Insights on the Uplink Operation of a 1-bit Radio-Over-Fiber Architecture in Multi-User D-MIMO Communication
本文研究了1位光子前传架构在多用户D-MIMO通信中的上行操作，通过实验和模拟验证了其在均匀服务质量保障方面的有效性，并指出上行传输受限于自动增益控制器的动态范围，可通过UE功率控制缓解。
2025-12-01 eess.SP
Geometry-Informed Neural Network for Pilot-Limited Channel Estimation via Sensing from Uplink Traffic
University of California San Diego（加州大学圣地亚哥分校）
针对导频受限的上行信道估计，提出TRACE方法，利用常规多用户上行流量学习几何感知先验并结合少量导频，在15 GHz街道峡谷中以8导频实现-7.48 dB NMSE，优于现有方法超3 dB。
2026-10-08 eess.SP
Sensing Aided Uplink Transmission in OTFS ISAC with Joint Parameter Association, Channel Estimation and Signal Detection
针对OTFS调制下ISAC车辆网络中感知参数难以与发射机关联的挑战，提出联合参数关联、信道估计与信号检测的双线性恢复方案及Bi-UAMP消息传递算法，数值结果验证其性能逼近理论界限。
2023-05-19 eess.SP
Uplink Joint Positioning and Synchronization in Cell-Free Deployments with Radio Stripes
无线电条带（RS）是5G和6G无线网络之外的新兴技术，用于支持无小区架构的部署。在本文中，我们研究了潜在的使用RS，使联合定位和同步的上行链路信道在6 GHz频段。所考虑的场景由单天线用户设备（UE）组成，其与分布在广域上的多天线RS的网络通信。假设UE与RS网络不同步，而各个RS是时间和相位同步的。我们制定的联合估计的位置，时钟偏移，和相位偏移的UE的问题，并得出相应的最大似然（ML）估计，利用和不利用载波相位信息。为了获得对可实现性能的基本见解，我们还进行了Fisher信息分析，并在数值上检查了理论下限。仿真结果表明，有前途的定位和同步性能，可以得到在无细胞的架构支持的RS，揭示在同一时间的载波相位开发通过相位同步RS的好处。
2023-02-07 eess.SP
Uplink Energy Efficiency of Cell-Free Massive MIMO With Transmit Power Control in Measured Propagation Channels
无小区大规模多输入多输出（CF-mMIMO）被期望为使用分布在广域上的接入点（AP）的大量用户设备（UE）提供可靠的无线服务。当UE由电池供电时，上行链路能量效率（EE）成为CF-mMIMO系统的重要性能度量。因此，如果满足“目标”频谱效率（SE），则在设置UE的发射功率时优化上行链路EE是重要的。此外，这种发射功率控制（TPC）方法必须在实际测量的信道数据上进行测试，以证明其有效性。在本文中，我们比较了三种不同的TPC算法，使用迫零接收，将它们应用于3.5 GHz信道测量数据，在200 mx200 m的区域内具有约30，000个可能的AP位置和8个UE位置。我们表明，最大-最小EE算法是非常有效的，在提高上行链路EE在目标SE，特别是如果单天线AP的数量是大的，电路功耗低，和UE的最大允许发射功率高。
2021-08-04 eess.SP
Estimating Channels With Hundreds of Sub-Paths for MU-MIMO Uplink: A Structured High-Rank Tensor Approach
本文针对6GHz以下MU-MIMO上行信道中数百条子路径的估计难题，提出结构化高秩四维张量CPD方法，利用范德蒙德约束推导更强唯一性，实现高效单遍参数估计，并在3GPP 5G协议仿真中优于现有张量方法。
2024-09-01 eess.SP
Convolutional Sparse Coding based Channel Estimation for OTFS-SCMA in Uplink
正交时频空间（OTFS）已经成为高移动性场景中最受欢迎的调制技术。稀疏码多址接入（SCMA）是一种很有吸引力的码域非正交多址接入（NOMA）技术。最近提出了一种用于OTFS的码域NOMA方法，称为OTFS-SCMA。OTFS-SCMA是一个很有前途的框架，可以满足高移动性和大规模连接的需求。本文提出了一种基于卷积稀疏编码（CSC）方法的上行链路OTFS-SCMA信道估计技术。信道估计任务被公式化为在OTFS输入-输出关系的仔细重新布置之后的CSC问题。我们使用一个嵌入式导频辅助稀疏导频结构，享有OTFS和SCMA的功能。用于上行链路的多用户场景中的OTFS的现有信道估计技术需要与用户数量成比例的导频和保护符号的极高开销。所提出的方法保持了最小的开销相当于一个单一的用户，而不损害的估计误差。仿真结果表明，该信道估计算法在误比特率、归一化均方误差和频谱效率等方面都具有很好的性能。
2021-07-21 eess.SP
Radio over Fiber with Cascaded Structure: Algorithm for Uplink Positioning
本文提出了一种级联结构的光纤无线电系统，利用最大似然和非线性最小二乘算法实现上行定位，通过仿真验证了其在非线性放大器级联效应下的有效性。
2025-12-05 eess.SP
3D Uplink Channel Modeling of UAV-based mmWave Fronthaul Links for Future Small Cell Networks
在这项研究中，我们考虑一个无人机（UAV）辅助的异构网络，提供了一个具有成本效益和易于部署的解决方案，以解决有关的问题，将分布式小细胞的流量转移到核心网络。对于任意给定的小小区基站（SBS）分布，我们首先通过考虑诸如无人机的振动、SBS的分布、无人机在天空中的位置等真实参数来表征SBS到网络化飞行平台（NFP）的精确毫米波（mmWave）信道模型，由3GPP提供的真实三维（3D）天线方向图模型以及由天线旁瓣和频率重用引起的干扰。然后，对于所表征的信道，我们推导出端到端信号噪声干扰比（SINR）的解析封闭形式的表达式。在此基础上，我们推导出所考虑的基于无人机的毫米波上行链路的中断概率和信道容量的封闭形式的表达式。蒙特卡洛模拟验证了推导的解析表达式的准确性。最后，我们研究了不同的信道参数，如天线方向图增益，无人机的振动强度，无人机在天空中的位置，SBS的分布，和频率复用的性能所考虑的基于无人机的上行链路信道的平均容量和中断概率的影响。
2022-03-27 eess.SP
Distributed Massive MIMO with 1-Bit Radio-over-Fiber Fronthaul: Uplink Spectral Efficiency and Power Control
Chalmers University of Technology（查尔姆斯理工大学）；Hangzhou Dianzi University（杭州电子科技大学）
针对1比特射频光纤前传的分布式MIMO系统，提出无需MMSE信道估计的可达速率表达式，利用Bussgang分解线性化输入输出关系，优化信噪比和过采样，解决最大最小公平功率控制问题。
2026-06-26 eess.SP
Multi-Target Two-way Integrated Sensing and Communications with Full Duplex MIMO Radios
该研究提出一种多目标双向全双工MIMO集成感知通信系统，采用通信波形兼顾感知与通信，开发目标参数估计算法，提出联合波束成形优化及NSP方法，仿真验证可实现准确雷达估计并提升上下行速率。
2023-12-16 eess.SP
Active User Detection of Uplink Grant-Free SCMA in Frequency Selective Channel
大规模机器类型通信（mMTC）是三个第五代移动联网（5G）关键使用场景之一，其特征在于非常大量的连接设备通常发送相对低容量的非延迟敏感数据。为了支持mMTC通信，已经提出了上行链路（UL）免授权稀疏码多址接入（SCMA）系统。在该系统中，在通过消息传递算法（MPA）解码数据之前，需要获得用户设备（UE）的状态的知识。现有的解决方案是在平坦衰落信道的假设条件下使用压缩感知（CS）理论来检测活动UE。但该假设条件不适用于频率选择性信道，并且会降低活动UE检测的准确性。提出了一种基于频率选择性信道增益分析的改进的主动UE检测器（RAUD）。通过充分利用信道增益和分析UE两种状态特征值的差异，RAUD模块可以提高活跃UE检测的准确性。同时，所提出的模块的添加对UL免授权SCMA接收机的复杂度具有可忽略的影响。
2018-05-10 eess.SP
Uplink Time Scheduling with Power Level Modulation in Wireless Powered Communication Networks
在本文中，我们提出了无线供电通信网络（WPCN）的下行链路信号设计和最佳上行链路调度。现有的工作关注静态信道中的资源分配，因为用户仅配备能量接收器并且用户不能更新变化的上行链路配置。对于上行链路调度，我们提出了一个下行链路信号的设计方案，称为功率电平调制，它传达上行链路调度信息给用户。首先，我们设计了一个使用功率电平调制的下行能量信号。混合接入点（H-AP）根据信道条件在下行链路能量信号的每个子时隙中分配不同的功率电平，并且用户基于其接收信号的功率电平来优化其用于信号传输的上行链路子时隙。此外，我们制定的总和吞吐量最大化问题，该方案通过确定上下行链路的时间分配，使用凸优化问题。数值结果表明，该方案的吞吐量优于传统的计划。
2018-10-05 eess.SP
On the Uplink Performance of Finite-Capacity Radio Stripes
无小区（CF）大规模MIMO（mMIMO）是一种不仅可以潜在地增强5G部署，而且可以增强超5G（B5 G）无线网络部署的技术。然而，推出这种系统的成本可能很高。无线电条纹形成了一种有前途的解决方案，它以较低的价格提供了可扩展性的潜力。本文研究了CF mMIMO系统的上行链路方案，实现了有限容量的无线条带，它集成了一种新的接入点（AP）的安排，充分利用宏分集的好处。我们还分析了一个启发式的比较和转发（CnF）策略，通过比较归一化线性最小均方误差（N-LMMSE）软估计，使最佳的动态合作集群，从而导致以用户为中心的无线电条带网络的方法。为了最大限度地提高每个用户的上行链路频谱效率（SE），我们确保，在有限的容量约束下，我们的解决方案可以保证更好的性能比现有的无线条带架构，特别是当系统大小增加。
2022-07-31 cs.IT eess.SP math.IT
Multi-user Downlink Beamforming using Uplink Downlink Duality with 1-bit Converters for Flat Fading Channels
高分辨率数据转换器在更高载波频率和更大带宽下的增加的功耗正成为通信系统的瓶颈。在本文中，我们考虑一个全数字基站配备1位模拟到数字（上行链路）和数字到模拟（下行链路）转换器的每个射频链。基站与具有单独SINR约束的多个单天线用户通信。我们首先建立了1比特硬件约束下的上行链路下行链路的对偶性原则下，不相关的量化噪声的假设。然后，我们提出了一个线性的解决方案的多用户下行波束成形问题的基础上，上行链路下行链路的对偶原则。所提出的解决方案考虑了硬件约束，并联合优化下行链路波束形成器和分配给每个用户的功率。通过将虚拟用户添加到真实系统用户而获得的优化抖动确保不相关量化噪声假设在现实设置下为真。使用Quadriga生成的3GPP信道模型进行的详细仿真表明，我们提出的解决方案在遍历和最小速率方面优于现有技术的解决方案，特别是当用户数量很大时。我们还表明，所提出的解决方案显着减少了非线性解决方案的性能差距，在未编码的误比特率的计算复杂度的一小部分。
2022-06-29 eess.SP
Channel modeling for 60 GHz fixed mmWave O2I and O2O uplink with angular misalignment
针对60 GHz固定毫米波上行链路角度失配问题，基于实测O2I、O2O场景数据，提出结合失配角与场景输入的Saleh-Valenzuela模型统计PDP仿真算法，验证了其鲁棒性与良好拟合效果。
2025-03-24 eess.SP
FDD Massive MIMO Uplink and Downlink Channel Reciprocity Properties: Full or Partial Reciprocity?
FDD大规模MIMO通信系统面临的一个挑战是如何在基站处获得下行链路信道状态信息（CSI）。除了通过上行链路导频传输的传统码本反馈之外，可以通过上行链路信道估计和信道参数估计算法来利用一些信道互易特性。本文分析了上下行信道的互易特性。从理论上证明了FDD下行信道和上行信道的多径参数并不都是等价的。因此，所谓的完全互易性不成立，而部分互易性成立。最后，通过信道测量活动验证了理论分析的正确性.最后，为了支持部分互易性，还提出了对标准化5G信道模型的修改。通过本文的工作，可以为FDD大规模MIMO系统的传输方案设计指明方向。
2019-12-31 cs.IT eess.SP math.IT
Uplink Channel Estimation for Multi-User MISO Systems Assisted by a Fluid Reconfigurable Intelligent Surface
Federal University of Ceará（塞阿拉联邦大学）；Federal Institute of Education, Science and Technology of Ceará（塞阿拉联邦教育、科学和技术学院）；National and Kapodistrian University of Athens（雅典国立卡波季斯特里安大学）；University of Illinois Chicago（伊利诺伊大学芝加哥分校）
本文提出基于双时间尺度配置协议的多用户FRIS辅助上行系统信道估计框架，利用正交试点序列和张量建模，推导出闭式解以联合估计个体信道和运动引起的相位系数。
2026-05-15 eess.SP
Joint Channel Estimation and Data Detection for Multi-LEO-Satellite Cell-Free OTFS Uplinks
College of Information Science and Engineering, Hohai University（河海大学信息科学与工程学院）；School of Integrated Circuits, Shanghai Jiao Tong University（上海交通大学集成电路学院）；National Mobile Communications Research Laboratory, Southeast University（东南大学移动通信国家重点实验室）
针对多LEO卫星无小区OTFS上行链路的联合信道估计与数据检测问题，提出结构化双线性推理问题，开发低复杂度分层接收机，通过限制信道估计区域和无矩阵运算降低复杂度，仿真验证了接收机的信道估计精度和数据检测可靠性。
2026-07-29 eess.SP
Integrated Positioning and Communication for Cooperative Multi-LEO Uplink Communications: A Dual-Timescale Kalman Filter-Aided Approach
针对LEO卫星上行通信中CSI获取难的问题，提出双时间尺度卡尔曼滤波辅助的一体化定位与通信框架，结合UKF定位跟踪与卡尔曼滤波信道估计，通过EM算法联合处理信道估计与协作数据检测，性能优于传统基线。
2025-11-18 eess.SP
Impact of Subcarrier Allocation and User Mobility on the Uplink Performance of Multi-User Massive MIMO-OFDM Systems
研究了多用户大规模多输入多输出正交频分复用（MIMO-OFDM）系统中移动用户的上行链路性能。移动性给MIMO-OFDM系统带来了两个主要问题：载波间干扰（ICI）和信道老化。在实践中，通常将多个连续的子载波分配给用户以及在每个子载波上调度多个用户。出于这一动机，我们考虑了一个一般的子载波分配方案，并推导出表达式的ICI功率，上行链路信号干扰加噪声比和可实现的上行链路总速率，考虑到ICI和多用户干扰，由于信道老化。我们表明，该系统会产生一个接近恒定的ICI功率，线性依赖于每个子载波的用户数的比率，每个用户的子载波的数量，几乎独立于UE如何在子载波上分配他们的功率。此外，我们利用信道的相干带宽来减少上行链路信道估计所需的导频序列的长度。我们认为迫零和最大比合并在接收机和比较各自的总和速率性能。在任何一种情况下，所提出的子载波分配方案导致显着更高的总和速率相比，以前的工作，由于接近恒定的ICI属性以及减少的导频开销。
2022-08-25 eess.SP
A Group-Wise Narrow Beam Design for Uplink Channel Estimation in Hybrid Beamforming Systems
针对PC-HBF系统上行链路信道估计问题，提出一种基于分组窄波束设计、EDA优化天线分组及GW-SC-VBI算法的方案，实现了低复杂度且高精度的实时信道估计。
2025-06-01 eess.SP
Uplink Assisted Joint Channel Estimation and CSI Feedback: An Approach Based on Deep Joint Source-Channel Coding
School of Electronic and Information Engineering, Beijing Jiaotong University（北京交通大学电子信息工程学院）
针对FDD MIMO系统中传统模块化CSI反馈架构的次优问题，提出上行辅助的联合信道估计与CSI反馈方法，采用DJSCC架构缓解悬崖效应，利用上下行信道部分互易性提升重建精度，实验验证了其有效性与必要性。
2025-04-15 cs.AI eess.SP
Doppler Shift Keying Modulation for Uplink Multiple Access over Doubly-Dispersive Channels
Tsinghua University（清华大学）；Osaka Metropolitan University（大阪公立大学）；University of New South Wales（新南威尔士大学）；Tsinghua Shenzhen International Graduate School（清华深圳国际研究生院）
本文提出基于正交延迟多普勒分组多路复用的多普勒频移键控调制方案，通过优化ZC序列分配降低PAPR和误码率，提升双散射通道上行多址接入性能。
2026-03-03 eess.SP
Multi-user Downlink Beamforming using Uplink Downlink Duality with CEQs for Frequency Selective Channels
高分辨率全数字收发器由于其增加的功耗、成本和硬件复杂性而在毫米波（mmWave）上不可行。使用低分辨率转换器是在毫米波实现全数字架构的一种可能解决方案。在本文中，我们考虑一个设置中，一个全数字基站与恒定包络量化（CEQ）的数字到模拟转换器的每个射频链与多个单天线用户与个人的信号量化加干扰加噪声比（SQINR）的频率选择性信道的约束进行通信。首先，我们建立了上行链路下行链路的对偶CEQ硬件约束和OFDM为基础的传输在本文中考虑的系统。基于上下行链路对偶原理，提出了一种多用户多载波波束赋形和功率分配问题的解决方案，使得所有用户和子载波上的最小SQINR最大化。然后，我们提出了最初提出的解决方案的每个子载波版本，该解决方案将OFDM波形的所有子载波合并，从而导致可以以并行方式解决的较小的子问题。我们的数值计算结果的基础上产生的3GPP信道模型Quadriga表现出的遍历和速率和遍历最小速率的最先进的线性解决方案的改进。我们还显示了改进的性能在非线性解决方案的编码误比特率与增加的灵活性，分配到建议的框架内的个人用户SQINR。
2022-08-01 eess.SP
Energy-Efficient Backscatter Aided Uplink NOMA Roadside Sensor Communications under Channel Estimation Errors
提出了一种基于非正交多址接入（NOMA）的节能交替优化框架，用于超5G智能交通系统（ITS）的反向散射辅助无线供电上行链路传感器通信。具体而言，载波发射器（CE）的发射功率和反射系数的后向散射辅助路边传感器的信道不确定性优化的能量效率（EE）的最大化的网络。制定的问题是解决所提出的两阶段交替优化算法AOBWS（交替优化后向散射辅助无线供电传感器）。在第一阶段，AOBWS采用迭代算法，通过简化的封闭形式计算卡尔达诺的公式，以获得最佳CE发射功率。在第二阶段，AOBWS使用非迭代算法，提供了一个封闭形式的表达路边传感器的服务质量（QoS）和电路功率约束下的最佳反射系数的计算。以全局最优穷举搜索（ES）算法为基准.仿真结果表明，AOBWS算法可以达到接近最优的性能，具有很低的复杂度，这使得它适合于实际的实现。
2022-05-14 eess.SP
Uplink Coordinated Pilot Design for 1-bit Massive MIMO in Correlated Channel
针对1比特大规模MIMO系统，本文提出基于低信噪比近似和分数规划的协调导频设计方法，解决相关信道与多小区场景下BLMMSE估计器的MSE优化难题，提升信道估计精度。
2025-11-13 eess.SP
Message-Passing Receiver Design for Joint Channel Estimation and Data Decoding in Uplink Grant-Free SCMA Systems
传统的基于授权的网络依赖于基站和活动用户之间的握手来实现动态多用户调度，这可能会花费大量的信令开销以及系统延迟。为了解决这些问题，本文考虑基于稀疏码多址接入（SCMA）的免授权接收机设计，稀疏码SCMA是用于5G无线网络的有前途的空中接口技术之一。在多径衰落未知的情况下，该接收机在不知道网络中用户活动的情况下，盲执行联合信道估计和数据解码。基于置信传播（BP）的框架，我们制定了一个上行链路SCMA的消息传递接收机，迭代执行联合估计。然而，BP直接应用于多变量检测问题是复杂的。受近似推理思想的启发，我们利用期望传播将难以处理的分布映射到高斯族中，从而得到一个线性复杂度的解码器，仿真结果表明，所提出的接收机可以检测网络中的活跃用户，具有较高的准确性，并可以实现比现有方法更好的误比特率性能。
2017-11-23 eess.SP
Uplink Rate Splitting Multiple Access with Imperfect Channel State Information and Interference Cancellation
Centre for Wireless Communications, University of Oulu（奥卢大学无线通信中心）；Department of Electrical and Electronic Engineering, Imperial College London（帝国理工学院电气与电子工程系）
本文研究了双用户场景下上行速率分割多址接入的性能，考虑了不完美信道状态信息和串行干扰抵消的限制，推导了 outage 概率、吞吐量和渐近 outage 行为的闭式表达式，并通过蒙特卡洛仿真验证了结果。
2025-01-31 eess.SP
Prototyping Software Transceiver for the 5G New Radio Physical Uplink Shared Channel
5G新无线电（NR）是一种新兴的无线电接入技术，其计划在未来几年接替4G长期演进（LTE）作为蜂窝通信的全球标准。本文认为，数字信号处理模型和软件实现的一个完整的收发器链的物理上行链路共享信道（PUSCH）的3GPP标准的版本15定义，包括基带发射机和接收机链的物理层级别。在AWGN和瑞利衰落信道条件下的原型系统实现的误码率性能进行了评估。此外，作者还将高级数值模式的源代码放在一个公共知识库上在线提供。在论文的教程部分，我们将回顾5G NR标准的各个方面，并讨论它们对系统不同功能构建模块的影响，包括同步、信道估计、均衡、软比特解调和LDPC编码/解码。一个国家的最先进的算法，可以用来提高系统的性能的审查提供了一个实际实施的指导方针。
2019-08-12 cs.NI eess.SP
Zak-OTFS Based Coded Random Access for Uplink mMTC
针对双选信道下传统OFDM基CRA时隙间信道预测不可靠的问题，提出基于延迟-多普勒域Zak-OTFS的免授权上行mMTC CRA方案，通过跨时隙准确信道估计实现可靠串行干扰消除，在高移动高密场景下丢包率显著更低，经Veh-A信道仿真验证了鲁棒性与可扩展性。
2025-07-29 eess.SP
Cooperative Uplink Channel Estimation in User-Centric Cell-free Massive MIMO Communication Networks
Vrije Universiteit Brussel (VUB)（布鲁塞尔自由大学）；KU Leuven（荷语鲁汶大学）
针对以用户为中心的无小区大规模MIMO网络，提出一种基于最小均方误差的协作上行信道估计方法，通过接入点间共享线性压缩信号实现最优估计，降低通信开销并提升估计精度与收敛速度。
2026-05-29 eess.SP
A Novel Pilot Scheme for Uplink Channel Estimation for Sub-array Structured ELAA in XL-MIMO systems
本文提出了一种针对XL-MIMO系统中子阵列结构ELAA的新型预导方案，通过频分复用和码分复用技术提高信道估计性能并减少预导开销。
2025-12-11 eess.SP
Cell-Free Massive MIMO With Radio Stripes and Sequential Uplink Processing
与传统MIMO技术相比，无小区大规模MIMO（mMIMO）具有高频谱效率和优越的空间分集，被设想为超越5G的下一代技术。其主要原理是许多分布式接入点（AP）合作，同时为网络中的所有用户提供服务，而无需创建小区边界。本文考虑了一个无小区的mMIMO系统的上行链路利用无线条带网络架构。提出了一种新的归一化线性最小均方误差（N-LMMSE）合并的序列处理算法。该算法能够在无小区MMO中实现干扰抑制，同时保持低成本和前向回传要求。计算并分析了该算法的频谱效率。我们的结论是，它提供了一个有吸引力的低前向回程要求和高频谱效率之间的权衡。
2020-03-05 cs.IT eess.SP math.IT
Fronthaul Compression and Passive Beamforming Design for Intelligent Reflecting Surface-aided Cloud Radio Access Networks
这封信研究了在用户和远程无线电头端（RRH）之间部署多个智能反射表面（IRS）的云无线电接入网络（C-RAN）。具体地，我们考虑上行链路传输，其中每个RRH通过点对点压缩或Wyner-Ziv压缩对从用户接收的信号进行量化，然后通过容量有限的前向链路将量化比特发送到BBU池。为了最大化上行链路和速率，我们联合优化的被动波束形成器的IRS和前端压缩的量化噪声协方差矩阵。提出了一种基于Arimoto-Blahut算法和半定松弛（SDR）的联合前传压缩和无源波束形成设计方法。数值结果表明，所提出的算法实现的性能增益。
2021-04-09 eess.SP
Uplink-Downlink Duality Between Multiple-Access and Broadcast Channels with Compressing Relays
上行链路-下行链路对偶性是指在和功率约束下，具有厄米转置信道矩阵的高斯多址信道和高斯广播信道的容量区域是相同的。本文将这一结果推广到一个合作的蜂窝网络中，在该网络中，远程接入点被部署为中继，在中央处理器（CP）的协调下为用户提供服务。在该模型中，用户和中继通过有噪声的无线链路连接，而中继和CP通过无噪声但速率受限的前传链路连接。基于拉格朗日技术，本文建立了这样的多址中继信道和广播中继信道之间的对偶关系，假设中继使用基于压缩的策略。具体而言，我们表明，在相同的总发射功率约束和个人前传速率约束下，高斯多址接入和广播中继信道的可实现速率区域是相同的，当使用独立压缩或Wyner-Ziv和多变量压缩策略。关键的观察结果是，如果在中继器处的波束成形向量是固定的，则在上行链路和下行链路两者中的可实现速率和前传约束下的和功率最小化问题可以根据压缩技术被变换成线性规划或半定规划问题，并且上行链路和下行链路问题是彼此的拉格朗日方程。此外，对应于下行链路速率约束的对偶变量成为上行链路功率;对应于下行链路前传约束的对偶变量成为上行链路量化噪声。这种对偶关系使得能够实现用于基于上行链路优化下行链路传输和中继策略的有效算法。
2021-08-26 cs.IT eess.SP math.IT
Channel Estimation in Uplink Multi-User Scenario using OTFS Modulation
本文研究了上行多用户场景下OTFS调制方案的信道估计技术，探讨了有无边带信息下的正交匹配追踪算法，提出了基于脉冲导频的高效数据放置方案，并评估比较了不同多用户场景下各方法的性能与优缺点。
2024-08-27 cs.IT eess.SP math.IT
ML-Enabled Outdoor User Positioning in 5G NR Systems via Uplink SRS Channel Estimates
Lund University（隆德大学）；Ericsson AB（爱立信公司）
本文研究利用5G NR上行SRS信道估计作为指纹，通过小型全连接中等深度神经网络在商用5G环境中实现米级精度的室外用户定位。
2023-04-12 cs.LG eess.SP
Adaptive Transmission Parameters Selection Algorithm for URLLC Traffic in Uplink
针对5G上行URLLC免授权接入中固定传输参数导致网络容量低的问题，本文提出基于gNB信噪比统计分析的自适应传输参数选择算法，在满足时延和可靠性要求的同时将信道资源消耗降低两倍以上。
2021-02-26 cs.NI eess.SP
On the Ergodic Rate of Cognitive Radio Inspired Uplink Multiple Access
随着通信生态系统中的设备数量朝着即将到来的第六代（6G）无线网络的指数增长，需要更多的使能技术和潜在的无线架构来满足高吞吐量、大规模连接、超可靠性和异构服务质量（QoS）的联网要求。在这项工作中，我们考虑一个上行链路网络由一个主用户（PU）和一个辅助用户（SU），并通过整合认知无线电和多址接入的概念，两个协议的基础上，速率分裂多址接入和非正交多址接入与连续干扰消除遍历速率。所考虑的协议旨在在最初仅为PU分配的资源块中服务SU，而不会对PU的QoS产生负面影响。我们提取遍历率的SU考虑一个特定的QoS为PU的两个协议。在数值结果中，我们验证了理论分析，并说明了所考虑的协议的优越性超过两个基准计划。
2022-06-23 cs.IT eess.SP math.IT
Model-driven Learning for Generic MIMO Downlink Beamforming With Uplink Channel Information
准确的下行信道信息对于波束成形设计至关重要，但在实际中很难获得。本文研究了一种基于深度学习的下行波束赋形优化方法，以最大化系统和速率，当只有上行信道信息可用时。我们的主要贡献是提出了一种模型驱动的学习技术，利用最佳下行链路波束成形的结构，设计一个有效的混合学习策略，旨在最大限度地提高和速率性能。这是通过在训练阶段联合考虑下行链路信道的学习性能、功率和和速率来实现的。所提出的方法适用于上行链路信道信息可用但其与下行链路信道的关系未知并且不需要显式下行链路信道估计的一般情况。我们进一步扩展开发的技术，以大规模的多输入多输出的情况下，实现了分布式学习策略的多小区系统，而无需小区间信令开销。仿真结果表明，该方法具有接近于现有数值算法的性能，并具有良好的下行信道信息，在总速率方面明显优于现有的数据驱动方法。
2021-09-16 cs.IT eess.SP math.IT
Simultaneous Downlink Data Transmission and Uplink Channel Estimation with Reduced Complexity Full Duplex MIMO Radios
在本文中，我们研究全双工（FD）多输入多输出（MIMO）无线电同时数据通信和控制信息交换。利用最近提出的FD MIMO架构，结合数字发射和接收波束成形与降低复杂度的多抽头模拟自干扰（SI）消除，我们提出了一种新的传输方案，利用信道互易性联合下行链路波束成形信息数据通信和上行链路信道估计，通过训练数据传输。我们采用了一个通用的导频辅助信道估计模型，并提出了一个统一的优化框架，所有涉及FD MIMO设计参数。我们的代表性的Monte Carlo模拟结果的波束形成器以及模拟和数字SI消除的一个示例算法的解决方案表明，所提出的基于FD的联合通信和控制方案提供了1.4倍的下行链路速率的半双工对应。与具有全连接模拟消除的传统FD MIMO架构相比，模拟消除器的硬件复杂度降低了50%，从而实现了这种性能改进。
2020-03-14 cs.IT eess.SP math.IT
Channel Assignment in Uplink Wireless Communication using Machine Learning Approach
King’s College London（伦敦国王学院）；Nanjing University of Information Science and Technology（南京信息工程大学）
本文研究了上行无线通信系统中的信道分配问题。我们的目标是最大化的总和速率的所有用户的整数信道分配约束。提出了一种基于凸优化的最优信道分配算法，每一步都得到了最优信道分配的封闭解。由于基于凸优化的算法中的高计算复杂度，采用机器学习方法来获得计算有效的解。更具体地，通过使用基于凸优化的算法来生成数据，并且将原始问题转换为回归问题，该回归问题通过卷积神经网络（CNN）、前馈神经网络（FNN）、随机森林和门控递归单元网络（GRU）的集成来解决。结果表明，机器学习方法大大减少了计算时间，预测精度略有下降。
2020-01-12 cs.LG eess.SP stat.ML
User-Centric Cell-Free Massive MIMO Enhanced by Fluid-Antenna Access Points: Uplink Analysis
本文提出了一种基于流天线的无基站大规模MIMO系统，通过动态激活天线端口和优化策略提升上行频谱效率。
2025-12-28 cs.IT eess.SP math.IT
Centralized Learning of the Distributed Downlink Channel Estimators in FDD Systems using Uplink Data
在这项工作中，我们提出了一种基于卷积神经网络（CNN）的低复杂度方法，用于频分双工（FDD）系统中的下行链路（DL）信道估计（CE）。与现有的工作相比，我们使用的训练数据，这仅仅源于上行链路（UL）域。这允许学习集中在基站（BS）的CNN。在训练之后，网络参数被卸载到BS的覆盖区域内的移动终端（MT）。然后，MT可以利用低复杂度的CNN估计器获得MIMO信道的信道状态信息（CSI）。这避免了不可行的反馈量的必要性，即，在用户处获取训练数据，以及在每个MT处的离线训练阶段。数值结果表明，仅基于UL数据训练的CNN与基于DL数据训练的网络表现同样好。此外，该方法能够优于最先进的CE算法。
2021-05-25 cs.IT eess.SP math.IT
An Analysis of Uplink Success Probability in Multi-Cell Lora Networks Under Different Channel Models
物联网（IoT）的低功耗广域网（LPWAN）的发展预计将广泛增长，允许从高达几公里的距离远程监控智能设备。本文研究了多小区LoRa网络的性能和成功概率。利用随机几何的工具，本文分析了瑞利信道模型和莱斯信道模型中的重要度量即成功概率。所获得的分析有助于调查和评估多小区LoRa网络中的其他质量标准，例如吞吐量，SNR和SIR要求。此外，我们提供了数值模拟结果，以证实理论分析，并验证我们的分析可以表征给定的可靠性目标。
2022-06-17 cs.IT eess.SP math.IT
Holographic Metasurface Antennas for Uplink Massive MIMO Systems
我们提出了一种上行链路大规模多输入多输出系统，使用全息超表面阵列作为扇区天线。该天线由一组矩形波导馈电超材料表面组成，这些超材料表面沿着仰角方向组合成平面孔径，每个超材料表面都具有亚波长尺寸的超材料元件作为辐射器。超材料辐射器被设计为使得波导馈电超表面实现用于引导（或参考）模式的全息解决方案，生成朝向规定方向的扇形波束，从而形成多波束天线系统。我们证明，窄带上行链路大规模多输入多输出系统使用的元表面可以实现的总和容量接近所提供的瑞利信道在3.5 GHz。我们表明，支持多个扇形波束的元表面可以在6 GHz以下的信道中实现方位角方向上的高空间分辨率，从而在基站和用户之间形成不相关的MIMO信道。此外，所提出的超表面天线在结构上简单、低成本且高效，并且因此适合于减轻装备有大型天线系统的大规模多输入多输出系统所共有的RF硬件问题。
2021-08-27 eess.SP physics.app-ph
Deep Learning based Downlink Channel Prediction for FDD Massive MIMO System
在频分双工（FDD）大规模多输入多输出（MIMO）系统中，由于下行链路训练和上行链路反馈所需的巨大开销，在基站（BS）处获取下行链路信道状态信息（CSI）是非常具有挑战性的任务。在本文中，我们揭示了一个确定性的上行链路到下行链路的映射函数时，位置到信道的映射是双射。受通用近似定理的启发，我们提出了一个稀疏复值神经网络（SCNet）来近似上行链路到下行链路的映射函数。与在实域中运行的一般深度网络不同，SCNet是在复域中构建的，能够通过离线训练来学习复值映射函数。在训练之后，SCNet用于基于估计的上行链路CSI直接预测下行链路CSI，而不需要下行链路训练或上行链路反馈。数值结果表明，SCNet在预测精度方面比一般深度网络具有更好的性能，并在复杂的无线信道中表现出显着的鲁棒性，展示了其在实际部署中的巨大潜力。
2019-08-26 cs.IT eess.SP math.IT
End-to-End Learning for Uplink MU-SIMO Joint Transmitter and Non-Coherent Receiver Design in Fading Channels
Institute for Communication Systems (ICS), University of Surrey（萨里大学通信系统研究所）；Huawei Technologies Co., Ltd.（华为技术有限公司）
针对衰落信道下上行链路多用户单输入多输出（MU-SIMO）联合发射机和非相干接收机设计（JTRD）问题，提出了一种新的端到端学习方法JTRD-Net。其基本思想在于使用人工神经网络（ANN），以取代传统的通信模块在发送器和接收器侧。更具体地说，发射机侧被建模为一组平行的线性层，这是负责多用户波形设计;和非相干接收机形成的深度前馈神经网络（DFNN），以便提供多用户检测（MUD）的能力。整个JTRD-Net可以通过深度学习从端到端进行训练，以适应渠道统计数据。训练后，JTRD-Net可以以非相干方式有效地工作，而不需要任何级别的信道状态信息（CSI）。在此基础上，提出了一种新的权重初始化方法，即时间间隔初始化方法。结果表明，在用户之间的收敛速度均衡方面，时间间隔初始化优于传统的方法（如Xavier初始化）。仿真结果表明，所提出的JTRD-网络的方法在可靠性和可扩展性方面都有显着的优势，在两个i.i.d.基线计划。复高斯信道和空间相关信道。
2021-05-04 cs.LG eess.SP
Performance Analysis of Quantized Uplink Massive MIMO-OFDM With Oversampling Under Adjacent Channel Interference
大规模多输入多输出（MIMO）系统由于其相对于单天线系统的诸多优点，近年来引起了人们的广泛关注。由于许多天线，期望每个天线的低成本实现和低功耗。为此，在许多研究中已经研究了具有低分辨率模数转换器（ADC）的大规模MIMO结构。然而，在量化的大规模MIMO系统的相邻频带上的强干扰的影响还没有被检查。在这项研究中，我们分析了上行链路大规模MIMO的性能与低分辨率ADC下的频率选择性衰落与正交频分复用在完美和不完美的接收机信道状态信息的情况下。我们推导出的比特出错率和遍历容量的解析表达式。我们表明，干扰频带可以抑制通过增加天线的数量或过采样率时，采用迫零接收机。
2020-02-18 cs.IT eess.SP math.IT
Uplink Performance of RIS-aided Cell-Free Massive MIMO System Over Spatially Correlated Channels
我们考虑了一个实用的空间相关的可重构智能表面（RIS）辅助无小区（CF）大规模多输入多输出（mMIMO）系统与多天线接入点（AP）在空间相关的莱斯衰落信道。采用最小均方误差（MMSE）信道估计器对聚合RIS信道进行估计。然后，我们调查的上行链路频谱效率（SE）与最大比（MR）和本地最小均方误差（L-MMSE）结合在AP和获得的封闭形式的表达式表征前者的性能。我们推导的分析结果的准确性已被广泛的蒙特卡罗模拟验证。我们的研究结果表明，增加RIS元素的数量总是有益的，但当RIS元素的数量足够大时，收益递减。此外，在RIS阵元数目较少的情况下，AP天线数目对系统性能的影响更为显著，而RIS阵元的空间相关性对系统性能的负面影响比AP天线的负面影响更为严重。
2022-09-28 cs.IT eess.SP math.IT
Uplink Performance Analysis of Cell-Free mMIMO Systems under Channel Aging
本文研究了信道老化对无小区CF大规模多输入多输出（mMIMO）系统上行链路性能的影响。为此，我们提出了一个新的模型的时间演变的信道，它允许信道年龄在不同的接入点（AP）在不同的速率。在此设置下，我们推导出每个用户可实现的信号与干扰加噪声比（SINR）的确定性等效。除了验证理论表达式，我们的仿真结果表明，{在低用户移动性，} CF-mMIMO的信干噪比是近5 dB高于其蜂窝对应的具有相同数量的天线，和约8 dB高于一个等效的小小区网络具有相同数量的AP。{On另一方面，在非常高的用户速度下，并且当不同AP的UE之间的信道以相同的速率老化时，与蜂窝mMIMO相比，CF-mMIMO的老化的相对影响更高。然而，当信道在具有不同速率的不同AP处老化时，老化对CF-mMIMO的影响被略微减轻，特别是对于较大的帧持续时间。
2021-04-21 cs.IT eess.SP math.IT
A Baseline Mobility-Aware IRS-Assisted Uplink Framework With Energy-Detection-Based Channel Allocation
School of Engineering, Ulster University（阿尔斯特大学工程学院）
本文提出了一种移动性感知的IRS辅助多节点上行框架，结合直传和IRS辅助窄带传播，采用几何IRS相位控制与有限比特相位量化，基于逆速率优先权重的自适应IRS-用户聚焦，以及由能量检测引导的顺序信道分配。
2026-03-17 cs.SY eess.SP eess.SY
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
