Indoor Massive MIMO Deployments for Uniformly High Wireless Capacity
提供始终如一的高无线容量对于支持未来数字企业所需的应用变得越来越重要。在本文中，我们提出了本征方向感知ZF（EDA-ZF）与基站（BS）和分布式干扰抑制之间的部分协调作为一种实用的方法来实现这一目标。我们将我们的解决方案与迫零（ZF）和网络MIMO（NeMIMO）进行比较，迫零既不需要BS协调也不需要小区间干扰减轻，网络MIMO（NeMIMO）中，完全BS协调实现了集中式小区间干扰管理。我们还评估了三个子6 GHz部署与不同的BS密度-稀疏，中间和密集-所有固定的天线总数和辐射功率的计划的性能。广泛的模拟表明：（i）实现所提出的EDA-ZF的室内大规模MIMO为所有用户提供了一致的良好速率;（ii）除非实现完全协调，否则室内网络密集化是有害的;（iii）部署NeMIMO在强室外干扰下是有回报的，特别是对于小区边缘用户。
2017-10-10 cs.IT math.IT
Performance Comparison Between MIMO and SISO based on Indoor Field Measurements
在本文中，我们量化的性能增益实现，如果SISO系统取代4x 4 MIMO在WLAN设置兼容IEEE 802.11n标准。我们比较吞吐量和功率节省在MIMO在不同的室内位置进行现场测量。测量验证与模拟，包括不同的IEEE TGn信道模型。对于MIMO和SISO之间的比较，我们选择了调制和编码方案（MCS），它产生最高的吞吐量受到QoS约束（PER <10%）。我们表明，2.5倍-3倍的吞吐量增益和5-15 dB的功率节省是在4 × 4 MIMO系统中实现的。
2015-09-24 cs.IT cs.NI math.IT
Interference-Nulling Time-Reversal Beamforming for mm-Wave Massive MIMO in Multi-User Frequency-Selective Indoor Channels
毫米波（mm-wave）和大规模MIMO已经被提出用于下一代无线系统。然而，这些技术的实施存在许多公开的问题。特别地，波束成形在mm波系统中是必要的，以便对抗高传播损耗。然而，传统的波束控制在具有频率选择性衰落的富散射多径信道中并不总是合适的，例如在室内环境中发现的那些。在这种情况下，时间反演（TR）被认为是一种有前途的波束成形技术，这种毫米波大规模MIMO系统。在本文中，我们分析了一个基带TR波束成形系统的毫米波多用户大规模MIMO。我们验证，随着天线数量的增加，TR产生良好的均衡和干扰缓解性能，但用户间干扰（IUI）仍然是一个主要的损害。因此，我们提出了一种新的技术称为干扰零TR（INTR），以尽量减少IUI。我们数值评估INTR的性能，并将其与传统TR和均衡TR波束形成进行比较。我们使用60 GHz MIMO信道模型与空间相关的IEEE 802.11ad SISO NLoS模型的基础上。我们证明，INTR优于传统的TR方面的平均BER每用户和可实现的总和速率在不同的条件下，同时提供分集和复用增益。
2015-06-18 cs.IT math.IT
3D MIMO Outdoor-to-Indoor Propagation Channel Measurement
3-由于空间分集优势和全维波束成形能力，三维多输入多输出（3D MIMO）系统最近引起了人们的极大兴趣，使其成为大规模MIMO实际实现的有希望的候选系统。在本文中，我们提出了一种低成本的测试设备（信道探测器）和后处理算法，适合于调查3D MIMO信道，以及从测量活动的结果，以获得仰角和方位角特性在室外到室内（O2 I）的环境。由于在可用的天线开关的限制，我们的信道探测器由一个混合开关/虚拟圆柱形阵列，有效地480天线元件在基站（BS）。虚拟设置增加了总体MIMO测量持续时间，从而在测量中引入了相位漂移误差。使用参考天线测量，我们估计和校正的相位误差在后处理过程中。我们提供了在城市宏蜂窝（UMa）和城市微蜂窝（UMi）环境中进行的测量的仰角和方位角扩展，并研究了它们对UE高度的依赖性。基于对放置在不同楼层的UE进行的测量，我们研究了在海拔域中分离用户的可行性。测量的信道冲激响应也被用来研究大规模MIMO的信道硬化方面和最大比合并（MRC）接收机的最优性。
2017-03-30 cs.IT math.IT
A Tb/s Indoor MIMO Optical Wireless Backhaul System Using VCSEL Arrays
本文系统地设计了一种基于垂直腔面发射激光器（VCSEL）阵列的多输入多输出（MIMO）光无线通信（OWC）链路，以支持数据率超过1 Tb/s的第六代（6 G）室内无线网络回程。提出的设计结合了直流光正交频分复用（DCO-OFDM）和空间复用MIMO架构。对于这种具有低发散激光束的超高速视线（LOS）OWC链路，保持对准是非常重要的。在本文中，发射机和接收机之间的两种类型的失调误差，即径向位移误差和定向角误差，并彻底建模在一个统一的分析框架假设高斯激光束，从而在广义失调模型（GMM）。推导出的GMM扩展到MIMO阵列和MIMO-OFDM OWC系统的性能进行了分析的聚合数据率。通过计算机模拟，研究了束腰、阵列配置和不同失调误差等因素对系统性能的影响，为短距离Tb/s MIMO OWC系统的设计提供了指导。
2022-04-04 cs.IT math.IT
Analog MIMO RoC Passive Relay for Indoor Deployments of Wireless Networks
大多数室内覆盖问题来自通常针对室外场景规划的网络部署。此外，越来越多的具有不同无线电接入技术（RAT）的设备，预计用于新的5G场景并保持与旧蜂窝标准（主要是3G/4G）的兼容性，使这种情况恶化，因此需要用于室内覆盖的新的带宽效率，低延迟和成本效益的解决方案。为了解决这个问题，已经提出了集中式无线电接入网络（C-RAN）架构以在建筑物内提供密集和受控的覆盖。然而，当考虑室内布局限制和设备成本时，全数字C-RAN解决方案复杂且昂贵。我们在这里讨论一种模拟C-RAN架构，称为模拟MIMO铜载无线电（A-MIMO-RoC），其目的是在室内50 m量级的距离上分配RF信号。这里提出的全模拟无源设计证明了在高达400 MHz的频率带宽值下通过LAN电缆模拟中继MIMO无线电信号的可行性，用于多RAT应用。在断言A-MIMO-RoC平台的可行性后，我们提出了一些实验结果与建议的架构。这些初步结果表明，A-MIMO-RoC系统是为数十亿建筑物设计专用4G/5G室内无线系统的有效解决方案，这些建筑物目前仍然存在严重的室内覆盖问题。
2020-03-25 cs.IT eess.SP math.IT
New Radio Beam-based Access to Unlicensed Spectrum: Design Challenges and Solutions
本文通过考虑基于波束的传输和全球监管要求，阐述了基于新无线电的非授权频谱接入（NR-U）的设计挑战、机遇和解决方案。NR-U打算扩展第五代新无线电接入技术的适用性，以通过遵守用于接入信道的先听后说（LBT）要求来支持在未授权频带中的操作。LBT已经被未授权频谱中的第四代长期演进（LTE）的不同变体采用，即，许可辅助接入和MulteFire，以保证不同无线接入技术之间的公平共存。在基于波束的传输的情况下，由于定向天线的使用，NR-U共存框架与未许可频谱中的LTE相比显著不同，这增强了空间重用，但也使干扰管理复杂化。特别地，在毫米波（mmWave）频带处的未授权频谱中需要基于波束的传输，由于其大量的分配频谱，毫米波频带是NR-U的有吸引力的候选。因此，需要重新审视一些主要的设计原则，以解决基于波束的NR-U的共存问题。在本文中，不同的问题和潜在的解决方案有关的信道接入过程，帧结构，初始接入过程，重传过程，和调度方案进行了讨论。还提供了针对NR-U/Wi-Fi室内毫米波共存场景的不同基于LBT的信道接入过程的仿真评估。
2019-10-23 cs.IT cs.NI math.IT
On Deep Learning-based Massive MIMO Indoor User Localization
我们研究了深度神经网络用于多输入多输出（MIMO）用户定位的可用性，该定位仅基于正交频分复用（OFDM）复信道系数。与其他室内定位系统（IPS）相比，所提出的方法不需要任何额外的导频开销或通信系统本身的任何其他变化，因为它被部署在现有的OFDM MIMO系统之上。在实际测量的支持下，我们主要对更具挑战性的非视距（NLoS）场景感兴趣。然而，已知梯度下降优化需要大量数据点用于训练，即，与传统方法相比，所需的数据库将太大。因此，我们提出了一个两步训练过程，在第一步中对模拟视线（LoS）数据进行训练，在第二步中对测量的NLoS位置进行微调。这减少了所需的测量训练位置，从而减少了数据采集的工作量。
2018-04-13 cs.IT eess.SP math.IT
Deep Learning for Uplink CSI-based Downlink Precoding in FDD massive MIMO Evaluated on Indoor Measurements
当操作具有处于不同频率的上行链路（UL）和下行链路（DL）信道的大规模多输入多输出（MIMO）系统（频分双工（FDD）操作）时，用于下行链路预编码的信道状态信息（CSI）的获取是主要挑战。由于除了收发器损伤之外，UL和DL CSI两者都由发射器和接收器周围的物理环境确定，因此理所当然的是，对于静态环境，可以存在从UL CSI到DL CSI的映射。首先，我们建议使用各种基于神经网络（NN）的方法来学习这种映射，并使用经典的信号处理提供基线。其次，我们引入了一个计划来评估所有方法的泛化性能和质量，区分已知和以前看不见的物理位置。第三，我们评估所有的方法在一个真实世界的室内数据集收集32天线通道探测器。
2022-09-22 cs.IT eess.SP math.IT
RIS-Assisted D-MIMO for Energy-Efficient 6G Indoor Networks
Chalmers University of Technology（查尔姆斯理工大学）；Sony Europe（索尼欧洲）
本文提出了一种交替优化框架，用于在相干和非相干接收模式下最大化RIS辅助D-MIMO系统的能效，通过联合优化接入点功率分配和RIS相位配置，在功率和SINR约束下提升能效。
2026-03-25 cs.IT eess.SP math.IT
An Overview of Signal Processing Techniques for Millimeter Wave MIMO Systems
毫米波（mmWave）频率下的通信正在定义无线通信的新时代。毫米波频带提供了比目前在商业无线系统中使用的带宽更高的带宽通信信道。毫米波的应用是巨大的：无线局域网和个人区域网络在未经许可的频段，5G蜂窝系统，更不用说车辆区域网络，ad hoc网络和可穿戴设备。信号处理对于实现下一代毫米波通信至关重要。由于在发射机和接收机处使用大型天线阵列，结合射频和混合信号功率约束，需要新的多输入多输出（MIMO）通信信号处理技术。由于宽带宽，低复杂度的收发器算法变得重要。有机会利用压缩感知等技术进行信道估计和波束成形。本文概述了毫米波无线系统中的信号处理挑战，重点介绍了在更高载波频率下使用MIMO通信所面临的挑战。
2015-12-09 cs.IT math.IT
Resource Allocation for Outdoor-to-Indoor Multicarrier Transmission with Shared UE-side Distributed Antenna Systems
在本文中，我们研究的资源分配算法设计下行链路多载波传输与共享用户设备（UE）侧的分布式天线系统（SUDAS），利用授权和未授权的频带，以提高系统的吞吐量。联合UE选择和收发器处理矩阵设计被公式化为用于最大化端到端系统吞吐量（比特/秒）的非凸优化问题。为了获得一个易于处理的资源分配算法，我们首先表明，最佳的发射机预编码和接收机后处理矩阵联合对角化的端到端的通信信道。随后，优化问题被转换为多个并行通道的标量优化问题，这是通过使用渐近最优迭代算法来解决。仿真结果表明，所提出的资源分配算法的SUDAS实现了良好的系统性能，并提供了空间复用增益的单天线UE。
2015-01-09 cs.IT math.IT
BEP Enhancement for Semi-Femtocell MIMO Systems Employing SC-QICs and OSTBCs
在移动蜂窝网络中，估计超过60%的语音和数据服务发生在室内。因此，蜂窝网络运营商从各个方面对毫微微蜂窝系统的研究表现出前所未有的兴趣，以扩展室内无线覆盖，从而提供高质量和高数据速率的无线多媒体服务内容。在努力降低误码率（BEPs），也增加了比特/符号容量的带宽有限的错误倾向的无线信道在毫微微蜂窝传播领域，本文提出了一种有前途的候选技术的性能设计的基础上，国家的最先进的技术。基于二次交织码（SC-QIC）与最优和次优解码算法的串行级联的强大空时turbo码（STTC）与正交空时分组码（OSTBC）的性能已经在无线多输入单输出（MISO）和多输入多输出（MIMO）半毫微微小区的这篇贡献中被呈现。
2017-07-03 cs.IT math.IT
Massive MIMO with Radio Stripes for Indoor Wireless Energy Transfer
射频无线能量传输（WET）是为自主物联网（IoT）部署提供动力的有前途的解决方案。在这项工作中，我们利用能量波束成形为多个用户设备（UE）供电，在室内分布式大规模多输入多输出系统中具有严格的能量收集（EH）需求。基于半定规划、连续凸近似（SCA）和最大比传输（MRT）技术，我们推导出旨在最小化无线电条带的发射功率同时利用UE处的EH电路的功率传输效率的信息的最优和次优预编码器。此外，我们提出了一个分析框架，以评估和控制电磁场（EMF）辐射暴露在所考虑的室内场景。数值结果表明：i）EMF辐射暴露可以以更高的发射功率消耗为代价在更高的频率下更容易地控制，ii）训练对于所考虑的室内系统不是非常关键的因素，iii）基于MRT/SCA的预编码器在服务于少量UE时特别有吸引力，因此特别适合于在时域多址（TDMA）调度框架中实现，以及iv）当服务于相对少量的UE时，TDMA比空间域多址（SDMA）更有效。结果表明，需要额外的提升性能的策略，以提高整体系统的效率，从而使该技术在实践中可行。
2022-02-28 cs.IT cs.NI math.IT
Towards Practical Indoor Positioning Based on Massive MIMO Systems
University of Stuttgart（斯图加特大学）
我们展示了仅基于神经网络（NN）和（大规模）多输入多输出（MIMO）通信系统的信道状态信息（CSI）的室内定位系统（IPS）的实用性，只建立在现有系统中的数据基础上。因此，我们的IPS系统承诺两者，一个良好的准确性，而不需要任何额外的协议/信令开销的用户定位任务。特别是，我们提出了一个定制的NN结构与一个额外的相位分支作为特征提取器和（与以前的结果相比）的可训练参数的数量显着减少，导致所需的训练数据量的最小化。我们为室内场景提供实际测量，最多可达64个天线，覆盖80平方米的大面积。在第二部分中，对实际测量进行了几项鲁棒性研究，即，一旦经过训练，我们将分析几天时间段内的召回准确率。此外，我们分析了行人在测量之间行走的影响，并表明NN的微调和预训练有助于减轻硬件漂移和传播环境随时间变化的影响。这减少了相同精度下所需的训练样本的量，从而减少了昂贵的训练数据采集的工作量
2019-05-28 cs.IT cs.LG eess.SP
Analog MIMO Radio-over-Copper: Prototype and Preliminary Experimental Results
模拟多输入多输出铜缆载射频（A-MIMO-RoC）是一种有效的全模拟前传（FH）架构，其利用建筑物的任何预先存在的局域网（LAN）布线基础设施来在室内分发射频（RF）信号。A-MIMO-RoC通过利用完全模拟的实现方式，通过使用透明的端到端系统完全避免了任何专用的数字接口，从而带来了延迟、带宽和成本优势。通常，LAN电缆主要用于低频谱部分，主要是由于双绞线之间的适度电缆衰减和串扰。与目前基于LAN电缆的系统不同，所提出的平台的关键特征是更有效地利用LAN电缆提供的巨大带宽能力，当长度低于100 m时，LAN电缆包含4个双绞线，每对带宽高达500 MHz。一些工程提出了数值模拟，断言采用LAN电缆的室内跳频应用的可行性高达几百MHz，但A-MIMO-RoC的实验评估仍然缺失。在这里，我们展示了通过低成本全模拟/全无源器件沿信号路径制作的A-MIMO-RoC原型获得的一些初步结果。该设置通过实验证明了所提出的通过LAN电缆模拟中继MIMO RF信号的可行性，最高可达400 MHz，从而能够有效利用LAN电缆传输能力用于5G室内应用。
2019-06-25 cs.IT eess.SP math.IT
Distributed Signal Processing for Out-of-System Interference Suppression in Cell-Free Massive MIMO
针对无蜂窝大规模MIMO在免许可频段面临的系统外干扰问题，提出一种基于条带拓扑的顺序分布式抑制算法，在性能媲美集中式算法的同时显著降低前传负载。
2023-07-31 cs.IT eess.SP math.IT
RadioWeaves for Extreme Spatial Multiplexing in Indoor Environments
随着虚拟和增强现实、游戏应用和娱乐的进步，某些室内场景将需要比5G提供的容量高得多的容量。在本文中，我们专注于室内环境的大规模MIMO。我们提供了一个案例研究的分布式部署的天线元件的墙壁上的一个房间，而不是限制天线分离的一半波长。这是大规模MIMO天线部署的新范例，以RadioWeaves的名称引入。我们调查不同的天线部署方案的视线通信。我们观察到，RadioWeaves部署可以比传统的协同部署更好地在空间上分离用户，这超过了栅瓣造成的损失，从而节省了大量的发射功率。通过模拟，我们表明，无线电网络技术可以提供高速率，多个用户在发射机上花费很少的功率相比，一个共同定位的部署。
2021-11-30 cs.IT eess.SP math.IT
CF-CGN: Channel Fingerprints Extrapolation for Multi-band Massive MIMO Transmission based on Cycle-Consistent Generative Networks
National Mobile Communications Research Laboratory, Southeast University（东南大学国家移动通信研究中心）；Purple Mountain Laboratories（紫金山实验室）；Department of Electrical and Computer Engineering, University of Delaware（德克萨斯大学电气与计算机工程系）
针对多频段大规模MIMO传输中信道指纹外推问题，提出基于循环一致生成网络的CF-CGN方法，通过图像翻译、耦合生成网络及联合训练等策略提升外推精度，误差比基准低5-17dB，和速率性能接近完美CSI。
2024-12-30 cs.IT cs.LG eess.SP
Transmit without regrets: Online optimization in MIMO-OFDM cognitive radio systems
在本文中，我们研究认知无线电系统，随着时间的推移，由于不断变化的用户和环境条件的动态演变。结合正交频分复用（OFDM）和多输入多输出（MIMO）技术的优点，提出了一种MIMO-OFDM认知无线电网络。随着网络的主要用户（PU）在系统中来来去去，通信环境不断变化（并且在许多情况下是随机变化的）。因此，网络的未许可的次要用户（SU）必须“在运行中”调整其发送简档，以便在其无法控制的快速演进的环境中最大化其数据率。在这种动态设置中，静态解决方案概念（如纳什均衡）不再相关，因此我们专注于不会带来遗憾的动态传输策略：具体而言，我们考虑的策略至少与事后最佳固定传输配置文件一样好（通常优于后者）。借鉴矩阵指数学习和在线镜像下降技术的方法，我们得出了一个没有遗憾的传输策略，系统的SU只依赖于本地信道状态信息（CSI）。使用这种方法，系统的SU能够非常好地跟踪它们各自发展的最佳传输配置文件，即使在快速（和随机）变化的条件下。重要的是，所提出的增强指数学习（AXL）政策导致没有遗憾，即使SU的信道测量受到任意大的观测误差（不完美CSI的情况下），从而确保该方法的鲁棒性存在的不确定性。
2014-10-09 cs.IT math.IT
On the effect of blockage objects in dense MIMO SWIPT networks
同时信息和功率传输（SWIPT）的特征在于多用户干扰的模糊作用。简而言之，多用户干扰对RF能量收集的有益效果是以降低链路容量为代价获得的，因此在可实现的信息速率和可收集的能量之间产生了重要的权衡。可以说，在室内环境中，这种权衡可能会受到墙壁等阻挡物体造成的传播损耗的影响。因此，出现了几个基本问题。网络元件必须密集到什么程度才能抵消阻塞衰减？阻塞总是对可实现的速率-能量权衡有害吗？在本文中，我们分析了室内多输入多输出（MIMO）SWIPT使能网络的性能，试图阐明这些问题。的障碍物的影响进行检查的帮助下，一个随机的方法，其中能量发射器（也称为动力头）位于通过使用泊松点过程和墙壁是通过曼哈顿泊松线过程产生的。研究了信号衰减和多用户干扰的随机特性，得到了信息速率和收获功率的联合互补累积分布函数（J-CCDF）。通过蒙特卡罗模拟验证了理论结果。最后，率-能量权衡作为墙壁频率的函数，以强调网络元件的部署和场地的拓扑结构之间的交叉依赖性。
2018-01-14 cs.IT math.IT
Beamspace SU-MIMO for Future Millimeter Wave Wireless Communications
对于未来的网络（即，第五代（5G）无线网络及以后），具有大的可用未许可频谱的毫米波（mmWave）通信是实现千兆多媒体应用的有前景的技术。由于毫米波无线电的短波长，大规模的天线阵列可以封装到毫米波收发器的有限尺寸中。因此，通过定向波束成形（BF），毫米波发射机（MTX）和毫米波接收机（MRX）都能够支持5G网络中的多个波束。然而，对于MTX和MRX之间的传输，大多数工作仅考虑了单个波束，这意味着它们没有充分利用毫米波的潜力。此外，单波束传输的连通性很容易被阻塞。在这种情况下，我们提出了一个单用户多波束并发传输方案，未来毫米波网络与多个反射路径。基于空间频谱重用，该方案可以被描述为波束空间中的多输入多输出（MIMO）技术（即，在波束数域中）。此外，本研究探讨了实现该方案的挑战和潜在的解决方案，包括多波束选择，合作波束跟踪，多波束功率分配和同步。理论分析和数值仿真结果表明，该波束域SU-MIMO能够在保持网络连通性的同时，大幅度提高MTX和MRX之间传输的可达速率。
2017-04-14 cs.IT cs.NI math.IT
MDD-Enabled Two-Tier Terahertz Fronthaul in Indoor Industrial Cell-Free Massive MIMO
本文提出一种MDD支持的两层太赫兹前传方案，用于室内工业无小区大规模MIMO，通过动态AP聚类和帧结构设计，实现全无线前传并达到与光纤系统相当的性能。
2023-05-10 cs.IT eess.SP math.IT
Moving Object Classification with a Sub-6 GHz Massive MIMO Array using Real Data
Ericsson AB（爱立信公司）
使用无线信号在室内环境中的不同活动之间进行分类是用于各种应用（包括入侵检测、病人护理和灵巧家庭）的新兴技术。研究人员已经展示了不同的方法来利用WiFi信号对活动及其潜在益处进行分类。在本文中，我们分析分类的运动对象采用机器学习的真实数据从一个大规模的多输入多输出（MIMO）系统在室内环境中。我们在视线和非视线场景中对不同的活动进行测量，并在3.7 GHz下运行大规模MIMO测试平台。我们提出了利用基于幅度和相位的特征分类任务的算法。对于所考虑的设置，我们对分类性能进行了基准测试，并表明即使使用少量实验，我们也可以使用真实的大规模MIMO数据实现高达98%的准确率。此外，我们证明了增益的性能结果与一个大规模的MIMO系统相比，有限数量的天线，如在WiFi设备。
2021-02-09 cs.IT cs.LG eess.SP
Channel Hardening in Massive MIMO - A Measurement Based Analysis
无线控制的机器人、汽车和其他关键应用需要提供高可靠性和低延迟的技术。大规模MIMO，多输入多输出，是即将到来的5G系统的关键技术，也是提高无线系统可靠性的解决方案的一部分。更具体地，当在大规模MIMO系统中增加基站天线的数量时，信道变化减小并且出现所谓的信道硬化效应。这意味着信道增益在时间和频率上的变化减小。在本文中，信道硬化在大规模MIMO系统的测量数据分析的基础上进行评估。对于室内场景，信道测量与128端口的圆柱形阵列的9个单天线用户。分析表明，在实际情况下，根据用户交互的量，可以预期3.2-4.6 dB的信道硬化，测量为信道增益的标准偏差的减少。此外，一些实际的影响和见解。
2018-06-20 cs.IT math.IT
Channel Measurement for Holographic MIMO: Benefits and Challenges of Spatial Oversampling
本文对室内全息多输入多输出（MIMO）系统的信道进行了测量。通过实验首次证明了全息MIMO系统的空间过采样能够显著提高无线通信系统的容量。然而，天线效率是阻碍我们获得容量提高的最关键挑战。本文还针对全息MIMO系统提出了一种扩展的EM兼容信道模型，该模型能够考虑传播环境的非各向同性特性、天线方向图畸变、天线效率和极化特性。
2023-01-13 cs.IT eess.SP math.IT
Efficient Channel AoD/AoA Estimation Using Widebeams for Millimeter Wave MIMO Systems
预期使用毫米波（mmWave）频带通过大的授权和未授权频谱提供高数据速率。由于大的路径损耗和稀疏散射传播特性，适当的波束对准在毫米波系统中是重要的。毫米波波段的小载波波长使得无线通信系统使用大天线阵列来提供具有高度定向波束的足够波束成形增益。因此，高分辨率的信道离开角（AoD）和到达角（AoA）估计对于波束对准以获得大波束形成增益的优点至关重要。然而，使用大的天线阵列会导致高的系统复杂度和信道估计开销。本文提出了一种信道AoD/AoA估计技术，使用宽波束来降低估计开销和辅助波束对（ABP），以获得高分辨率的信道AoD/AoA估计考虑混合收发器结构。为了充分利用混合收发器结构，考虑离散傅里叶变换（DFT）向量的线性组合来构造宽波束。数值结果表明，该估计器可以得到高分辨率的信道AoD/AoA估计与以前的估计相比，具有较低的开销。
2019-05-10 cs.IT eess.SP math.IT
A Distributed Massive MIMO Channel Sounder for "Big CSI Data"-driven Machine Learning
提出了一种用于获取大型CSI数据集的分布式大规模MIMO信道探测器DICHASUS。测量的数据在用于用户定位、JCAS、信道制图、在FDD操作中实现大规模MIMO等的各种机器学习算法的研究中具有潜在的应用。所提出的信道探测器架构与以前类似的设计不同，因为每个单独的单天线接收器是完全自主的，能够实现任意的空间分布的天线部署，并提供几乎无限的天线数量的可扩展性。可选地，提取的信道系数向量可以用通过GNSS接收器（用于室外操作）或通过各种室内定位技术获得的地面实况位置数据来标记。
2022-06-30 cs.IT eess.SP math.IT
Evaluating Massive MIMO Precoding based on 3D-Channel Measurements with a Spider Antenna
大规模多输入多输出（MIMO）通信在基站处使用大量天线以增加未来无线系统中的数据率和用户密度。对于仿真，使用i.i.d.已成为常见的做法。复高斯矩阵项以获得平均MIMO信道行为。已经设计了更精细的模型并向标准化机构提出;然而，信道建模仍然是研究的活跃领域，因为当前的模型仍然倾向于非常有限，例如，当涉及到利用用于用户的并发调度的空间正交区域来评估聚类算法时，这是大规模MIMO预编码中的基本概念。为此，需要包括空间相关性。为了进一步完善信道建模，我们已经建立了一个“蜘蛛天线”原型，允许在三维空间连续测量，实现高分辨率采样，最初，室内测量的体积为2 m x 2 m x 2 m。已经进行了几个实验，以说明在大规模MIMO环境下研究用户正交性、聚类和预编码时要获得的新见解。此外，天线阵列的几何形状和用户间距的实际测量信道上的可达速率的影响进行了研究。
2018-04-16 cs.IT math.IT
Doubly Massive mmWave MIMO Systems: Using Very Large Antenna Arrays at Both Transmitter and Receiver
下一代无线通信系统的关键特征之一将是在人口密集的室内和室外场景中使用10- 100 GHz（又名毫米波波段）范围内的频率。由于减小的波长，具有大量天线的天线阵列可以被封装在非常小的体积中，从而使得至少在原则上可以考虑其中不仅基站而且用户设备都配备有非常大的天线阵列的通信链路。我们将这种配置表示为“双大规模”MIMO无线链路。本文介绍了毫米波双大规模MIMO系统的概念，表明在毫米波的大规模MIMO制度的基本原理是完全不同的，从传统的6 GHz以下的蜂窝频率发生。例如，它示出的信道的复用能力和它的秩不再由发射和接收天线的数量，而是由周围环境中的散射簇的数量来决定。还讨论了双大规模MIMO制度对收发器处理、系统能量效率和系统吞吐量的影响。
2016-07-25 cs.IT math.IT
Towards Very Large Aperture Massive MIMO: a measurement based study
大规模MIMO是一种新的无线通信技术，声称在多用户场景中提供非常高的系统吞吐量和能量效率。成本是在基站处添加非常大量的天线。理论研究已经探索了这些好处，但很少有测量显示大规模MIMO在实践中的潜力。我们调查测量大规模MIMO信道在一个大型室内场地的属性。我们描述了一个测量活动，使用3个阵列具有不同的形状和孔径，64个天线和8个用户2天线。我们专注于阵列孔径的影响，这是在多天线信道中可用的自由度的主要限制因素。我们发现，随着孔径的增加，性能得到了提高，在用户间隔很近的拥挤场景中，这种影响最为明显。我们还测试了MIMO能力在同一用户设备与用户邻近效应。我们看到了良好的通道分辨率，并确认了用户手握的强烈效果。最后，我们强调，传播条件的视线是占主导地位的可以是有利的。
2015-07-22 cs.IT math.IT
Direct Localization for Massive MIMO
大规模MIMO系统以其在通信中的优势而闻名，但由于其高角度分辨率，它们也有可能提供非常精确的定位。在室内和室外出现的一个难题是在多径信道上定位用户。基于到达角（AOA）的定位通常涉及两步过程，其中首先处理信号以获得用户在不同基站处的AOA，然后进行三角测量以确定用户的位置。在存在多径的情况下，由于不能正确地检测和/或估计视线（LOS）路径的AOA，这些方法的性能大大降低。为了对付这两步的过程，这是固有的次优的限制，我们提出了一个直接的定位方法，在该方法中，通过联合处理在分布式大规模MIMO基站获得的观测用户的位置是本地化的。我们的方法是基于一种新的压缩感知框架，利用信道特性来区分LOS从非LOS信号路径，并导致改进的性能结果相比，以前现有的方法。
2016-07-04 cs.IT math.IT
The World's First Real-Time Testbed for Massive MIMO: Design, Implementation, and Validation
本文通过对硬件和系统级需求（如处理复杂度、嵌入模式和帧结构）的研究，建立了一个大规模多输入多输出（MIMO）测试平台的设计框架。考虑到这些，提出了一种通用的系统和处理分区，其允许灵活的缩放和处理分布到多个物理上分离的设备上。基于给定的硬件约束，如最大数量的链接和最大吞吐量的对等互连与处理能力相结合，该框架允许评估模块化的硬件组件。为了验证我们的设计方法，我们提出了LuMaMi（隆德大学大规模MIMO）的测试床，它构成了第一个可重构的实时的【形】硬件平台原型大规模MIMO。利用多达100个基站天线和超过50个现场可编程门阵列，使用类似LTE的正交频分复用基于时分双工的传输方案在相同的时间/频率资源上服务多达12个用户设备。该系统的概念验证测试表明，大规模MIMO可以利用相同的时间/频率资源同时服务于静态室内和静态室外环境中的众多用户。
2017-05-16 cs.IT math.IT
Experimental Evaluation of Interference Alignment for Broadband WLAN Systems
在本文中，我们提出了一个实验研究的性能空间干扰对齐（IA）在室内无线局域网的情况下，使用正交频分复用（OFDM）根据物理层规范的IEEE 802.11a标准。已经使用能够实现3用户MIMO干扰信道的无线网络测试平台进行了实验。我们已经实现了IA解码方案，可以根据不同的标准（例如，迫零或MaxSINR）设计。考虑到实际问题，如用于信道估计或反馈时间的OFDM训练符号的数量，测量方法已被验证。在异步用户的情况下，时域IA解码滤波器也比较其频域对应。我们还评估了IA的性能，从比特出错率测量为基础的结果相比，不同的时分多址传输方案。比较包括单天线和多天线系统在MIMO信道的主导模式下进行传输。我们的研究结果表明，空间IA是适合于实际的室内场景中，无线信道往往表现出相对较大的相干时间。
2015-04-29 cs.IT math.IT
Learning-Based Phase Compression and Quantization for Massive MIMO CSI Feedback with Magnitude-Aided Information
大规模MIMO无线FDD系统经常面临有效获取下行链路信道状态信息（CSI）的挑战。先前的工作已经证明了通过利用它们的CSI幅度之间的上行链路/下行链路互易性在CSI编码和恢复中的潜力。然而，这样的框架单独地编码CSI相位和幅度。为了改进CSI编码，我们提出了一个基于学习的框架，基于有限的CSI反馈和幅度辅助信息。超越以前的工作，我们提出的框架与修改后的损失函数，使端到端的学习，共同优化CSI幅度和相位恢复性能。仿真结果表明，该框架优于替代方法的相位恢复在室内和室外场景中的整体CSI恢复。
2021-12-17 cs.IT eess.SP math.IT
When Pilots Should Not Be Reused Across Interfering Cells in Massive MIMO
研究了在具有干扰小区的大规模多输入多输出（MIMO）天线系统中的导频复用问题。本文考虑的情况下，在一个小区中的用户的数量的信道相干时间的比率可能是足够大的。一种这样的实际场景出现在每单位覆盖区域的用户数量不能自由增长而用户移动性低时，如在室内网络中。另一个重要的场景是当服务提供商感兴趣的是最大化固定的、选定数量的用户上的和速率而不是小区中所有用户上的和速率时。和速率比较分析表明，在这种情况下，涉及为干扰用户分配额外导频的较不积极的导频重用相对于所有小区重用相同导频集的情况产生显著的性能优势。对于一个给定的比率的归一化的相干时间间隔，每个小区的用户数，最优的导频分配策略，通过一个封闭的形式的解决方案，并由此产生的净和速率进行比较，与充分的导频复用。
2015-06-25 cs.IT math.IT
Interference Alignment (IA) and Coordinated Multi-Point (CoMP) overheads and RF impairments: testbed results
在这项工作中，我们研究了网络MIMO技术的干扰对齐（IA）和完全自适应联合传输协作多点（CoMP）在室内非常小的小区环境。我们的重点是在系统中的开销与量化的信道状态反馈从接收器到发射器（基于802.11ac标准）和非理想的硬件的影响。由于信道的大相干带宽和相干时间，在所需反馈速率方面，室内办公室场景应该是最有利的情况。评估是使用具有三个BS和三个MS的真实世界无线测试平台完成的，所有BS和MS都具有两个天线。由于传输距离短，测量中的信噪比非常高，为35- 60 dB。在这种情况下，无线电硬件损伤成为性能的主要限制。我们量化了这些损害的影响。对于23 ms的更新间隔，开销是2.5%，并且在稳定条件下，IA和CoMP平均提高了总吞吐量27%和47%（相对于参考方案，例如TDMA MIMO）。当两个人在测量区域中行走时，吞吐量的提高分别下降到16%和45%。
2014-03-16 cs.IT math.IT
Capacity Bounds and High-SNR Characterization for MIMO-OWC Channels Under Average-Power Constraint
China Mobile Research Institute（中国移动研究院）；Future Research Laboratory, China Mobile Research Institute（中国移动研究院未来研究实验室）；School of Information Science and Engineering, Southeast University（东南大学信息科学与工程学院）；SJTU Paris Elite Institute of Technology, Shanghai Jiao Tong University（上海交通大学巴黎卓越工程师学院）；Department of Electronic Engineering, Tsinghua University（清华大学电子工程系）
研究平均功率约束下MIMO-OWC信道容量，通过非负基追踪问题推导容量等价表达式，建立可计算上下界并证明高SNR下渐近紧致，数值结果改进现有界。
2026-06-28 cs.IT math.IT
Deep Learning for Partial MIMO CSI Feedback by Exploiting Channel Temporal Correlation
为了在大规模MIMO系统中实现高频谱和能量效率，需要精确估计DL CSI。先前的工作已经在FDD系统内开发了基于学习的CSI反馈框架，用于有效的CSI编码和恢复，具有已证明的益处。然而，用于接收终端的CSI估计的下行链路导频可能占用大量天线的过多数量的资源元素，并损害频谱效率。为了克服这个问题，我们提出了一种新的基于学习的反馈架构，通过利用CSI时间相关性对交织非重叠天线子阵列的部分CSI反馈进行有效编码。为了便于编码，我们进一步设计了一个IFFT方法来解耦天线子阵列的部分CSI，并保持部分CSI的稀疏性。我们的研究结果表明，在室内/室外的情况下，所提出的模型CSI恢复在显着降低计算能力和存储需求的优越性能。
2022-01-08 cs.IT eess.SP math.IT
Channel Hardening in Massive MIMO: Model Parameters and Experimental Assessment
可靠性对于未来无线系统所设想的许多应用变得越来越重要。可以提高这些系统中的可靠性的技术是大规模多输入多输出（多输入多输出）。其原因之一是一种称为信道硬化的现象，这意味着随着系统中天线数量的增加，信道增益的变化在时域和频域都减小。我们的通道硬化的分析是基于理论，测量和模拟的联合比较。从测量活动，包括室内和室外的情况下，以及圆柱形和平面基站阵列的数据进行了分析。仿真分析包括与具有其大规模多输入多输出扩展的COST 2100信道模型的比较。结论是，COST 2100模型非常适合于代表真实场景，并提供了一个合理的匹配实际测量的天线方向图和用户交互的不确定性。此外，实际大规模多输入多输出信道中的信道硬化效应不如复独立同分布（i.i.d.）高斯信道，这是经常考虑在理论工作。
2020-04-14 cs.IT eess.SP math.IT
Implementation of Massive MIMO Uplink Receiver on RaPro Prototyping Platform
随着第五代无线通信物理层标准的不断更新，提出了快速原型平台的必要性。为此，我们开发了RaPro，一个基于多核通用处理器的大规模多输入多输出（MIMO）原型平台。为了增强RaPro，需要高性能的检测和波束形成，而这两者都要求准确的信道状态信息（CSI）。本文采用基于线性最小均方误差（LMMSE）的信道估计器，并将其封装在RaPro中，以获得更精确的CSI。考虑到信道统计特性的高度复杂性和未知性，本文设计了低复杂度的LMMSE信道估计器，以缓解随着天线数目的增加而增加的复杂度，并为大规模多输入多输出上行检测和下行波束形成留出更多的计算资源。仿真结果表明，所设计的低复杂度方法具有较高的均方误差性能和鲁棒性。室内和走廊场景测试表明，误比特率性能的显着改善。时间成本分析证明了在RaPro上实现的上行接收机的实用性和实时传输能力。
2018-02-15 cs.IT eess.SP math.IT
Beam Management for Millimeter Wave Beamspace MU-MIMO Systems
毫米波（mmWave）通信作为用于5G网络的有前途的技术已经引起越来越多的关注。毫米波的关键架构特征之一是在发射器和接收器侧使用大规模天线阵列。因此，通过采用定向波束成形（BF），毫米波基站（MBS）和毫米波用户（MUE）都能够支持多波束同时传输。然而，大多数研究只考虑了单个波束，这意味着它们没有充分发挥毫米波的潜力。在此背景下，为了提高具有多次反射的短距离室内毫米波网络的性能，我们研究了下行链路多用户多波束传输的挑战和潜在解决方案，其可以被描述为高维（即，波束空间）多用户多输入多输出（MU-MIMO）技术，包括多用户BF训练、同时用户分组和多用户多波束功率分配。此外，我们提出的理论和数值结果表明，波束空间MU-MIMO相比，单波束传输可以大大提高毫米波系统的速率性能。
2018-09-30 cs.IT cs.NI math.IT
CSI-Based Multi-Antenna and Multi-Point Indoor Positioning Using Probability Fusion
经由神经网络（NN）的基于信道状态信息（CSI）的指纹识别是即使在具有挑战性的传播条件下也能够实现用户设备（UE）的准确室内和室外定位的有前景的方法。在本文中，我们提出了一个定位管道的无线局域网MIMO-OFDM系统，它使用从一个或多个非同步接入点（AP）获得的上行链路CSI测量。对于每个AP接收机，首先从CSI中提取新的特征，这些特征对现实世界收发机中出现的系统损伤是鲁棒的。这些特征是NN的输入，NN提取指示UE在给定网格点处的可能性的概率图。NN输出然后跨多个AP融合以提供最终位置估计。我们提供的实验结果与真实世界的室内测量下的视线（LoS）和非LoS传播条件下的80 MHz带宽的IEEE 802.11 ac系统使用双天线发射UE和两个AP接收器，每个有四个天线。我们的方法是实现厘米级的中位数距离误差，一个数量级的改进，在传统的基线。
2021-08-31 cs.IT eess.SP math.IT
On the Spectral Efficiency of Indoor Wireless Networks with a Rotary Uniform Linear Array
本文提出为配备均匀线性阵列的接入点引入旋转能力，以低成本和低复杂度替代传统可移动天线，通过基于设备位置估计计算最优旋转角度最大化每用户频谱效率，在强视距信道场景下显著提升性能且对定位误差具有鲁棒性。
2024-12-23 cs.IT eess.SP math.IT
Visible Light Indoor Positioning with a Single LED and Distributed Single-Element OIRS: An Iterative Approach with Adaptive Beam Steering
Politecnico di Bari（巴里理工大学）；Consorzio Nazionale Interuniversitario per le Telecomunicazioni (CNIT)（意大利大学电信联合联盟）；National Technical University of Ukraine “Igor Sikorsky Kyiv Polytechnic Institute”（乌克兰国立技术大学“伊戈尔·西科尔斯基基辅理工学院”）；University of Luxembourg（卢森堡大学）
本文提出了一种基于迭代方法和自适应波束成形的可见光室内定位方案，利用单个LED和分布式OIRSs实现高精度和鲁棒性的定位能力。
2025-12-16 cs.IT eess.SP math.IT
A Study of Experiment-based Radio Frequency Electromagnetic Field Exposure Evidence on Stochastic Nature of A Massive MIMO System
在本文中，一个能够模拟现实5G新无线电（NR）基站（BS）波束成形性能的大规模多输入多输出（mMIMO）测试平台已被用于收集真实室内环境中5G BS RF-EMF暴露的实验证据。mMIMO测试平台具有多达128个RF通道，具有用户可编程软件定义无线电（SDR）功能。考虑到不同的波束轮廓和数据率，通过评估mMIMO测试平台周围的RF-EMF暴露的空间变化，对5G NR mMIMO系统的随机性进行了统计评估。还考虑了影响mMIMO系统RF-EMF的其他几个因素。
2021-12-17 cs.IT cs.SY eess.SY
Enhancing Deep Learning Performance of Massive MIMO CSI Feedback
Nanyang Technological University（南洋理工大学）
CSI反馈是大规模多输入多输出（MIMO）技术的一个重要问题，因为反馈开销与子信道的数量和天线的数量成比例，这两者都与大规模MIMO系统的大小成比例。基于深度学习的CSI反馈方法由于其优越的性能最近被广泛采用。尽管取得了成功，但目前的方法尚未充分利用CSI数据的特征与深度学习框架之间的关系。在本文中，我们提出了一个拼图辅助训练策略（JPTS），以增强基于深度学习的大规模MIMO CSI反馈方法，通过最大化原始CSI和压缩CSI之间的互信息。我们在现有的最先进的方法之上应用JPTS。实验结果表明，采用该训练策略，室内和室外环境下的准确率平均分别提高了12.07%和7.01%。所提出的方法准备好采用大规模MIMO CSI反馈的现有深度学习框架。JPTS的代码可以在GitHub上使用。
2023-02-03 cs.AI cs.IT eess.SP
CLNet: Complex Input Lightweight Neural Network designed for Massive MIMO CSI Feedback
Nanyang Technological University（南洋理工大学）
针对现有大规模MIMO CSI反馈深度学习方法精度与计算开销难以兼顾的问题，提出结合复值输入层和注意力机制的轻量化网络CLNet，在内外场景下精度提升5.41%且开销降低24.1%。
2023-04-28 cs.AI cs.IT eess.SP
CSI-PPPNet: A One-Sided One-for-All Deep Learning Framework for Massive MIMO CSI Feedback
本文提出 CSI-PPPNet，在 UE 端线性压缩 CSI、BS 端用即插即用深度学习去噪器恢复，实现单一模型适配任意压缩比并降低终端存储与计算负担。
2023-07-18 cs.IT eess.SP math.IT
Energy Reduction in Cell-Free Massive MIMO through Fine-Grained Resource Management
针对联邦化无蜂窝大规模MIMO，本文联合优化AP-UE关联、活动AP及联邦分配，提出交替优化算法以在速率约束下降低总能耗。
2024-05-11 cs.IT eess.SP math.IT
Performance Analysis of Centralized and Distributed Massive MIMO for MTC
本文针对机器类型通信场景，在室内工业环境中比较集中式与分布式大规模MIMO的性能，发现分布式方案通常更优，但设备信道高度相关时集中式方案可反超。
2023-04-11 cs.IT eess.SP math.IT
Two-Timescale Joint Precoding Design and RIS Optimization for User Tracking in Near-Field MIMO Systems
针对远/近场 MIMO 用户位置与速度跟踪，提出双时间尺度联合 RIS 反射系数和 BS 预编码优化框架，证明通信导向 RIS 配置不利于跟踪，并在毫米波室内场景实现亚米级精度。
2023-04-26 cs.IT eess.SP math.IT
RF Lens-Embedded Antenna Array for mmWave MIMO: Design and Performance
第五代无线通信系统（5G）对高数据速率的需求要求充分利用毫米波频段的宽带。寻求补偿毫米波的高路径损耗并实现增益和方向性的研究人员已经提出毫米波多输入多输出（MIMO）系统利用波束成形系统。毫米波中的混合波束成形通过在模拟处理块中使用移相器在实现高增益和方向性方面展示了有前途的性能。然而，仍然存在的问题是毫米波波束成形系统的实际实现;制造这样的系统是昂贵且复杂的。为了降低这种成本和复杂性，本文提出了透镜天线的实际原型，作为未来5G毫米波混合波束成形系统中使用的有效设备。使用透镜作为无源移相器能够在没有有源移相器的沉重网络的情况下实现波束成形，而增益和方向性通过透镜的能量聚焦特性来实现。本文提出了两种类型的透镜天线，一种用于静态，另一种用于移动使用。通过软件定义无线电（SDR）平台，使用测量和仿真数据以及链路级分析来评估其性能。结果表明，透镜天线的高增益和方向性，其改进的波束切换的可行性相比，当不使用透镜的前景。系统级评估显示，在真实的室内和室外环境中显着的吞吐量增强。此外，通过对不同透镜尺寸的评估，讨论了透镜天线的设计问题。
2018-01-22 cs.IT eess.SP math.IT
Joint Localization and Orientation with Triple-Beam Fingerprints in Massive MIMO-OFDM
National Mobile Communications Research Laboratory, Southeast University（东南大学国家移动通信重点实验室）；Purple Mountain Laboratories（紫金山实验室）；Department of Electrical and Computer Engineering, University of Delaware（特拉华大学电气与计算机工程系）
针对现有指纹仅包含位置信息且神经网络未充分利用指纹稀疏结构的问题，提出包含多普勒信息的三波束指纹（TBF）和基于Transformer的定位与方向感知网络（LOA-Net），实现大规模MIMO-OFDM系统中用户位置和运动方向的联合估计。
2026-05-26 cs.IT eess.SP math.IT
