE）接收机的方法。AGC的优化是基于最小化的\textit{mean square error}（MSE）和建议的接收滤波器考虑到AGC的存在和量化的影响。此外，我们提供了一个下界的MU-MIMO系统的容量推导出的可实现的速率的表达式。通过仿真对所提出的低分辨率MMSE（LRA-MMSE）接收机和AGC算法的性能进行了评估，并与传统MMSE接收滤波器和采用2、3、4和5比特量化分辨率的迫零（ZF）接收机进行了比较。
2018-10-27 cs.IT math.IT
Performance of MMSE MIMO Receivers: A Large N Analysis for Correlated Channels
线性接收机被认为是一种有吸引力的低复杂度的替代多天线MIMO通信的最佳处理。在本文中，我们描述了MMSE MIMO接收机的性能在大天线数量的限制，在信道相关性的存在。使用副本的方法，我们推广我们的结果arXiv：0810.0883克罗内克积相关信道，并计算并行MMSE子信道的MIMO系统的互信息的渐近均值和方差。副本方法允许我们使用最佳接收机互信息和高斯输入的MMSE SIR之间的关系来计算MMSE子信道的SIR的联合矩。使用arXiv：0810.0883中讨论的方法，可以示出互信息在分布上收敛于高斯随机变量。我们的结果同意非常好的模拟，即使有一个中等数量的天线。
2009-02-20 cs.IT math.IT
Diversity of MMSE MIMO Receivers
在大多数MIMO系统中，在不同频谱效率下计算的瀑布误差曲线族在高SNR下是渐近并行的。换句话说，大多数MIMO系统对于所有固定速率表现出单个分集值。MIMO MMSE接收机不遵循这种模式，并且在其误差曲线族中表现出变化的分集。本文分析了MMSE MIMO接收机的这种有趣的行为，并在所有速率下产生MMSE MIMO分集。的准静态平坦衰落MIMO信道组成的任何任意数量的发射和接收天线的分集的充分的特点，表明全空间分集是可能的，当且仅当速率是在一定的范围内，这是一个函数的天线的数量。对于其他速率，可用分集被充分表征。在足够低的速率下，MMSE接收机具有类似于最大似然接收机的分集（最大分集），而在高速率下，它的性能类似于迫零接收机（最小分集）。线性接收机的MIMO多址接入信道（MAC）的上下文中也进行了研究。然后，分析了准静态频率选择性MIMO信道在零填充（ZP）和循环前缀（CP）块传输和MMSE接收下的分集性能，推导了分集的上下界。对于CP下SIMO的特殊情形，证明了上述界是紧的。
2012-10-08 cs.IT math.IT
Unified Large System Analysis of MMSE and Adaptive Least Squares Receivers for a class of Random Matrix Channels
本文提出了一类随机矩阵信道下线性接收机的统一大系统分析方法。该技术统一了最小均方误差（MMSE）接收机和自适应最小二乘（ALS）接收机的分析，并使用一个共同的方法为随机i.i.d.以及随机正交预编码。我们推导出渐近信号干扰加噪声（SINR）的MMSE接收机的表达式，和ALS接收机的瞬态和稳态SINR，使用i.i.d.数据序列或正交训练序列。结果是在关键系统参数方面，并允许任意分布的每个数据流的功率和信道相关矩阵的特征值。在ALS接收器的情况下，我们允许对角加载常数和任意数据窗口函数。为了i.i.d.训练序列和无对角加载，我们给出了ALS和MMSE接收机的瞬态/稳态SINR之间的基本关系。我们证明了，对于一个特定的比例的接收发送尺寸和窗口形状，所有的信道具有相同的MMSE SINR具有相同的瞬态ALS SINR响应。我们展示了几个应用的结果，包括优化的信息吞吐量相对于编码块传输中的训练序列长度。
2005-08-26 cs.IT math.IT
Achievable Sum Rate of MIMO MMSE Recievers: A General Analytic Framework
研究了采用线性最小均方误差（MMSE）接收机的多输入多输出（MIMO）无线系统的可达和速率。我们提出了一个新的分析框架，揭示了一个有趣的连接之间的可实现的和速率与MMSE接收机和遍历互信息实现最佳接收机。这个简单但强大的结果使大量的遍历MIMO互信息的现有文献直接应用到MMSE接收机的分析。该框架是特殊的各种瑞利和莱斯信道的情况下，产生新的精确的封闭形式的表达式，可实现的和速率，以及简化的表达式在渐近制度的高和低的信噪比。这些表达式导致的MIMO MMSE接收机在实际信道条件下的性能的关键见解的发现。
2009-03-04 cs.IT math.IT
Spatial multiplexing with MMSE receivers: Single-stream optimality in ad hoc networks
研究了自组织网络中采用线性最小均方误差接收机的空间复用系统的性能。它示出，单流传输是优选的多流传输，由于较弱的干扰功率从最强的干扰消除后剩余的干扰。这一结果是通过我们推导出的中断概率和传输容量的新的精确封闭形式的表达式。
2010-03-16 cs.IT math.IT
Asymptotic Analysis for Low-Resolution Massive MIMO Systems with MMSE Receiver
研究了在大规模多输入多输出（MIMO）系统中，假设基站（BS）上安装低分辨率模数转换器（ADC）时的上行链路可达速率。我们假设在BS处仅知道不完全的信道站信息。在此基础上，设计了一种新的MMSE接收机，该接收机不仅考虑了高斯噪声，还考虑了信道估计误差和量化器噪声。通过使用随机矩阵的Stieltjes变换，我们进一步推导出一个紧密的渐近等价的上行链路可达速率与建议MMSE接收机。我们提出了一个详细的分析BS天线的数量，通过表达的可实现的速率，并使用数值模拟验证的结果。它还表明，我们可以补偿由于低分辨率量化的性能损失，通过增加在BS的天线数量。
2018-01-30 cs.IT math.IT
A Genetic Algorithm Based Finger Selection Scheme for UWB MMSE Rake Receivers
由于在典型的超宽带（UWB）系统中存在大量的多径分量，因此通常采用选择性瑞克（SRake）接收机，其组合来自多径分量的子集的能量。为了优化系统性能，需要考虑在SRake接收机的指处采用的多径分量的最佳选择。在本文中，这种手指选择问题的最小均方误差（MMSE）超宽带SRake接收机进行了研究。由于最优解是NP难的，提出了一种基于遗传算法（GA）的迭代方案，它可以在合理的迭代次数后达到接近最优的性能。仿真结果表明，所提出的手指选择算法的性能与传统的和最佳的计划。
2005-07-04 cs.IT math.IT
Performance of PZF and MMSE Receivers in Cellular Networks with Multi-User Spatial Multiplexing
本文描述了蜂窝网络采用多天线开环空间复用技术的性能。我们使用一个随机几何框架来模拟距离依赖的小区间干扰。使用这个框架，我们分析了使用两个线性接收机，即部分迫零（PZF）和最小均方估计（MMSE）接收机的覆盖范围和速率。解析表达式的覆盖率和速率分布，是适合于快速数值计算。在PZF接收机的情况下，我们表明，它不是最佳的，利用所有的接收天线消除干扰。以$α$为路径损耗指数，$N_t$发射天线，$N_r$接收天线，我们证明了最优的方法是使用$N_t\left\lceil\left(1-\frac{2}α\right) \left( \frac{N_r}{N_t} -\frac{1}{2}\right)\right\rceil$接收天线进行干扰消除，剩余天线用于信号增强（阵列增益）。对于PZF和MMSE接收机，我们观察到，增加数据流的数量提供了一个改进的平均数据率与递减的回报。此外，传输$N_r$流在平均和速率方面不是最优的。我们观察到，使用PZF接收机增加SM速率总是降低小区边缘数据率，而使用MMSE接收机的性能几乎与SM速率无关。
2014-05-01 cs.IT math.IT
Precoder Design for Multi-antenna Partial Decode-and-Forward (PDF) Cooperative Systems with Statistical CSIT and MMSE-SIC Receivers
协作通信是下一代无线网络的重要技术。除了传统的放大转发（AF）和解码转发（DF）协议之外，部分解码转发（PDF）协议是一种替代的中继方案，其对于中继节点不能可靠地解码完整源消息的场景特别有前途。然而，关于PDF协议的应用，有几个重要的问题需要解决。在本文中，我们提出了一个PDF协议和MIMO预编码器的设计在源和中继节点。预编码器的设计是适应相关MIMO信道的统计信道状态信息的基础上，并匹配到实际的最小均方误差连续干扰消除（MMSE-SIC）接收机在中继和目的节点。我们表明，在类似的系统设置下，建议的MIMO预编码器设计与PDF协议和MMSE-SIC接收机实现了显着的性能增强相比，传统的基线。
2012-02-28 cs.IT math.IT
On Communication through a Gaussian Channel with an MMSE Disturbance Constraint
本文考虑了一个发射机和两个接收机的高斯信道。目标是最大化受非预期/次级接收器处的干扰约束的预期/初级接收器处的通信速率。该干扰是根据向主接收机的传输对辅接收机造成的干扰的最小均方误差（MMSE）来测量的。本文提出了一个新的上限问题的最大化的互信息的MMSE约束。新的边界保持任何长度的向量输入，并恢复以前已知的限制（当向量输入的长度趋于无穷大）的表达，从工作的Bustin $\textit{et al.}$的关键技术新颖性是一个新的上界的MMSE。该界限允许将所有信噪比（SNR）值$\textit{below}$的MMSE限制在MMSE已知的某个SNR（其对应于干扰约束）。该界限补充了MMSE的“单交叉点性质”，该“单交叉点性质”将所有SNR值的MMSE上限限定为MMSE值已知的某个值$\textit{above}$。MMSE上限提供了相变现象的精细表征，该相变现象在向量输入的长度趋于无穷大的极限中表现为手头问题的MMSE的不连续性。对于大小为$n=1$的向量输入，借助于Dytso $\textit{et al.}$最近引入的混合输入技术，给出了在$O \left( \log \log \frac{1}{\sf MMSE} \right)$阶（其中${\sf MMSE}$是扰动约束）的加性间隙内的匹配下界
2016-03-24 cs.IT math.IT
Diversity and Multiplexing Tradeoff in the Uplink of Cellular Systems with Linear MMSE Receiver
在本文中，我们扩展的分集和复用权衡（DMT）分析从点对点信道到蜂窝系统，以评估小区间干扰对系统的可靠性和效率的影响。从分集阶数、复用增益和小区间干扰强度之间的基本权衡关系出发，揭示了蜂窝系统中多天线的性能。分析了小区间干扰对系统分集和复用性能的不利影响。
2012-03-27 cs.IT math.IT
Performance of Multi-Antenna MMSE Receivers in Non-homogeneous Poisson Networks
提出了一种计算多天线线性最小均方误差（MMSE）接收机无线链路信干噪比（SINR）的累积分布函数（CDF）的方法，该方法考虑了天线间独立瑞利衰落和多个干扰源在平面上按非齐次泊松点过程分布的情况。该技术用于计算强度函数的几种不同模型的SINR的CDF，特别是幂律强度函数、圆对称高斯强度函数和由有界域中的多项式描述的强度函数。此外，它示出，如果接收器天线的数量与强度函数线性缩放，则SINR在概率上收敛到由底层强度函数的“形状”确定的极限。这项工作推广了已知的结果，均匀泊松网络的非均匀泊松网络。
2011-09-14 cs.IT math.IT
Performance Analysis of Macrodiversity MIMO Systems with MMSE and ZF Receivers in Flat Rayleigh Fading
考虑一个多用户系统，其中任意数量的用户通过独立的瑞利衰落路径与分布式接收阵列通信。接收阵列执行最小均方误差（MMSE）或迫零（ZF）组合，并且在接收器处假设完美的信道状态信息。这种情况是众所周知的，并且当接收天线位于单个阵列中时，精确的分析是可能的。然而，当天线是分布式的，各个链路都有不同的平均信噪比（SNR），这是一个更具挑战性的问题。本文给出了ZF接收机输出信噪比和MMSE接收机输出信干噪比的近似分布。此外，为假设M-PSK或M-QAM调制的两个接收机的符号出错率（SER）提供简单的高SNR近似。这些高SNR结果提供了阵列增益和分集增益信息，以及性能和链路功率之间的非常简单的函数联系。
2013-01-24 cs.IT math.IT
On the precoder design of flat fading MIMO systems equipped with MMSE receivers: a large system approach
研究了在双相关平坦衰落MIMO系统中，基于MMSE接收机的预编码器的设计，该预编码器能最大化系统的各态历经互信息（EMI）。假设信道的信道状态信息和二阶统计量分别在接收机侧和发射机侧可用。由于EMI的直接最大化需要使用非吸引力算法，因此建议优化最近引入的EMI的近似，当发射和接收天线的数量$t$和$r$以相同的速率收敛到$\infty$时获得该近似。建立了实际EMI与其近似值之间的相对误差为$O(\frac{1}{t^{2}})$项。证明了最优预编码器的左奇异特征向量与发射协方差矩阵的特征向量一致，其奇异值是某个最大化问题的解。数值实验表明，该预编码器提供的互信息接近于通过最大化真实EMI而获得的互信息，但是最大化近似的算法的计算量要小得多。
2009-11-02 cs.IT math.IT
Optimal and Suboptimal Finger Selection Algorithms for MMSE Rake Receivers in Impulse Radio Ultra-Wideband Systems
针对脉冲无线电超宽带系统中的最小均方误差（MMSE）Rake接收机，提出了一种凸松弛的最优耙指选择算法。首先，最佳的手指选择问题被制定为一个非凸目标函数的整数规划问题。然后，用凸函数逼近目标函数，用约束松弛技术求解整数规划问题。所提出的算法是次优的，由于近似的目标函数和约束松弛步骤。然而，它们可以与传统的指选择算法结合使用，传统的指选择算法本身是次优的，因为它忽略了多径分量之间的相关性，以获得合理地接近于由于其复杂性而无法在实践中实现的最优方案的性能。所提出的算法利用凸性的优化问题的配方，这是“容易”和“困难”的优化问题之间的分水岭。
2005-01-22 cs.IT math.IT
Performance of Multi-Antenna Linear MMSE Receivers in Non-homogeneous Poisson and Poisson Cluster Networks
提出了一种技术来评估无线链路的性能与多天线线性最小均方误差（MMSE）接收机的存在下，根据非齐次泊松过程或泊松簇过程分布在平面上的干扰。累积分布函数（CDF）的信号与干扰加噪声比（SINR）的一个代表性的链路推导出两种类型的网络假设独立的天线之间的瑞利衰落。几个代表性的空间节点分布被认为是，推导的CDF进行了验证，通过数值模拟。此外，对于非齐次泊松网络，它表明，信号干扰比（SIR）收敛到一个确定性的非零值，如果在代表性的接收机的天线数量与标称干扰密度线性增加。这表明，在系统假设成立的情况下，可以通过随用户密度线性增加接收器天线的数量来扩展此类网络。这里提出的结果是有用的多天线无线网络的性能与非均匀的空间节点分布和网络的集群用户，经常出现在实践中，但很少有结果是可用的。
2014-04-07 cs.IT math.IT
On MMSE Properties of Codes for the Gaussian Broadcast and Wiretap Channels
这项工作涉及的行为“好”（容量实现）代码在几个多用户设置在高斯制度，在他们的最小均方误差（MMSE）的行为。在这种情况下，研究的设置包括高斯窃听信道，高斯广播信道（BC）和高斯BC与机密消息（BCC）。特别是这项工作解决的影响，传输此类代码对非预期的接收器，即接收器，既不需要可靠的解码传输的消息，也不是窃听者，必须保持无知，在某种程度上，传输的消息。这项工作还研究了容量区域上发生的影响，当我们限制了允许的干扰在一些非预期的接收机的MMSE。明确给出了高斯BC和高斯BCC的保密容量区域的容量区域和干扰约束之间的这种权衡。
2015-02-25 cs.IT math.IT
Performance Indicator for MIMO MMSE Receivers in the Presence of Channel Estimation Error
我们提出了推导后处理SNR的最小均方误差（MMSE）接收机与不完美的信道估计，并表明它是一个准确的指标的出错率性能的MIMO系统中存在的信道估计错误。仿真结果表明了分析的严密性。
2012-11-13 cs.IT cs.NI cs.PF
On the SER Performance of ZF and MMSE Receivers in Pilot-Aided Simultaneous Communication and Localization
本文研究了辅助同时通信与定位系统中ZF和MMSE接收机的SER性能，分析了定位误差对通信性能的影响，并提出了基于Neumann和泰勒近似的SER近似方法。
2025-11-27 cs.IT math.IT
Asymptotic Performance of Linear Receivers in MIMO Fading Channels
线性接收机是一种有吸引力的低复杂度的替代多天线MIMO通信的最佳处理。在本文中，我们描述了两种不同的渐近制度的MIMO线性接收机的信息理论性能。对于固定数目的天线，我们调查的限制，在高信噪比制度的分集复用权衡（DMT）的错误概率。在此之后，我们的特点是固定的SNR在政权的大（但有限）数量的天线的错误概率。就DMT而言，我们报告一个负面的结果：我们表明，线性迫零（ZF）和线性最小均方误差（MMSE）接收器实现相同的DMT，这在很大程度上是次优的，即使在外编码和解码的情况下，跨天线进行。我们还提供了一个近似的定量分析的显着不同的行为的MMSE和ZF接收机在有限的速率和非渐近SNR，并表明，虽然ZF接收机实现差的多样性在任何有限的速率，MMSE接收机的误差曲线的斜率逐渐下降，随着编码速率的增加。当信噪比是固定的，天线的数量变得很大，我们表明，互信息在输出的MMSE或ZF线性接收机具有波动，收敛于高斯分布的随机变量，其均值和方差可以在封闭的形式。这种分析扩展到线性接收机的情况下，一个众所周知的结果，以前获得的最佳接收机。仿真结果表明，渐近分析准确地捕捉中断行为的系统，即使有一个中等数量的天线。
2009-02-19 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
Optimal and Suboptimal Finger Selection Algorithms for MMSE Rake Receivers in Impulse Radio UWB Systems
针对脉冲无线电超宽带系统，研究了最小均方误差（MMSE）选择性Rake接收机中多径分量的选择问题。首先，最佳的手指选择问题被制定为一个非凸目标函数的整数规划问题。然后，用凸函数逼近目标函数，用约束松弛技术求解整数规划问题。所提出的算法是次优的，由于近似的目标函数和约束松弛步骤。然而，它们比传统的指选择算法表现得更好，传统的指选择算法是次优的，因为它忽略了多径分量之间的相关性，并且它们可以非常接近由于其复杂性而无法在实践中实现的最优方案。除了凸松弛技术，一个遗传算法（GA）为基础的方法，它不需要任何近似或整数松弛。该迭代算法基于对目标函数的直接评估，通过合理的迭代次数可以获得接近最优的性能。仿真结果表明，所提出的手指选择算法的性能与传统的和最佳的计划。
2006-04-23 cs.IT math.IT
Adaptive and Iterative Multi-Branch MMSE Decision Feedback Detection Algorithms for MIMO Systems
提出了一种多输入多输出（MIMO）空间复用系统中基于多处理分支的判决反馈（DF）检测算法。建议的检测器采用多个消除分支与接收滤波器，从一个共同的矩阵求逆得到的，并实现接近的最大似然检测器（MLD）的性能。针对多分支MMSE DF（MB-MMSE-DF）接收机，提出了一种约束最小均方误差（MMSE）接收滤波器，该滤波器对反馈滤波器的形状和幅度进行了约束。提出的MB-MMSE-DF检测器的自适应实现开发与递归最小二乘型算法估计接收滤波器的参数时，信道是时变的。一个软输出版本的MB-MMSE-DF检测器也被提出作为一个迭代检测和解码接收机结构的组成部分。计算复杂性分析表明，MB-MMSE-DF检测器并不需要比传统的MMSE-DF检测器显著增加的复杂性，而分集分析讨论了由MB-MMSE-DF检测器实现的分集阶数。仿真结果表明，MB-MMSE-DF检测器的性能优于现有的次优检测器，接近MLD，而需要显着降低复杂度。
2013-08-13 cs.IT math.IT
Performance of Multiantenna Linear MMSE Receivers in Doubly Stochastic Networks
提出了一种方法来表征无线网络中具有多天线线性最小均方误差接收机的代表性链路的信干噪比（SINR），其中发送节点按双随机过程分布，这是泊松点过程的推广。的累积分布函数的代表性的链路的信干噪比推导出假设独立的天线之间的瑞利衰落。几个代表性的空间节点分布被认为是，包括网络与确定性和随机集群，带状网络（用于模拟道路，例如），硬核网络和具有广义路径损耗模型的网络。此外，它示出，如果在代表性的接收器的天线的数量是线性增加的标称节点密度，信号干扰比收敛分布到一个随机变量，这是非零的一般情况下，在某些情况下是一个正的常数。这一结果表明，在系统假设成立的情况下，可以通过随节点密度线性增加接收天线的数量来扩展此类网络。这里提出的结果是有用的多天线无线网络的性能特征在更一般的网络模型比目前可用的。
2014-04-17 cs.IT math.IT
Performance Analysis of Spatiotemporal 2-D Polar Codes for Massive MIMO with MMSE Receivers
针对6G URLLC中短码长导致的性能下降问题，提出面向大规模MIMO和MMSE接收机的时空二维极化码，联合利用空间与时间维度，在有限块长下证明容量可达并显著降低延迟。
2025-08-06 cs.IT math.IT
Joint AGC and Receiver Design for Large-Scale MU-MIMO Systems Using Low-Resolution Signal Processing in C-RANs
大规模多用户多输入多输出（MU-MIMO）系统和云无线电接入网络（C-RAN）被认为是用于第五代（5G）无线网络的有前景的技术。在这些技术中，低分辨率模数转换器（ADC）的使用是提高能效和遵守受限前传链路的关键。用很少的比特处理信号意味着显著的性能损失，因此，可以补偿量化失真的技术是基本的。在无线系统中，自动增益控制（AGC）先于ADC调整输入信号电平，以减少量化的影响。在这项工作中，我们提出了联合优化的AGC，它工作在远程无线电头端（RRH），和低分辨率感知（LRA）的线性接收滤波器的基础上的最小均方误差（MMSE），它工作在云单元（CU），大规模MU-MIMO系统的粗量化信号。我们开发的线性和连续干扰消除（SIC）接收机的基础上提出的联合AGC和LRA MMSE（AGC-LRA-MMSE）的方法。可实现的总和率随着计算复杂性研究的分析也进行了。仿真结果表明，所提出的AGC-LRA-MMSE设计提供了显着的增益在比特出错率和可实现的信息速率超过现有的技术。
2020-12-05 cs.IT math.IT
An Alternating Algorithm for Uplink Max-Min SINR in Cell-Free Massive MIMO with Local-MMSE Receiver
研究了无小区大规模多输入多输出（MIMO）系统上行链路的最大最小信干噪比（SINR）问题。我们假设系统采用局部最小均方误差（L-MMSE）合并。目标是通过求解最大-最小SINR优化问题，通过优化每个用户设备（UE）的发射功率和中央处理单元（CPU）处的加权系数，服从UE的发射功率约束，来保持用户公平性。这个问题不是联合凸的。因此，我们将原问题分解为两个子问题，特别是优化功率分配和接收机加权系数。然后，我们提出了一个交替算法来解决这两个子问题。加权系数子问题被表述为广义特征值问题，而功率分配子问题被近似为几何规划（GP）。我们的经验表明，该算法实现了更高的最小用户上行链路频谱效率（SE）比现有的固定功率方案，这是不优化的发射功率。最后，数值分析了算法的收敛性.
2019-10-30 cs.IT eess.SP math.IT
I/Q Imbalance Aware Widely-Linear Receiver for Uplink Multi-Cell Massive MIMO Systems
同相/正交相位（I/Q）不平衡是通信系统中最重要的硬件损伤之一。它出现在直接变频射频（RF）收发器的模拟部分，并可能导致严重的性能损失。针对上行多小区大规模多输入多输出（MIMO）系统，提出了I/Q不均衡（IQI）感知的宽线性（WL）信道估计和数据检测方案。所得到的接收机是最小均方误差（MMSE）接收机的WL扩展，并且通过分别处理接收信号的实部和虚部来联合减轻多用户干扰和IQI。然后考虑在基站（BS）和用户终端（UT）两者处产生的IQI。所考虑的信道状态信息（CSI）捕获模型包括估计误差和导频污染的影响，这是由于在相邻小区中重复使用相同的训练序列。我们应用随机矩阵理论的结果，推导出建议的IQI意识和传统的IQI意识不到的接收器的可实现的和速率的解析表达式。我们的仿真结果表明，所提出的IQI感知WLMMSE接收机在具有IQI的系统中的性能接近于在没有IQI的理想系统中的MMSE接收机的性能。此外，我们的研究结果的总和率的IQI不知道MMSE接收机显示，由于IQI的性能损失可以是大的，如果无人看管，不消失大量的BS天线。
2016-04-26 cs.IT math.IT
Low-Complexity ZF/MMSE Receivers for MIMO-OTFS Systems With Imperfect CSI
正交时频空间（OTFS）方案将时间和频率选择性信道转换为延迟-多普勒域中的几乎非选择性信道，为高速移动设备建立可靠的无线通信。针对具有理想和非理想接收信道状态信息的多输入多输出（MIMO）-OTFS系统，设计并分析了低复杂度迫零（LZ）和最小均方误差（LM）接收机。所提出的接收机提供了与常规对应方完全相同的解决方案，并且通过利用MIMO-OTFS信道矩阵的双循环性质、逐块逆和舒尔补来降低复杂度。我们还推导出，通过利用泰勒展开和随机矩阵理论的结果，一个紧密的近似后处理的信号与噪声加干扰比（SINR）的表达式在封闭形式的LZ和LM接收机。我们表明，推导出的SINR表达式，当平均在多个信道实现，准确地表征各自的比特出错率（BER）的完美和不完美的接收CSI。我们数值上显示了较低的误码率和较低的复杂性，所提出的设计超过国家的最先进的现有解决方案。
2020-10-09 cs.IT eess.SP math.IT
A Linear Bayesian Learning Receiver Scheme for Massive MIMO Systems
超可靠低延迟通信（URLLC）业务对可靠性和处理延迟的要求使得线性大规模多输入多输出（M-MIMO）接收机的设计变得非常具有挑战性。最近，贝叶斯的概念已被用来提高检测的可靠性，在最小均方误差（MMSE）的线性接收机。然而，由于MMSE方案中矩阵求逆运算的指数复杂度，延迟处理时间是主要关注点。本文提出了一种迭代M-MIMO接收机，它是通过使用贝叶斯概念和并行干扰消除（PIC）计划，称为线性贝叶斯学习（LBL）接收机。PIC具有线性复杂度，因为它使用最大比组合（MRC）和决策统计组合（DSC）方案的组合来避免矩阵求逆操作。仿真结果表明，在不同的M-MIMO系统配置下，该接收机的误比特率（BER）和时延处理性能均优于MMSE和最佳贝叶斯接收机，其$2$ dB和$19$倍均最小。
2021-10-27 cs.IT eess.SP math.IT
Uplink Linear Receivers for Multi-cell Multiuser MIMO with Pilot Contamination: Large System Analysis
具有大量发射天线的基站具有以高速率服务大量用户的潜力。然而，上行链路中的接收机处理依赖于已知遭受导频干扰的信道估计。在这项工作中，利用在CDMA的上行链路接收信号的多小区多天线系统的相似性，我们执行一个大的系统分析时，接收机采用MMSE滤波器与导频污染的估计。我们假设瑞利衰落信道具有不同的接收功率的用户。当每个基站的天线数量和用户数量增加时，我们发现渐进的信号干扰噪声比（SINR），同时保持固定的比率。通过SINR表达式，我们探索了被服务的用户数量与基站处的天线数量相当的情况。的SINR明确捕获的导频污染的影响，并被发现是相同的，采用匹配滤波器与导频污染的估计。我们还发现，使用MMSE滤波器，这是一个重要的因素，当有显着数量的用户在系统中相比，天线的数量的干扰抑制的确切表达式。在典型的设置中，就五个百分点的SINR而言，MMSE滤波器被示出为提供超过匹配滤波的显著增益，并且在具有完美信道估计的MMSE滤波器的5dB内。可实现的速率的仿真结果接近大的系统限制，即使是一个10天线的基站，每个小区3个或更多的用户。
2014-04-14 cs.IT math.IT
Joint AGC and Receiver Design for Large-Scale MU-MIMO Systems with Coarsely Quantized Signals and C-RANs
在这项工作中，我们提出了自动增益控制（AGC）的联合优化，它工作在远程射频头（RHH），和一个低分辨率感知（LRA）的线性接收滤波器的最小均方误差（MMSE）的基础上，它工作在基带单元（BBU）池，用于云无线电接入网络中具有粗量化信号的大规模多用户多输入多输出（MU-MIMO）系统。我们开发了连续干扰消除接收机的基础上提出的联合AGC和LRA-MMSE（AGC-LRA-MMSE）的方法。可实现的和率的分析也进行了。仿真结果表明，该设计具有更好的出错率和更高的可达速率比现有的技术。
2019-12-13 cs.IT eess.SP math.IT
Multi-Branch MMSE Decision Feedback Detection Algorithms with Error Propagation Mitigation for Multi-Antenna Systems
在这项工作中，我们提出了新的决策反馈（DF）检测算法的错误传播缓解能力的多输入多输出（MIMO）空间复用系统的基础上，多个处理分支。新的检测策略利用不同的模式，排序和约束的前馈和反馈滤波器的设计。我们提出了约束最小均方误差（MMSE）滤波器的设计与约束的形状和幅度的反馈滤波器的多分支MIMO接收机，并表明，所提出的MMSE设计不需要一个显着的额外的复杂性超过单分支MMSE设计。建议的多分支MMSE DF检测器与现有的几个检测器进行比较，并示出实现接近最佳最大似然检测器的性能，同时需要显着降低复杂度。
2013-04-17 cs.IT math.IT
Error Rate Analysis and Low-Complexity Receiver Design for Zero-Padded AFDM
National Key Laboratory of Wireless Communications, University of Electronic Science and Technology of China（电子科技大学无线通信国家重点实验室）；School of Computer Science and Electronics Engineering, University of Essex（埃塞克斯大学计算机科学与电子工程学院）
本文研究了零填充仿射频分复用系统误差率性能及低复杂度接收机设计，提出了一种低复杂度的最小均方误差检测器和基于最大比合并的时域检测器，并分析了两种检测器的理论误码率性能。
2026-04-28 cs.IT eess.SP math.IT
Minimum Mean-Squared Error Iterative Successive Parallel Arbitrated Decision Feedback Detectors for DS-CDMA Systems
本文提出了一种用于直接序列码分多址（DS-CDMA）系统的最小均方误差（MMSE）迭代逐次并行仲裁判决反馈（DF）接收机。我们描述的MMSE设计准则DF多用户检测器，以及连续的，并行的和迭代的干扰消除结构。提出了一种新的高效的DF结构，采用并行仲裁分支的连续抵消和一个接近最优的低复杂度的用户排序算法。建议的DF接收机结构和排序算法，然后结合迭代级联DF阶段，以减轻卷积编码系统与Viterbi和Turbo解码以及未编码方案的错误传播的有害影响。我们在数学上研究的MMSE之间的关系，实现分析DF结构，包括新的计划，不完美和完美的反馈。上行链路的情况下的仿真结果评估新的迭代DF检测器对线性接收机和评估的影响，对现有的新的消除方法的错误传播。
2012-05-20 cs.IT math.IT
MMSE Optimal Algebraic Space-Time Codes
空时分组码的最大似然接收设计一直是研究者们关注的焦点。然而，随着发射天线和接收天线的数量增加，空时分组码的ML解码复杂度变得过大。因此，它是自然的诉诸次优接收技术，如线性最小均方误差（MMSE）接收机。Barbarossa等人和Liu等人已经独立地推导出全速率线性STBC是MMSE最优的必要和充分条件，即实现最小符号出错率（SER）。受这个问题的启发，某些现有的高速率STBC结构从交叉积代数被确定为MMSE最优。此外，还证明了循环除代数中的一类码是MMSE最优码，而循环除代数是交叉积代数的特例。因此，当采用MMSE接收时，这些STBC实现最小SER，并且当采用ML接收时，这些STBC是完全分集的。
2007-07-14 cs.IT math.IT
Channel Hardening-Exploiting Message Passing (CHEMP) Receiver in Large-Scale MIMO Systems
在本文中，我们提出了一种MIMO接收机算法，利用{ \em信道硬化}，发生在大MIMO信道。信道硬化是指随着信道增益矩阵${\bf H}$的大小增加，与对角项相比，${\bf H}^H{\bf H}$矩阵的非对角项变得越来越弱的现象。具体来说，我们提出了一种消息传递检测（MPD）算法，该算法与实值匹配滤波接收向量（其信号项变为${\bf H}^T{\bf H}{\bf x}$，其中${\bf x}$是传输向量）一起工作，并对${\bf H}^T{\bf H}$矩阵的非对角项使用高斯逼近。我们还提出了一个简单的估计方案，直接获得估计的${\bf H}^T{\bf H}$（而不是估计的${\bf H}$），它被用作一个有效的信道估计的MPD算法。我们将此接收器称为{ \em信道硬化-利用消息传递（CHEMP）}接收器。所提出的CHEMP接收机在大规模MIMO系统（例如，在具有16到128个上行链路用户和128个基站天线的系统中）。对于所考虑的大MIMO设置，所提出的MPD算法的复杂度几乎相同或小于最小均方误差（MMSE）检测。这是因为MPD算法不需要矩阵求逆。与MMSE和其他使用${\bf H}$的MMSE估计的消息传递检测算法相比，它还实现了显著更好的性能。我们还提出了一个收敛性分析所提出的MPD算法。此外，我们设计了优化的不规则低密度奇偶检验（LDPC）码特定于所考虑的大MIMO信…
2014-01-10 cs.IT math.IT
Optimal Point-to-Point Codes in Interference Channels: An Incremental I-MMSE approach
作者最近的结果示出了所谓的I-MMSE-like关系，对于两个用户高斯干扰信道，I-MMSE关系在干扰和干扰接收机之间的极限中保持为n $\to \infty$，假设干扰传输是最佳点对点序列（实现点对点容量）。该结果进一步证明了两用户高斯干扰信道的“角点缺失”。本文提供了上述I-MMSE-like关系的信息论证明，其遵循增量信道方法，该方法被Guo，Shamai和Verdú用于提供点对点信道的原始I-MMSE关系的有见地的证明。最后，这个结果的一些其他应用程序显示为其他多用户设置：高斯多址信道干扰和特定的K-用户高斯Z-干扰信道设置。
2018-04-14 cs.IT math.IT
On capacity of wireless ad hoc networks with MIMO MMSE receivers
无线ad-hoc网络在家庭、商业场所和热点地区被广泛采用，预计在不久的将来，它将提供与有线对等网络并行的宽带服务。为了解决这一需求，能够提供数倍容量增加的MIMO技术具有重大的前景。以前的工作的ad-hoc网络的容量分析是基于一个隐含的假设，每个节点只有一个天线。分析的核心是一个几何区域的特征，称为排除区域，它量化了一个链接占用的空间资源的量。然而，当在每个节点处部署多个天线时，多个链路可以同时在彼此附近进行传输，因为现在可以通过空间信号处理来抑制干扰。因此，链路不再独占地占据几何区域，使得“排除区域”的概念不再适用。在本文中，我们研究了MIMO ad-hoc网络的链路层吞吐量容量。与以前的工作相比，每个链路占用的空间资源量的特征在于它对其他链路施加的实际干扰。为了计算链路层容量，我们首先推导出接收机处的检测后SINR的概率分布。然后使用结果来计算活动链路的数量和区域内可以维持的相应数据率。我们的分析将作为MIMO ad-hoc网络的介质访问协议的设计指南。据我们所知，本文是第一次尝试通过考虑实际的物理层信号和干扰模型来表征MIMO ad-hoc网络的容量。
2008-02-24 cs.IT cs.NI math.IT
On the Distribution of SINR for Widely Linear MMSE MIMO Systems with Rectilinear or Quasi-Rectilinear Signals
虽然宽线性最小均方误差（WLMMSE）接收机已经成为多输入多输出（MIMO）无线系统的一个有吸引力的选择，但是仍然缺乏对其姿态检测信号与干扰加噪声比（SINR）的详细统计理解。为此，我们考虑在不相关的Rayleigh衰落信道上具有直线或准直线（QR）信号的WLMMSE MIMO传输系统，并研究具有$N_t$发射天线和$N_r$接收天线的任意天线配置的SINR的统计特性。我们首先推导出一个解析的概率密度函数（PDF）的信干噪比的第二类合流超几何函数，对于WLMMSE MIMO系统与任意的$N_r$和$N_t=2, 3$。对于实践中更一般的情况，即，$N_t>3$，我们求助于矩母函数，以获得近似的，但封闭的形式PDF在一些温和的条件下，这，正如预期的那样，更像高斯$2N_r-N_t$增加。因此，推导的PDF能够提供关键的见解WLMMSE MIMO接收机的中断概率，符号错误率，和分集增益，都在封闭的形式。特别地，它的分集增益和增益改善传统的LMMSE一个明确量化为$N_r-(N_t-1)/2$和$(N_t-1)/2$，分别。最后，蒙特卡洛模拟支持的分析。
2021-11-30 cs.IT math.IT
On the Interference Cancellation by Reduced Channel Zero Forcing Class of Precodings in Massive MIMO Systems
在本文中，我们研究了多输入多输出（MIMO）系统中的接收机和发射机的干扰消除能力，通过理论计算和数值模拟Quadriga。我们研究了所谓的减少信道迫零（RCZF）类预编码以及最小MSE干扰抑制组合器（MMSE-IRC）和QR最大似然检测（QR-MLD）接收机。基于非常简单，但非常有用的代数操作，他们的渐近等价性证明分析和模拟证明。我们的理论和实验结果证实，MMSE-IRC和QR-MLD接收机结合RCZF预编码提供完整的干扰抑制渐近。
2022-02-01 cs.IT cs.NI math.IT
Adaptive Interference Suppression for CDMA Systems using Interpolated FIR Filters with Adaptive Interpolators in Multipath Channels
在这项工作中，我们提出了一种自适应线性接收机结构的基础上，内插有限脉冲响应（FIR）滤波器与自适应插值直接序列码分多址（DS-CDMA）系统在多径信道。内插的最小均方误差（MMSE）和内插的约束最小方差（CMV）的解决方案描述了一种新的计划，在该计划中，为了减轻多址干扰（MAI）和多径传播的影响，呈现随时间变化的SNR。基于插值MMSE和CMV解决方案，我们提出了计算效率高的随机梯度（SG）和指数加权递归最小二乘型（RLS）算法的接收机和滤波器的监督和盲操作模式。算法的收敛性分析和讨论的收敛性的方法进行了两种模式的操作。下行链路的仿真实验表明，所提出的结构实现了优越的BER收敛和稳态性能，以前报告的降秩接收机在较低的复杂度。
2013-01-21 cs.IT math.IT
On Optimal MMSE Channel Estimation for One-Bit Quantized MIMO Systems
本文针对单比特量化MIMO系统，提出基于正交概率计算MMSE信道估计器的新框架，并给出BLMMSE估计器最优的充要条件，推导大维度下的解析表达式以比较两者性能。
2025-01-22 cs.IT eess.SP math.IT
Capacity of a Multiple-Antenna Fading Channel with a Quantized Precoding Matrix
给定多输入多输出（MIMO）信道，来自接收器的反馈可用于指定发射预编码矩阵，其选择性地激活最强信道模式。在这里，我们分析的随机矢量量化（RVQ），其中的预编码矩阵是从包含独立的，各向同性分布的条目的随机码本中选择的性能。我们假设信道元素是独立同分布的。并且对于接收机是已知的，接收机使用B个比特将最优（速率最大化）预编码器码本索引中继到发射机。我们首先导出作为B的函数的波束成形（秩一预编码矩阵）的大系统容量，其中大系统将极限称为B，并且发射天线和接收天线的数量都以固定比率趋于无穷大。在波束成形的情况下，RVQ是渐近最优的，即，没有其它量化方案可以实现更大的渐近速率。RVQ的性能也比较了一个更简单的降秩标量量化方案，其中波束形成器被约束到位于一个随机子空间。随后，我们考虑一个预编码矩阵与任意秩，并近似的渐近RVQ性能与最佳和线性接收机（匹配滤波器和最小均方误差（MMSE））。数值例子表明，这些近似准确地预测有限尺寸系统的性能。给定目标频谱效率，数值例子表明，线性MMSE接收机所需的反馈量仅略多于最佳接收机所需的反馈量，而匹配滤波器可能需要更多的反馈。
2009-02-17 cs.IT math.IT
Design of Block Transceivers with Decision Feedback Detection
本文提出了一种方法，用于联合设计的发射机-接收机对逐块通信系统，采用（块内）判决反馈检测。我们提供了封闭形式的发射机-接收机对，同时最大限度地减少算术均方误差（MSE）在决策点（假设完美的反馈），几何MSE，和一个均匀的比特出错率的系统在中等到高的信号-噪声比。单独的表达式适用于“迫零”和"最小MSE“（MMSE）判决反馈结构。在MMSE的情况下，所提出的设计也最大化的高斯互信息，并建议，可以接近的容量的块传输系统使用相同的（高斯）码（的独立实例）的每个元素的块。我们的模拟研究表明，建议的收发器执行显着优于标准收发器，并且它们保留其性能优势，在存在误差传播。
2005-04-05 cs.IT math.IT
Sample, Quantize and Encode: Timely Estimation Over Noisy Channels
量化和编码的高斯-马尔可夫过程的估计质量的影响被认为是，特别注意的Ornstein-Uhlenbeck过程。从该过程中获取样本，对其进行量化，然后使用无限增量冗余（IIR）或固定冗余（FR）编码方案进行编码以供传输。在接收机处消耗固定的处理时间用于解码和向发射机发送反馈。解码的消息被用来构建一个最小均方误差（MMSE）估计的过程作为时间的函数。这被证明是一个不断增长的功能的年龄的信息（AoI），定义为时间流逝，因为采样时间有关的最新成功解码的消息。该函数依赖于量化比特、码字长度和接收机处理时间。对于每个编码方案，目标是优化采样时间，使得长期平均MMSE最小化。然后，这是其特征在于设置一般增加泛函的AoI，不一定对应于MMSE，这可能是独立的利益在其他情况下。我们首先表明，IIR的最佳采样策略是这样的，只有当AoI超过一定的阈值时才生成新的样本，而对于FR，它是这样的，即当接收器完成处理前一个时，新的样本被及时发送。然后开发增强的传输方案，以便利用处理时间使新数据更快地在接收器处可用。对于IIR和FR，它表明，存在一个最佳数量的量化位，平衡AOI和量化误差，因此最小化的MMSE。它还表明，对于较长的接收机处理时间，相对简单的FR方案优于IIR。
2021-06-21 cs.IT cs.NI eess.SP
Joint Bi-Directional Training of Nonlinear Precoders and Receivers in Cellular Networks
针对蜂窝系统的上行链路和下行链路，研究了非线性预编码器和接收滤波器的联合优化。对于上行链路，基站收发信台（BTS）接收机实现连续干扰消除，而对于下行链路，BTS站利用Tomlinson-Harashima预编码（THP）对干扰进行预补偿。当根据最小均方误差（MMSE）准则更新滤波器时，在单个小区中的接收器和发射器的交替优化的收敛性被建立，受到适当的功率约束。自适应算法，然后介绍了用于更新的预编码器和接收机的信道状态信息的情况下，假设时分双工传输与信道互易性。不是估计信道，而是根据最小二乘准则经由双向训练直接估计滤波器：上行链路导频被用于更新前馈和反馈滤波器，其然后被用作用于移动接收器的下行链路训练的干扰预补偿滤波器。数值结果表明，非线性滤波器可以提供相当大的增益相对于线性滤波器有限的前向-后向迭代。
2014-08-29 cs.IT math.IT
Random Beamforming over Correlated Fading Channels
研究了多天线发射机到多天线接收机的多输入多输出（MIMO）多址接入信道（MAC）。发射机和接收机之间的衰落信道由随机矩阵建模，随机矩阵由具有零均值的独立列向量和不同的协方差矩阵组成。假设每个发射机发送具有从Haar分布矩阵提取的随机预编码矩阵的多个数据流。对于这个一般的信道模型，我们推导出确定性近似的归一化互信息，归一化和速率与最小均方误差（MMSE）检测和信号干扰加噪声比（SINR）的MMSE解码器，成为任意紧所有的系统参数以相同的速度增长无限大。此外，我们推导出渐近最优的功率分配下的个人或总功率约束。我们的研究结果使我们能够解决问题的干扰信道，这将是棘手的在任何有限的设置中的最佳流控制。数值结果证实了我们的分析，并验证其准确性的现实系统的尺寸。此外，本文中应用的技术构成了一个新的贡献领域的大型随机矩阵理论，并可用于研究更多涉及的信道模型。
2011-05-03 cs.IT math.IT
Sequential Channel Estimation in the Presence of Random Phase Noise in NB-IoT Systems
我们考虑窄带物联网（NB-IoT）系统中的信道估计（CE）。由于接收机和发射机振荡器内的相位波动，以及由重复编码的发射数据块的不连续接收引起的残余频率偏移（FO），在接收信号中存在随机相位噪声。虽然由于NB-IoT用户设备（UE）的低移动性，可以假设衰落信道的相干时间相当长，但是在通过重复副本组合信道估计之前必须考虑这样的相位噪声，以提高其准确性。在本文中，我们推导出一个顺序的最小均方误差（MMSE）信道估计器中存在的随机相位噪声，细化CE顺序与每个接收到的重复副本，它具有低复杂度和小的数据存储。此外，我们通过模拟表明，建议的顺序MMSE估计提高了CE的均方误差（MSE）的1 dB的低信号噪声比（SNR）制度，相比传统的顺序MMSE估计，不彻底考虑随机相位噪声的影响。
2017-09-29 cs.IT math.IT
