Genetic Algorithm Assisted Hybrid Beamforming for Wireless Fronthaul
提出了一种遗传算法辅助的混合信号泄漏加噪声比（SLNR）波束成形设计的无线前传场景。所提出的混合SLNR波束形成的数字预编码器以封闭形式表示。在模拟预编码器处的移相器处假定高度有限的相位分辨率（一位分辨率）。提出了最大化近似和速率的模拟预编码器。采用遗传算法搜索一比特模拟预编码器的最优解。与通常假设的发射机处的真实信道矩阵的完全知识相反，所提出的方法仅依赖于模拟预编码器之后的失真信道矩阵。在模拟预编码器处具有有限相位分辨率的所提出的混合SLNR波束成形的性能可以在单小区无线前传场景中实现接近数字波束成形的性能。它还表明，混合波束成形可能会导致不需要的波束，造成小区间干扰，在多小区无线前传的情况。
2018-03-07 cs.IT math.IT
Space-Time Block Coding Based Beamforming for Beam Squint Compensation
本文研究了毫米波通信系统中引起辐射波束增益随频率变化的波束斜视角问题。恒模波束形成器的设计，这是制定在带宽内的频率变化有限，以最大限度地提高预期的平均波束增益的带宽内，提出。提出了一种半定松弛（SDR）方法来求解常模量约束下的优化问题。根据最优解的特征值，直接波束成形或基于发射分集的波束成形被用于数据传输。数值结果表明，该传输方案能有效补偿波束倾斜，提高系统吞吐量。总的来说，提供了一种用于宽带无线通信系统中的波束偏斜补偿的传输方案。
2018-08-30 cs.IT math.IT
A Genetic Algorithm-based Beamforming Approach for Delay-constrained Networks
在本文中，我们研究了初始接入波束形成方案的性能的情况下，大量的，但有限数量的发射天线和用户。特别是，我们开发了一个有效的波束形成方案，使用遗传算法。此外，考虑到毫米波通信的特点和不同的度量，我们调查的各种参数，如天线/接收机的数量，波束成形分辨率以及硬件损伤对系统性能的影响。如图所示，我们提出的算法是通用的，在这个意义上，它可以有效地应用于不同的信道模型，度量和波束成形方法。此外，我们的研究结果表明，该方案可以达到（几乎）相同的端到端的吞吐量的穷举搜索为基础的最佳方法，大大降低了实现复杂性。
2017-03-10 cs.IT math.IT
Secure Beamforming and Ergodic Secrecy Rate Analysis for Amplify-and-Forward Relay Networks with Wireless Powered Jammer
在这种对应关系中，我们考虑一个放大和转发中继网络，其中中继信息被窃听者偷听。为了混淆窃听者，无线供电的干扰机也被认为是从多天线源收获能量。提出了一种新的安全波束形成方案，其中波束形成向量是能量波束形成向量和信息波束形成向量的线性组合。我们还提出了一个新的封闭形式的解决方案，建议的波束形成向量，这是实现更高的保密率相比，平凡的EB和IB向量。此外，遍历保密率的一个紧密的封闭形式的近似也来自大量的天线在源的渐近制度。最后，数值例子和模拟验证了我们的分析结果。
2020-07-02 cs.IT math.IT
REEL-BF Design: Achieving the SDP Bound for Downlink Beamforming with Arbitrary Shaping Constraints
本文考虑了多用户多输入单输出（MISO）下行链路的波束成形设计与任意数量的（上下文特定的）成形约束。在这种设置中，国家的最先进的波束形成方案不能达到众所周知的性能界限所承诺的半定规划（SDP）松弛技术。为了缩小这一差距，我们提出了一种冗余信号嵌入线性波束形成（REEL-BF）方案，其中每个用户被分配一个信息波束形成器和多个成形波束形成器。结果表明，所提出的REEL-BF方案可以执行一般的秩$K$波束成形的用户符号在一个低复杂度和结构化的方式。此外，充分条件，以保证REEL-BF计划总是实现线性波束形成方案的SDP界。在此基础上，提出了一种在多项式时间内求解REEL-BF最优解的有效算法。数值结果表明，所提出的方案享有显着的性能增益比现有的替代品。
2017-02-10 cs.IT math.IT
Statistical Beamforming for FDD Downlink Massive MIMO via Spatial Information Extraction and Beam Selection
在本文中，我们研究了频分复用（FDD）下行链路大规模MIMO系统中的波束成形设计问题，其中瞬时信道状态信息（CSI）被假定为在基站（BS）不可用。我们提出了提取的信息的角度的偏离（AoD）和相应的大尺度衰落系数（a.k.a.）。空间信息）的下行链路信道估计过程，基于此提出了一种新颖的下行链路波束成形设计。在波束形成设计中，我们利用物理信道的空间信息和隐藏稀疏性，将不同用户的子路径分离，构造出近似正交的虚拟信道。此外，我们推导出一个和率表达式及其近似所提出的系统。基于这些封闭形式的速率表达式，我们开发了两个低复杂度的波束选择方案，并进行渐近分析，为系统设计提供有价值的见解。数值结果表明，我们所提出的算法的国家的最先进的波束成形方法的性能显着改善。
2020-03-06 cs.IT math.IT
A Novel Hybrid Beamforming Algorithm with Unified Analog Beamforming by Subspace Construction Based on Partial CSI for Massive MIMO-OFDM Systems
混合波束成形（HB）已被广泛研究，以减少大规模多输入多输出（MIMO）系统中昂贵的射频（RF）链的数量。然而，先前关于HB的工作限于单个用户设备（UE）或单个UE组，采用不能应用于正交频分复用（OFDM）系统中在不同频率资源中服务的多个UE组的频率平坦的第一级模拟波束成形（AB）。针对大规模MIMO-OFDM系统，提出了一种基于所有用户空间协方差矩阵（SCM）知识的统一AB的HB算法，以支持多组用户。所提出的HB方法具有更少数量的RF链，可以实现超过95%的全数字波束成形性能。此外，提出了一种新的实用的子空间构造（SC）算法的基础上的部分信道状态信息来估计所需的SCM。所提出的SC方法可以提供超过97%的性能的完美SCM的情况下。利用所提出的方法，可以实现显著的成本和功率节省，而不会造成大的性能损失。此外，所提出的方法可以应用于大规模MIMO-OFDM系统中的时分双工和频分双工。
2016-11-02 cs.IT math.IT
Energy-Efficient Deterministic Adaptive Beamforming Algorithms for Distributed Sensor/Relay Networks
在这项研究中，能量有效的确定性自适应波束形成算法提出了分布式传感器/中继网络。具体来说，DBSA，D-QESA，D-QESA-E，和混合算法，混合QESA，它结合了确定性和随机自适应波束形成算法的优点，提出。严格的收敛性分析，我们提出的所有算法和收敛到全局最优解，我们提出的所有算法。通过大量的数值模拟，我们证明了优越的性能，我们提出的DBSA和D-QESA随机自适应波束形成算法的静态信道。令人惊讶的是，D-QESA也比随机自适应波束形成算法对随机节点移除更鲁棒。对于时变信道，混合QESA确实实现了最佳性能，因为它结合了两种类型的自适应波束形成算法的优点。总之，我们提出的确定性算法在收敛时间和对信道和网络不确定性的鲁棒性方面都表现出优越的性能。
2015-09-09 cs.IT math.IT
The information and wave-theoretic limits of analog beamforming
宽带毫米波（mmWave）RF架构的性能通常由诸如香农容量的数学概念确定。这些系统还必须遵守物理定律，如能量守恒和传播定律。考虑物理和硬件限制对于表征某些架构（如模拟波束成形）下毫米波系统的实际性能至关重要。在这种情况下，我们考虑一个宽带频率相关的阵列模型，明确包括增量的时间偏移，而不是个别天线之间的相移，并采用了物理定义的辐射功率。作为该模型的结果，我们提出了一种新的联合方法来设计模拟波束形成的最佳波形和波束形成向量。我们的研究结果表明，对于足够大的阵列尺寸，可实现的速率主要是有限的模拟波束形成增益和信号带宽之间的基本权衡。
2018-03-01 cs.IT math.IT
Frequency-Selective Hybrid Beamforming Based on Implicit CSI for Millimeter Wave Systems
混合波束形成是实现毫米波高数据率传输的一个很有前途的概念。为了在收发器中实现它，许多参考文献最佳地适应于高维多天线信道，但或多或少忽略了信道估计的复杂性。意识到接收到的耦合系数的信道和对可能的模拟波束成形向量可以用于模拟波束选择，我们进一步提出了一个低复杂度的计划，利用耦合系数来实现混合波束成形。从本质上讲，耦合系数可以被视为隐含的信道状态信息（CSI），这些耦合系数的估计产生的有效的信道矩阵的替代品的维数低得多。在计算这些有效信道矩阵的Frobenius范数之后，证明了具有最大Frobenius范数值的有效信道提供了混合波束形成问题的解决方案。
2018-02-27 cs.IT math.IT
Adaptive Hybrid Beamforming with Massive Phased Arrays in Macro-Cellular Networks
通过同时传送多个数据流，经由大型天线阵列的混合波束成形已经显示出用于增加蜂窝网络中的数据率的巨大潜力。本文针对宏蜂窝环境，在单天线功率受限的条件下，基于长期信道信息，提出了几种基于大规模相控阵的波束形成算法。使用自适应方案，每当长期信道信息改变时，波束形成向量被更新。首先，研究当基站具有单个RF链（单波束场景）时的问题。半定松弛（SDR）与随机化被用来解决这个问题。作为第二种方法，提出了一种低复杂度的启发式波束合成算法，该算法的性能非常接近SDR获得的上界。接下来，研究了一般数量的RF链（多波束场景）的问题，其中梯度投影方法用于获得局部解。数值结果表明，使用具有优化波束成形向量的大规模天线阵列可以使网络吞吐量比使用传统天线的系统提高5倍。
2018-02-03 cs.IT math.IT
Tri-Hybrid Beamforming Design for integrated Sensing and Communications
Centre for Wireless Communications, University of Oulu（奥卢大学无线通信中心）
本文提出一种三重混合波束成形设计，用于提升集成感知与通信的性能，通过多目标优化平衡通信和感知指标，实现低复杂度的高效算法。
2026-01-22 cs.IT math.IT
Hybrid Digital and Analog Beamforming Design for Large-Scale Antenna Arrays
毫米波（mmWave）频率用于未来无线蜂窝通信系统的潜力已经激发了用于实现高度定向波束成形的大规模天线阵列的研究。然而，由于高频中RF链组件的高成本和高功耗，每个天线元件需要一个射频（RF）链的常规全数字波束成形方法对于大规模天线阵列是不可行的。为了解决这个硬件限制的挑战，本文考虑了一种混合波束形成架构，其中的整体波束形成器包括一个低维数字波束形成器，然后使用模拟移相器实现的RF波束形成器。我们的目的是表明，这样的架构可以接近一个完全数字化的方案的性能与RF链的数量少得多。具体来说，本文建立了，如果RF链的数量是数据流总数的两倍，混合波束形成结构可以实现任何完全数字波束形成器，无论天线元件的数量。针对射频链路数较少的情况，进一步研究了点对点多输入多输出（MIMO）系统和下行多用户多输入单输出（MU-MISO）系统的混合波束成形设计问题.对于每种情况下，我们提出了一个启发式的混合波束成形设计，实现了接近的性能的全数字波束成形基线的性能。最后，所提出的算法进行了修改，更实际的设置中，只有有限分辨率移相器。数值模拟表明，即使在使用分辨率很低的移相器时，所提出的方案也是有效的。
2016-01-25 cs.IT math.IT
A Robust Secure Hybrid Analog and Digital Receive Beamforming Scheme for Efficient Interference Reduction
采用数字波束形成的中、大规模接收天线阵可以有效地降低干扰，但成本昂贵，射频链电路复杂度高。为了解决这个问题，文献中提出了一种经典的模拟和数字波束形成（ADB）结构，以大大减少RF链的数量。基于ADB结构，本文提出了一种鲁棒的混合ADB方案，以抵抗波达方向（DOA）估计误差。该方案的核心思想是在模拟波束形成域采用零空间投影（NSP）方法，在数字波束形成域采用对角加载（DL）方法。仿真结果表明，与NSP ADB方案和DL方法相比，该方案具有更强的鲁棒性，并且在接收信干噪比（SINR）上有明显的改善。
2018-05-31 cs.IT math.IT
Multi-Group Multicast Beamforming: Optimal Structure and Efficient Algorithms
本文研究了多组组播波束形成优化问题，由于该问题的非凸性和NP-困难性，其最优解一直未知。利用逐次凸逼近数值方法和拉格朗日对偶性，得到了服务质量（QoS）问题和最大最小公平（MMF）问题的最优多播波束形成解结构.最佳的结构带来了宝贵的见解多播波束成形：我们表明，上行链路-下行链路的二元性的概念可以推广到多播波束成形问题。最优多播波束形成器是基于组信道方向的加权MMSE滤波器：最优下行链路多用户单播波束形成器的广义版本。我们还表明，有一个固有的低维结构的最佳多播波束成形解决方案的发射天线的数量无关，导致有效的数值算法设计，特别是对于系统与大型天线阵列。我们提出了有效的算法来计算多播波束形成器的最佳波束形成结构的基础上。通过渐近分析，我们表征的渐近行为的多播波束形成器的天线数量的增长，反过来，提供简单的封闭形式的近似多播波束形成器的QoS和MMF问题。这种近似提供了实际的多播波束成形的解决方案，具有接近最佳的性能，在非常低的计算复杂度的大规模天线系统。
2021-04-10 cs.IT eess.SP math.IT
Hybrid Digital and Microwave Linear Analog Computer (MiLAC)-aided Beamforming for Multiuser MIMO-OFDM Systems
Imperial College London（帝国理工学院）
本文研究了混合数字-MiLAC波束成形在宽频多用户MISO系统中的性能，提出了一种高效算法，证明其在高频选择性信道中优于传统混合数字-模拟波束成形。
2026-04-29 cs.IT eess.SP math.IT
Electromagnetic Hybrid Beamforming for Holographic Communications
本文提出基于三维超方向性全息天线阵列的电磁混合波束赋形方案，通过联合优化模拟激励电流与数字预编码，消除方向图畸变并实现全空间可编程聚焦，仿真显示和速率增益超过传统算法150%。
2024-10-23 cs.IT eess.SP math.IT
Initial Beamforming for Millimeter-Wave and Terahertz Communications in 6G Mobile Systems
为了满足太比特每秒的最高数据率的需求，下一代移动通信系统需要充分利用毫米波和太赫兹波段丰富的频谱资源。然而，高频传输严重依赖于大规模天线阵列来获得高波束成形增益，用于补偿严重的传播损耗。它提出了在初始接入阶段期间的全向波束成形的问题，其中基站需要向其覆盖范围内的所有用户广播同步信号和系统信息。本文提出了一种新的初始波束形成方案，该方案通过形成一对互补波束在各个方向上提供相等的瞬时增益。数值结果表明，该方法可以实现全向覆盖，其性能明显优于随机波束形成方法。它适用于任何形式的大规模阵列，以及所有三种架构，即，数字、模拟和混合波束形成。
2022-05-02 cs.IT eess.SP math.IT
Generic Multiuser Coordinated Beamforming for Underlay Spectrum Sharing
波束成形技术最近已经被研究为用于无线电频谱共享的可能的使能器。现有的波束成形技术有几个共同的局限性：它们通常是系统模型特定的，不能与任意数量的发射/接收天线，并且不能服务于任意数量的用户。此外，用于频谱共享的波束成形技术不考虑源自现任主系统的干扰。这项工作扩展了共同的干扰共享模型，通过将来自现任系统的干扰到通用的组合波束成形设计，可以应用于干扰，广播或多址信道。本文提出了两种新的多用户波束形成算法的用户公平性和和最大化的总和速率，利用新推导的凸优化问题的发射和接收波束形成器的计算中的递归优化。这两种波束形成算法提供了有效的操作的干扰，广播和多址信道，以及任意数量的天线和辅助用户在系统中。此外，本文提出了一种连续的发送/接收优化方法，降低了所提出的递归算法的计算复杂性。结果表明，所提出的复杂性降低显着提高了收敛速度，并可以方便他们的操作的情况下，需要灵活的波束形成器的计算。
2015-04-24 cs.IT math.IT physics.data-an
Heterogeneous Rank Beamforming for Industrial Communications
本文提出一种异构秩波束成形硬件架构，可在不同带宽部分使用不同数量的射频链，并证明比例公平调度能高效利用高秩带宽，优于传统波束成形方案。
2023-09-22 cs.IT cs.NI math.IT
Hybrid Beamforming for 5G and Beyond Millimeter-Wave Systems: A Holistic View
毫米波（mm-wave）通信是未来无线网络的关键技术。为了对抗显著的路径损耗并利用丰富的毫米波频谱，有效的波束成形至关重要。然而，传统的全数字波束成形技术是不适用的，因为它们需要用于每个天线元件的单独的射频（RF）链，这是昂贵的并且消耗太多能量。混合波束成形是一种具有成本效益的替代方案，它可以通过采用少量的RF链来显著降低硬件成本和功耗。本文基于针对不同硬件结构的新分类法，对5G及更高级别的毫米波系统的混合波束成形进行了全面阐述。我们采取务实的方法，从三个关键方面比较不同的建议：1）硬件效率，即，所需的硬件组件; 2）相关联的波束成形算法的计算效率;以及3）可实现的频谱效率，主要性能指标。通过系统的比较，这三个设计方面之间的相互作用和权衡证明，和有前途的候选人在未来的无线网络中的混合波束成形。
2019-12-04 cs.IT eess.SP math.IT
Beamforming Technologies for Ultra-Massive MIMO in Terahertz Communications
具有频带$0.1-10$ THz的太赫兹（THz）通信被设想为未来高速无线通信的有前景的解决方案。虽然THz信号具有数十GHz的可用带宽，但THz信号存在严重的自由扩展损耗和分子吸收损耗，这限制了无线传输距离。为了补偿传输损耗，可以应用超大规模多输入多输出（UM-MIMO）技术通过波束形成技术来产生高增益的定向波束。本文综述了太赫兹UM-MIMO系统中的波束形成技术。具体而言，我们首先提出了太赫兹UM-MIMO系统模型，并确定其信道参数和结构类型。然后，我们说明了通过UM-MIMO波束形成的基本原理，并讨论了太赫兹UM-MIMO的远场和近场假设。此外，THz波段的一种重要波束形成策略，即，波束训练，其中概括了波束训练协议和码本设计方法。分别研究了THz UM-MIMO系统中智能反射面辅助的联合波束形成和多用户波束形成。分析了太赫兹波束形成中的空间宽带效应和频率宽带效应，并提出了相应的解决方案。此外，我们提出了相应的制造技术和照明的新兴应用受益于太赫兹波束成形。最后强调了THz UM-MIMO系统面临的挑战和未来的研究方向。
2023-03-13 cs.IT eess.SP math.IT
Hybrid Beamforming: Where Should the Analog Power Amplifiers be Placed?
在本文中，我们研究了具有有限射频（RF）链的点对点大规模多输入多输出系统（P2P-massive MIMO）的频谱效率（SE），即，模数/数模（D2 A/A2 D）模块。由此产生的架构被称为混合波束成形，其中联合模拟和数字波束成形优化最大化SE。我们通过保持RF链的数量较低，但将模拟放大器放置在不同的路径上来分析系统的SE。传统的混合波束成形架构在D2 A模块之后使用放大器。然而，将它们放置在移相器处或天线处可以影响混合波束成形的SE。我们研究的模拟放大器的最佳位置，并查明在错误放置放大器的情况下的损失量。
2019-02-25 cs.IT eess.SP math.IT
Reconfigurable Intelligent Surface Aided Hybrid Beamforming: Optimal Placement and Beamforming Design
我们考虑可重构智能表面（RIS）辅助第六代（6 G）太赫兹（THz）通信的室内环境中，一个基站（BS）希望发送独立的消息，它的服务用户的帮助下，多个RIS。对于室内环境，诸如柱子、墙壁和其他物体之类的各种障碍物可能导致BS与用户之间没有视线信号路径，这可能显著降低性能。为了克服室内太赫兹通信的这种局限性，我们首先优化RIS的位置，以最大限度地扩大覆盖范围。在优化的RIS布局下，我们提出了BS处的3D混合波束形成和RIS处的相位调整，它们通过基于码本的3D波束扫描以低复杂度在BS和RIS处联合执行。数值模拟表明，该方案显着提高了平均和率相比，没有RIS和随机部署的RIS。它进一步表明，所提出的基于码本的3D波束扫描有效地对准BS-用户链路或BS-RIS-用户链路之间的模拟波束，因此，实现了接近于需要全局信道状态信息的相干波束对准的平均和速率。
2023-03-21 cs.IT eess.SP math.IT
Transformer-based Hybrid Beamforming with Dynamic Subarray for Near-Space Airship-Borne Communications
Beijing Institute of Technology（北京理工大学）；State Key Laboratory of Environment Characteristics and Effects for Near-space（近地空间环境特性与效应国家重点实验室）；State Key Laboratory of CNS/ATM（CNS/ATM国家重点实验室）；Advanced Technology Research Institute, BIT（北京理工大学先进技术研究院）；Yangtze Delta Region Academy of Beijing Institute of Technology (Jiaxing)（北京理工大学长三角研究院（嘉兴））；Interdisciplinary Center for Security, Reliability and Trust (SnT) - University of Luxembourg（卢森堡大学安全、可靠性与信任跨学科中心 (SnT)）；King Abdullah University of Science and Technology（阿卜杜拉国王科技大学）
本文提出基于Transformer的混合波束成形框架，通过动态子阵结构提升近空间气球borne通信的能效和谱效率。
2026-02-07 cs.IT eess.SP math.IT
Environment-Aware Hybrid Beamforming by Leveraging Channel Knowledge Map
模拟/数字混合波束形成技术是实现毫米波（mmWave）大规模多输入多输出（MIMO）系统的一种有效方法。然而，现有的混合波束成形设计主要依赖于实时信道训练或波束扫描来找到期望的波束，这由于在发射机和接收机两者处的大量天线而仅具有有限的射频（RF）链而导致了过高的开销。为了解决这个具有挑战性的问题，在本文中，我们提出了一种新的环境感知的混合波束形成技术，只需要轻实时训练，利用有用的工具，信道知识地图（CKM）与用户的位置信息。CKM是一个特定于站点的数据库，它提供特定于位置的信道相关信息，以促进甚至加速实时信道状态信息（CSI）的获取。针对毫米波大规模MIMO系统中的混合波束形成设计，提出了两种具体的CKM算法，即信道角度图（CAM）和波束索引图（BIM）。结果表明，与现有的环境感知方案相比，基于CKM的环境感知混合波束形成方案可以大大提高有效通信速率，即使在中等的用户定位误差下，由于其极大地节省了禁止的实时训练开销.
2022-06-17 cs.IT eess.SP math.IT
Resolution of Near-Field Beamforming and Its Impact on NOMA
该研究明确近场波束成形分辨率非完美的条件，利用该特性将为传统用户预配置的近场波束服务额外NOMA用户，提升整体连接性与系统吞吐量。
2023-10-08 cs.IT eess.SP math.IT
Low-Complexity Multicast Beamforming for Millimeter Wave Communications
为了开发一种低复杂度的毫米波多播波束形成方法，本文首先提出了一种信道增益估计方法。我们使用波束扫描来找到最好的码字和它的两个相邻的码字，以形成一个复合波束。然后，我们估计信道增益的基础上的复合波束，这是离线计算的波束覆盖范围内的波束增益的方差最小化。在估计信道增益的基础上，提出了一种基于最大最小公平准则的多播波束形成设计方法。为了降低计算复杂度，我们将大的天线阵列分成几个小尺寸的子阵列，其中每个子阵列的大小由估计的信道增益来确定。特别是，我们引入了一个相位因子为每个子阵列探索所考虑的问题的额外的自由度。仿真结果表明，与现有方法相比，本文提出的多播波束成形设计方法在性能损失较小的情况下，能够显著降低计算复杂度。
2022-03-12 cs.IT eess.SP math.IT
Virtual Sectorization to Enable Hybrid Beamforming in mm-Wave mMIMO
针对毫米波 mMIMO 多用户 HBF 中模拟波束难以同时覆盖全部用户的问题，提出虚拟扇区分簇与分层模拟/数字波束成形方法，仿真显示其优于 FFT 方案并接近 SVD 性能界。
2024-02-16 cs.IT cs.OH math.IT
Mixed-Timescale Deep-Unfolding for Joint Channel Estimation and Hybrid Beamforming
在大规模多输入多输出（MIMO）系统中，混合模拟-数字波束成形是一种利用潜在阵列增益而无需为每个天线使用专用射频链的基本技术。然而，由于天线数量大，传统的信道估计和混合波束成形算法通常需要很高的计算复杂性和信令开销。在这项工作中，我们提出了一个端到端的深度展开神经网络（NN）联合信道估计和混合波束形成（JCEHB）算法，以最大限度地提高系统的和速率在时分双工（TDD）的大规模MIMO。具体而言，递归最小二乘（RLS）算法和随机逐次凸逼近（SSCA）算法展开的信道估计和混合波束形成，分别。为了减少信令开销，我们考虑了一种混合时标混合波束形成方案，其中模拟波束形成矩阵基于离线的信道状态信息（CSI）统计进行优化，而数字波束形成矩阵基于估计的低维等效CSI矩阵在每个时隙进行设计。我们联合训练的模拟波束形成器与RLS和SSCA诱导的深度展开神经网络的可训练参数的基础上CSI统计离线。在数据传输过程中，我们通过RLS诱导的深度展开神经网络估计低维等效CSI，并更新数字波束形成器。此外，我们提出了一个混合的时标深度展开神经网络的模拟波束形成器进行在线优化，并扩展到频分双工（FDD）系统，其中信道反馈被认为是框架。仿真结果表明，该算法在降低计算复杂性和信令开销的同时，性能明显优于传统算法。
2022-06-08 cs.IT eess.SP math.IT
Leakage-Based Robust Beamforming for Multi-Antenna Broadcast System with Per-Antenna Power Constraints and Quantized CDI
在本文中，我们研究了鲁棒波束形成方案的多用户多输入单输出（MU-MISO）系统与每个天线的功率约束和量化的信道方向信息（CDI）反馈。我们的设计目标是最大化的加权和速率性能的期望，通过控制干扰泄漏和合理分配的用户设备（UE）之间的功率。首先，我们证明了非鲁棒迫零（ZF）波束成形方案的最优性的意义下产生的最小量的平均UE间干扰量化CDI。然后，我们推导出非鲁棒ZF波束成形方案的干扰泄漏功率的累积密度函数（CDF）的封闭形式的表达式，在此基础上，我们调整泄漏阈值，并提出了两个鲁棒波束成形方案，每个天线功率约束下，使用几何规划（GP）的迭代过程来更新每个UE的功率分配。仿真结果表明，所提出的鲁棒波束形成方案的平均加权和速率性能优于现有的计划。
2020-03-17 cs.IT eess.SP math.IT
Near-field Hybrid Beamforming for Terahertz-band Integrated Sensing and Communications
针对太赫兹大规模阵列近场波束斜视降低ISAC波束成形精度的问题，提出近场太赫兹ISAC混合波束成形交替优化方法及基带波束斜视补偿方案，在无额外硬件下实现良好频谱效率与斜视抑制效果。
2023-09-25 cs.IT eess.SP math.IT
Energy Efficient Beamforming Training in Terahertz Communication Systems
针对太赫兹通信中笔形波束成形训练开销高的问题，提出将问题分解为波束训练获取与学习型功率分配的EETBF方案，利用历史波束数据优化策略，实现更低时延、功耗与更高效能。
2024-12-09 cs.IT eess.SP math.IT
Beamforming Inferring by Conditional WGAN-GP for Holographic Antenna Arrays
本文针对全息天线阵列波束赋形开销高的问题，提出基于条件WGAN-GP的方法，仅用极少量信道信息推断完整波束赋形矩阵，在保持与WMMSE算法相当性能的同时将开销降低超过50%。
2024-05-16 cs.IT eess.SP math.IT
Beamforming Learning for mmWave Communication: Theory and Experimental Validation
Concordia University（康考迪亚大学）；Nokia Bell Laboratories（诺基亚贝尔实验室）；Texas A&M University at Qatar（德克萨斯农工大学卡塔尔分校）
为了建立可靠的长距离毫米波（mmWave）通信，波束成形被认为是一种有前途的解决方案。虽然波束成形可以在数字和模拟域中完成，但在毫米波通信方面，这两种方法都受到几个限制的阻碍。例如，在毫米波系统中执行全数字波束成形涉及使用许多昂贵且消耗高功率的射频（RF）链。这需要找到更有效的方法来使用更少的RF链，同时利用大型天线阵列。克服这一挑战的一种方法是通过移相器的适当配置来采用（部分或全部）模拟波束成形。关于毫米波模拟波束设计的现有工作依赖于阵列内每个天线的信道状态信息（CSI）的知识，需要大的搜索时间（例如，穷举搜索）或不保证最小波束成形增益（例如，基于码本的波束成形）。在本文中，我们提出了一种波束设计技术，减少了搜索时间，不需要CSI，同时保证最小的波束形成增益。关键的想法来自于从现实生活中的测量得出的观察结果。观察到对于给定的传播环境（例如，在毫米波BS的覆盖区域）中，主导信号的方位角从某些角度比从其它角度更可能。因此，预先收集的测量可以用于构建重新分组最可能的波束设计的波束成形码本。我们调用贝叶斯学习测量聚类。我们评估所提出的方案在构建码本和通过实际测量评估其性能方面的有效性。我们证明，所提出的计划所需的训练时间只有5%的穷举搜索。在实现最小目标波束成形增益的同时获得该关键增益。
2019-12-28 cs.IT cs.LG cs.NI
Flexible Unsupervised Learning for Massive MIMO Subarray Hybrid Beamforming
École Polytechnique de Montréal（蒙特利尔工程学院）
混合波束形成是一种很有前途的技术，以提高大规模MIMO系统的能量效率。特别地，子阵列混合波束形成可以通过减少移相器的数量来进一步降低功耗。然而，由于子阵连接和相移量的离散性，设计混合波束形成矢量是一项复杂的任务。找到RF链和天线之间的最佳连接需要在大的搜索空间中解决非凸问题。此外，传统的解决方案假设完美的CSI是可用的，这在实际系统中并非如此。因此，我们提出了一种新型的无监督学习方法来设计适用于任何子阵列结构的混合波束形成，同时支持量化移相器和有噪CSI。所提出的架构的一个主要特点是，没有波束形成码本是必需的，和神经网络的训练，以考虑相移量化。仿真结果表明，所提出的深度学习解决方案可以实现比现有方法更高的总速率。
2022-08-10 cs.IT cs.LG eess.SP
