Reliable Beamspace Channel Estimation for Millimeter-Wave Massive MIMO Systems with Lens Antenna Array
采用透镜天线阵列的毫米波大规模MIMO通过波束选择可以大大减少所需的射频（RF）链路数量。然而，波束选择要求基站获得准确的波束空间信道信息。这是一项具有挑战性的任务，因为波束空间信道的大小很大，而RF链的数量有限。本文研究了毫米波透镜天线阵列大规模MIMO系统的波束域信道估计问题。具体而言，首先设计了一种适用于透镜天线阵列的毫米波大规模MIMO系统的自适应选择网络，并在此网络的基础上，将波束空间信道估计问题转化为稀疏信号恢复问题。然后，充分利用毫米波波束空间信道的结构特点，提出了一种性能可靠、导频开销小的基于支持检测（SD）的信道估计方案。最后，性能和复杂度的分析，证明所提出的SD为基础的信道估计方案可以估计稀疏波束空间信道的支持与传统的计划相当或更高的精度。仿真结果表明，该方法能够充分利用波束域信道的结构特性，即使在低信噪比区域，也能获得较好的信道估计性能。
2017-08-24 cs.IT math.IT
Beamspace Channel Estimation for Massive MIMO mmWave Systems: Algorithm and VLSI Design
毫米波（mmWave）通信结合大规模多用户多输入多输出（MU-MIMO）使得能够在相同的时间-频率资源中向多个用户进行高带宽数据传输。在如此高的频率下波传播的强路径损耗需要精确的信道状态信息来确保可靠的数据传输。我们提出了一种新的信道估计算法，称为BEAmspace信道估计（BEACHES），它利用了毫米波频率下的波传播主要是定向的这一事实。BEACHES自适应降噪的波束空间域中的信道向量使用自适应收缩过程，依赖于斯坦的无偏风险估计（SURE）。视线（LoS）和非LoS毫米波信道的仿真结果表明，BEACHES执行与国家的最先进的信道估计方法，同时需要数量级较低的复杂性。为了证明在实践中的有效性，海滩，我们开发了一个超大规模集成（VLSI）架构，并提供现场可编程门阵列（FPGA）的实施结果。我们的研究结果表明，自适应信道去噪可以在高吞吐量和硬件友好的方式进行大规模MU-MIMO毫米波系统与数百个天线。
2020-09-06 cs.IT eess.SP math.IT
Optimal Discrete Spatial Compression for Beamspace Massive MIMO Signals
在基站侧部署大量天线可以显著提高蜂窝系统的性能。然而，同时，它涉及显著附加的射频（RF）前端复杂性、硬件成本和功耗。为了解决这个问题，基于波束空间多输入多输出（波束空间MIMO）的方法被认为是一个有前途的解决方案。在本文中，我们首先表明，传统的波束空间MIMO遭受空间功率泄漏和不完善的信道统计估计。因此，提出了一种波束组合模块，该模块在波束空间变换之后由少量（与天线元件的数量相比）低分辨率（可能是一位）数字（离散）移相器组成，以进一步压缩波束空间信号维度，使得RF链的数量可以减少到波束空间变换和波束选择之外。基于分支定界（BB）方法获得上行链路的最佳离散波束组合权重。基于BB的解决方案的关键是解决具体的子问题，其解决方案是在一个封闭的形式。在此基础上，提出了一种具有线性复杂度（w.r.t.）波束空间中的波束数量）。基于实际信道模型和长期演进（LTE）参数的链路级仿真结果表明，所提出的方案可以在1比特数字移相器网络的情况下将RF链路的数量减少到$25\%$。
2017-12-20 cs.IT math.IT
Hardware-Aware Beamspace Precoding for All-Digital mmWave Massive MU-MIMO
在毫米波（mmWave）频率下操作的大规模多用户多输入多输出（MU-MIMO）无线系统使得能够向大量用户同时进行宽带数据传输。为了降低全数字基站架构中MU预编码的复杂度，我们提出了一种两阶段预编码架构，该架构首先使用波束空间域中的稀疏矩阵执行预编码，然后进行快速傅立叶逆变换，将结果转换到天线域。稀疏预编码矩阵需要少量乘法器，并支持常规硬件架构，这允许设计硬件高效的全数字预编码器。仿真结果表明，我们的方法接近传统的维纳滤波器预编码的错误率与超过2倍降低复杂度。
2021-08-13 cs.IT eess.SP math.IT
Beamspace Channel Estimation in mmWave Systems via Cosparse Image Reconstruction Technique
研究了毫米波通信系统中三维透镜天线阵的波束域信道估计问题。我们分析了三维透镜天线阵列的聚焦能力和波束空间信道响应矩阵的稀疏性。考虑到分析，我们观察到信道矩阵可以被视为2D自然图像;也就是说，信道是稀疏的，并且相邻元素之间的变化是微妙的。因此，对于信道估计，我们采用了一种图像重建技术，称为稀疏非信息参数估计器为基础的cosparse分析AMP成像（SCAMPI）算法。SCAMPI算法比诸如正交匹配追踪和支持检测算法的早期算法更快且更准确。为了进一步改进SCAMPI算法，我们将信道分布建模为通用的高斯混合（GM）概率，并将期望最大化学习算法嵌入SCAMPI算法中学习GM概率中的参数。我们表明，GM概率优于常见的均匀分布用于图像重建。我们还提出了一个移相器减少选择网络结构，以减少系统的功耗，并证明了SCAMPI算法是强大的，即使移相器的数量减少了10%。
2017-07-28 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
Lower Bound on the Sum-rate of Decremental Beam Selection Algorithm for Beamspace MIMO Systems
通常，迫零（ZF）预编码在高干扰状态下遭受严重的接收信噪比（SNR）降级。然而，最近的证据表明，毫米波（mmWave）系统主要是噪声限制的高增益天线作为空间滤波器的干扰信号。这使得ZF预编码与其他线性预编码对应物一样有吸引力。考虑ZF预编码，推导了在毫米波频率下波束空间MIMO（B-MIMO）系统中采用递减波束选择（BS）算法的和速率的下界。该界限通过确定性平方双曲函数将全维和降维（即BS之后）B-MIMO系统的预编码矩阵的Frobenious范数联系起来。注意，ZF预编码和递减BS都不是新概念。然而，推导出的和率界提供了一个新的见解的主题。给定一个特定的全维B-MIMO信道，所提出的界限可以用来理解BS算法的限制。
2019-01-30 cs.IT math.IT
Near-Field Communications for Extremely Large-Scale MIMO: A Beamspace Perspective
本文从波束空间视角研究XL-MIMO近场通信，利用分数阶傅里叶变换构建近场波束空间并分析其组件，展示了其优于现有方法的特性及未来应用方向。
2024-10-15 cs.IT eess.SP math.IT
Beamspace Aware Adaptive Channel Estimation for Single-Carrier Time-varying Massive MIMO Channels
针对时分双工（TDD）模式下单载波频率选择性大规模多输入多输出（MIMO）系统，研究了基于降秩（RR）卡尔曼滤波的序贯波束构造和自适应信道估计问题。在两阶段波束形成中，假设信道是平稳的高斯-马尔可夫随机过程，针对空间相关的时变宽带MIMO信道，提出了一种新的统计预波束形成器设计算法。该算法产生了一个接近最优的预波束形成器，其波束方向图的设计顺序与低复杂度，通过考虑用户分组，并利用卡尔曼滤波和相关的预测误差协方差矩阵的属性。由此产生的设计，基于信道的二阶统计特性，生成波束空间，在该波束空间上可以尽可能准确地实现RR卡尔曼估计器。据观察，自适应信道估计技术连同所提出的顺序波束空间结构显示出显着的鲁棒性的导频干扰。这伴随着预波束形成器的导频开销和维度的显著减少，从而降低了硬件复杂度和功耗。
2017-03-08 cs.IT math.IT
Swarm Intelligence Optimization of Multi-RIS Aided MmWave Beamspace MIMO
针对基站与用户直连链路全阻断的多RIS辅助毫米波波束域MIMO系统，提出基于PSO的低复杂度算法联合优化波束选择、功率分配与RIS配置，在复杂度和速率间实现良好权衡，且增加RIS单元比激活更多基站波束更能提升速率。
2025-05-20 cs.IT eess.SP math.IT
Efficient Transmit Beamspace Design for Search-free Based DOA Estimation in MIMO Radar
本文研究了多输入多输出（MIMO）雷达在波达方向（DOA）估计中的发射波束空间设计问题。介绍了一种新的设计发射波束空间矩阵的方法，该方法使得在接收端使用免搜索DOA估计技术成为可能。该方法的实质是在发射阵元功率均匀分布的约束下，以最小化期望发射波束方向图与实际发射波束方向图之间的差异为基础，设计发射波束空间矩阵。期望的发射波束图案可以具有任意形状，并且允许由一个或多个空间扇区组成。发射波形的数量是偶数，但在其他方面是任意的。为了允许简单的搜索免费的DOA估计算法在接收阵列，旋转不变性的属性建立在发射阵列上施加一个特定的结构上的波束空间矩阵。半定松弛被用来将所提出的配方转化为一个凸的问题，可以有效地解决。我们还提出了一个基于空间划分的设计（SDD）通过划分空间域成几个子扇区，并分配一个子集的发射波束到每个子扇区。与每个子扇区相关联的发射波束被单独设计。仿真结果表明，在DOA估计性能的改善提供了通过使用所提出的联合和SDD发射波束空间设计方法相比，传统的MIMO雷达技术。
2013-05-21 cs.IT math.IT
Beamspace Equalization for mmWave Massive MIMO: Algorithms and VLSI Implementations
针对毫米波大规模MIMO部署中基带处理功耗与成本过高的问题，本文提出新型波束空间均衡算法及对应VLSI架构，在22nm工艺下实现了显著的功耗节省与更优的检测性能。
2025-11-13 cs.AR cs.IT eess.SP
Optimality of the Discrete Fourier Transform for Beamspace Massive MU-MIMO Communication
波束空间处理是一种新兴技术，用于降低在毫米波（mmWave）和太赫兹频率下操作的大规模多用户（MU）多输入多输出（MIMO）通信系统中的基带复杂度。在这样的高频下波传播的高方向性确保了在用户设备和基站（BS）之间仅存在少量的传输路径。为了解决波传播的稀疏性质，波束空间处理传统上计算BS处的均匀线性天线阵列上的空间离散傅里叶变换（DFT），其中每个DFT输出与特定波束相关联。在本文中，我们研究的DFT的最优性条件的稀疏波束空间处理与理想的毫米波信道模型和现实的渠道。为此，我们提出了两个算法，学习酉波束空间变换使用$\ell^4$范数为基础的稀疏性措施，我们调查其最优性理论和模拟。
2021-07-14 cs.IT eess.SP math.IT
Simultaneous Beam and User Selection for the Beamspace mmWave/THz Massive MIMO Downlink
波束空间毫米波（mmWave）和太赫兹（THz）大规模多输入多输出（massive MIMO）由于其丰富的带宽和高吞吐量而构成下一代通信的有吸引力的方案。然而，它们的用户和波束选择问题必须被有效地解决。受到这一挑战的启发，我们明确地开发了低复杂度的解决方案。我们引入脏纸编码（DPC）的联合用户和波束选择问题。我们揭示了引人注目的属性的DPC和速率在波束空间大规模多输入多输出，显示其单调的演变对用户的数量和选择的波束。然后，我们利用其有益的性质，大大简化了联合用户和波束选择问题。此外，我们开发了一套算法，解决简化的问题，方便同时用户和波束选择的基础上部分波束空间信道的第一次罢工独特的权衡。此外，我们推导了算法的和率界，并分析了它们的复杂度。我们的仿真结果验证了所提出的设计和分析的有效性，确认其优于以前的解决方案。
2023-01-15 cs.IT cs.SY eess.SP
Beamspace Channel Estimation for Millimeter Wave Massive MIMO System with Hybrid Precoding and Combining
提出了一种毫米波（mmWave）大规模多输入多输出系统中波束域信道估计的框架。该框架包括混合预编码和合并矩阵的设计以及过采样波束空间接收矩阵最大项的搜索方法。在此基础上，提出了基于单位矩阵近似（IA）、基于离散零非对角（SZO）和基于集中零非对角（CZO）的三种信道估计方案。从计算复杂度、估计误差和信道训练总时隙数等方面对这些方案与现有的信道估计方案进行了比较。仿真结果表明，所提出的方案优于现有的方案，可以接近理想情况下的性能。特别地，用于信道训练的总时隙可以显著减少。
2019-01-07 cs.IT eess.SP math.IT
Ambiguity Function of the Transmit Beamspace-Based MIMO Radar
本文针对远场目标和窄带波形的情况，推导了基于发射波束域（TB）的多输入多输出（MIMO）雷达的模糊函数（AF）。发射相干处理增益和波形分集的影响被纳入AF定义。为了覆盖由不同因素传递的所有相位信息，我们引入了等效发射相位中心。新定义的AF作为一种广义的AF形式，相控阵（PA）和传统的MIMO雷达AF是重要的特殊情况。我们建立之间的关系，定义的基于TB的MIMO雷达AF和现有的AF结果，包括伍德沃德的AF，AF定义为传统的共址MIMO雷达，以及PA雷达AF，分别。此外，我们比较了基于TB的MIMO雷达AF与平方和形式的AF定义，并确定了两种限制情况下，以限制其在多普勒延迟域中的“清晰区域”，即没有旁瓣。导出了这两种情况下的相应界限，并且表明最坏情况下的界限与传输波形的数量K成反比，而最好情况下的界限与K无关。基于TB的MIMO雷达AF的实际“清晰区域”取决于阵列配置，并且在最坏和最好情况界限之间。我们提出了一个TB的设计策略，以减少AF旁瓣的水平，并在仿真中显示，适当的TB矩阵的设计，导致基于TB的MIMO雷达AF的相对旁瓣水平的减少。
2015-03-23 cs.IT math.IT
Deep Learning for Beamspace Channel Estimation in Millimeter-Wave Massive MIMO Systems
毫米波大规模多输入多输出（MIMO）可以使用透镜天线阵列来显著减少射频（RF）链的数量，但是由于RF链的数量远小于天线的数量，因此信道估计具有挑战性。通过利用波束空间信道的稀疏性，波束空间信道估计可以被公式化为稀疏信号恢复问题，该问题可以通过称为近似消息传递（AMP）的经典迭代算法来解决，并且其相应版本的学习AMP（LAMP）由深度神经网络（DNN）实现。然而，这些现有的方案不能达到令人满意的估计精度。为了提高信道估计的性能，本文提出了一种基于先验辅助高斯混合LAMP（GM-LAMP）的波束域信道估计方法。具体地说，基于先验信息，波束空间信道元素可以建模的高斯混合分布，我们首先推导出一个新的收缩函数来完善AMP算法。然后，通过使用高斯混合收缩函数代替LAMP网络中的原始收缩函数，开发了一种先验辅助的GM-LAMP网络，以更准确地估计波束空间信道。利用理论信道模型和基于光线跟踪的信道数据集进行仿真，结果表明，所提出的GM-LAMP网络具有更高的信道估计精度。
2020-10-23 cs.IT eess.SP math.IT
Beamspace Modulation for Near Field Capacity Improvement in XL-MIMO Communications
本文针对XL-MIMO近场空间自由度增加的问题，提出波束空间调制（BM）策略，利用固定少量射频链路将空间自由度作为调制资源提升容量，理论和仿真证明其频谱效率显著优于现有基准。
2023-05-17 cs.IT cs.SY eess.SY
User Scheduling for Millimeter Wave MIMO Communications with Low-Resolution ADCs
在毫米波（mmWave）系统中，我们研究上行链路用户调度时，基站采用低分辨率的模数转换器（ADC）与大量的天线。为了降低接收器中的功耗，低分辨率ADC可能是毫米波系统的潜在解决方案，其中可能部署许多天线以补偿大的路径损耗。由于量化误差，我们表明，在波束空间中的信道结构，除了信道幅度和波束空间的正交性，在最大限度地提高预定用户的可实现速率中起着关键作用。因此，我们得出的最佳标准相对于波束空间中的信道结构，最大限度地提高上行链路的和速率的多用户多输入多输出（MIMO）系统与迫零接收机。利用推导出的标准，我们提出了一个有效的调度算法的毫米波系统与低分辨率ADC。数值结果验证了该算法在总速率方面优于传统的用户调度方法。
2018-01-30 cs.IT math.IT
Beamspace Dimensionality Reduction for Massive MU-MIMO: Geometric Insights and Information-Theoretic Limits
University of California, Santa Barbara（加州大学圣塔芭芭拉分校）
本文提出了一种基于波束空间降维的线性LMMSE检测方法，通过几何分析和信息论基准验证，实现了在大规模MIMO中的高效干扰抑制。
2025-12-06 cs.IT eess.SP math.IT
Search-free DOA Estimation Method Based on Tensor Decomposition and Polynomial Rooting for Transmit Beamspace MIMO Radar
为了提高发射波束域多输入多输出（MIMO）雷达的精度和分辨力，提出了一种基于张量分解和多项式求根的无搜索波达方向（DOA）估计方法。该方法首先利用MIMO雷达接收信号的多线性特性，设计一个三阶张量对接收信号进行建模。然后，利用交替最小二乘（ALS）算法进行张量分解，得到包含目标方位信息的因子矩阵，进而将方位估计问题转化为独立最小化问题。通过利用发送导向矢量的Vandermonde结构，构造多项式函数，通过多项式求根来解决最小化问题。该多项式系数中的因子矩阵可视为广义旁瓣抵消器（GSC）中的分块矩阵，从而在发射波束方向图中形成目标方向上唯一的深零陷。与传统的DOA估计方法不同，该方法不需要谱搜索和波束空间矩阵设计，就可以获得DOA估计。仿真结果验证了该方法的有效性。
2020-10-14 cs.IT eess.SP math.IT
On the Power Leakage Problem in Millimeter-Wave Massive MIMO with Lens Antenna Arrays
新兴的具有透镜天线阵列的毫米波（mmWave）大规模多输入多输出（MIMO）（也称为“波束空间MIMO”）可以有效地减少所需的高功耗射频（RF）链的数量。因此，它被认为是即将到来的5G通信及以后的一种有前途的技术。然而，目前大多数关于波束空间MIMO的研究都没有考虑到波束空间信道中的重要功率泄漏问题，这可能会导致信噪比（SNR）和系统和速率的显着下降。为此，本文提出了一种波束对准预编码方法来处理功率泄漏问题。首先，提出了一种移相器网络（PSN）结构，使波束空间MIMO中的每个RF链能够选择多个波束来收集泄漏功率。然后，基于所提出的PSN结构，设计了一种基于旋转的预编码算法，该算法将所选择的波束的信道增益朝向相同的方向对齐，以最大化每个用户处的接收SNR。此外，我们揭示了一些系统设计的见解，通过分析所提出的波束对准预编码方法的总速率和能量效率（EE）。在仿真中，所提出的方法被发现，以实现接近最佳的和速率性能相比，理想的情况下，没有功率泄漏，并获得更高的EE比现有的计划与线性或平面阵列。
2020-08-24 cs.IT math.IT
Beamspace Precoding and Beam Selection for Wideband Millimeter-Wave MIMO Relying on Lens Antenna Arrays
依赖于透镜天线阵列的毫米波（mmWave）多输入多输出（MIMO）系统能够经由波束选择以显著减少的射频（RF）链的数量来实现高天线增益。然而，传统的波束选择网络在宽带系统中由于波束偏斜的影响而遭受显著的性能损失。在本文中，我们提出了一个移相器辅助波束选择网络，它使一个单一的RF链，以支持多个聚焦能量波束，以减轻宽带毫米波MIMO系统中的波束偏斜。基于此架构，我们还设计了一个有效的发射预编码器（TPC），最大限度地提高可实现的和速率，它是由波束选择和波束空间预编码。具体而言，我们解耦的波束空间预编码和波束选择的设计问题，利用波束选择矩阵具有有限数量的候选人的事实。对于波束空间预编码设计，提出了一种基于连续干扰消除（SIC）的方法，将相关的优化问题分解为一系列子问题，依次求解。对于波束选择设计，我们提出了一种能量最大波束选择方法，以避免穷举搜索的高复杂性，并推导出所需的波束数量，以达到硬件成本和系统性能之间的一个有吸引力的权衡。我们的仿真结果表明，所提出的波束空间预编码和波束选择方法实现了更高的总速率和更高的能量效率比传统的同行。
2020-04-17 cs.IT eess.SP math.IT
Beamspace Channel Estimation for Wideband Millimeter-Wave MIMO: A Model-Driven Unsupervised Learning Approach
毫米波（mmWave）通信已经成为集成了广泛的数据需求应用的未来无线网络的有前途的技术之一。为了补偿毫米波信道衰减大的问题，同时避免硬件开销，提出了一种基于透镜的波束域大规模多输入多输出（MIMO）系统。然而，宽带毫米波系统中的波束偏斜效应使得信道估计非常具有挑战性，特别是当接收器配备有有限数量的射频（RF）链时。此外，在新环境中使用毫米波系统之前无法获得真实信道数据，这使得无法使用预先设置的真实数据来训练基于深度学习（DL）的信道估计器。为了解决这个问题，我们提出了一个模型驱动的无监督学习网络，命名为学习去噪的广义期望一致（LDGEC）信号恢复网络。通过利用Stein的无偏风险估计器损失，LDGEC网络可以仅用与导频符号相对应的有限测量来训练，而不是真实的信道数据。即使是为无监督学习设计的，LDGEC网络也可以通过逐去噪的方式用真实信道进行监督训练。数值结果表明，当接收机配备有少量RF链和低分辨率ADC时，基于LDGEC的信道估计器显著优于最先进的基于压缩感知的算法。
2021-05-12 cs.IT eess.SP math.IT
DOA Estimation for Transmit Beamspace MIMO Radar via Tensor Decomposition with Vandermonde Factor Matrix
研究了张量分解在发射波束域多输入多输出雷达波达方向估计中的应用问题。设计了一种通用的四阶张量模型，使计算效率高的DOA估计。而其他张量分解为基础的方法把所有的因素矩阵作为任意的，所提出的DOA估计方法的本质是充分利用的因素矩阵的Vandermonde结构，以利用不同的子阵列之间和内部的移位不变性。具体地，TB MIMO雷达的接收信号被表示为4阶张量。根据目标多普勒频移，构造的张量被重塑成两个不同的3阶张量。提出了一种计算效率高的张量分解方法来分解范德蒙因子矩阵。通过计算范德蒙因子矩阵的生成元来估计子阵之间的相位旋转，并利用该相位旋转作为查找表来估计目标DOA。它进一步表明，我们提出的方法可以用于更一般的情况下，子阵列结构可以是任意的，但相同的。该方法不需要张量秩的先验信息，并能保证得到精确的分解结果。仿真结果表明，提出的DOA估计方法相比，传统的DOA估计技术的TB MIMO雷达的性能改善。
2021-01-29 cs.IT eess.SP math.IT
User Scheduling for Millimeter Wave Hybrid Beamforming Systems with Low-Resolution ADCs
我们研究了毫米波（mmWave）混合模拟/数字波束成形系统的上行链路用户调度与低分辨率模数转换器（ADC）。推导新的调度标准的毫米波系统，我们表明，在波束空间中的信道结构，除了信道的幅度和正交性，在最大限度地提高可实现的速率的预定用户由于量化误差起着关键作用。该准则表明，对于给定的信道增益，为了最大化可实现的速率，被调度用户的信道需要（1）具有尽可能多的具有唯一到达角（AoA）的传播路径和（2）在波束空间中均匀的功率分布。利用推导出的标准，我们提出了一种高效的调度算法的毫米波迫零接收机与低分辨率ADC。我们进一步提出了一个弦距离为基础的调度算法，只利用AoA的知识和分析性能推导遍历率在封闭的形式。基于推导出的速率，我们表明，波束空间信道泄漏造成的相位偏移之间的AoA和量化的角度的模拟组合器可以导致通过减少量化误差相比，没有泄漏的信道的总和速率增益。仿真结果验证了所提出的算法和推导的遍历速率表达式的和速率性能。
2019-02-15 cs.IT math.IT
Spectral-Efficient Analog Precoding for Generalized Spatial Modulation Aided MmWave MIMO
广义空间调制（GenSM）辅助毫米波（mmWave）多输入多输出（MIMO）最近受到了学术界的广泛关注。然而，由于发射机对信道状态信息（CSI）的知识的利用不足，最新技术的GenSM辅助的毫米波MIMO系统的可实现速率远不是最优的。在此背景下，本文提出了一种新的模拟预编码方案，以提高传统的GenSM辅助毫米波MIMO的频谱效率（SE）。更具体地说，我们首先设法用封闭形式的表达式来下界GenSM辅助的毫米波MIMO的可实现的SE。其次，利用这个下限作为成本函数，提出了一种低复杂度的迭代算法来设计模拟预编码器的SE最大化。最后，进行数值模拟，以证实所提出的设计相对于最先进的GenSM辅助毫米波MIMO方案的优越性能。
2017-04-28 cs.IT math.IT
A New Reconfigurable Antenna MIMO Architecture for mmWave Communication
毫米波（mmWave）频带中可用的大频谱已经成为满足第五代（5G）无线网络的巨大容量需求的有前途的解决方案。然而，为了充分利用毫米波通信的潜力，应该克服诸如严重路径损耗、信道稀疏和硬件复杂性等障碍。在本文中，我们介绍了一种广义的可重构天线多输入多输出（MIMO）架构，利用透镜为基础的可重构天线。所考虑的天线可以通过使用单个RF链同时支持多个辐射模式。由可重构天线提供的自由度首先用于对抗MIMO毫米波系统中的信道稀疏性。此外，为了抑制毫米波频率下的高路径损耗和遮蔽，我们使用速率为1的空时分组码。我们的分析和仿真结果表明，所提出的可重构MIMO架构实现全分集增益，使用线性接收机，而不需要在发送端的信道状态信息。此外，仿真结果表明，所提出的架构优于传统的MIMO传输方案在毫米波信道设置。
2018-03-25 cs.IT math.IT
Convolutional Beamspace Beamforming for Low-Complexity Far-Field and Near-Field MU-MIMO Communications
本文提出基于卷积波束空间的低复杂度波束成形方法，通过波束空间降维和空间滤波抑制MU-MIMO用户间干扰，并针对远场和近场场景分别设计，在接近最优性能的同时显著降低复杂度。
2024-09-02 cs.IT eess.SP math.IT
CSI Transfer From Sub-6G to mmWave: Reduced-Overhead Multi-User Hybrid Beamforming
针对多用户混合波束成形中导频开销过大的问题，提出SA-MUHBF框架，利用卷积神经网络和图神经网络从sub-6G信道预测mmWave波束空间并选择波束，显著降低了开销并提升了频谱效率与泛化能力。
2024-11-14 cs.IT eess.SP math.IT
Jamming Detection and Channel Estimation for Spatially Correlated Beamspace Massive MIMO
本文针对波束空间大规模MIMO上行波束训练中的随机导频干扰，提出基于LMPT的干扰检测和两步MMSE信道估计方法，检测概率较基线提升32.22%，信道估计均方误差达-15.93dB。
2024-10-18 cs.IT eess.SP math.IT
Energy Efficiency in Hybrid Beamforming Large-scale mmWave Multiuser MIMO with Spatial Modulation
针对毫米波大规模多输入多输出（MIMO）系统中使用空间调制的混合波束成形的全局能量效率（GEE）最大化的无线电资源分配问题进行了解决。分析了该优化问题的理论性质，提出了两个可证明收敛的优化算法。前者实现了全局最优，而后者以较低的计算复杂性来权衡最优性。然而，数值结果表明，这两种算法在实际情况下达到全局最优。
2018-06-13 cs.IT math.IT
mmWave Massive MIMO with Simple RF and Appropriate DSP
对于下一代无线通信系统，毫米波（mmwave）频率和大量天线阵列（大规模MIMO）的组合使用具有相当大的兴趣。在这两个因素之间存在共生关系：毫米波频率允许密集封装的天线阵列，因此可以用小的形状因子实现大规模MIMO;可以用大的阵列增益克服低的每天线SNR和阴影;用大的阵列操纵窄波束或零点对于视线（LOS）或近LOS毫米波传播环境是良好的匹配，等等。然而，在毫米波频率下的大规模MIMO阵列的标准实现的成本和功耗是快速采用和部署的显著缺点。在本文中，我们研究了一些可能的方法，以降低成本和功率在基站和用户终端，弥补它与信号处理和额外的（便宜的）天线。这些方法包括低分辨率模数转换器（ADC），无线本振分布网络，空间复用和多流代替高阶调制等。我们将研究这些方法在实现毫米波大规模MIMO方面的潜力，并讨论数字信号处理（DSP）方面的要求。
2017-12-15 cs.IT math.IT
Beamspace MIMO for Satellite Swarms
研究了低轨分布式小卫星系统与多天线地面站的协作传输问题。这些卫星群的好处是发射天线的空间间隔比传统的带有天线阵列的大型卫星高得多，有望大幅提高频谱效率。然而，这将需要瞬时完美的信道状态信息（CSI）和卫星之间的强协作。在实践中，7.5 km/s左右的轨道速度导致非常短的信道相干时间，其数量级为卫星间传播延迟的分数，从而使这些假设失效。在本文中，我们提出了一个分布式的线性预编码方案和GS均衡器依赖于本地位置信息。特别地，每个卫星仅需要关于其自身位置和GS的位置的信息，而GS具有完整的位置信息。由于卫星运动的确定性，这种信息很容易获得，在传输期间不需要进行卫星间信息交换。基于基本的几何信道近似，最佳的星间距离解析地获得。数值仿真结果表明，该方案是，平均而言，在99.8%的最大可实现速率的瞬时CSI和完美的合作
2021-12-16 cs.IT eess.SP math.IT
Frequency-domain Compressive Channel Estimation for Frequency-Selective Hybrid mmWave MIMO Systems
信道估计在毫米波（mmWave）MIMO通信系统中是有用的。信道状态信息允许在诸如互信息或信号干扰噪声（SINR）比的不同度量下优化预编码器和组合器的设计。在毫米波，MIMO预编码器和组合器通常是混合的，因为这种架构提供了一种权衡功耗和可实现速率的方法。然而，当使用这些架构时，信道估计是具有挑战性的，因为不存在对阵列中的不同天线元件的输出的直接存取。MIMO信道只能通过模拟组合网络来观察，模拟组合网络充当接收信号的压缩级。大多数关于混合架构的信道估计的现有工作假设频率平坦的毫米波信道模型。在本文中，我们考虑了频率选择性毫米波信道，并提出了基于压缩感知的策略，以估计在频域中的信道。我们评估不同的算法，并计算其复杂性，暴露权衡复杂性开销性能相比，以前的方法。
2017-04-27 cs.IT math.IT
MmWave Massive MIMO Based Wireless Backhaul for 5G Ultra-Dense Network
超密集网络（UDN）被认为是未来5G网络的一个有前途的候选，以满足爆炸性的数据需求。为了实现UDN，连接超密集小小区基站（BS）和宏小区BS的可靠、千兆赫带宽和成本有效的回程是先决条件。毫米波（mmWave）可以为无线回程提供潜在的Gbps流量。此外，毫米波可以很容易地与大规模MIMO集成，以提高链路可靠性。在这篇文章中，我们讨论了基于mmWave大规模MIMO的无线回程用于5G UDN的可行性，并讨论了其优点和挑战。特别是，我们提出了一种基于数字控制移相器网络（DPSN）的混合预编码/合并方案的毫米波大规模MIMO，从而利用毫米波大规模MIMO信道矩阵的低秩属性，以减少所需的成本和复杂性的收发器与一个可以忽略不计的性能损失。所提出的方案的一个关键特征是宏小区BS可以同时支持多个小小区BS，每个小小区BS具有多个流，这本质上不同于通常限于具有多个流的单用户MIMO或具有每个用户的单个流的多用户MIMO的传统混合预编码/组合方案。基于所提出的方案，我们进一步探讨了开发用于无线回程的毫米波大规模MIMO的基本问题，并讨论了实现用于5G UDN的基于毫米波大规模MIMO的无线回程的相关挑战、见解和前景。
2015-11-27 cs.IT math.IT
Compressed CSI Feedback With Learned Measurement Matrix for mmWave Massive MIMO
实现压缩感知方法获取信道状态信息（CSI）的一个主要挑战在于设计性能良好的测量矩阵以降低稀疏信道向量的维数。广泛采用的随机测量矩阵来自高斯或伯努利分布不是最优的。为了解决这个问题，我们提出了一种完全数据驱动的方法来优化波束空间信道压缩的测量矩阵，这种方法训练一个数学上可解释的自动编码器，根据稀疏恢复的迭代解构造。所得到的测量矩阵可以用较少的测量实现接近完美的CSI恢复，从而可以大大减少反馈开销。
2020-07-11 cs.IT math.IT
Grassmannian-Coded Beamforming for mmWave Channel Sensing with Unknown Complex Path Gain
University of California San Diego（加州大学圣地亚哥分校）；Tampere University（坦佩雷大学）
本文探讨了单RF链非自适应信道感知中通道码与子空间码的新型见解，揭示了最大似然角度估计的性能由最小子空间距离和波束增益决定，并提出基于稀疏天线选择的子空间码提升感知性能。
2026-09-01 cs.IT eess.SP math.IT
A Generalized Framework on Beamformer Design and CSI Acquisition for Single-Carrier Massive MIMO Systems in Millimeter Wave Channels
针对时分双工（TDD）模式下采用单载波（SC）调制的频率选择性大规模多输入多输出（MIMO）系统，利用毫米波（mm）频段的联合角度-延迟域信道稀疏性，建立了降维信道状态信息（CSI）估计和预波束形成器设计的一般框架。首先，基于一种通用子空间投影方法，考虑了联合角度-时延功率分布和用户分组，推导了空间相关宽带MIMO信道下的降秩最小均方误差（RR-MMSE）瞬时CSI估计器。其次，统计预波束形成器的设计被认为是频率选择性SC大规模MIMO信道。我们研究的降维问题和子空间（波束空间）的建设，RR-MMSE估计可以实现尽可能准确。最后，通过在适当的降维波束空间中进行最小二乘（LS）估计，得到了一种时空域相关器型降秩信道估计器，作为RR-MMSE估计的近似。据观察，所提出的技术显示出显着的鲁棒性的导频干扰（或污染）的导频开销的显着减少。
2016-07-05 cs.IT math.IT
Hybrid Procoder and Combiner Design for Secure Transmission in mmWave MIMO Systems
毫米波（mmWave）通信已被认为是未来5G无线网络的关键技术。为了克服毫米波信道严重的传播损耗，采用模拟/数字混合预编码和合并收发架构的毫米波多输入多输出（MIMO）系统得到了广泛的考虑。然而，毫米波MIMO系统中的物理层安全性（PLS）和安全的混合波束形成器的设计还没有得到很好的研究。在本文中，我们考虑的问题，混合预编码器和组合器的设计，在毫米波MIMO系统中的安全传输，以保护合法的传输窃听。当窃听者的信道状态信息（CSI）已知时，我们首先提出了一种联合的模拟预编码器和合并器的设计算法，可以防止信息泄漏给窃听者。然后，数字预编码器和组合器的基础上获得的有效基带信道计算，以进一步最大化的保密率。接下来，如果窃听者的CSI的先验知识是不可用的，我们开发了一种基于人工噪声（AN）的混合波束形成方法，它可以干扰窃听者的接收，同时保持预定接收机的服务质量（QoS）在预定的水平。仿真结果表明，我们提出的算法提供了显着的保密性能的改善相比，其他混合波束形成算法。
2017-04-26 cs.IT math.IT
Towards Higher Spectral Efficiency: Spatial Path Index Modulation Improves Millimeter-Wave Hybrid Beamforming
毫米波（mmWave）多输入多输出（MIMO）系统与折射率调制（IM）技术的结合构成了一种新型的毫米波混合波束形成技术。已经进行了大量的研究，以表明这样的系统有可能优于传统的毫米波MIMO的频谱效率（SE）。目前的大多数工作只集中在设计混合波束形成结构，以经验地实现更高的SE性能。然而，一个根本的问题，即IM技术是否可以真正提高当前毫米波混合波束形成的SE仍然没有答案。在这样的背景下，在这项工作中，我们首先扩展的IM辅助毫米波系统到一个更广义的版本，即空间路径索引调制辅助毫米波（SPIM-mmWave）系统，其中包括IM辅助和传统的毫米波MIMO系统作为其特殊情况。基于SPIM-mmWave的框架，对SPIM-mmWave保证优于传统mmWave-MIMO方案的理论条件进行了基础研究。它表明，在特定的信道条件和噪声水平（这将明确给出我们的工作），SPIM-mmWave保证优于传统的mmWave-MIMO系统。
2019-02-26 cs.IT math.IT
Iterative Hybrid Precoder and Combiner Design for mmWave MIMO-OFDM Systems
研究了毫米波（mmWave）频段多输入多输出（MIMO）正交频分复用（OFDM）系统中的混合预编码合路器设计问题。本文提出了一种新的迭代算法来设计前向和反向信道中基于码本的模拟预编码器和合并器。在每次迭代中，我们应用压缩感知（CS）技术来有效地估计等效MIMO-OFDM毫米波信道。然后，基于正交匹配追踪（OMP）算法获得模拟预编码器或组合器，以减轻不同数据流之间的干扰，并最大化频谱效率。最后根据有效基带信道得到数字预编码器和合路器，进一步提高频谱效率。仿真结果表明，所提出的迭代混合预编码合并算法具有显著的性能优势。
2017-04-26 cs.IT math.IT
Channel Estimation for mmWave Massive MIMO Based Access and Backhaul in Ultra-Dense Network
用于超密集网络（UDN）中的接入和回程的毫米波（mmWave）大规模MIMO已被认为是有前途的5G技术。我们考虑这样一个异构网络（HetNet），超密集的小型基站（BS）利用毫米波大规模MIMO的接入和回程，而宏小区BS提供控制服务与低频段。然而，毫米波大规模MIMO的信道估计可能是具有挑战性的，因为在毫米波大规模MIMO中获取与大量天线相关联的信道的导频开销可能非常高。本文提出了一种基于结构化压缩感知（SCS）的信道估计方案，利用毫米波信道的角度稀疏性来减少所需的导频开销。具体而言，由于非视距路径的路径损耗远大于视距路径的路径损耗，因此毫米波海量信道在角域中呈现出明显的稀疏性。通过利用这种稀疏性，所需的导频开销仅取决于少量的主导多径。此外，系统带宽内的稀疏性几乎不变，这可以被利用为进一步提高性能。仿真结果表明，所提出的方案优于其对应的，它可以接近性能界。
2016-04-23 cs.IT math.IT
ADC Bit Allocation under a Power Constraint for MmWave Massive MIMO Communication Receivers
在宽带宽上操作并且使用大量天线的毫米波（mmWave）系统对功耗施加了沉重的负担。在大规模多输入多输出（MIMO）上行链路中，模数转换器（ADC）将是基站接收机中的主要功率消耗者。提出了一种功率受限下的毫米波多用户（MU）大规模MIMO系统比特分配（BA）方法。我们将ADC应用于波束空间投影的模拟相控阵的输出，以利用毫米波信道稀疏性。我们放松均方量化误差（MSQE）最小化问题，并映射到每个ADC的非负整数位的封闭形式的解决方案。在链路级仿真中，所提出的方法在相同或更低的功耗下提供了比传统低分辨率ADC更好的通信性能。我们的贡献是一个接近最优的低复杂度BA方法，最大限度地减少总MSQE下的功率约束。
2017-02-24 cs.IT math.IT
Generalized Spatial Modulation Aided MmWave MIMO with Sub-Connected Hybrid Precoding Scheme
由于专用射频（RF）链的高成本和低能量效率，从实际的角度来看，毫米波（mmWave）多输入多输出（MIMO）系统中的RF链的数量通常是有限的。在这种情况下，独立数据流的最大数量也受到RF链数量的限制，这因此导致限制潜在可达到的空间复用增益。为了解决这个问题，本文提出了一种新的广义空间调制（GenSM）辅助毫米波MIMO系统，它能够通过有源天线组的索引传输额外的数据流，并且不需要额外的RF链。此外，还提出了一个两步算法来优化混合预编码器的设计，频谱效率（SE）最大化。最后，数值仿真结果表明，所提出的方案实现了优越的SE性能。
2017-04-28 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
Hybrid Precoder and Combiner Design with One-Bit Quantized Phase Shifters in mmWave MIMO Systems
模拟/数字混合预编码器和合路器由于其节能和经济的优势，在毫米波多输入多输出（MIMO）系统中得到了广泛应用。无限分辨率的移相器（PS）的模拟波束形成器可以实现非常接近的性能相比，全数字方案，但会导致高复杂性和密集的功耗。因此，在实际的毫米波MIMO系统中通常使用更具成本效益和能量效益的低分辨率PS。在本文中，我们考虑了毫米波MIMO系统中的联合混合预编码器和合并器的设计与一位量化PS。我们建议首先设计的模拟预编码器和合并器对每个数据流相继，旨在有条件地最大化频谱效率。本文提出了一种新的二进制模拟预编码器和合并器优化算法，该算法在含干扰等效信道的秩1近似下，具有低于二次复杂度的性能。然后，基于所获得的基带有效信道来计算数字预编码器和组合器，以进一步提高频谱效率。仿真结果表明，该算法优于现有的基于1比特PS的混合波束形成方案。
2017-04-26 cs.IT math.IT
Wideband Hybrid Precoding for Next-Generation Backhaul/Fronthaul Based on mmWave FD-MIMO
毫米波（mmWave）通信由于其大的传输带宽而被认为是下一代回程/前传网络不可或缺的技术。特别是对于异构网络（HetNet），毫米波全维（FD）-MIMO被用来在虚小区基站（BS）和宏小区BS之间建立回程/前传链路，其中高效的预编码是先决条件。在此背景下，本文提出了一种基于主成分分析（PCA）的混合预编码的宽带毫米波MIMO回程/前传信道。首先，我们提出了一个最佳的混合预编码器，利用主成分分析（PCA），从而最佳的高维频率选择性预编码器投影到低维频率平坦预编码器。此外，该组合器的设计，通过利用加权PCA，其中接收信号的协方差被考虑作为权重的最佳最小均方误差（MMSE）的全数字组合器，以进一步提高性能。仿真结果表明，该方案在频谱效率（SE）和误码率（BER）性能上优于传统方案。
2018-09-10 cs.IT math.IT
Auxiliary Beam Pair Enabled AoD and AoA Estimation in Closed-Loop Large-Scale mmWave MIMO Systems
信道估计在毫米波多输入多输出（MIMO）系统中至关重要。由于使用大型天线阵列，需要低复杂度的毫米波特定信道估计算法。在本文中，提出了一种辅助波束对设计，以提供高分辨率的估计信道的出发角（AoD）和到达角（AoA）的毫米波MIMO系统。通过相对于每个辅助波束对执行幅度比较，由接收器获得表征信道的AoD和AoA的一组比率测量。最佳比率测量或估计的AoD被量化并经由反馈信道反馈到发射机。所提出的技术可以被纳入控制信道设计，以最小化初始接入延迟。虽然设计原则是假设高功率制度，更现实的假设下的评估表明，通过采用所提出的方法，良好的角度估计性能是在各种信噪比水平和信道条件下实现的。
2016-12-22 cs.IT math.IT
Massive MIMO in Sub-6 GHz and mmWave: Physical, Practical, and Use-Case Differences
使用具有大量天线的基站（BS）和接入点（AP），称为大规模MIMO（多输入多输出），是提高5G网络及以后容量的关键技术。虽然最初设想用于传统的6GHz以下频率，但大规模MIMO（mMIMO）也适用于30 - 300 GHz范围内的频带，即毫米波（mmWave）。尽管概念相似，但由于其特定的传播行为和硬件特性，mMIMO在这些频段中的应用方式截然不同。本文回顾了这些差异及其影响，同时消除常见的误解。在此基础上，我们提出了适当的信号处理方案和用例，以在两个频带中有效地利用mMIMO。
2019-01-14 cs.IT math.IT
Low-Complexity Reconfigurable MIMO for Millimeter Wave Communications
毫米波（mmWave）多输入多输出（MIMO）系统的性能受到传播信道的稀疏性质和收发器处的有限数量的射频（RF）链的限制。可重构天线的引入为设计毫米波MIMO系统提供了额外的自由度。本文提供了一个理论框架，研究毫米波MIMO与可重构天线。基于虚拟信道模型，提出了一种可重构毫米波MIMO系统的结构，该系统在发射端和接收端均采用波束空间混合模拟数字波束形成器和可重构天线。我们表明，采用可重构天线可以提供毫米波MIMO的吞吐量增益。我们推导出在系统中使用可重构天线的平均吞吐量增益的表达式，并进一步推导出信道（准）静态的情况下的中断吞吐量增益的表达式。此外，我们提出了一个低复杂度的算法，用于重新配置状态选择和波束选择。我们的数值结果验证了推导出的吞吐量增益的表达式，并证明了所提出的低复杂度算法的近最佳吞吐量性能。
2018-08-21 cs.IT math.IT
Spatial Modulation for More Spatial Multiplexing: RF-Chain-Limited Generalized Spatial Modulation Aided MmWave MIMO with Hybrid Precoding
混合预编码在毫米波多输入多输出系统中的应用已被证明可以有效减少射频链路的数量。然而，独立数据流的最大数量通常受到RF链数量的限制，这导致限制空间复用增益。为了进一步提高可实现的频谱效率（SE），在本文中，我们提出了一种新的广义空间调制（GenSM）辅助毫米波MIMO系统通过有源天线组的索引来传送额外的数据流，而不需要额外的RF链。此外，我们还提出了一种混合模拟和数字预编码方案的SE最大化。更具体地说，一个封闭形式的下限首先推导出量化的建议系统的可实现的SE。利用该下界作为代价函数，提出了一种两步算法来优化混合预编码器。该算法不仅利用了代价函数在数字功率分配向量上的收敛性，而且调用了凸$\ell_\infty$松弛算法来处理模拟预编码所施加的非凸约束。最后，所提出的方案是通过仿真来表现出优于最先进的毫米波MIMO方案方面可实现的SE。
2017-09-08 cs.IT math.IT
Beam Selection for MmWave Massive MIMO Systems Under Hybrid Transceiver Architecture
混合模拟/数字预编码技术是一种在毫米波频段大规模多输入多输出（MIMO）系统中降低硬件成本的有效技术。在这封信中，我们提出了一个联合波束选择方案的模拟域预编码下的离散透镜阵列。通过考虑用户间的信道相关性，该方案能够避免用户间的干扰，最大化系统的和速率。此外，生物启发的蚁群优化算法，提出了一个接近最优的解决方案，大大降低了计算复杂性。最后通过仿真验证了该方案在提高系统和速率方面的优势。
2018-04-19 cs.IT math.IT
SLNR Based Precoding for One-Bit Quantized Massive MIMO in mmWave Communications
大规模多输入多输出（MIMO）是5G无线通信的关键技术，有望大幅提高容量。低分辨率数据转换器的使用对于大规模MIMO至关重要，以使整体传输尽可能具有成本效益和能源效益。在这项工作中，我们考虑了下行毫米波（mmWave）传输的情况下，多个用户同时服务的大规模MIMO与一位数/模（D/A）转换器。特别是，我们提出了一种新的预编码器设计的基础上的信号泄漏加噪声比（SLNR），最大限度地减少能量泄漏到不需要的用户，同时考虑到由于非线性一位量化的损害。我们表明，众所周知的正则化迫零（RZF）预编码器是一个特定版本的建议SLNR为基础的预编码器，这是当量化损伤完全忽略。数值结果强调显着的性能改善，以及所提出的SLNR为基础的预编码器相比，无论是RZF或迫零（ZF）预编码器。
2019-02-12 cs.IT math.IT
