Fixed mmWave Multi-User MIMO: Performance Analysis and Proof-of-Concept Architecture
在本文中，我们提出了一个固定的毫米波多用户多输入多输出（MIMO）系统的固定无线接入与独特的架构。将数字MIMO系统与模拟多波束天线阵列相结合，该模拟多波束天线阵列使用高维16 × 16 Butler矩阵来获得16个正交波束。文中给出了该结构的系统模型，并与常用的贴片天线进行了性能比较。几个MIMO预编码技术被认为是基本的模拟波束成形和比较。为了验证这些结果，建立了一个原型，并进行了专门的测量活动。结果表明，该系统模型是一个很好的近似，多波束天线阵列的使用是一个很好的替代贴片天线的大量用户。
2020-03-09 eess.SP
Performance Analysis of Digital Beamforming mmWave MIMO with Low-Resolution DACs/ADCs
TU Wien（维也纳工业大学）；Christian Doppler Laboratory for Digital Twin assisted AI for sustainable Radio Access Networks（可持续无线接入网数字孪生辅助AI克劳迪普勒实验室）；Lund University（隆德大学）
本文研究了毫米波MIMO系统中低分辨率DAC/ADC对信道估计性能和系统效率的影响，发现4位量化分辨率在能耗与数据率之间取得良好平衡。
2026-01-22 eess.SP
Hybrid beamforming for single carrier mmWave MIMO systems
混合模拟和数字波束成形（HBF）已经被认为是一种有吸引力的技术，其为未来的宽带毫米波（mmWave）通信提供了硬件实现限制和系统性能之间的折衷。针对目前大多数基于正交频分复用的毫米波系统的HBF设计，本文研究了单载波系统的HBF设计。通过应用交替极小化方法，我们提出了一个有效的基于最小均方误差准则的HBF方案。仿真结果表明，该方案优于传统的HBF方案SC系统。
2019-02-26 eess.SP
Beam-Domain Channel Estimation for mmWave MIMO using Sub-6 GHz Out-of-Band Information
Institute of Telecommunications, TU Wien（维也纳科技大学电信研究所）
研究针对未来无线MIMO系统整合频段下的毫米波MIMO信道估计问题，提出利用低于6GHz带外信息的波束域信道估计方法，经与传统方法对比，该方法在视距和非视距场景下频谱效率表现更优。
2026-10-21 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
Robust massive MIMO Equilization for mmWave systems with low resolution ADCs
利用可用的毫米波频谱对于5G来说非常重要。在这项工作中，我们研究了基于链路级仿真的低分辨率ADC的数字波束形成的性能，包括信道估计，MIMO均衡和信道解码。我们考虑最近商定的3GPP NR类型1OFDM参考信号。比较结果表明，顺序DCD在检测性能和复杂度方面都优于基于MMSE的MIMO均衡。我们还表明，基于DCD的算法是更强大的信道估计错误。与通常认为的不同，我们还表明，大规模MIMO大规模多输入多输出系统的MMSE均衡的复杂性不是由矩阵求逆决定的，而是由Gram矩阵的计算决定的。
2017-11-14 eess.SP
User Association and Hybrid Beamforming Designs for Cooperative mmWave MIMO Systems
混合模拟和数字波束成形已经成为毫米波（mmWave）大规模多输入多输出（MIMO）通信系统的关键使能技术，因为它可以平衡系统性能和硬件效率之间的权衡。协作网络由于其强大的集中控制能力，在提高毫米波通信频谱效率方面显示出巨大的潜力。在本文中，我们考虑合作毫米波MIMO系统，并提出了三种典型的混合波束形成架构的用户关联和混合波束形成的设计算法。协作网络的中央处理单元（CPU）首先匹配基站（BS）和用户的服务对。然后，提出了一种迭代混合波束形成设计算法，以最大化具有全连接混合波束形成架构的mmWave MIMO系统的加权可达和速率性能。此外，针对固定子阵混合波束形成结构，提出了一种启发式模拟波束形成设计算法。为了进一步利用多天线的分集，我们还考虑了动态子阵结构，并提出了一种新的天线设计算法的模拟波束形成设计。仿真结果表明，所提出的混合波束形成算法与现有的其他方法相比，性能有了显著的提高，动态子阵结构在提高能量效率（EE）性能方面具有很大的优势。
2022-08-10 eess.SP
Evaluation of Simplified Methodology for Obtaining mmWave MIMO Channels from Ray-Tracing Simulations
在许多5G用例中，使用更高的频率和MIMO非常重要。然而，毫米波（mmWave）的可用信道模型目前需要调查，并且测量的数量仍然有限。使用模拟器是毫米波MIMO研究中的当前实践，射线追踪被认为是最准确的技术之一。由于射线跟踪模拟的时间相对较长，通常的做法是采用简化的模拟方法，其中对全向天线进行模拟，然后将结果与几何模型一起使用，以考虑使用天线阵列。这允许灵活性并减少模拟所花费的总时间。本文探讨了相应的假设和如何准确的简化方法的结果相比，有效地使用天线阵列的射线跟踪模拟。初步结果表明，发射器和接收器之间的距离需要足够大。
2019-08-20 eess.SP
Energy-Efficient RF Chain Activation for Uplink mmWave Cell-Free Massive MIMO Systems: A Minimum-Cost Maximum-Flow Approach
King’s College London（伦敦国王学院）
针对上行毫米波无细胞大规模MIMO系统的节能需求，提出基于最小代价最大流的自适应射频链激活方案，可在保证较高可达速率与可接受计算复杂度的前提下显著提升总能效。
2026-10-14 eess.SP
Hybrid Precoding for mmWave Massive MIMO with One-Bit DAC
混合波束成形是实现配备大量天线的节能5G无线网络的关键。低分辨率数据转换器为最先进的5G收发器的能效带来了另一种自由度。在这项工作中，我们考虑了毫米波（mmWave）频谱中的大规模多输入多输出（MIMO）信道的混合预编码器的设计以及一位数模转换器（DAC）和有限量化移相器。特别是，我们提出了一种基于交替优化的预编码器设计，递归计算量化失真的协方差，并相应地更新预编码器。数值结果验证，可实现的速率提高迅速通过迭代，涉及更新的权重矩阵，量化的失真协方差，和相应的预编码器。
2019-09-18 eess.SP
Secure Transmission for IRS-Assisted MIMO MmWave Systems
本文研究了智能反射面辅助毫米波（mmWave）系统中的安全波束形成设计问题，其中发射端采用混合波束形成（HB），智能反射面采用无源波束形成（PB）。为了最大限度地提高保密容量，HB和PB的联合优化制定为一个非凸问题，具有常数模约束。为了有效地解决这样一个具有挑战性的问题，原问题被分解成PB子问题和HB子问题，然后这两个子问题依次求解所提出的算法。仿真结果表明，所提出的方法相比，国家的最先进的作品的优越性能。
2022-12-20 eess.SP
Lens Antenna Arrays-Assisted mmWave MU-MIMO Uplink Transmission: Joint Beam Selection and Phase-Only Beamforming Design
研究了一种透镜天线阵列辅助的毫米波多用户多输入多输出（MU-MIMO）系统。基站的波束选择矩阵和用户终端的纯相位波束形成器被联合设计，目的是最大化上行链路和速率。为了处理混合整数优化问题，通过加权最小均方误差（WMMSE）、块坐标下降（BCD）和最小化-最大化（MM）技术，提出了一种基于罚对偶分解（PDD）的迭代算法.此外，一个低复杂度的顺序优化（SO）为基础的算法提出了轻微的和速率性能损失的代价。数值结果表明，所提出的方法可以实现更高的和率比国家的最先进的方法。
2022-07-30 eess.SP
Spectral Efficiency Optimization for mmWave Wideband MIMO RIS-assisted Communication
可重构智能表面（RIS）是一种被动或半被动的异质元表面，由许多可调单元组成。RIS作为一种有前途的新技术正在获得发展势头，能够将传播环境转换为可控参数。在本文中，我们研究了协同设计的每个子载波的功率分配矩阵和多元素的RIS相移在下行链路中使用28 GHz频段的宽带MIMO传输。我们在改进RIS辅助链路方面的贡献包括：（1）增强了系统建模，包括路径损耗和阻塞建模，以及均匀矩形阵列（URA）设计;（2）设计了梯度上升协同设计算法;（3）对所提出的算法进行了渐近（Big O）复杂度分析和运行时复杂度评估。
2021-12-15 eess.SP
Hybrid mmWave MIMO Systems under Hardware Impairments and Beam Squint: Channel Model and Dictionary Learning-aided Configuration
基于压缩感知（compressive sensing，CS）的低开销信道估计在混合宽带毫米波（mmWave）多输入多输出（MIMO）系统中得到了广泛研究。在以前的工作中使用的信道稀疏字典建立从理想的阵列响应矢量上离散的到达/离开角评估。此外，假设这些字典对于所有子载波是相同的，而不考虑硬件损伤和波束偏斜的影响。在本文中，我们推导了一个通用信道和信号模型，该模型明确考虑了硬件损伤、实际脉冲整形函数和波束偏斜的影响，克服了以前工作中常用的毫米波MIMO信道和信号模型的局限性。然后，我们提出了一种字典学习（DL）算法，以获得稀疏字典嵌入硬件损伤，通过考虑波束斜视的影响，而不引入它的学习过程。本文还设计了一种波束偏斜和硬件损伤下的CS信道估计算法，该算法利用不同子载波上的信道结构，实现了低复杂度、高精度的信道参数估计。数值结果表明，所提出的DL和信道估计策略的有效性时，应用到现实的毫米波信道。
2022-10-17 eess.SP
Estimating Doubly-Selective Channels for Hybrid mmWave Massive MIMO Systems: A Doubly-Sparse Approach
在毫米波大规模多输入多输出（mMIMO）系统中，混合数字/模拟波束成形已被认为是克服严重的毫米波传播损耗的经济手段。为了便于mmWace mMIMO的波束成形，迫切需要获取准确的信道状态信息。为此，提出了一种新的双稀疏方法来估计混合mMIMO下的双选择性毫米波信道。通过明智设计的训练模式，可以联合利用毫米波信道所表现出的众所周知的波束空间稀疏性以及未充分研究的延迟域稀疏性来辅助信道估计。由于我们仔细的两个阶段（随机探测和转向探测）的设计，建议的信道估计器具有强大的鲁棒性，对双重（频率和时间）的选择性，同时享受的好处所带来的剥削双稀疏。与现有的替代方案相比，我们提出的信道估计器不仅被证明是更普遍的，但也大大减少了训练开销，存储需求以及计算复杂度。
2019-12-18 eess.SP
Trainable Proximal Gradient Descent Based Channel Estimation for mmWave Massive MIMO Systems
在这封信中，我们解决的问题，毫米波信道估计在大规模多输入多输出通信系统。利用波束空间中毫米波信道的稀疏性，我们将估计问题表示为稀疏信号恢复问题。为此，我们提出了一种基于深度学习的可训练近端梯度下降网络（TPGD-Net）。TPGD-Net将迭代近似梯度下降（PGD）算法展开为分层网络，梯度下降步长设置为可训练参数。此外，我们用一个神经网络取代了PGD算法中的邻近算子，该神经网络利用数据驱动的先验信道信息来隐式地执行邻近操作。为了进一步增强跨层特征信息的传递，我们在TPGD网络中引入了跨层特征注意力融合模块。我们在Saleh-Valenzuela信道模型和DeepMIMO数据集上的仿真结果表明，与最先进的毫米波信道估计器相比，TPGD-Net的性能优越。
2023-03-06 eess.SP
Low-Complexity Tensor-Based Channel Parameter Estimation for mmWave MIMO-Assisted Systems
Federal University of Ceará（塞阿拉联邦大学）
本文针对采用无源Butler矩阵波束成形的下行毫米波大规模MIMO系统，提出基于三阶PARAFAC张量的低复杂度信道估计框架，通过BALS优化降低计算开销，结合ESPRIT提取角度并推导CRLB，仿真显示其性能优于传统最小二乘方法。
2026-10-12 eess.SP
RIDNet Assisted cGAN Based Channel Estimation for One-Bit ADC mmWave MIMO Systems
针对单比特ADC毫米波MIMO系统中天线增加导致导频开销大、频谱效率下降的问题，提出一种结合cGAN与稀疏特征注意力盲去噪网络的信道估计方法，显著提升了估计性能并减少了导频传输。
2023-12-19 eess.SP
Cascaded Channel Estimation for RIS Assisted mmWave MIMO Transmissions
信道估计是可重构智能表面（RIS）辅助的毫米波（mmWave）通信中的一个难题。由于在这样的系统中级联信道的系数的数量紧密地依赖于基站天线的数量和RIS元件的数量的乘积，所以导频开销将非常高。在这封信中，我们提出了一个级联的信道估计框架的RIS辅助毫米波多输入多输出系统，在传输模型的宽带效应被认为是。然后，将宽带信道估计转化为参数恢复问题，利用少量的导频符号，采用牛顿正交匹配追踪算法进行信道参数的检测。此外，还引入了信道估计的Cramer-Rao下界。数值结果表明了所提出的信道估计方案的有效性。
2021-06-19 eess.SP
MIMO-SAR: A Hierarchical High-resolution Imaging Algorithm for mmWave FMCW Radar in Autonomous Driving
毫米波雷达正越来越多地集成到商用车中，以支持先进的驾驶辅助系统功能。当前车载雷达成像的一个关键缺点是由于天线尺寸和位置的形状因子限制而导致的方位分辨率差（对于侧视操作）。在本文中，我们提出了一种解决方案，通过一种新的多输入和多输出合成孔径雷达（MIMO-SAR）成像技术，适用于相干合成孔径雷达的原则，以提高侧视（角）分辨率的车载MIMO雷达。所提出的两阶段分层MIMO-SAR处理工作流程大大减少了计算量，同时保持图像分辨率。为了使合成孔径的相干处理，我们集成了一个雷达测距算法，估计自我雷达的轨迹。通过仿真和车载雷达平台的实测数据验证了MIMO-SAR算法的有效性。
2021-06-04 eess.SP
Joint Synchronization, Phase Noise and Compressive Channel Estimation in Hybrid Frequency-Selective mmWave MIMO Systems
用于在毫米波（mmWave）频率下操作的大波束成形增益需要获得信道信息以配置混合天线阵列。然而，先前提出的宽带信道估计策略假设完美的时间-频率同步并且忽略相位噪声，使得这些方法不切实际。因此，实现发射机和接收机之间的时间-频率同步以及在估计信道时校正相位噪声（PN）是为了在实际设置中配置混合预编码器和组合器而有待解决的最大挑战。在本文中，我们以前的工作的基础上，我们找到了最大后验概率（MAP）的解决方案的定时偏移（TO），载波频率偏移（CFO），PN和压缩信道估计的混合架构的宽带毫米波MIMO系统的联合问题。仿真结果表明，与5G新无线电通信标准中的波束训练协议相比，使用显著更少的训练符号，可以实现低SNR状态下的联合同步和信道估计，并且可以获得接近最佳的数据速率。
2019-06-05 eess.SP
Impact of Reflectors and MIMO on ML-Aided mmWave/sub-THz Blockage Prediction
本文结合机器学习与物理仿真提出 ML-EW 阻塞预警算法，评估反射体、MIMO 及频率等因素影响，可提前数十个 5G 帧预警并实现约 90% 以上准确率。
2025-09-01 eess.SP
Double-Sided Massive MIMO Transceivers for MmWave Communications
我们提出了实用的收发器结构的双边大规模多输入多输出（MIMO）系统。与标准的大规模多输入多输出不同，发射侧和接收侧都配备有高维天线阵列。我们利用多层滤波架构，并提出了新的分层收发器方案与实际的信道状态信息的要求，以简化我们的双边大规模多输入多输出系统的复杂性。我们进行了全面的模拟活动，调查不同的信道传播条件下的性能，并确定最合适的策略，建议收发器。我们的研究结果表明，协方差矩阵本征滤波器的设计在外部收发器层结合最大本征模传输预编码/最小均方误差组合在内部收发器层产生最佳的可实现的和速率性能为不同的传播条件和多用户干扰水平。
2019-11-10 eess.SP
Full-Duplex mmWave Massive MIMO Systems: A Joint Hybrid Precoding/Combining and Self-Interference Cancellation Design
毫米波（mmWave）大规模多输入多输出（MIMO）系统已经被认为是第五代（5G）和5G之后的无线通信网络的主要候选之一，以满足不断增长的容量需求。全双工技术可以进一步增强毫米波大规模多输入多输出系统的优势。然而，强自干扰（SI）是全双工技术的主要限制因素。因此，本文提出了一种新的基于角度的联合混合预编码/合并（AB-JHPC）技术，用于全双工毫米波MIMO系统。我们的主要目标是：（i）提高自干扰消除（SIC），（ii）增加预期的信号功率，（iii）减少信道估计开销，（iv）设计具有少量RF链的大规模多输入多输出系统。首先，AB-JHPC的RF级通过慢时变的离开角（AoD）和到达角（AoA）信息来开发。提出了一种联合发射/接收RF波束形成器设计，用于覆盖（不包括）预期（SI）信道的AoD/AoA支持。其次，AB-JHPC的BB级是通过减小尺寸的有效预期通道构造的。在BB阶段使用众所周知的奇异值分解（SVD）方法之后，我们还提出了一种新的半盲最小均方误差（S-MMSE）技术，通过使用AoD/AoA参数来进一步抑制剩余SI功率。数值结果表明，该方法能有效地消除SI信号。结果表明，AB-JHPC达到85.7 dB SIC和SIC的总量几乎线性增加，通过天线隔离技术。我们观察到，所提出的全双工毫米波大规模多输入多输出系统与其半双工对应物相比，随着天线阵列尺寸的增加和发射/接收天线隔离度的提…
2021-04-01 eess.SP
Demo: MmWave Lens MIMO
在第五代（5G）通信中，射频透镜天线以其高天线增益和低硬件成本的优点被引入模拟/数字混合波束形成技术中。在本文中，我们设计和制造适当的射频透镜天线的毫米波通信中确定的仿真分析，并提出了一个实时毫米波透镜MIMO测试平台。此外，在传统的相移MIMO，波束偏斜，毫米波通信的宽带所造成的问题，估计与制作的RF透镜天线。
2020-04-27 cs.NI eess.SP
Environment-Aware and Training-Free Beam Alignment for mmWave Massive MIMO via Channel Knowledge Map
毫米波（mmWave）大规模多输入多输出（MIMO）通信系统被期望实现巨大的传输速率，前提是发射和接收波束与MIMO信道正确对准。然而，现有的波束对准技术依赖于信道估计或波束扫描，这导致过高的训练开销，特别是对于未来的无线系统，具有进一步增加的天线尺寸和更严格的要求，对成本有效的硬件架构。在本文中，我们提出了一种新的波束对准技术，这是环境感知和培训免费，通过利用新兴的概念，信道知识地图（CKM），连同用户的位置信息，是现成的在当代无线系统。CKM是一个站点特定的数据库，标记有发射机/接收机位置，它包含有用的信道信息，以促进或甚至实时获取信道状态信息（CSI）。提出了用于毫米波大规模多输入多输出系统中的波束对准的CKM的两个实例，即信道路径图（CPM）和波束索引图（BIM）。结果表明，与现有的基于训练的波束对准方案相比，所提出的CKM使能的环境感知波束对准能够大幅提高有效通信速率，即使有适度的用户定位误差，由于其显着节省了禁止的训练开销。
2021-02-19 eess.SP
Fast Transceiver Design for RIS-Assisted MIMO mmWave Wireless Communications
本文针对收发端均采用均匀圆形阵列的RIS辅助MIMO毫米波通信系统，提出降低旋转角度对非循环信道矩阵影响的算法、收发端及RIS的相位优化方案和低复杂度快速逐符号ML检测方案，通过仿真验证了理论有效性。
2024-08-13 eess.SP
On the Theoretical Limits of Beam Steering in mmWave Massive MIMO Channels
模拟波束控制（ABS）已经成为用于毫米波（mmWave）大规模多输入多输出（MIMO）系统的低复杂度、功率高效的解决方案。此外，由在基站（BS）处具有大量发射天线（大规模多输入多输出）的用户终端（UT）之间的低空间相关性驱动，ABS可以用于支持多用户（MU）MIMO场景，而不是数字或混合波束成形（HBF）。然而，我们在本文中表明，即使具有大量的发射天线，HBF也可以实现比MU ABS更好的频谱效率（SE），即使在纯视线（LoS）信道中。此外，我们证明了MU ABS饱和到一个恒定的SE在高发送信噪比（SNR），我们从理论上推导出一个近似的饱和边界在本文中。另一方面，我们强调，HBF的SE的规模与发送SNR，即使在高SNR制度。最后，给定相同的功耗和硬件复杂度的MU ABS的情况下，我们表明，HBF渐近达到最佳SE（理想的非干扰情况）时，增加发射天线的数量。
2019-01-30 eess.SP
Bayesian Learning-Aided Near-Field Channel Estimation for mmWave Hybrid MIMO systems employing Uniform Circular Array
Indian Institute of Technology Kanpur（坎普尔印度理工学院）；Indian Institute of Technology Jodhpur（焦特普尔印度理工学院）
本文提出环形贝叶斯信道学习框架，结合贝叶斯学习与近场信道估计，解决毫米波混合MIMO系统中用户进入近场区域的问题，并利用均匀圆阵提升波束成形性能。
2026-05-07 eess.SP
Generalized Beamspace Modulation Using Multiplexing: A Breakthrough in mmWave MIMO
在最佳波束空间上的空间复用（SMX）多输入多输出（MIMO）被认为是关于频谱效率（SE）的毫米波（mmWave）通信的最佳解决方案，称为最佳波束空间选择（BBS）解决方案。等效MIMO注水（WF-MIMO）信道容量被视为不可超越的SE上界。最近，研究人员提出了各种方案，试图接近基准和性能界限。但是，它们是具有减少的射频（RF）链的毫米波MIMO系统的真正限制吗？在本文中，我们提出了一个更好的传输方案，实现更高的SE，即广义波束空间调制使用复用（GBMM）的基准和相应的界限的挑战。受空间调制概念的启发，除了选择波束空间之外，还使用选择操作来携带信息。我们证明，GBMM是优于BBS的SE方面，可以突破众所周知的“上限”。也就是说，GBMM更新SE的上界。本文研究了面向SE的GBMM预编码器激活概率优化、全数字预编码器设计、最优功率分配和混合预编码器设计。提出了一种适用于所有信噪比条件下的梯度上升算法。最佳的解决方案是在高信噪比制度。此外，我们研究了混合接收机设计，并推导出配置为在可实现的SE中从GBMM获得增益的接收RF链的最小数量。我们提出了一种编码方法来实现优化的预编码器激活。还讨论了毫米波宽带通信的扩展。与基准比较（即，WF-MIMO信道容量），以显示GBMM的优越性。
2018-10-25 eess.SP
Hybrid Precoder and Combiner Designs for Decentralized Parameter Estimation in mmWave MIMO Wireless Sensor Networks
针对毫米波MIMO无线传感器网络的去中心化参数估计，提出基于多测量向量稀疏恢复与SOMP算法的混合预编码与合并器设计，并在多种功率约束与噪声条件下验证了其有效性。
2023-06-25 eess.SP
Signal Shaping for Non-Uniform Beamspace Modulated mmWave Hybrid MIMO Communications
研究了毫米波（mmWave）多输入多输出（MIMO）通信中基于最大化最小欧氏距离（MMED）准则的自适应信号整形方法。在这项工作中，我们利用模拟预编码器的索引来携带信息，并优化用于每个模拟预编码器激活状态的符号向量集。具体来说，我们首先提出了一个联合优化的信号整形（JOSS）的方法，其中用于所有模拟预编码器激活状态的符号向量集联合优化，通过解决一系列的二次约束二次规划（QCQP）问题。JOSS表现出良好的性能，但是，具有高的计算复杂度。为了降低计算复杂度，我们提出了一个完整的基于预编码的信号整形（FPSS）的方法和一个对角预编码的信号整形（DPSS）的方法，其中的全数字预编码器或对角数字预编码器的所有模拟预编码器激活状态的优化，通过解决两个小规模的QCQP问题。仿真结果表明，与现有的毫米波传输解决方案相比，所提出的信号整形方法可以在可靠性方面提供可观的性能增益。
2020-06-23 eess.SP
Broadband Synchronization and Compressive Channel Estimation for Hybrid mmWave MIMO Systems
同步是蜂窝系统中的基本过程，UE借此获取解码BS发送的数据所需的时间和频率信息。由于必须使用大型天线阵列来获得补偿小天线孔径所需的波束成形增益，因此必须与5G NR中的波束训练联合执行同步，或者如果要估计高维毫米波MIMO信道，则必须在低SNR状态下执行同步。为了避免这个问题，这项工作提出了第一个同步框架的毫米波MIMO是鲁棒的TO，CFO和PN同步错误，并与以前的工作，隐式地考虑使用多个RF链在发射机和接收机。我提供了一个理论分析的估计问题，并推导出HCRLB的CFO，PN和等效波束形成的信道看到的不同的接收RF链的估计。我还提出了两种新的算法来估计不同的未知参数，这依赖于近似的MMSE估计的PN和最大似然估计的CFO和等效波束形成的信道。此后，我提出使用等效波束成形信道的估计来执行高维频率选择性毫米波MIMO信道的压缩估计，从而进行数据传输。为了进行性能评估，我考虑了实现5G NR信道模型的MDRiGa信道模拟器，并表明在没有事先同步的情况下进行压缩信道估计是可能的，并且所提出的方法优于目前在5G NR中考虑的联合波束训练和同步的当前解决方案。
2020-05-02 eess.SP
Hybrid Beamforming With Sub-arrayed MIMO Radar: Enabling Joint Sensing and Communication at mmWave Band
本文提出了一种将混合波束形成技术与子阵列MIMO雷达技术相结合的毫米波（mmWave）波段双功能雷达通信（DFRC）系统波束形成设计方法。我们假设基站（BS）服务于位于非视距（NLoS）信道中的用户设备（UE），该用户设备同时主动检测位于视距（LoS）信道中的多个目标。给定最优通信波束形成器和期望的雷达波束方向图，在非凸恒模（CM）和功率约束下，设计模拟和数字波束形成器，使得通信和雷达波束形成误差的加权和最小。该优化问题可分解为三个子问题，并采用交替极小化方法求解。数值仿真验证了所提出的波束成形设计的可行性，并表明我们的方法提供了一个有利的性能之间的权衡传感和通信。
2018-10-24 eess.SP
Probabilistic Position-Aided Beam Selection for mmWave MIMO Systems
本文提出一种基于低秩张量和贝叶斯推理的概率位置辅助波束选择方法，利用UE位置与最优波束索引的统计依赖性，在更少训练样本下实现高数据速率并显著缩小波束搜索空间。
2025-04-12 eess.SP
Digital Predistortion for Multiuser Hybrid MIMO at mmWaves
在基于多用户混合预编码的宽带毫米波系统中，如何有效抑制功率放大器（PA）的非线性失真是一个开放性的研究课题。在本文中，我们首先进行详细的信号和失真建模的宽带多用户混合MIMO系统中，在每个子阵列中的一个银行的非线性PA，同时也考虑到不可避免的天线/PA分支之间的串扰。在推导出的模型的基础上，我们提出了一种高效的闭环（CL）数字预失真（DPD）解决方案，尽管存在串扰，但每个发射链或子阵列仅需要一个单输入DPD单元，与最先进的多维DPD解决方案相比，提供了显着的复杂性优势。我们表明，在空间相关的多径传播下，每个DPD单元可以向每个预期用户提供线性化，或者更一般地，向发生相干传播的所有空间方向提供线性化，并且所提出的CL DPD系统对串扰是鲁棒的。提供了基于实际测量的毫米波PA模型的大量数值结果，证明并验证了所提出的DPD系统在不同评估场景中的出色线性化性能。
2020-05-18 eess.SP
Asymptotically Near-Optimal Hybrid Beamforming for mmWave IRS-Aided MIMO Systems
针对IRS辅助毫米波MIMO系统，首次仅利用有效信道推导出反射向量与混合波束成形矩阵的联合优化近最优解，仿真证明其性能超越SOTA且对信道估计误差具有稳健性。
2024-04-25 eess.SP
Binary Hypothesis Testing-Based Low-Complexity Beamspace Channel Estimation for mmWave Massive MIMO Systems
Daegu Gyeongbuk Institute of Science and Technology（大邱庆尚科学技术院）
本文提出基于贝叶斯二元假设检验的低复杂度信道估计方法，用于毫米波大规模MIMO系统，实现高精度估计与低计算复杂度的平衡。
2026-03-02 eess.SP
High-Resolution Channel Estimation for Frequency-Selective mmWave Massive MIMO System
针对频率选择性大规模多输入多输出（MIMO）毫米波（mmWave）系统，提出了两种基于旋转不变技术（ESPRIT）的高分辨率信道估计方案。第一种方案是基于二维ESPRIT（TDE），它包括三个阶段的导频传输。该方案首先估计到达角（AoA）和离开角（AoD），然后将AoA和AoD配对。另一种方案将导频传输从三个阶段减少到两个阶段，因此减少了导频开销。它是基于一维ESPRIT和最小搜索（EMS）。它首先估计每个信道路径的AoD，然后从所识别的主瓣中搜索最小值。为了保证稳健的信道估计性能，我们还提出了一种混合预编码和合并矩阵的设计方法，使得接收信号功率对于任意的AoA和AoD保持几乎相同。最后，我们证明了所提出的两种方案优于现有的信道估计方案的计算复杂度和性能。
2020-02-15 eess.SP
A BFF-Based Attention Mechanism for Trajectory Estimation in mmWave MIMO Communications
本文提出一种基于注意力机制的 transformer 网络，利用 mmWave MIMO 室外系统中的 BFF 序列估计无线设备轨迹，并在 28 GHz 光线追踪数据上验证其性能与泛化能力。
2024-01-23 eess.SP
Deep Learning Framework for Hybrid Analog-Digital Signal Processing in mmWave Massive-MIMO Systems
提出一种面向毫米波 massive-MIMO 混合模数处理的深度学习框架，通过 ADNN 与 HDNN 以任意精度逼近收发映射，并以更少 RF 链路达到全数字波束成形性能。
2021-07-30 eess.SP
Zero-Forcing Max-Power Beamforming for Hybrid mmWave Full-Duplex MIMO Systems
全双工（FD）系统由于其频谱效率翻倍的潜力而受到了极大的关注。在5G技术的背景下，在毫米波（mmWave）频率下操作的FD系统成为进一步提高频谱效率和减少延迟的最有前途的解决方案之一。然而，这样的系统是脆弱的自干扰（SI），显着降低性能。为了克服这个缺点，已经开发了仅模拟波束成形技术来减轻SI。由于巨大的功耗，在毫米波频率下操作的系统仅通过调谐移相器同时保持恒定幅度来对功率进行波束成形。这样的硬件约束（称为恒定幅度（CA）约束）严重限制了系统性能。在这项工作中，我们提出了一个数字和模拟混合波束成形设计，完全消除了SI，同时大大减少了CA约束所带来的损失。此外，我们开发了一个全数字波束成形设计，并推导出频谱效率的上限作为基准工具，以量化我们提出的混合设计的损失。
2020-12-16 eess.SP
Multi-Frequency Multi-Scenario Millimeter Wave MIMO Channel Measurements and Modeling for B5G Wireless Communication Systems
毫米波（mmWave）频带已经被用于第五代（5G）通信系统，并且毫无疑问将继续被部署用于超过5G（B5G）。然而，通过使用相同的信道探测器，在多频带和多场景下，特别是对于室外、多输入多输出（MIMO）和车辆到车辆（V2V）条件，未完全研究底层信道。在本文中，我们在28，32和39 GHz频段使用4*4天线进行多频多场景毫米波MIMO信道测量，用于三种情况，即，人体和车辆阻塞测量、室外路径损耗测量和V2V测量。深入研究了阻塞效应、路径损耗、覆盖范围、非平稳性和空间一致性等信道特性。提出了毫米波MIMO信道的阻塞模型、路径损耗模型和时变信道模型。信道测量和建模结果对于B5G室内热点、室外和车载网络场景中的进一步毫米波通信系统部署具有重要意义。
2020-07-28 eess.SP
Angular-Domain Selective Channel Tracking and Doppler Compensation for High-Mobility mmWave Massive MIMO
在本文中，我们考虑毫米波大规模多输入多输出（MIMO）通信系统与一个静态基站（BS）服务于一个快速移动的用户，都配备了一个非常大的阵列。发送的信号通过多个路径到达用户，每个路径具有不同的到达角，因此具有多普勒频率偏移，从而导致快速时变多径衰落MIMO信道。为了减轻多普勒引起的信道老化，减少导频开销，我们提出了一种新的角度域选择性信道跟踪和多普勒补偿方案在用户侧。我们将部分角域信道和DFO参数的联合估计表示为动态压缩感知问题。然后，我们提出了一个多普勒感知动态变分贝叶斯推理（DD-VBI）算法来有效地解决这个问题。最后，我们提出了一个实用的DFO补偿方案，该方案选择了快时变信道的主导路径进行DFO补偿，从而将其转换为慢时变的有效信道。与现有方法相比，该方案既能享受大规模多输入多输出提供的巨大阵列增益，又能平衡CSI信令开销和空间复用增益之间的权衡。仿真结果验证了所提出的方案优于各种基线方案。
2019-11-28 eess.SP
Low Complexity Hybrid Precoding Designs for Multiuser mmWave/THz Ultra Massive MIMO Systems
毫米波和太赫兹技术已经吸引了无线研究界的关注，因为它们可以提供大的未充分利用的带宽，这可以使得能够在未来的无线通信系统中支持超高速连接。虽然在这些频率处发生的高信号衰减需要采用非常大（或所谓的超大规模）的天线阵列，但是为了实现低复杂度和低功耗，必须采用混合模拟/数字设计。在本文中，我们提出了一种混合设计算法，适用于毫米波和太赫兹多用户多输入多输出（MIMO）系统，其中包括单独的计算步骤的数字预编码器，模拟预编码器和多用户干扰抑制。该设计还可以集成不同的模拟结构，如移相器、开关和逆变器、天线选择等，并且还适用于不同的结构，即全连接子阵列（AoSA）和动态子阵列（DAoSA），使其适合于在硬件严重受限的THz系统中支持超大规模多输入多输出（UM-MIMO）。我们将证明，通过使用所提出的方法，即使用户和数据流的数量增加，也可以在频谱效率和简化实现之间实现良好的权衡。
2021-07-24 eess.SP
Robust Linear Hybrid Beamforming Designs Relying on Imperfect CSI in mmWave MIMO IoT Networks
线性混合波束形成器设计被设想用于毫米波（mmWave）多输入多输出（MIMO）物联网网络（IoTNe）中的矢量参数的分散估计。所提出的设计结合了总IoTNe和单独IoTNo功率约束，同时还消除了对融合中心（FC）处的基带接收器组合器的需要。为了规避混合波束形成器设计问题的非凸性，所提出的方法首先确定最小均方误差（MMSE）数字发射预编码器（TPC）权重，然后是基于同步正交匹配追踪（SOMP）的框架，用于获得模拟RF和数字基带TPC。鲁棒的混合波束形成器也来自现实的不完美的信道状态信息（CSI）的情况下，利用随机和范数球CSI的不确定性框架。在这项工作中得出的集中MMSE界作为一个下界的估计性能的建议的混合TPC设计。最后，我们的模拟结果量化的各种设计开发的好处。
2022-12-25 eess.SP
Optimization for MIMO Integrated Sensing and Communications
本文分析了MIMO通信与感知的容量基础，指出ISAC优化需权衡通信与感知性能，并探讨了一般MIMO ISAC系统及毫米波系统的设计与资源优化方案。
2024-03-21 eess.SP
Training Beam Design for Channel Estimation in Hybrid mmWave MIMO Systems
本文研究混合毫米波MIMO系统的信道估计训练波束设计，基于压缩感知理论提出分别适用于无限分辨率和低分辨率移相器的优化算法，有效补偿硬件约束引起的性能退化，提升了信道恢复性能。
2025-06-01 eess.SP
Deep-Learning-based Millimeter-Wave Massive MIMO for Hybrid Precoding
毫米波（mmWave）大规模多输入多输出（MIMO）已被认为是下一代通信的新兴解决方案，其中混合模拟和数字预编码是用于降低与混合信号分量相关联的硬件复杂度和能量消耗的重要方法。然而，现有的混合预编码方案的根本局限性在于它们具有高计算复杂度并且不能充分利用空间信息。为了克服这些限制，本文提出了一种支持深度学习的毫米波大规模多输入多输出框架，用于有效的混合预编码，其中用于获得优化解码器的预编码器的每次选择都被视为深度神经网络（DNN）中的映射关系。具体地，基于DNN通过训练选择混合预编码器，以优化毫米波大规模多输入多输出的预编码过程。此外，我们提出了广泛的仿真结果，以验证所提出的方案的优异性能。结果表明，基于DNN的方法能够最小化mmWave大规模多输入多输出系统的误码率（BER），提高系统的频谱利用率，与传统的混合预编码方案相比，该方法在降低计算复杂度的同时，获得了更好的混合预编码性能.
2019-01-19 eess.SP
Software-Defined MIMO OFDM Joint Radar-Communication Platform with Fully Digital mmWave Architecture
大规模部署具有协作传感和操纵技术的互联车辆，增加了对5.9 GHz车联网通信（V2X）频段的需求。除了V2X频谱，24和77 GHz的未充分利用的毫米波（mmWave）频段可用于补充V2X通信，并为新兴宽带应用提供高数据速率支持。为此目的，联合雷达通信（JRC）系统已在文献中提出了使用相同的波形和硬件来执行这两个功能。在这项工作中，我们提出了一个软件定义的多输入多输出（MIMO）JRC与正交频分复用（OFDM）的24 GHz毫米波波段。我们使用商用软件定义无线电和定制的毫米波前端实现了一个实时操作的全双工JRC平台。通过全数字MIMO架构，我们展示了毫米波频段MIMO OFDM JRC的同步数据传输和高分辨率雷达成像能力。
2023-02-11 cs.AR eess.SP
Switch-based Hybrid Beamforming for Massive MIMO Communications in mmWave Bands
基于开关的混合网络是大规模毫米波天线阵列波束形成的一种很有前途的实现方式。通过充分利用毫米波信道的稀疏特性，与基于移相器的结构相比，这种混合波束成形降低了复杂性和功耗。然而，由于这种基于开关的结构的二进制性质，在模拟域中设计最佳波束形成器的难度是令人望而却步的。因此，在这里，我们提出了一种新的方法来设计一个基于开关的混合波束形成器的大规模多输入多输出通信毫米波波段。首先，我们提出了一种解耦的模拟和数字波束形成器的联合优化的方法，将问题限制在一个秩约束的子空间。然后，我们通过两种方法近似解决方案：范数最大化（SHD-NM）和优化（SHD-QRQU）。在范数最大化方法中，我们提出了一个修改的顺序凸规划（SCP）过程，最大限度地提高互信息，同时解决由Frobenius范数近似对数行列式所引起的失配。在第二种方法中，我们采用QR分解的互信息的下限。我们还引入了线性约束，以包括常用的部分连接结构。最后，我们通过几个数值例子来说明所提出的方法的可行性和有效性。结果表明，所提出的方法能够密切跟踪无约束最优波束形成器和相移混合波束形成器提供的频谱效率，并优于竞争对手的基于开关的混合波束形成器。
2019-08-29 eess.SP
3D Near-Field Virtual MIMO-SAR Imaging Using FMCW Radar Systems at 77 GHz
本研究结合虚拟MIMO FMCW雷达与SAR技术，提出77 GHz频段的3D近场高分辨率成像方案，实现了紧凑低成本、高速低复杂度的3D毫米波成像系统。
2024-05-16 eess.SP
Cooperative Hybrid Transmit Beamforming in Cell-free mmWave MIMO Networks
混合预编码器和组合器被设计用于协作无小区多用户毫米波（mmWave）多输入多输出（MIMO）蜂窝网络，以用于低复杂度干扰减轻。最初，我们得出一个最佳的混合发射波束形成器（HTBF）的广播情况下，同时考虑总的和每接入点（AP）的功率约束。其次，提出了一种基于最小方差无失真响应（MVDR）的最优连续混合波束形成技术。我们证明，它可以减轻用户间和组间干扰，同时连续确保与之前调度的用户/用户组的正交性。此外，理论上表明，所提出的计划是能够支持大量的用户。随后，贝叶斯学习（BL）为基础的方法被认为是联合设计的RF和基带预编码器/组合器的各种情况下考虑。此外，我们还设想我们的HTBF方案，这是基于最大化的信号干扰加噪声比（SINR）的每个单独的用户的上行链路对应。最后，所提出的方案的功效的特点是我们广泛的仿真结果在消除用户间/组间干扰，提高了频谱效率。
2022-12-14 eess.SP
Experimental Performance of Bidirectional Phase Coherent Transmission and Sensing for mmWave Cell-free Massive MIMO Systems with Reciprocity Calibration
National Mobile Communications Research Laboratory, Southeast University（东南大学国家移动通信重点实验室）；Pervasive Communication Research Center, Purple Mountain Laboratories（紫金山实验室泛在通信研究中心）；China Mobile Research Institute（中国移动研究院）
本文提出双向相位校准方法，用于毫米波无基站大规模MIMO系统中的相干传输与感知，通过互易校准降低开销并提升感知精度。
2026-01-21 eess.SP
