Massive MIMO relaying with linear precoding in correlated channels under limited feedback
本文研究了在发射端信道状态信息不完全且每个用户的信道发送相关性的情况下，采用线性预编码的大规模多输入多输出中继系统。在我们的系统中，源中继信道是大规模的多输入多输出（MIMO）和中继目的地信道是大规模的多输入单输出（MISO）的。利用大随机矩阵理论（RMT）推导了当发射天线数和用户数M、K趋于无穷大且M>>K时，采用正则化迫零（RZF）预编码的大规模多输入多输出放大前向和解码前向（M-MIMO-ADF）中继中每个用户处的信干噪比（SINR）的确定性等价。本文给出了h^H_kW（hat）_lh（hat）_k的确定性等价表达式，并给出了两个定理和一个推论来推导每个用户的SINR的确定性等价。仿真结果表明，M-MIMO-ADF中继中每个用户的SINR的确定性等价以及定理1、定理2、命题1和推论1的结果是准确的。
2018-02-28 eess.SP
Analysing of 3D MIMO Communication Beamforming in Linear and Planar Arrays
该研究分析线性与平面阵列中三维MIMO通信的波束成形，采用基于协方差的波形方法，通过MATLAB仿真评估不同波束成形技术的性能。
2023-10-12 cs.IT eess.SP math.IT
Channel Map-Based Channel Estimation for Near-Field UM-MIMO with Movable Planar Arrays
Purple Mountain Laboratories（紫金山实验室）；National Mobile Communications Research Laboratory, Southeast University（东南大学移动通信国家重点实验室）；Pervasive Communication Research Center, Purple Mountain Laboratories（紫金山实验室泛在通信研究中心）
本文针对可移动平面阵列近场UM-MIMO系统，提出基于信道图的信道估计框架，整合阵列重构与球面波建模，实现高精度低复杂度的LoS与NLoS估计，多用户场景下性能优于现有基准方法。
2026-08-07 eess.SP
Impact of Spatial Correlation in MIMO Radar
针对MIMO雷达，分析了空间相关性对互信息的影响。与统计MIMO雷达文献中所做的工作不同，我们考虑目标矩阵元素的空间相关性来研究相关MIMO雷达的性能。在相关MIMO雷达的相干处理增益和非相关MIMO雷达的目标散射元空间分集增益之间存在一个折衷。我们解决了接收信号和目标信道矩阵之间的MI是如何受到空间相关性的影响。利用优控理论和Schur凸性的概念，我们证明了MI具有相对于空间相关性的变化行为，其中在低SNR下，MI是Schur凸的，即随着相关性的增加而显示出增加的性能。然而，这种行为在高SNR下改变，因为MI在高SNR下是舒尔凹的，因此它随着空间相关性的增加而减小。此外，我们研究了空间不相关MIMO雷达的条件。根据这些条件，随着操作频率相对于目标位置和尺寸增加，接收路径变得更加不相关。因此，与低SNR下的较高频率设置相比，具有较低操作频率（更相关）的设置执行得更好。然而，在高SNR下，这种行为相反。
2020-03-09 eess.SP
Statistics of the Effective Massive MIMO Channel in Correlated Rician Fading
大规模多输入多输出基站使用多个空间分集分支，在理论工作中经常假设这些分支是不相关的。相关分支很少被考虑，因为它们在数学上不太容易处理。对于相关Rician衰落，只有一阶和二阶矩已被探索。为了更准确地描述传播环境，需要全分布函数。本文提供了这些函数的最大比率结合有效信道，一个二次型的随机复杂的正常信道向量。它的平均向量和协方差矩阵是基于平面波模型，结合阵列的几何形状，天线单元方向图，功率角谱和功率延迟剖面。封闭形式的近似的分布函数，允许快速评估许多现实世界的情况。的统计框架是用来表明，低方向性天线元件提供更好的性能，在角收缩莱斯衰落与离轴入射比高方向性元件。此外，两个基站阵列布局进行了比较，显示了一个半圆形阵列比均匀的线性阵列更均匀地照亮一个单元。利用可用的全分布函数，可以在整个接收功率范围内比较性能，而不仅仅是基于平均SNR。
2021-12-13 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
Channel Charting Aided Pilot Reuse for Massive MIMO Systems with Spatially Correlated Channels
大规模多输入多输出（mMIMO）技术是一种提高机器类型通信（MTC）的频谱效率的方式。为了利用来自大型天线阵列的益处，需要通过导频信号进行精确的信道估计。大规模MTC系统由于连接的设备的巨大数量而无法避免导频重用。提出了一种基于信道图的导频复用算法，以减轻具有空间相关信道的多扇区单小区大规模MTC系统中的导频污染。我们表明，通过CC创建干扰图后，可以实现一个简单的策略来分配导频序列。仿真结果表明，基于CC的导频复用策略提高了信道估计精度，从而改善了符号检测性能，提高了频谱效率。此外，CC导频分配方法的性能接近用于小网络设置的穷举搜索导频分配的性能。
2022-12-02 eess.SP
Broad Beam Reflection for RIS-Assisted MIMO Systems with Planar Arrays
针对RIS辅助小区特定广播传输研究不足的问题，本文提出利用双极化RIS的极化自由度设计相位配置，使总功率域阵列因子在空间上平坦，从而辐射宽波束均匀覆盖所有角度，同时按孔径比例提升增益。
2023-12-01 eess.SP
User Subgrouping and Power Control for Multicast Massive MIMO over Spatially Correlated Channels
针对空间相关瑞利衰落信道下的多播大规模MIMO系统，提出基于信道相关矩阵相似性的用户分组策略及两种功率分配方案，可显著提升频谱效率并利用信道相关性增强通信性能。
2024-09-18 eess.SP
Pilot-Aided MIMO Channel Identification and Linear Deconvolution in Correlated Gaussian Noise
Telecommunications Engineering, Department of Electronic, Information and Bioengineering Politecnico di Milano（米兰理工大学电子、信息与生物工程系电信工程）
针对空间相关高斯噪声下的MIMO系统，采用导频辅助的最大似然/最小二乘信道估计，并与Cramer-Rao界比较，进而利用估计信道进行数据恢复，分析训练序列长度和正则化对性能的影响。
2026-06-17 eess.SP
Channel Modeling and Channel Estimation for Holographic Massive MIMO with Planar Arrays
在实际的无线环境中，多天线信道通常表现出空间相关衰落。当大量天线密集部署时，这一点更加强调，称为全息大规模MIMO（多输入多输出）。在这封信的第一部分，我们开发了一个信道模型，全息大规模MIMO考虑非各向同性散射和定向天线。在大量天线的情况下，很难获得空间相关矩阵的全部知识。在这种情况下，信道估计通常使用最小二乘（LS）估计器来完成，其不需要信道统计或阵列几何的先验信息。在这封信的第二部分，我们提出了一种新的信道估计方案，利用阵列的几何形状，以确定降低秩的子空间，覆盖任何空间相关矩阵的特征空间。建议的估计优于LS估计，而不使用任何用户特定的信道统计。
2022-02-02 cs.IT eess.SP math.IT
User Subgrouping in Multicast Massive MIMO over Spatially Correlated Rayleigh Fading Channels
大规模多输入多输出（MaMIMO）多播在过去几年中受到了极大的关注。MaMIMO是5G系统的关键推动者，可实现即将推出的服务的极高数据速率。物理层的多播是一种有效的服务多个用户，同时要求相同的服务和共享无线资源的方式。本文提出了一种基于空间信道特性的多播用户分组策略，以改进信道估计和预编码过程。我们采用最大最小公平（MMF）的功率分配策略，以最大限度地提高最低频谱效率（SE）的组播服务。此外，我们探讨了空间复用与正交（时间/频率）多址接入的组合。通过改变基站（BS）的天线数量和用户的空间分布，我们还提供了最佳的子组配置，最大化每个子组的频谱效率。最后，我们表明，服务的多播用户到两个正交的时间/频率间隔提供了更好的性能比只依赖于空间复用。
2021-02-19 eess.SP
Expectation Propagation-Based Signal Detection for Highly Correlated MIMO Systems
针对高相关病态 MIMO 信道下消息传递检测器性能下降的问题，提出重叠块划分 EP 检测器 OvEP，通过重叠块 LMMSE 滤波与输出相减抑制块间相关，并证明其不动点对应松弛 KL 最小化驻点，以更低复杂度逼近 LMMSE-EP 性能。
2025-09-28 eess.SP
Near-Field Millimeter-Wave Imaging via Circular-Arc MIMO Arrays
毫米波成像在隐蔽武器探测中有着广阔的应用前景。我们提出了一种圆弧形多输入多输出（MIMO）阵列方案，发射和接收天线沿水平圆弧方向均匀分布，同时沿垂直方向扫描。与线性或平面MIMO阵列相比，圆弧MIMO阵列的天线波束可以提供更均匀的成像场景覆盖。在此基础上，提出了一种基于空间频域处理的近场三维成像算法，分析了采样准则和分辨率。数值模拟，以及与反投影（BP）算法的比较，显示所提出的方法的有效性。
2021-02-26 eess.SP
Hybrid Spherical- and Planar-Wave Channel Modeling and DCNN-powered Estimation for Terahertz Ultra-massive MIMO Systems
太赫兹频段被设想为满足6G无线通信要求的100 Gbps数据率。为了以低硬件成本克服距离限制问题，采用混合波束形成的超大规模MIMO具有很好的应用前景。然而，波长、阵列尺寸和天线间距之间的关系导致了平面波信道模型（PWM）的不准确性，而增大信道矩阵维数则导致应用球面波信道模型（SWM）时参数过多。此外，由于采用混合波束形成，信道估计（CE）需要从严重压缩的信道观测中恢复高维信道。本文研究了一种球面波和平面波混合信道模型（HSPM），通过子阵内采用PWM，子阵间采用SWM，证明了HSPM的准确性和有效性。此外，一个两相HSPM CE机制的发展。在第一阶段设计了一个深度卷积神经网络（DCNN）对参考子阵进行参数估计，而在第二阶段利用参考子阵之间剩余信道参数的几何关系完成CE。大量的数值计算结果表明，HSPM在不同的通信距离、阵列尺寸和载波频率下都是准确的，DCNN收敛速度快，精度高，归一化均方误差比文献方法提高了5.2dB，并且具有很低的复杂度。
2021-06-10 cs.IT eess.SP math.IT
Hybrid Spherical- and Planar-Wave Channel Modeling and Estimation for Terahertz Integrated UM-MIMO and IRS Systems
集成的超大规模多输入多输出（UM-MIMO）和智能反射表面（IRS）系统有望用于6 G和超太赫兹（0.1-10 THz）通信，以有效绕过有限覆盖和视线阻塞的障碍。然而，UM-MIMO和IRS的过大尺寸扩大了近场区域，而远场的强THz信道稀疏性不利于空间复用。此外，信道估计（CE）需要恢复严重压缩的观察，由于有限的RF链的大规模信道。为了解决这些问题，一个混合球面和平面波信道模型（HSPM）的级联通道的集成系统开发。分析了近场和远场区域下的空间复用增益，发现其受限于较低秩的分段信道。在此基础上，提出了一种基于压缩感知的信道估计框架，包括稀疏信道表示方法、分离侧估计（SSE）和字典收缩估计（DSE）算法。数值结果验证了HSPM的有效性，其容量仅为$5\times10^{-4}$ bits/s/Hz，偏离地面真实球波模型，256单元。虽然SSE比基准算法实现了CE的更高精度，但DSE在噪声环境中更具吸引力，归一化均方误差比SSE低0.8 dB。
2022-05-26 cs.IT eess.SP math.IT
Exponential Spatial Correlation with Large-Scale Fading Variations in Massive MIMO Channel Estimation
为了提供对大规模多输入多输出（M-MIMO）上的大量天线的大量利用，尽可能准确地知道基站中的信道状态信息是至关重要的。通过在导频信令阶段之后进行的信道估计过程来规范地获取该知识，该过程采用广泛接受的时分双工方案。然而，信道估计的质量受到导频污染或信道的空间相关性的严重影响。有几种模型试图匹配M-MIMO信道中的空间相关性，指数相关模型是其中之一。为了观察如何信道估计和导频污染的影响，这种相关的衰落模型，这项工作提出了调查的M-MIMO的情况下，应用标准的最小均方误差信道估计方法均匀的线性阵列和均匀的平面阵列（ULA和UPA，分别）的天线。此外，阵列的元素被认为是不平等的通信，由于大规模的衰落变化的阵列。因此，可以看出，由该组合模型生成的空间相关信道提供了导频污染的减少，从而提高了估计质量。UPA在导频污染方面获得了更好的结果，因为已经证明这种类型的阵列产生的空间相关性水平比UPA更强。与信道估计中的有利结果相反，信道硬化效应受到空间相关信道的损害，其中UPA对所讨论的模型施加了这种效应的最差性能。
2019-01-23 eess.SP
Uplink Transmission Design for Crowded Correlated Cell-Free Massive MIMO-OFDM Systems
在无小区的大规模多输入多输出（MIMO）正交频分复用（OFDM）系统中，用户设备（UE）由许多分布式接入点（AP）服务，其中信道由于实际室外无线传播环境中的有限角度延迟扩展而相关。同时，对于未来的完全网络化社会，UE的数量正在快速增长。本文主要研究了拥挤相关无小区大规模MIMO-OFDM系统中正交导频数目有限的上行链路传输设计问题。对于导频传输阶段，我们基于非正交导频相移跳变模式和非正交可调相移导频（APSP）来识别活动UE。推导了信道估计均方误差（MSE-CE）的封闭表达式，得到了最小化MSE-CE的最优条件。针对这一情况，提出了APSP集分配方案。此外，对于数据传输，设计了最大-最小功率控制算法，以最大化活动UE之间的最小频谱效率（SE）下限。仿真结果表明，所提出的APSP集分配方案的MSE-CE方面的显着性能增益。所提出的功率控制方案可以进一步提高活跃UE之间的最小SE。因此，它们对于拥挤的相关无小区的大规模MIMO-OFDM系统是至关重要的。
2020-11-03 cs.IT eess.SP math.IT
Channel Estimation for Spatially/Temporally Correlated Massive MIMO Systems with One-Bit ADCs
本文考虑了大规模多输入多输出（MIMO）系统，使用一位模数转换器（ADC）的信道估计问题。以前的大规模MIMO信道估计技术使用一位ADC都是基于单次估计，而没有利用无线信道中固有的时间相关性。在本文中，我们提出了一种自适应信道估计技术，考虑到空间和时间相关性的大规模MIMO与一位ADC。我们首先使用Bussgang分解线性化的一位量化的接收信号。然后，我们采用卡尔曼滤波器估计的空间和时间相关的信道。由于量化噪声不是高斯的，我们假设有效噪声是具有相同统计量的高斯噪声以应用卡尔曼滤波。我们还实现了基于截断多项式展开的低复杂度信道估计器，性能损失可以忽略不计。数值结果表明，所提出的信道估计器可以提高估计精度显着利用信道的空间和时间的相关性。
2019-12-09 cs.IT eess.SP math.IT
On the Low-Complexity, Hardware-Friendly Tridiagonal Matrix Inversion for Correlated Massive MIMO Systems
在大规模多输入多输出（M-MIMO）系统中，实现中的关键挑战之一是大规模矩阵求逆运算，该运算广泛用于信道估计、均衡、检测和解码过程。传统上，为了处理这个复杂度问题，已经提出了几种低复杂度的矩阵求逆近似方法，包括经典的Cholesky分解和Neumann级数展开（NSE）。然而，传统的方法未能利用信道矩阵的特殊结构，也没有在硬件实现中的关键问题，这导致较差的吞吐量性能和较长的处理延迟。针对相关M-MIMO系统，提出了一种基于三对角矩阵求逆近似（TMA）的改进NSE算法，以适应传统硬件实现的复杂度和性能问题，并分析了相应的近似误差。同时，基于Xilinx公司的Virtex-7 XC 7VX 690 T FPGA平台，研究了该检测算法的VLSI实现。仿真结果表明，在相关的大规模多输入多输出系统中，该算法可以获得接近MMSE的性能和$630$ Mb/s的吞吐量。与其他基准测试系统相比，本文提出的流水线TMA检测器具有较高的吞吐量硬件比。最后，我们还提出了一个快速迭代结构，为进一步的研究。
2018-02-21 cs.AR cs.NA eess.SP
Channel Covariance Matrix Estimation via Dimension Reduction for Hybrid MIMO MmWave Communication Systems
具有较低硬件复杂度和功耗的混合大规模多输入多输出结构已被认为是毫米波（mmWave）通信的潜在候选。信道协方差信息可用于设计发射机预编码器、接收机合并器、信道估计器等。然而，混合结构仅允许观察到低维信号，这增加了信道协方差矩阵估计的困难。本文通过克罗内克积展开将信道协方差估计表示为结构化低秩矩阵感知问题，并使用低复杂度算法来解决该问题。通过对均匀线阵和均匀正方形平面阵的仿真，验证了该方法的有效性。
2019-06-24 eess.SP
Quantized RIS-aided mmWave Massive MIMO Channel Estimation with Uniform Planar Arrays
本文针对配备少比特ADC和均匀平面阵列的RIS辅助毫米波大规模MIMO系统，提出基于贝叶斯推断与VAMP算法的量化压缩感知级联信道估计方法，并利用FFT加速计算，验证了其在低信噪比下的实用性和准确性。
2024-01-15 cs.IT eess.SP math.IT
MIMO-NOMA Enabled Sectorized Cylindrical Massive Antenna Array for HAPS with Spatially Correlated Channels
本文针对HAPS中用户间及天线阵元间的空间相关性问题，提出一种MIMO-NOMA使能的扇形圆柱大规模天线阵列架构，并设计功率分配算法以在满足QoS和SIC条件下最大化频谱效率与能量效率。
2024-06-30 eess.SP
Efficient Detectors for MIMO-OFDM Systems under Spatial Correlation Antenna Arrays
本文分析了多输入多输出（MIMO）正交频分复用（OFDM）技术中可实现的检测器在特定的实际系统条件下的性能，包括天线相关性和阵列配置。时域信道模型被用来评估系统性能的实际通信信道和系统的情况下，包括不同的信道相关性，调制阶数和天线阵列配置。为了实现高性能、高容量的系统和可管理的计算复杂度，分析了一组MIMO-OFDM检测器。数值Monte-Carlo仿真（MCS）证明了信道选择性效应，同时分析了MIMO-OFDM系统中天线数目、线性检测方案的采用以及线性和平面天线阵列下的空间相关效应对信道选择性的影响。
2018-10-02 eess.SP
RIS-Assisted Massive MIMO with Multi-Specular Spatially Correlated Fading
可重新配置的智能表面（RIS）作为5G技术之外的潜力引起了人们的极大关注。这些表面由许多超材料的无源元件组成，这些超材料的阻抗可以控制，以改变撞击它们的无线信号的相位、幅度或其他特性。当信道具有大量多径分量时，信道估计是控制大RIS的关键任务。在本文中，我们提出了一种新的信道估计方案，利用空间相关特性在大规模多输入多输出（MIMO）基站和平面RISs，和其他统计特性的多镜面衰落在移动环境中。此外，一种新的启发式的相移选择在RISs开发，灵感来自信号处理方法，在传统的大规模MIMO是有效的。仿真结果表明，与传统的单小区大规模MIMO系统相比，所提出的上行链路RIS辅助框架大大提高了小区边缘移动用户的频谱效率。
2021-09-08 cs.IT eess.SP math.IT
On Systematic Performance of 3-D Holographic MIMO: Clarke, Kronecker, and 3GPP Models
Zhejiang University（浙江大学）；Aalto University（阿尔托大学）；Nanjing University of Aeronautics and Astronautics（南京航空航天大学）；Xi’an Jiaotong University（西安交通大学）
本文系统评估了3-D全息MIMO在Clarke、Kronecker和3GPP信道模型下的性能，证明其在有效自由度、波束宽度和容量提升方面的优势，验证了体积阵列在现实条件下的鲁棒性和可扩展性。
2026-04-29 eess.SP
Outage Analysis of $2\times2 $ MIMO-MRC in Correlated Rician Fading
本文讨论了随机矩阵理论中的一个经典问题--求相关Wishart酉系综的最大特征值的分布。特别是，我们推导出累积分布函数（c.d.f.）的新精确表达式具有秩- $1$均值的$2\times 2$相关非中心Wishart矩阵的最大特征值。通过使用这个新的结果，我们推导出一个精确的解析表达式$2\times 2$多输入多输出最大比合并（MIMO-MRC）在莱斯衰落与发送相关和一个强的视线（LoS）组件（秩- $1$信道均值）的中断概率。我们还表明，中断性能的影响的平均值和相关矩阵的特征空间的相对对齐。通常，当LoS路径与相关矩阵的最小特征向量对齐时，在{ \it high}发送信噪比（SNR）状态中，中断随着相关性的增加而逐渐改善。此外，我们表明，作为$K$（莱斯因子）的增长大，停电事件可以近似特征的c.d. f。一个高斯随机变量。
2018-11-16 cs.IT eess.SP math.IT
Jamming-Robust Uplink Transmission for Spatially Correlated Massive MIMO Systems
在本文中，我们考虑如何在空间相关的大规模多输入多输出（MIMO）系统的上行链路传输可以保护免受干扰攻击。为了抑制干扰，我们提出了一种新的框架，包括一个新的最佳线性估计器在训练阶段和一个双线性均衡器在数据阶段。所提出的估计器是最佳的意义上的最大化的频谱效率的合法系统攻击的干扰，其实施需要的统计知识的干扰的信道。我们推导出一个有效的算法来估计所需的实施所提出的框架的干扰信息。此外，我们证明了优化的功率分配在合法用户可以提高所提出的框架的性能，无论干扰功率优化。我们提出的框架可以用来打击干扰的情况下，无论是理想的或非理想的硬件在合法的用户和干扰。数值结果表明，使用所提出的框架，干扰不会显着影响合法系统的性能。
2020-02-28 cs.IT eess.SP math.IT
Random Pilot and Data Access for Massive MIMO Spatially Correlated Rayleigh Fading Channels
由于导频序列的限制和设备活动的间歇模式，在拥挤的场景中随机接入是必要的。目前，大多数相关的工作是基于独立同分布（i.i.d.）渠道然而，大规模多输入多输出（MIMO）信道并不总是独立同相的。在现实的室外无线传播环境中。针对空间相关瑞利衰落信道下的上行大规模多输入多输出系统，提出了一种设备分组和导频集分配算法。首先，将设备分成多个组，并且同一组内的设备的信道协方差矩阵近似正交。在每个组中，分配专用导频集。然后，有源设备执行随机导频和数据接入过程。推导了该方案的信道估计均方误差（MSE-CE）和频谱效率，并证明了当冲突设备具有非重叠的到达角（AoA）间隔时，MSE-CE最小。仿真结果表明，该协议的MSE-CE和频谱效率比传统方案有了提高。特别是对于长导频序列，所提出的方案的MSE-CE在宽信噪比（SNR）区域上接近理论下限。此外，MSE-CE性能增益在高SNR和强相关场景中是显著的。
2019-08-15 cs.IT eess.SP math.IT
On the Achievable Rate of MIMO Narrowband PLC with Spatio-Temporal Correlated Noise
本文针对MIMO窄带电力线通信中的时空相关循环平稳噪声，证明脉冲类噪声可分为正态分布子类，通过时空白化处理得到可达信息速率，可用于最优接收机设计与调制阶数适配。
2023-08-28 cs.IT eess.SP math.IT
Uplink Performance of Cell-Free Massive MIMO Over Spatially Correlated Rician Fading Channels
我们考虑一个实际的无小区大规模多输入多输出（MIMO）系统与多天线接入点（AP）和空间相关的莱斯衰落信道。由用户设备移动引起的视线分量的显著相移被随机地建模。此外，我们研究了上行链路的频谱效率（SE）与最大比（MR）/本地最小均方误差（L-MMSE）合并和最佳大尺度衰落解码的基础上的相位感知MMSE，相位感知元素的MMSE和线性MMSE（LMMSE）估计。然后推导出MR组合的新的封闭形式的SE表达式。数值结果验证了我们推导的表达式，并表明SE受益于空间相关性。重要的是观察到L-MMSE和MR组合之间的性能差距随着每个AP的天线数量而增加，并且由于缺乏相移知识，LMMSE估计器的SE低于其他估计器的SE。
2021-10-12 cs.IT eess.SP math.IT
Frugal Radio SLAM: Coherent Imaging with One Subcarrier and One Snapshot in Distributed MIMO
Massachusetts Institute of Technology（麻省理工学院）；Chalmers University of Technology（查尔姆斯理工大学）；University of Belgrade（贝尔格莱德大学）；Stony Brook University（石溪大学）
本文提出一种在相位相干分布式MIMO系统中实现上行单快照节俭式同步定位与建图的方法，通过单子载波和单快照实现最小化定位资源，利用相干成像问题构建空间图像，并开发联合识别用户设备、反射面和散射体的检测与定位框架。
2026-08-31 eess.SP
Theoretical Analysis of Near-Field MIMO Channel Capacity and Mid-Band Experimental Validation
本文从电磁信息角度刻画近场信道模型，基于均匀平面阵列和有效自由度推导了信道容量闭式解，并通过13 GHz实验验证了容量随距离增加而下降，指出大规模MIMO在收发端可提升近场增益。
2025-06-19 eess.SP
Recent Advances in Near-Field Beam Training and Channel Estimation for XL-MIMO Systems
Laval University（拉瓦尔大学）；Central China Normal University（华中师范大学）；Zhengzhou University（郑州大学）；University of Nottingham, Ningbo, China（诺丁汉大学（中国宁波））；Hunan Institute of Science and Technology（湖南科技学院）；The University of Dublin（都柏林大学）
本文综述了超大规模MIMO系统中近场波束成形与信道估计的最新技术，分析其原理和方法，探讨近场传播环境下的挑战与开放性问题。
2026-03-19 cs.IT eess.SP math.IT
Soft MIMO Detection Using Marginal Posterior Probability Statistics
将接收符号软解调为比特对数似然比（LLR）是多输入多输出（MIMO）检测的核心。然而，最佳最大后验概率（MAP）检测器是复杂和不可行的，以用于在实际系统中。本文提出了一种基于边缘后验概率统计的MIMO软检测算法。借助最优传输理论和顺序统计量理论，将各层的后验概率分布转化为高斯分布。然后，可以隐式地从变换后的分布的一阶和二阶矩统计量恢复完整的采样路径。一个轻量级的网络被设计成学习恢复log-MAP LLR的时刻统计与低复杂度。仿真结果表明，在衰落和相关信道下，该算法可以在减少样本的情况下显著提高性能。
2022-08-17 eess.SP
Uplink Performance of Cell-Free Massive MIMO with Multi-Antenna Users Over Jointly-Correlated Rayleigh Fading Channels
在本文中，我们研究了一个无小区的大规模MIMO系统与接入点（AP）和用户设备（UE）都配备了多个天线在联合相关的瑞利衰落信道。我们研究了四种上行链路实现，从完全集中式处理到完全分布式处理，并推导出它们在最小均方误差连续干扰消除（MMSE-SIC）检测器和任意组合方案下可实现的频谱效率（SE）表达式。此外，全球和本地MMSE合并方案的基础上，导频污染下获得的完整和本地信道状态信息（CSI），这可以最大化可实现的SE完全集中式和分布式实现，分别。我们研究了一个两层的解码实现与任意的组合方案在第一层和最佳的大规模衰落解码（LSFD）在第二层。此外，我们计算新的封闭形式的SE表达式的两层解码实现与最大比（MR）结合。在数值结果中，我们比较了不同的实施水平，结合方案，和信道模型的SE性能。重要的是要注意，增加每个UE的天线数量可能会降低SE性能。
2022-03-17 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
Exploring the Advantages of Sparse Arrays in Near-Field XL-MIMO Systems: Beam Analysis and EDoF Function
本文研究近场XL-MIMO稀疏均匀平面阵列，推导波束功率闭式解，提出参数约束与算法精确估计EDoF，验证了稀疏阵列在距离聚焦和栅瓣抑制上的优势。
2025-10-15 eess.SP
Hybrid Analog and Digital Beamforming Design for Channel Estimation in Correlated Massive MIMO Systems
在本文中，我们研究了相关的大规模多输入多输出（MIMO）系统的射频（RF）链的数量减少的信道估计问题。重要的是，除了信道相关矩阵的知识之外，我们不对信道的结构做任何假设。为了解决RF链数量的限制，我们采用混合波束成形，包括低维数字波束成形器，随后是使用移相器实现的模拟波束成形器。由于每个发射机/接收机天线没有专用RF链，因此用于全数字系统的常规信道估计技术是不切实际的。通过利用信道项在其特征域中不相关的事实，我们试图估计该域中的信道项。由于RF链的数量有限，信道估计通常在多个时隙中执行。在总能量预算下，我们的目标是在每个训练时隙中设计混合发射波束形成器（预编码器）和接收波束形成器（组合器），以便使用最小均方误差准则来估计信道。为此，我们在每个时隙中选择预编码器和组合器，使得它们分别与发射机和接收机本征方向对齐。此外，我们推导出一个注水型表达式的最优能量分配在每个时隙。该表达式说明，在低训练能量预算的情况下，仅需要估计信道的重要分量。相比之下，对于大的训练能量预算，能量几乎均匀地分布在所有特征方向之间。仿真结果表明，所提出的信道估计方案可以有效地估计相关的大规模MIMO信道在几个训练时隙。
2021-07-15 cs.IT eess.SP math.IT
Experimental Analysis of Multipath Characteristics in Indoor Distributed Massive MIMO Channels
本文针对室内分布式大规模MIMO信道，利用128阵元阵列和12米路线测量全相干信道，提出基于地图信息和卡尔曼滤波器的方法确定多径分量的交互阶数与机制，并完成全面的MPC级表征，为未来信道建模提供参考。
2025-11-05 eess.SP
Power Allocation for a HAPS-Enabled MIMO-NOMA System with Spatially Correlated Channels
高空平台站（HAPS）系统被认为在第六代（6G）及以后无线网络的多层架构中具有很大的前景。HAPS系统可以用作超级宏基站（SMBS）以直接与用户通信，因为在HAPS与地面用户之间存在显著的视距（LoS）链路。然而，HAPS SMBS系统面临的问题之一是相邻用户的信道增益之间的高空间相关性，这是由于HAPS和地面用户之间的LoS链路。在本文中，除了利用多个用户之间的信道增益的空间相关性，以改善用户服务，我们考虑相关的信道增益为每个用户。在所提出的方法中，地面用户与他们的LoS信道增益之间的高空间相关性被分组到NOMA集群。接下来，提出了一种算法来分配地面用户之间的功率，以最大限度地提高总速率，同时满足服务质量（QoS）和连续干扰消除（SIC）条件。仿真结果表明，与地面基站相比，HAPS SMBS具有优越的数据率和能量效率。
2022-09-27 cs.IT eess.SP math.IT
Achievable Rate Analysis and Optimization of Double-RIS Assisted Spatially Correlated MIMO with Statistical CSI
本文研究双RIS辅助空间相关MIMO系统，利用复制方法推导遍历速率闭式解，提出基于统计CSI的低开销优化方案及共相位设计，在恶劣环境下实现了高性能与高可靠性。
2024-03-12 cs.IT eess.SP math.IT
Superiorized Adaptive Projected Subgradient Method with Application to MIMO Detection
本文证明APSM具有有界扰动弹性，提出基于超化APSM的MIMO检测算法，在相关信道上比IO-LAMA获得更低符号错误率，且无需矩阵求逆，复杂度相近。
2022-10-21 cs.IT eess.SP math.IT
Covariance-Based Device Activity Detection with Massive MIMO for Near-Field Correlated Channels
本文针对近场大规模MIMO系统，将设备活动检测建模为相关Rician信道下的最大似然估计问题，提出数值稳定的非精确坐标下降算法，并分析了相关与非相关信道下检测性能随设备数和序列长度的变化规律。
2025-09-20 cs.IT eess.SP math.IT
Transmit Antenna Selection for Massive MIMO-GSM with Machine Learning
针对大规模多输入多输出（MIMO）系统，提出了一种动态灵活的广义空间调制（GSM）框架。我们的框架是利用GSM的机器学习方法，以提高在相关信道和信道估计错误的存在下的错误性能。GSM发射机采用决策树和多层感知器两种方法。仿真结果表明，在现实生活中的障碍的存在下，基于机器学习的方法相比，经典的基于欧几里德距离的方法提供了优越的性能。通过在所设计的使用软件定义无线电节点的$16\times 4$ MIMO测试床上的测量结果来验证观察结果。
2019-03-11 cs.NI eess.SP
Double RIS-Assisted MIMO Systems Over Spatially Correlated Rician Fading Channels and Finite Scatterers
本文研究有限散射体与空间相关Rician衰落下的双RIS辅助MIMO系统，推导了信道统计信息，并分别提出基于ADMM的交替优化算法和端到端深度学习方法以最大化信道容量和降低误符号率。
2023-09-08 cs.IT eess.SP math.IT
What is the Benefit of Code-domain NOMA in Massive MIMO?
在过载的大规模MIMO系统中，其中用户设备（UE）的数量K超过基站天线的数量M，最近已经表明非正交多址（NOMA）可以提高性能。本文旨在识别经典操作机制K < M的情况，其中码域NOMA也可以提高大规模MIMO的频谱效率。特别注意的是，在其中经历了不良的有利的传播条件的用例。数值结果表明，具有平面天线阵列的大规模MIMO可以在UE在空间上彼此接近的实际场景中受益于NOMA。
2019-07-03 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
MMSE Channel Estimation in Large-Scale MIMO: Improved Robustness with Reduced Complexity
针对大规模MIMO信道估计中MMSE复杂度高且依赖精确统计信息的问题，本文利用阵列几何结构，对平面阵列采用Kronecker分解、对线性阵列采用循环近似，在保持MMSE精度和频谱效率的同时显著降低复杂度并提升实际场景鲁棒性。
2024-10-04 cs.IT eess.SP math.IT
STAR-RIS-Assisted Cell-Free Massive MIMO with Multi-antenna Users and Hardware Impairments Over Correlated Rayleigh Fading Channels
本文建模含硬件损伤的多天线STAR-RIS辅助无蜂窝大规模MIMO，分析两种上行处理架构并推导SE表达式，证明增加天线、AP和RIS单元可缓解损伤，且Level 2始终优于Level 1。
2025-03-17 cs.IT eess.SP math.IT
M-QAM MIMO Maximum-Likelihood Detection with QAOA: ML-Rate Offline Angle Design and Correlated Infinite-Size Spin-Glass Models
Yaşar University（雅萨尔大学）
该研究针对M-QAM MIMO的ML检测问题，提出关联无限尺寸自旋玻璃框架，首次将ML速率用于QAOA角度设计，在高QAM阶数、多天线场景下实现了优于精确ML的BER性能，为FTQ电路近最优解码提供了方向。
2026-08-19 cs.IT eess.SP math.IT
Antenna Impedance Estimation at MIMO Receivers
本文针对MIMO接收机天线阻抗实时估计问题，利用现有信道估计资源，结合预设阻抗切换与瑞利衰落假设，推导了适配独立同分布和相关衰落场景的闭式估计算法，可实现全瑞利衰落信道下的阻抗实时估计。
2022-04-04 cs.IT eess.SP math.IT
Optimal Bilinear Equalizer for Cell-Free Massive MIMO Systems over Correlated Rician Channels
本文针对相关Rician信道下的无小区大规模MIMO系统，设计了低复杂度的最优双线性均衡器（OBE）合并方案，推导了闭包频谱效率表达式，并提出一种集中式和两种分布式OBE方案以最大化SE，数值结果表明其在严重导频污染下仍能保持优异性能。
2025-03-02 cs.IT eess.SP math.IT
URLLC with Massive MIMO: Analysis and Design at Finite Blocklength
大规模MIMO在高吞吐量通信中的快速采用主要依赖于无限块长度信息理论界限的许多研究成果。这使得很难评估大规模MIMO对于使用短块长度代码操作的超可靠低延迟通信（URLLC）的适用性。本文提供了一个严格的框架，在有限的块长度的大规模MIMO的上行链路和下行链路中实现的错误概率的表征和数值评估（使用鞍点近似）。该框架包括不完善的信道状态信息，导频污染，空间相关的信道，和任意线性空间处理。根据以前的结果无限块长度的界限，我们证明，最小均方误差（MMSE）处理和空间相关的信道，在有限块长度的错误概率为零的天线的数量$M$增长到无穷大，即使在导频污染。另一方面，涉及具有$M=100$天线的基站的实际URLLC网络设置的数值结果表明，只有当正交导频序列被分配给网络中的所有用户时，才可以利用MMSE处理在每个小区上均匀地实现$10^{-5}$的目标错误概率。最大比率处理是不够的。
2021-05-10 cs.IT eess.SP math.IT
