Characterizing the Effects of Mixed Division Waveform Schemes in MIMO Radar
University of Birmingham（伯明翰大学）；University of Liverpool（利物浦大学）
本文研究MIMO雷达中混合分集波形方案对正交性和波束形成性能的影响，发现混合策略显著降低波形正交性，导致测向误差和旁瓣升高，且大量组合波形质量不佳。
2026-09-29 eess.SP
Random Orthogonalization for Federated Learning in Massive MIMO Systems
提出了一种新的上行链路通信方法--随机正交化，用于大规模多输入多输出（MIMO）无线系统中的联邦学习（FL）。随机正交化的关键新颖性来自FL模型聚合的紧密耦合和大规模MIMO的两个独特特性-信道硬化和有利的传播。结果，随机正交化可以实现自然的空中模型聚合，而不需要发射机侧信道状态信息，同时显著减少接收机处的信道估计开销。理论分析方面的通信和机器学习性能进行。特别地，建立了收敛速度、客户端数目和天线数目之间的显式关系。实验结果验证了大规模MIMO中FL随机正交化的有效性和效率。
2022-01-29 cs.IT eess.SP math.IT
Ultra-Massive MIMO with Orthogonal Chirp Division Multiplexing for Near-Field Sensing and Communication Integration
本文提出一种综合近场传感与通信的架构，利用超大规模MIMO与正交啁啾分割多路复用技术，通过专用传感子载波和空间多样性实现高精度目标定位和三维速度测量，同时提升通信性能。
2026-04-13 eess.SP
Learning-Based Near-Orthogonal Superposition Code for MIMO Short Message Transmission
大规模机器类型通信（mMTC）已经吸引了针对可靠的短消息传输而优化的新编码方案。提出了一种新的基于深度学习的近正交叠加（NOS）编码方案，用于在多输入多输出（MIMO）信道中传输短消息。在所提出的MIMO-NOS方案中，基于神经网络的编码器在包括MIMO信道的基于叠加的自动编码器框架中经由与相应的基于神经网络的检测器/解码器的端到端学习来优化。所提出的MIMO-NOS编码器将信息比特扩展为多个近正交的高维向量，以组合（叠加）成单个向量并进行整形以用于空时传输。对于接收端，我们提出了一种新的循环K-最佳树搜索算法与循环冗余校验（CRC）的援助，以提高在块衰落MIMO信道的纠错能力。仿真结果表明，在短消息（32-64 bit）传输的各种MIMO系统中，所提出的MIMO-NOS方案比结合极化码和CRC辅助列表解码的最大似然（ML）MIMO检测性能高1-2 dB。
2022-06-30 cs.IT eess.SP math.IT
Data-Aided CSI Estimation Using Affine-Precoded Superimposed Pilots in Orthogonal Time Frequency Space Modulated MIMO Systems
本文提出基于仿射预编码叠加导频的OTFS系统CSI估计架构，利用EM算法和贝叶斯学习实现SISO/MIMO场景下的导频辅助与数据辅助联合信道估计和数据检测，并推导了BCRB界。
2023-05-25 eess.SP
Channel Estimation in Massive MIMO Systems with Orthogonal Delay-Doppler Division Multiplexing
针对下行大规模 MIMO-ODDM 系统，本文利用等效信道的 Bernoulli-Gaussian 与随机矩阵特性，提出结合 MAMP 和 DFT 的低复杂度信道估计算法，性能接近 Bayesian 最优并将 NMSE 精度提升约 30%。
2025-07-26 eess.SP
What Role Do Intelligent Reflecting Surfaces Play in Multi-Antenna Non-Orthogonal Multiple Access?
大规模多输入多输出（MIMO）和非正交多址接入（NOMA）是实现未来无线网络中的大规模连接的两种关键技术。大规模多输入多输出-NOMA系统可以提供显著的频谱改善和低通信延迟。然而，无线信道的不可控随机行为仍然会降低其性能。在这种背景下，智能反射表面（IRS）已经出现作为一个有前途的技术，巧妙地克服无线环境的有害影响。通过软件控制传播信道的破坏性IRS概念可以为通信网络提供有吸引力的性能增益，包括更高的数据速率、改进的用户公平性以及可能的更高的能量效率。在这篇文章中，在现有的文献相比，我们证明了在MIMO-NOMA系统中的IRS的主要作用。具体来说，我们确定并执行一个全面的讨论，可以实现在IRS辅助的大规模多输入多输出-NOMA（IRS-NOMA）网络的主要性能增益。我们概述了IRS-NOMA令人兴奋的未来用例场景，并揭示了主要的相关挑战和未来的研究方向。此外，在整篇文章中，我们用代表性的数值结果支持我们的深入讨论。
2020-09-20 eess.SP
Estimation Large- Scale Fading Channels for Transmit Orthogonal Pilot Reuse Sequences in Massive MIMO System
大规模多输入多输出（MIMO）是未来第五代（5G）系统的关键技术。减少的导频污染（PC）增强了系统性能，并减少了小区间干扰和改善了信道估计。然而，由于单个小区中的用户向相邻小区发送的导频序列不是正交的，因此大规模MIMO系统仍然受到限制。我们提出的信道评估，使用正交导频复用序列（PRS）和零强制（ZF）预编码技术，以消除信道质量差的信道质量的基础上，信道评估，大规模关机评估，并分析最大传输效率的终端用户的信道质量。我们推导了下行链路数据率（DR）和信号干扰噪声比（SINR）的下限，可以实现基于PRS分配给一组用户，其中天线元件的数量减轻干扰时，天线的数量达到无穷大。信道相干间隔限制，正交PRS不能被分配给每个小区中的所有UE。短的相干间隔可以减小PC，提高信道质量。建模结果表明，由于更好的信道评估和更低的损耗，可以实现更高的DR。
2022-10-20 cs.NI eess.SP
Random Orthogonalization for Federated Learning in Massive MIMO Systems
University of Virginia（弗吉尼亚大学）；The Pennsylvania State University（宾夕法尼亚州立大学）；Princeton University（普林斯顿大学）
我们提出了一种新的通信设计，称为随机正交化，联邦学习（FL）在一个大规模的多输入多输出（MIMO）无线系统。随机正交化的关键新颖性来自FL的紧密耦合和大规模MIMO的两个独特特性-信道硬化和良好的传播。结果，随机正交化可以实现自然的空中模型聚合，而不需要用于FL的上行链路阶段的发射机侧信道状态信息（CSI），同时显著减少接收机处的信道估计开销。我们将这一原则扩展到下行链路通信阶段，并开发了一个简单但高效的模型广播方法FL。我们还放松了大规模MIMO假设，提出了一个增强的随机正交化设计的上行链路和下行链路FL通信，不依赖于信道硬化或有利的传播。理论分析方面的通信和机器学习性能进行。特别是，收敛速度，客户端的数量和天线的数量之间的显式关系建立。实验结果验证了大规模MIMO中FL随机正交化的有效性和效率。
2022-10-18 cs.IT cs.LG eess.SP
Blind Channel Estimation for Massive MIMO: A Deep Learning Assisted Approach
大规模多输入多输出（MIMO）或大规模多输入多输出（Massive MIMO）技术是未来无线网络的关键技术之一。然而，大规模多输入多输出系统的性能严重依赖于精确的信道估计。而在这样的系统中获取信道状态信息（CSI）需要随着用户数量的增长而增加的大量训练开销。为了解决这个问题，在本文中，我们提出了一种深度学习辅助的盲信道估计技术，用于基于正交频分复用（OFDM）的大规模多输入多输出系统。我们证明了利用大规模多输入多输出信道的渐近正交性，可以在不需要信道冲激响应先验知识的情况下，对信道失真进行平均，并且经过一些数学运算，可以提取出不同用户发送的数据符号。因此，通过部署去噪卷积神经网络算法（DnCNN），我们减轻了剩余信道和噪声影响，以在信道探测阶段准确检测传输的数据符号。使用检测到的数据符号作为虚拟导频，我们估计在每个BS天线的所有用户的CSI。我们的仿真结果证明了我们提出的技术的有效性，并表明它可以提供一个均方误差（MSE）的性能，这与数据辅助信道估计技术相一致。
2020-02-24 eess.SP
Beam Domain Massive MIMO for Optical Wireless Communications with Transmit Lens
提出了一种新的用于光无线通信的波束域大规模多输入多输出（MIMO）传输方案。配备有大规模光发射机的光基站通过发射透镜与多个用户终端（UT）通信。针对LED发射机，分析了透镜的光折射特性，建立了大规模多输入多输出光传输信道模型。对于大量的LED，不同UT的信道向量变得渐近正交。研究了光大规模多输入多输出系统中的最大比传输和正则化迫零预编码，提出了一种线性预编码设计方案，以最大化和速率。我们进一步设计的预编码时，发射机的数量增长渐近大，并表明，波束分多址接入（BDMA）传输达到渐近最优性能的总和速率最大化。与没有发射透镜的光MIMO不同，BDMA可以分别在总和每发射机功率约束下与$2K$和$K$成比例地增加总速率，其中$K$是UT的数量。在非渐近情况下，我们证明了波束域最优功率分配的正交性条件，并提出了有效的波束分配算法。数值结果证实了我们提出的波束域光大规模多输入多输出通信方法的性能显着改善。
2018-11-23 eess.SP
Doubly-Dispersive Continuous MIMO Systems: Channel Modeling and Beamforming Design
该研究针对双弥散信道下的连续孔径阵列MIMO系统，推导了对应信道模型与三类ISAC适配波形的输入输出关系，通过变分法得到低复杂度闭式波束成形解，仿真验证其在性能与复杂度上均优于传统MIMO系统。
2025-09-04 eess.SP
Uplink-aided High Mobility Downlink Channel Estimation over Massive MIMO-OTFS System
虽然它经常用于正交频分复用（OFDM）系统中，但是在高移动性场景中，在正交时频空间（OTFS）调制上应用大规模多输入多输出（MIMO）可能会遭受巨大的训练开销。在本文中，我们提出了一个上行辅助的高移动性下行信道估计方案的大规模多输入多输出-OTFS网络。具体而言，首先建立上行链路的时域大规模多输入多输出-OTFS信号模型，并采用基于期望最大化的变分贝叶斯（EM-VB）框架，针对每个物理散射路径恢复上行信道参数，包括角度、时延、多普勒频率和信道增益，相应地，借助快速贝叶斯推理，构造了一种低复杂度的方法来克服EM-VB的瓶颈。然后，我们充分利用角度，延迟和多普勒之间的相互作用的上行链路和下行链路和重建的角度，延迟和多普勒频率的下行链路的大规模信道在基站。此外，我们研究了下行链路大规模多输入多输出信道估计的延迟多普勒角域。详细分析了OTFS在时延-多普勒域上的信道色散。各种数值例子来证实所提出的计划的有效性和鲁棒性。
2020-03-16 eess.SP
A New View of Multi-User Hybrid Massive MIMO: Non-Orthogonal Angle Division Multiple Access
本文从阵列信号处理的角度提出了一种新的多用户混合大规模多输入多输出（MIMO）系统。我们首先证明了，如果用户的到达角（AOA）是不同的，对应于不同的用户的瞬时信道向量是渐近正交的。然后，我们将信道矩阵分解成角度域基矩阵和增益矩阵。前者可以用导向矢量来表示，后者的大小与RF链的数量相同，这与混合预编码的结构完美匹配。提出了一种新的混合信道估计方法，该方法通过分别估计角度信息和增益矩阵，与传统的波束域方法相比，可以显著节省训练开销，提高信道估计精度。此外，借助于角域矩阵，MU大规模MIMO系统可以被视为一种非正交角分多址（ADMA），以在同一频带上同时服务多个用户。最后，通过计算机模拟验证了该方案的有效性。
2017-07-15 cs.IT eess.SP math.IT
MIMO-OTFS-Based Semantic Communication for High-Mobility Scenarios
Tsinghua University（清华大学）；Macao Polytechnic University（澳门理工学院）；Beijing Institute of Remote Sensing Equipment（北京遥感设备研究所）
针对高机动时频双选信道下现有语义通信性能下降问题，提出融合MIMO-OTFS与语义感知子信道分配的框架，通过熵模块评估特征重要性、Kendall相关系数量化匹配度，并联合优化编解码器，实验证明在高机动环境下重建质量优于传统OFDM语义通信系统。
2026-05-28 eess.SP
Performance Analysis of NOMA in Training Based Multiuser MIMO Systems
本文考虑在多用户MIMO系统中使用NOMA在实际情况下，CSI是通过导频信令获取。提出了一种新的使用共享导频的NOMA方案。针对包括上行链路导频和下行链路导频的不同导频信令方案执行可速率分析。与传统的正交接入方案与正交导频的可实现的速率性能进行了比较，建议NOMA方案与每个组内的共享导频。我们提出的方案是正交方案的推广，并且当选择适当的功率分配参数时，可以简化为正交方案。数值结果表明，当下行链路CSI在用户处可用时，我们提出的NOMA方案优于正交方案。然而，在小区中存在更多用户组的情况下，优选地使用多用户波束成形而不是NOMA。
2017-11-06 cs.IT eess.SP math.IT
High Resolution FDMA MIMO Radar
传统的多输入多输出雷达发射正交编码波形，存在距离-方位分辨率折衷的问题。在这项工作中，我们采用频分多址接入（FDMA）的方法，打破了这种冲突。我们结合窄的个别带宽高方位分辨率和大的总带宽高距离分辨率。我们共同处理所有通道，以克服单一带宽的FDMA距离分辨率限制，并使用随机阵列配置解决距离-方位角耦合。
2017-11-16 eess.SP
Design and Prototyping of Hybrid Analogue Digital Multiuser MIMO Beamforming for Non-Orthogonal Signals
为了实现用户分集和复用增益，通常应用全数字预编码多输入多输出（MIMO）架构。然而，大量的射频（RF）链使得该系统对于低成本通信是不现实的。因此，针对低成本多用户MIMO系统中的非正交IoT信号，提出了一种实用的三级混合模数预编码架构，占用较少的RF链。非正交波形可以灵活地节省大量设备连接的频谱资源，或者在不消耗额外频谱资源的情况下提高数据速率。混合预编码分为模拟域、数字域和波形域三个阶段。基于码本的波束选择通过仅相位调谐简化了模拟域波束形成。数字域预编码可以微调码本形状的波束，并在信号幅度和相位方面解决多用户干扰。最后，波形域预编码管理非正交信号的自生载波间干扰（ICI）。这项工作设计了在软件定义无线电（SDR）设备上的全数字和混合预编码系统的空中信号传输实验。结果表明，波形预编码精度可以提高混合预编码。与具有相同RF链资源的发射机相比，混合预编码的性能显著优于全数字预编码，误差向量幅度（EVM）增益高达15.6 dB。具有相同数量天线的全数字系统显然需要更多的RF链，因此具有低功耗、空间和成本效益。因此，所提出的三阶段混合预编码是非正交物联网应用的非常合适的解决方案。
2019-11-28 cs.IT eess.SP math.IT
Dual-Polarized Massive MIMO-RSMA Networks: Tackling Imperfect SIC
极化域提供了额外的自由度（DoF），用于改善多输入多输出（MIMO）系统的性能。本文利用这一额外的自由度，以减轻实际问题的连续干扰消除（SIC）的速率分裂多址接入（RSMA）计划。具体而言，我们提出了三种双极化下行链路传输方法的大规模多输入多输出-RSMA网络的极化干扰和残留错误的影响下，不完善的SIC。第一种方法实现用于发送用户的数据消息的极化复用，这消除了在接收中执行SIC的需要。第二种方法在两个极化中发送用户消息的副本，这使得用户能够通过极化域利用分集。第三种方法依次采用每个极化的原始的基于SIC的RSMA技术，并且这允许BS同时发送两个独立的叠加数据流。进行了深入的理论分析，在其中，我们推导出紧密的封闭形式的近似中断概率的三种方法。精确的近似遍历和率的前两个计划也来自。仿真结果验证了理论分析的正确性，证实了所提方案的有效性。例如，在低到中等的交叉极化干扰下，结果表明，即使在高水平的残留SIC误差下，我们的双极化MIMO-RSMA策略也优于传统的单极化MIMO-RSMA对应物。它还表明，所有RSMA方案的性能是令人印象深刻的高于单和双极化的大规模多输入多输出系统采用非正交多址接入（NOMA）和正交多址接入（OMA）技术。
2022-11-02 eess.SP
Data-Aided Variational Bayesian Inference for CSI Estimation over Doubly-Selective DCO-OTFS MIMO VLC Systems with Affine-Precoded Superimposed Training Sequences
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）
针对双选择性DCO-OTFS MIMO VLC系统，提出基于仿射预编码叠加训练序列的架构，并开发数据辅助变分贝叶斯推断方法，实现联合CSI估计与数据检测，显著降低NMSE、导频开销和SER。
2026-09-15 eess.SP
Data-Aided Bayesian Learning for CSI Estimation over Doubly-Selective DCO-OTFS MIMO VLC Channels with Affine-Precoded Superimposed Training Sequences
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）；University of Southampton（南安普顿大学）
针对双选择性DCO-OTFS MIMO VLC信道，提出仿射预编码叠加训练框架，结合导频与数据辅助贝叶斯学习估计CSI并检测数据，降低导频开销和错误率。
2026-09-22 eess.SP
Channel Charting-assisted Non-orthogonal Pilot Allocation for Uplink XL-MIMO Transmission
本文针对XL-MIMO近场信道估计导频开销大的问题，提出基于信道图表的近场导频分配算法NCC-PA，利用极域码本和低维映射增强导频复用用户间的信道正交性，显著提升传输性能。
2024-12-30 cs.IT eess.SP math.IT
Integrating Phase-Coherent Multistatic Imaging in Downlink D-MIMO Networks
Politecnico di Milano（米兰理工大学）；Chalmers University of Technology（查尔姆斯理工大学）
针对下行D-MIMO网络中集成多基地相干成像的需求，提出带可调权衡因子的D-ISAC系统及接收AP优化选择策略，验证了联合成像与通信的可行性与优势。
2025-10-05 eess.SP
Basis Expansion Extrapolation based Long-Term Channel Prediction for Massive MIMO OTFS Systems
针对大规模MIMO-OTFS系统中的信道老化问题，本文提出基于迭代BEM的上行信道估计与基于Slepian序列外推的下行信道预测一体化方案，在降低导频开销的同时提升了估计精度和频谱效率。
2025-07-02 eess.SP
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
Atomic Norm Based Localization and Orientation Estimation for Millimeter-Wave MIMO OFDM Systems
在此，提出了一种用于从毫米波多输入多输出（MIMO）正交频分复用（OFDM）信号中精确估计目标的位置和方位的基于原子范数的方法。提出了一种新的虚拟信道矩阵，并设计了一种从其原子范数分解中提取定位相关信道参数的算法。然后，基于扩展的不变性原理，提出了一种加权最小二乘问题，以准确地恢复的位置和方向使用的视线和非视线信道信息。数值结果突出了性能的改善，比以前的方法和所得的性能几乎达到克拉美-罗下限。
2021-10-08 eess.SP
Flexible Multimode-Based Beamforming MIMO Antenna
本工作提出了紧凑、灵活的多输入多输出（MIMO）天线。设计原理是基于在相同的天线体积内的不同的正交辐射模式的激励。通过相位控制的激发模式，波束形成演示了在方位角和仰角平面使用单层结构。为了灵活性，天线设计使用聚二甲基硅氧烷（PDMS）作为基板。数值结果表明，在不同的弯曲配置下，所有研究的天线都实现了优于23 dB的隔离。此外，所提出的技术演示了在整个仰角平面上具有单向波束控制的天线，并且第二设计实现了在水平面中的双向波束控制。总的来说，这些结果突出了基于多模的波束成形在物联网（IoT）系统中用于灵活MIMO天线的潜力。
2023-01-14 eess.SP
Near-Orthogonal Overlay Communications in LoS Channel Enabled by Novel OAM Beams without Central Energy Voids: An Experimental Study
该研究提出一种可产生无中心能量空洞定向OAM波束的创新发射机设计，构建新型视距MIMO通信架构，经实验验证其在信道相关性、稳定性及误码率上均优于传统平面波天线系统，为通信协议优化和基建提供指导。
2024-07-27 eess.SP
OTFS-NOMA System for MIMO Communication Networks with Spatial Diversity
本文研究了MIMO通信网络中结合OTFS调制与NOMA的下行链路系统，通过将高移动性用户信号置于时延-多普勒域、低移动性用户置于时频域并采用预编码与NOMA频谱共享，推导了检测信噪比闭式表达式，证实了系统性能受用户数、簇数及功率分配因子影响。
2024-06-27 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
Divide and Conquer: One-Bit MIMO-OFDM Detection by Inexact Expectation Maximization
采用一位模数转换器（ADC）实现大规模多输入多输出（MIMO）在降低硬件成本和功耗方面具有很大的潜力。然而，由量化引起的失真提出了巨大的挑战。在MIMO正交频分调制（OFDM）检测，粗量化呈现子载波之间的正交分离不适用，迫使我们处理的问题，有一个非常大的问题大小。在本文中，我们研究的期望最大化（EM）的方法为1比特MIMO-OFDM检测。其思想是迭代解耦子载波之间的MIMO-OFDM检测问题。使用块坐标下降的角度来看，我们描述的经典EM方法提供更灵活和计算效率的设计不精确的变种。仿真结果表明，EM使分而治之的策略的潜力。
2021-02-11 cs.IT eess.SP math.IT
Utility-based Downlink Pilot Assignment in Cell-Free Massive MIMO
我们提出了一种无小区大规模MIMO（多输入多输出）的正交下行链路导频分配策略，利用知识的信道状态信息，在每个用户的信道硬化程度，和移动性条件的用户。这些元素被适当地组合在一起，用于定义用户导频效用度量，其测量用户对用于有效数据解码的下行链路导频的实际需要。所提出的策略包括仅向具有超过预定阈值的导频效用度量的用户分配正交下行链路导频。相反，未被分配有正交下行链路导频的用户通过使用统计信道状态信息来解码数据。与现有技术方法相比，基于效用的方法保证更高的下行链路净和吞吐量，更好地支持高速用户和更短的相干间隔。
2018-04-04 cs.IT eess.SP math.IT
Low-Complexity Equalization of MIMO-OSDM
正交信号分复用（OSDM）由于其降低峰均功率比（PAPR）的能力而成为传统正交频分复用（OFDM）的替代方案。将OSDM与多输入多输出（MIMO）信令组合具有实现高频谱和功率效率的潜力。然而，在这种情况下，直接信道均衡引起立方复杂度，这对于实际使用来说可能是昂贵的。针对这一问题，本文分别针对时不变信道和时变信道提出了低复杂度的MIMO-OSDM逐矢量均衡算法和块均衡算法。通过利用信道矩阵结构，这些算法在变换域中仅具有线性复杂度。仿真结果验证了它们的有效性和相关的性能比较。
2019-06-26 cs.IT eess.SP math.IT
Low-Complexity Memory AMP Detector for High-Mobility MIMO-OTFS SCMA Systems
有效的信号检测器对于大规模通信系统来说是非常重要的，但要获得令人满意的性能却具有挑战性。针对多输入多输出（MIMO）系统，提出了一种基于正交时频空间（OTFS）调制的非正交稀疏码多址接入（SCMA）结构。本文提出了一种新的低复杂度但有效的自定义记忆近似消息传递（AMP）算法，用于信道均衡和多用户检测。具体而言，所提出的记忆AMP检测器享有稀疏的信道矩阵，并只适用于矩阵向量乘法在每次迭代的低复杂度。为了减轻迭代过程中正强化问题导致的性能下降，所有的前一个消息被用来保证内存AMP检测器的正交性原则。最后提供的仿真结果来说明我们的内存AMP检测器优于现有的解决方案。
2023-03-15 cs.IT eess.SP math.IT
Design of Non-orthogonal and Noncoherent Massive MIMO for Scalable URLLC Beyond 5G
本文旨在设计和优化一种非正交和非相干的大规模多输入多输出（MIMO）框架，以实现5G以上无线系统中的可扩展超可靠低延迟通信（sURLLC）。在该框架中，利用与大规模多输入多输出系统中的大规模天线阵列相关联的巨大分集增益来确保MIMO可靠性。为了减少信道估计过程所带来的开销和延迟，提出了一种不需要瞬时信道状态信息（CSI）知识，而只依赖于大尺度衰落系数进行信息解码的非相干通信技术。为了提高所考虑的系统的可扩展性，我们使非正交信道接入的多个用户通过设计一个新的差分调制方案，以确保每个发送的信号矩阵可以被唯一地确定在无噪声的情况下，并可靠地估计在嘈杂的情况下，当天线阵列的大小按比例增加。其关键思想是使来自多个用户的发送信号在空中适当地叠加，使得当和信号被正确地检测到时，可以唯一地确定由所有用户发送的信号。为了进一步提高阵列天线数较大时的平均误码性能，提出了一种基于最大最小Kullback-Leibler（KL）发散度的设计方法，通过联合优化所有用户的发射功率和子星座分配来实现。仿真结果表明，所提出的设计显着优于现有的最大-最小欧氏距离为基础的同行的错误性能。此外，我们提出的方法也有一个更好的错误性能比传统的相干迫零（ZF）接收机与正交信道训练，特别是对于小区边缘用户。
2020-02-10 cs.IT cs.NI eess.SP
URLLC and eMBB Coexistence in MIMO Non-orthogonal Multiple Access Systems
增强型移动宽带（eMBB）和超可靠低延迟通信（URLLC）是第五代移动通信系统（5G）中的两种主要预期服务。具体而言，eMBB应用支持极高数据率通信，而URLLC服务旨在提供具有高可靠性通信的严格延迟。由于URLLC和eMBB服务对服务质量（QoS）的要求不同，它们之间的频谱共享成为一个具有挑战性的调度问题。在本文中，我们的目标是研究穿孔技术下的多输入多输出（MIMO）非正交多址（NOMA）系统中的URLLC和eMBB协同调度/共存问题。该目标函数通过联合用户选择和功率分配调度，在满足URLLC用户时延要求的同时，最大化eMBB用户的数据率。为了解决这个问题，我们首先引入了一个eMBB用户聚类机制，以平衡系统性能和计算复杂性。之后，我们将原问题分解为两个子问题，即用户选择和功率分配的调度问题。我们引入了Gale-Shapley（GS）理论来解决用户选择问题，并引入了连续凸近似（SCA）和凸差分（D.C.）编程来处理功率分配问题。最后，利用迭代算法以较低的计算复杂性找到全局解。数值结果表明了所提算法的有效性，也验证了所提方法优于其他基线方法。
2021-09-13 cs.IT eess.SP math.IT
Mitigating Pilot Contamination and Enabling IoT Scalability in Massive MIMO Systems
Iowa State University（爱荷华州立大学）
针对大规模MIMO系统的导频污染与IoT可扩展性难题，提出基于设备传输模式的集群导频分配方案，结合图着色与最大k割方法提升频谱效率，实现多设备接入。
2023-10-05 cs.GT cs.IT cs.LG
Increased Multiplexing Gain with Reconfigurable Surfaces: Simultaneous Channel Orthogonalization and Information Embedding
本文研究利用ARIS和FRIS在MU-MIMO信道正交化的同时嵌入额外信息，从而在基站天线过剩场景下充分挖掘系统自由度并提升复用增益。
2023-10-30 cs.IT eess.SP math.IT
Decentralized SGD with Over-the-Air Computation
Imperial College London（帝国理工学院）；NCTU（台湾交通大学）
我们研究了无线网络中分散式随机梯度下降（DSGD）的性能，其中节点使用其本地数据集协作优化目标函数。与传统的设置，其中的节点在无差错的正交通信链路进行通信，我们假设，传输是容易添加的噪声和interference.We首先考虑一个点对点（P2P）的传输策略，称为OAC-P2P计划，其中的节点对被调度在一个正交的方式，以最大限度地减少干扰。由于在DSGD框架中，每个节点在共识步骤需要相邻模型的线性组合，因此我们提出了OAC-MAC方案，该方案利用无线介质的信号叠加特性来实现空中计算（OAC）。对于这两种方案，我们投调度问题作为一个图着色问题。我们数值评估这两个计划的MNIST图像分类任务在各种网络条件下的性能。我们表明，OAC-MAC方案达到更好的收敛性能与更少的通信轮。
2020-03-06 cs.DC cs.IT cs.LG
Multiple Access in Constellation Domain by Non-Coherent Massive MIMO
多址接入是提高多用户通信网络容量的基础。然而，对更高数据率和需要通信服务的用户数量的增长的需求导致了当前无线通信中正交资源的稀缺。另一方面，自3GPP Release 15以来，作为3GPP的倡议，将卫星集成在地面网络内需要地面和非地面用户之间的新形式的多址接入。本文研究星座方案作为一个新的领域，以提高国家的最先进的多址技术，为未来的通信技术，采用非相干通信与大规模MIMO。此外，我们提出了一个混合模型之间的经典接入方法，如时分多址（TDMA）或频分多址（FDMA），新兴的非正交多址接入（NOMA）和建议域的星座基于非相干大规模多输入多输出（MIMO）计划的模型。该模型讨论了不同的情况下，卫星通信，有助于增加系统的容量，避免地面和非地面用户之间的干扰。
2023-03-11 cs.IT eess.SP math.IT
Cell-Free Massive MIMO-OFDM Transmission over Frequency-Selective Fading Channels
该文提出并分析了频率选择性衰落信道下基于正交频分复用（OFDM）的无小区大规模多输入多输出（CFmMIMO）多载波传输。提出了频域共轭波束形成、导频分配和用户特定的资源分配。CFmMIMO-OFDM是可扩展的，以服务于大量的用户，并且是灵活的，以提供不同的数据率的异构应用。
2021-07-03 cs.IT eess.SP math.IT
Code-domain NOMA in Massive MIMO: When is it Needed?
在过载的大规模MIMO（mMIMO）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）可以增加总频谱效率。本文旨在识别码域NOMA可以提高mMIMO的频谱效率的情况下，在经典的制度，其中$K < M$。新的频谱效率表达式提供了任意扩展签名和空间相关矩阵的上行链路和下行链路。特别关注的是目前部署在5G前和5G网络中的平面阵列（在子$-6$ GHz频段），其特征在于有限的空间分辨率。数值结果表明，具有这种平面阵列的mMIMO可以在UE在空间上彼此接近的场景中受益于NOMA。针对NOMA辅助的mMIMO系统提出了一种两步UE分组方案，该方案适用于每个小区中当前活动的UE的空间相关矩阵。数值结果被用来调查在不同的操作条件和类型的扩展签名（正交，稀疏和随机集）的算法的性能。分析表明，正交签名提供最高的平均频谱效率。
2021-04-03 cs.IT eess.SP math.IT
PDRS: A Fast Non-iterative Scheme for Massive Grant-free Access in Massive MIMO
免授权多输入多输出（MIMO）通常采用非正交导频进行联合用户检测和信道估计。然而，现有方法对于大规模MIMO中的大规模免授权接入来说太复杂。本文提出了导频检测参考信号（PDRS），以大大降低复杂度。在PDRS方案中，不需要迭代。提出了直接权值估计算法，无需信道估计即可计算合并权值。在合并之后，PDRS恢复误差用于决定导频活动。仿真结果表明，所提出的免授权方案性能良好，复杂度降低了几个数量级。
2020-12-25 cs.IT eess.SP math.IT
NOMA-Based Coexistence of Near-Field and Far-Field Massive MIMO Communications
本文提出利用NOMA原理复用为近场用户预配置的空间波束来服务远场用户，实现近场与远场大规模MIMO通信共存，并证明增加基站天线数可有效提升系统性能。
2023-09-17 cs.IT eess.SP math.IT
Secure Transmission in MIMO-NOMA Networks
这封信的重点是两个用户多输入多输出（MIMO）非正交多址（NOMA）网络的物理层安全。设计了一种线性预编码技术，以确保每个用户的消息的机密性。该技术首先将基站功率在两个用户之间进行拆分，并在此基础上将安全的MIMO-NOMA信道分解为两个MIMO窃听信道，并分别为每个信道设计发送协方差矩阵。与现有的线性预编码方法相比，该方法大大提高了保密率，并在性能和计算成本之间取得了平衡。仿真结果验证了该方法的有效性。
2020-08-13 cs.CR cs.IT eess.SP
NOMA Versus Massive MIMO in Rayleigh Fading
本文比较了功率域NOMA（非正交多址接入）和标准的大规模MIMO（多输入多输出）技术的总和速率和速率区域。分析证明了大规模MIMO在i.i.d.~瑞利衰落信道，如果在基站处使用足够数量的天线。仿真结果表明，当具有20-30个天线时，交叉点已经出现，这远远小于下一代蜂窝网络所考虑的。
2021-12-31 cs.IT eess.SP math.IT
Diagonally Reconstructed Channel Estimation for MIMO-AFDM with Inter-Doppler Interference in Doubly Selective Channels
针对存在分数多普勒频移的MIMO-AFDM系统中EPA信道估计受多普勒间干扰困扰的问题，提出低复杂度EPA-DR信道估计方案，直接计算有效信道矩阵以消除干扰，推动AFDM走向实用。
2023-08-28 cs.IT eess.SP math.IT
Complex-Valued Neural Networks for Ultra-Reliable Massive MIMO
针对下一代通信网络对高可靠性的需求，提出结合SVD信道校正的QOSTBC超可靠MIMO方案，并引入PT-RBF神经网络解码方案降低复杂度，仿真验证其性能与鲁棒性更优，可作为下一代超可靠通信候选方案。
2025-01-16 cs.IT cs.NI eess.SP
Self-attention for Enhanced OAMP Detection in MIMO Systems
多输入多输出（MIMO）系统是无线通信的基础。由于经典的MIMO系统中符号检测算法需要大量的计算资源或结果不佳，因此数据驱动算法变得越来越流行。然而，大多数的proposedalgorithms，引入近似导致现实MIMO系统的性能下降。在本文中，我们引入了一个神经增强的混合模型，增强了国家的最先进的神经网络组件的analyticbackbone算法。特别是，我们引入aself-attention模型的迭代正交近似消息传递（OAMP）为基础的解码算法的增强。在我们的实验中，我们表明，所提出的模型可以优于现有的数据驱动的方法OAMP，同时提高了泛化到其他SNR值在有限的计算开销。
2023-03-14 cs.IT eess.SP math.IT
An Interference-Free Filter-Bank Multicarrier System Applicable for MIMO Channels
在滤波器组多载波（FBMC）系统中，固有干扰是在多输入多输出（MIMO）信道上实现分集增益的主要挑战。在本文中，我们开发了一种新的多载波系统称为FBMC偏移上下多相网络（FBMC/OULP），其中，为了消除固有的干扰，复值符号交替地通过上半部分和下半部分的多相网络分支与偏移时间传输。FBMC/OULP系统的符号密度等于时频网格中的一个复值符号。此外，对于在频率选择性信道上的传输，在FBMC/OULP系统的接收机处采用最小均方误差（MMSE）估计器以消除由信道的频率选择性引起的干扰。所提出的方案减轻了在上多相分支和下多相分支中的符号之间产生的干扰，基于循环卷积属性。正交空时分组码（OSTBC）在MIMO信道中使用复值符号并减小干扰，通过低复值的最大似然（ML）检测器可以获得全分集增益。仿真结果表明，与正交频分复用（OFDM）系统相比，该系统在快多径衰落信道下具有更好的性能，在慢多径衰落信道下具有竞争力的性能。
2020-06-06 cs.SY eess.SP eess.SY
Alamouti-Like Transmission Schemes in Distributed MIMO Networks
该研究的目的是调查潜在的好处，使用Alamouti类正交空时频分组码（STFBC）在分布式多输入多输出（D-MIMO）系统，以增加在UE侧的分集时，瞬时信道状态信息（CSI）是不可用的无线电单元（RU）。大多数现有的传输技术需要瞬时CSI来形成预编码器，这只能与准确和最新的信道知识一起实现。STFBC可以在不估计下行链路信道的情况下增加UE侧的分集。在具有挑战性的信道条件下，网络可以切换到鲁棒模式，即使在不知道信道系数的情况下，也可以通过STFBC为用户维持一定的数据率。在这项研究中，它将主要集中在RU和用户设备的集群，其中每个集群采用可能不同的正交码，从而优化整体频谱效率。将示出在信道未知时可以使用的已知技术上的潜在性能增益，并且将识别利用信道估计的复杂预编码器的性能差距。
2023-02-08 cs.IT eess.SP math.IT
Timing and Frequency Synchronization for 1-bit Massive MU-MIMO-OFDM Downlink
我们考虑大规模多用户（MU）多输入多输出（MIMO）下行链路的定时和频率同步，其中1位数模转换器（DAC）在基站（BS）。我们专注于实际相关的情况下，正交频分复用（OFDM）是用来在频率选择性信道进行通信。我们的贡献是双重的。首先，我们使用Bussgang定理来分析BS中存在1位DAC时定时和频率偏移对性能的影响。其次，我们证明了广泛使用的Schmidl-Cox同步算法的有效性。我们的研究结果表明，1比特的大规模MU-MIMO-OFDM下行链路是弹性的定时和频率偏移。
2019-05-19 cs.IT eess.SP math.IT
Channel Estimation and Hybrid Combining for Wideband Terahertz Massive MIMO Systems
太赫兹（THz）通信被广泛认为是未来6G无线系统的关键推动者。然而，由于信道的频率选择性，THz链路受到高传播损耗和符号间干扰的影响。大规模多输入多输出（MIMO）以及正交频分复用（OFDM）可以用来处理这些问题。然而，当基站（BS）天线阵列上的传播延迟超过符号周期时，BS阵列的空间响应在OFDM子载波上变化。这种被称为波束偏斜的现象使得窄带组合方法无效。另外，在训练阶段期间没有组合增益的情况下，信道估计变得具有挑战性。在这项工作中，我们解决了宽带太赫兹大规模MIMO均匀平面阵列的信道估计和混合合并问题。具体来说，我们首先介绍了一个低复杂度的波束斜斜抑制方案的基础上的真实时间延迟。接下来，我们提出了一种新的流行的正交匹配追踪（OMP）算法的变体，以准确地估计低训练开销的信道。我们的信道估计和混合合并方案进行了理论和数值分析。此外，所提出的方案被扩展到多天线用户的情况下。仿真结果显示，我们的设计相比，标准的窄带合并和基于OMP的信道估计提供的性能增益。
2021-02-12 cs.IT eess.SP math.IT
Bayesian Learning for Pilot Decontamination in Cell-Free Massive MIMO
EURECOM（欧洲通信研究所）
本文提出了一种基于贝叶斯学习的联合信道估计和数据检测算法，用于减轻cell-free大规模MIMO系统中pilot污染的影响，并引入了新的指标来量化PC。
2025-11-20 cs.IT eess.SP math.IT
