Hybrid Digital and Microwave Linear Analog Computer (MiLAC)-aided Beamforming for Multiuser MIMO-OFDM Systems
Imperial College London（帝国理工学院）
本文研究了混合数字-MiLAC波束成形在宽频多用户MISO系统中的性能，提出了一种高效算法，证明其在高频选择性信道中优于传统混合数字-模拟波束成形。
2026-04-29 cs.IT eess.SP math.IT
Hybrid Beamforming: Where Should the Analog Power Amplifiers be Placed?
在本文中，我们研究了具有有限射频（RF）链的点对点大规模多输入多输出系统（P2P-massive MIMO）的频谱效率（SE），即，模数/数模（D2 A/A2 D）模块。由此产生的架构被称为混合波束成形，其中联合模拟和数字波束成形优化最大化SE。我们通过保持RF链的数量较低，但将模拟放大器放置在不同的路径上来分析系统的SE。传统的混合波束成形架构在D2 A模块之后使用放大器。然而，将它们放置在移相器处或天线处可以影响混合波束成形的SE。我们研究的模拟放大器的最佳位置，并查明在错误放置放大器的情况下的损失量。
2019-02-25 cs.IT eess.SP math.IT
A Family of Deep Learning Architectures for Channel Estimation and Hybrid Beamforming in Multi-Carrier mm-Wave Massive MIMO
Duzce University（迪兹杰大学）；University of Luxembourg（卢森堡大学）
混合模拟和数字波束成形收发器有助于解决下一代毫米波（mm-Wave）大规模多输入多输出（多输入多输出）系统中昂贵硬件和高训练开销的挑战。然而，在混合架构中缺乏全数字波束成形以及毫米波的短相干时间对信道估计施加了额外的约束。解决这些挑战的现有工作主要集中在窄带信道上，其中采用基于优化或贪婪算法来导出混合波束形成器。在本文中，我们介绍了一种用于频率选择性宽带毫米波系统的信道估计和混合波束成形的深度学习（DL）方法。特别是，我们考虑了大规模多输入多输出正交频分复用（MIMO-OFDM）系统，并提出了三种不同的DL框架，包括卷积神经网络（CNN），它接受接收信号的原始数据作为输入，并在输出端产生信道估计和混合波束形成器。我们还介绍了离线和在线预测方案。数值实验表明，与当前最先进的优化和DL方法相比，我们的方法提供了更高的频谱效率，更少的计算成本和更少的导频信号数量，以及对接收到的导频数据，损坏的信道矩阵和传播环境的偏差的更高的容忍度。
2022-01-03 cs.IT cs.LG eess.SP
Hybrid Beamforming for RIS-Empowered Multi-hop Terahertz Communications: A DRL-based Method
太赫兹频带（0.1- 10 THz）中的无线通信被设想为未来第六代（6 G）无线通信系统的关键使能技术之一。然而，太赫兹频率很高的传播衰减和分子散射往往限制了信号的传输距离和覆盖范围。基于可重构智能表面（RIS）在实现智能无线电传播环境方面的突破，提出了一种新的混合波束形成方案，用于多跳RIS辅助通信网络，以提高太赫兹频段的覆盖范围。我们研究了BS处的数字波束成形矩阵和RIS处的模拟波束成形矩阵的联合设计，通过利用深度强化学习（DRL）的最新进展来对抗传播损耗。仿真结果表明，与基准方案相比，该方案能够将THz通信的覆盖范围提高50%以上.此外，它也表明，我们提出的DRL为基础的方法是一个国家的最先进的方法来解决NP-巴德波束成形问题，特别是当信号在RIS授权太赫兹通信网络经历多跳。
2020-09-20 cs.IT cs.LG eess.SP
Hybrid Beamforming for 5G and Beyond Millimeter-Wave Systems: A Holistic View
毫米波（mm-wave）通信是未来无线网络的关键技术。为了对抗显著的路径损耗并利用丰富的毫米波频谱，有效的波束成形至关重要。然而，传统的全数字波束成形技术是不适用的，因为它们需要用于每个天线元件的单独的射频（RF）链，这是昂贵的并且消耗太多能量。混合波束成形是一种具有成本效益的替代方案，它可以通过采用少量的RF链来显著降低硬件成本和功耗。本文基于针对不同硬件结构的新分类法，对5G及更高级别的毫米波系统的混合波束成形进行了全面阐述。我们采取务实的方法，从三个关键方面比较不同的建议：1）硬件效率，即，所需的硬件组件; 2）相关联的波束成形算法的计算效率;以及3）可实现的频谱效率，主要性能指标。通过系统的比较，这三个设计方面之间的相互作用和权衡证明，和有前途的候选人在未来的无线网络中的混合波束成形。
2019-12-04 cs.IT eess.SP math.IT
Environment-Aware Hybrid Beamforming by Leveraging Channel Knowledge Map
模拟/数字混合波束形成技术是实现毫米波（mmWave）大规模多输入多输出（MIMO）系统的一种有效方法。然而，现有的混合波束成形设计主要依赖于实时信道训练或波束扫描来找到期望的波束，这由于在发射机和接收机两者处的大量天线而仅具有有限的射频（RF）链而导致了过高的开销。为了解决这个具有挑战性的问题，在本文中，我们提出了一种新的环境感知的混合波束形成技术，只需要轻实时训练，利用有用的工具，信道知识地图（CKM）与用户的位置信息。CKM是一个特定于站点的数据库，它提供特定于位置的信道相关信息，以促进甚至加速实时信道状态信息（CSI）的获取。针对毫米波大规模MIMO系统中的混合波束形成设计，提出了两种具体的CKM算法，即信道角度图（CAM）和波束索引图（BIM）。结果表明，与现有的环境感知方案相比，基于CKM的环境感知混合波束形成方案可以大大提高有效通信速率，即使在中等的用户定位误差下，由于其极大地节省了禁止的实时训练开销.
2022-06-17 cs.IT eess.SP math.IT
Utilizing Imperfect Resolution of Near-Field Beamforming: A Hybrid-NOMA Perspective
该研究利用近场波束成形的非完美分辨率特性，提出混合NOMA传输策略以服务额外用户，通过求解能耗最小化问题并结合解析与仿真，明确了波束分辨率对混合NOMA传输设计的影响，可提升无线网络吞吐量与连接性。
2023-11-04 cs.IT eess.SP math.IT
Hybrid Beamforming Design for Integrated Sensing and Communication Exploiting Prior Information
针对MIMO ISAC系统，本文利用目标角度先验分布并以PCRB为指标，提出单/多RF链混合波束成形优化算法及速率约束下的AO-FPP-SCA方法。
2024-09-06 cs.IT eess.SP math.IT
Mixed-Timescale Deep-Unfolding for Joint Channel Estimation and Hybrid Beamforming
在大规模多输入多输出（MIMO）系统中，混合模拟-数字波束成形是一种利用潜在阵列增益而无需为每个天线使用专用射频链的基本技术。然而，由于天线数量大，传统的信道估计和混合波束成形算法通常需要很高的计算复杂性和信令开销。在这项工作中，我们提出了一个端到端的深度展开神经网络（NN）联合信道估计和混合波束形成（JCEHB）算法，以最大限度地提高系统的和速率在时分双工（TDD）的大规模MIMO。具体而言，递归最小二乘（RLS）算法和随机逐次凸逼近（SSCA）算法展开的信道估计和混合波束形成，分别。为了减少信令开销，我们考虑了一种混合时标混合波束形成方案，其中模拟波束形成矩阵基于离线的信道状态信息（CSI）统计进行优化，而数字波束形成矩阵基于估计的低维等效CSI矩阵在每个时隙进行设计。我们联合训练的模拟波束形成器与RLS和SSCA诱导的深度展开神经网络的可训练参数的基础上CSI统计离线。在数据传输过程中，我们通过RLS诱导的深度展开神经网络估计低维等效CSI，并更新数字波束形成器。此外，我们提出了一个混合的时标深度展开神经网络的模拟波束形成器进行在线优化，并扩展到频分双工（FDD）系统，其中信道反馈被认为是框架。仿真结果表明，该算法在降低计算复杂性和信令开销的同时，性能明显优于传统算法。
2022-06-08 cs.IT eess.SP math.IT
Hybrid Quantum Neural Network based Indoor User Localization using Cloud Quantum Computing
Indian Institute of Technology Delhi（印度理工学院德里分校）；University of Melbourne（墨尔本大学）；Centre for Applied Research in Electronics (CARE)（应用电子研究中心）；Bharti School of Telecommunication Technology and Management（巴尔蒂电信技术与管理学院）
本文提出一种基于RSSI的混合量子神经网络室内定位方法，并在真实IBM量子硬件上验证其在NISQ设备上的实用性能，优于量子指纹算法。
2024-10-01 cs.LG eess.SP
Data-Driven Deep Learning Based Hybrid Beamforming for Aerial Massive MIMO-OFDM Systems with Implicit CSI
Beijing Institute of Technology（北京理工大学）；Tsinghua University（清华大学）；Southeast University（东南大学）
在空中混合大规模多输入多输出（MIMO）和正交频分复用（OFDM）系统中，如何在有限的导频和反馈开销下设计频谱有效的宽带多用户混合波束形成是一个挑战。为此，通过将关键传输模块建模为端到端（E2E）神经网络，本文提出了一种基于数据驱动的深度学习（DL）的统一混合波束成形框架，用于具有隐式信道状态信息（CSI）的时分双工（TDD）和频分双工（FDD）系统。对于TDD系统，所提出的基于DL的方法将上行链路导频组合和下行链路混合波束成形模块联合建模为E2E神经网络。而对于FDD系统，我们将下行导频传输、上行CSI反馈和下行混合波束形成模块联合建模为E2E神经网络。与传统的分别处理不同模块的方法不同，该方法以总速率为优化目标，同时对所有模块进行优化。因此，通过感知空对地大规模多输入多输出-OFDM信道样本的固有特性，基于DL的E2E神经网络可以建立从信道到波束形成器的映射函数，从而可以避免显式信道重构，减少导频和反馈开销。此外，实际的低分辨率移相器（PS）引入了量化约束，导致训练神经网络时难以实现梯度反向传播。为了减轻由相位量化误差引起的性能损失，我们采用迁移学习策略来进一步微调E2E神经网络，基于预先训练的网络，假设理想的无限分辨率PS。数值结果表明，我们的基于DL的计划有相当大的优势，比国家的最先进的计划。
2022-09-09 cs.IT cs.LG eess.SP
Learning-Based Multiuser Scheduling in MIMO-OFDM Systems with Hybrid Beamforming
Nokia Bell Labs（诺基亚贝尔实验室）；EURECOM
本文研究了MIMO-OFDM混合波束赋形系统中的多用户调度问题，提出双时间尺度协议结合贪心、排序及机器学习方法，在RF链路限制下最大化比例公平性，揭示了性能与复杂度的权衡。
2025-07-12 cs.IT cs.LG eess.SP
Transformer-based Hybrid Beamforming with Dynamic Subarray for Near-Space Airship-Borne Communications
Beijing Institute of Technology（北京理工大学）；State Key Laboratory of Environment Characteristics and Effects for Near-space（近地空间环境特性与效应国家重点实验室）；State Key Laboratory of CNS/ATM（CNS/ATM国家重点实验室）；Advanced Technology Research Institute, BIT（北京理工大学先进技术研究院）；Yangtze Delta Region Academy of Beijing Institute of Technology (Jiaxing)（北京理工大学长三角研究院（嘉兴））；Interdisciplinary Center for Security, Reliability and Trust (SnT) - University of Luxembourg（卢森堡大学安全、可靠性与信任跨学科中心 (SnT)）；King Abdullah University of Science and Technology（阿卜杜拉国王科技大学）
本文提出基于Transformer的混合波束成形框架，通过动态子阵结构提升近空间气球borne通信的能效和谱效率。
2026-02-07 cs.IT eess.SP math.IT
Smart Hybrid Beamforming and Pilot Assignment for 6G Cell-Free Massive MIMO
本文研究了Cell-Free大规模MIMO网络，其中每个接入点（AP）都配备了一个混合收发器，与全数字收发器相比，降低了复杂性和成本。渐近近似的频谱效率推导出上行链路和下行链路。利用这些表达式，最大-最小问题被公式化以优化（i）AP处的模拟波束形成器和（ii）导频分配。仿真结果表明，这些变量的优化大大提高了网络的性能。
2023-01-13 cs.IT eess.SP math.IT
Dynamic-subarray with Fixed Phase Shifters for Energy-efficient Terahertz Hybrid Beamforming under Partial CSI
太赫兹（THz）通信被认为是6 G系统的支柱技术，提供数十GHz的带宽。为了在降低硬件复杂度的同时克服巨大的传播损耗，提出了具有混合波束形成的太赫兹超大规模（UM）MIMO系统，以提供高的阵列增益。值得注意的是，在大多数现有的混合波束形成研究中考虑的可调移相器是功耗高的，并且难以在THz波段实现。此外，由于超大规模的天线，完整的信道状态信息（CSI）是具有挑战性的获得。为了解决这些实际问题，本文提出了一种能量有效的动态子阵与固定移相器（DS-FPS）架构的太赫兹混合波束形成。为了补偿FPS固定相位所造成的频谱效率损失，插入开关网络以实现动态连接。此外，通过考虑部分CSI，我们提出了一种行连续分解（RSD）算法来设计DS-FPS的混合波束形成矩阵。进一步提出了逐行（RBR）算法以降低计算复杂性。大量的仿真结果表明，所提出的DS-FPS架构与RSD和RBR算法实现了更高的能源效率比现有的架构。此外，部分CSI的DS-FPS架构实现了97%的频谱效率与全CSI。
2022-03-29 cs.IT eess.SP math.IT
Electromagnetic Hybrid Beamforming for Holographic Communications
本文提出基于三维超方向性全息天线阵列的电磁混合波束赋形方案，通过联合优化模拟激励电流与数字预编码，消除方向图畸变并实现全空间可编程聚焦，仿真显示和速率增益超过传统算法150%。
2024-10-23 cs.IT eess.SP math.IT
Joint Hybrid Beamforming and User Scheduling for Multi-Satellite Cooperative Networks
在本文中，我们考虑一个合作通信网络，其中多颗卫星提供服务的地面用户（GU）（在同一时间和同一频率）。当多颗卫星以协作方式为多个GU提供服务时，卫星上的通信和计算资源通常是有限的，卫星-GU链路的确定对通信性能有很大影响。因此，考虑到星载射频链路的局限性，本文首先提出了一种混合波束形成方法，该方法由用于波束对准的模拟波束形成和用于干扰抑制的数字波束形成组成。然后，建立适当的卫星和GU之间的连接，我们提出了一种启发式的用户调度算法，该算法确定的连接，根据总的频谱效率（SE）增量的多卫星协作网络。其次，提出了一种联合波束形成和用户调度的方案，以显著提高多卫星协作网络的性能。最后，通过仿真比较了所提出的方案与典型基线的性能，并分析了影响多星协作网络性能的关键因素。结果表明，所提出的联合波束成形和用户调度方法可以提供平均47.2%的SE改善相比，它的非联合对应。
2023-01-13 cs.IT eess.SP math.IT
Hybrid Beamforming Optimization for MIMO ISAC based on Prior Distribution Information
The Hong Kong Polytechnic University（香港理工大学）
本文提出了一种基于先验分布信息的混合波束成形优化方法，用于提升MIMO ISAC系统的感知与通信性能。
2026-02-02 cs.IT eess.SP math.IT
Capacity Achieving Design for Hybrid Beamforming in Millimeter Wave Massive MIMO Systems
针对毫米波大规模 MIMO 混合波束成形仅依赖信道信息的问题，提出以发射协方差矩阵优化为核心、利用 BC-MAC 对偶处理非凸性的收发联合设计，在多种场景下提升下行和速率容量。
2025-09-29 cs.IT eess.SP math.IT
Near-field Hybrid Beamforming for Terahertz-band Integrated Sensing and Communications
针对太赫兹大规模阵列近场波束斜视降低ISAC波束成形精度的问题，提出近场太赫兹ISAC混合波束成形交替优化方法及基带波束斜视补偿方案，在无额外硬件下实现良好频谱效率与斜视抑制效果。
2023-09-25 cs.IT eess.SP math.IT
Beamforming Design for Hybrid IRS-aided AF Relay Wireless Networks
本文提出一种由无源和有源元件组成的混合IRS辅助AF中继无线网络，并设计了基于逐次凸逼近和分数规划的低复杂度方法（LC-SCA-FP）联合优化波束成形与反射系数矩阵，仿真证明其速率优于基准方案。
2023-11-23 cs.IT eess.SP math.IT
Hybrid Beamforming and Combining for Millimeter Wave Full Duplex Massive MIMO Interference Channel
全双工（FD）通信可以彻底改变无线通信，因为它避免了使用独立的信道进行双向通信。这项工作推广了毫米波（mmWave）频段的点对点FD通信，包括K对大规模MIMO FD节点同时工作。我们提出了一种新的联合混合波束成形（HYBF）和加权和速率（WSR）最大化的合并方案，使大规模MIMO FD链路的共存成本有效。该算法依赖于基于最小化-最大化方法的替代优化。此外，我们提出了一种新的SI和大规模MIMO干扰信道感知功率分配方案，包括最优功率控制。仿真结果表明，显着的性能改善相比，传统的双向全数字半双工（HD）系统。
2022-01-04 cs.IT eess.SP math.IT
A Hardware-Efficient Hybrid Beamforming Solution for mmWave MIMO Systems
在毫米波（mmWave，mmWave）通信系统中，现有的混合波束成形解决方案通常需要大量的高分辨率移相器（PS，phase shifter）来实现模拟波束成形器，其仍然遭受高硬件复杂度和功耗。针对这一问题，本文提出了一种新的硬件高效的混合预编码/合并架构，该架构仅使用有限数量的简单相位过采样器（POS）和一个开关（SW）网络，在保持满意的频谱效率性能的同时实现最大的硬件效率。该POS可以用简单的电路实现，同时输出多个不同相位的并行信号。借助于简单的开关网络，通过将具有适当相位的信号馈送到天线阵列或RF链来实现模拟预编码器/组合器。我们分析了这种基于POS-SW的混合波束形成架构的设计挑战，并提出了潜在的解决方案的基本问题，特别是预编码器/组合器的设计和信道估计策略。仿真结果表明，这种硬件有效的结构可以实现相当的频谱效率，但远高于传统的结构的能量效率。
2018-12-12 cs.IT eess.SP math.IT
Reconfigurable Intelligent Surface Aided Hybrid Beamforming: Optimal Placement and Beamforming Design
我们考虑可重构智能表面（RIS）辅助第六代（6 G）太赫兹（THz）通信的室内环境中，一个基站（BS）希望发送独立的消息，它的服务用户的帮助下，多个RIS。对于室内环境，诸如柱子、墙壁和其他物体之类的各种障碍物可能导致BS与用户之间没有视线信号路径，这可能显著降低性能。为了克服室内太赫兹通信的这种局限性，我们首先优化RIS的位置，以最大限度地扩大覆盖范围。在优化的RIS布局下，我们提出了BS处的3D混合波束形成和RIS处的相位调整，它们通过基于码本的3D波束扫描以低复杂度在BS和RIS处联合执行。数值模拟表明，该方案显着提高了平均和率相比，没有RIS和随机部署的RIS。它进一步表明，所提出的基于码本的3D波束扫描有效地对准BS-用户链路或BS-RIS-用户链路之间的模拟波束，因此，实现了接近于需要全局信道状态信息的相干波束对准的平均和速率。
2023-03-21 cs.IT eess.SP math.IT
SIM-Enabled Hybrid Digital-Wave Beamforming for Fronthaul-Constrained Cell-Free Massive MIMO Systems
针对无小区大规模MIMO前传受限问题，提出集成SIM的混合数字-波域波束成形框架，联合优化数字与波域变量及前传压缩，交替优化算法实现接近全数字性能且减少射频链路。
2025-10-15 cs.IT eess.SP math.IT
Initial Access for Millimeter-Wave and Terahertz Communications with Hybrid Beamforming
为了在第六代（6G）移动系统中实现每秒太比特（Tbps）的数据率，无线通信需要利用毫米波（mmWave）和太赫兹（THz）频带中的丰富频谱。然而，高频传输严重依赖于高波束成形增益来补偿严重的传播损耗。基于波束的系统在初始接入过程中面临障碍，其中基站必须向其覆盖范围内的所有用户广播同步信号和系统信息。因此，本文提出了一种新的全向广播方案的毫米波和太赫兹系统与混合波束形成。它通过在子阵列上形成互补波束，在所有方向上提供瞬时相等的增益。数值结果表明，该方案可以实现全方位覆盖，其性能明显优于已有方案。
2022-05-02 cs.IT eess.SP math.IT
Generative Learning Powered Probing Beam Optimization for Cell-Free Hybrid Beamforming
本文提出一种生成式学习驱动的探测波束优化框架，通过CVAE与混合密度网络增强PBM并预测和速率，进而优化无小区混合波束赋形中的探测波束，仿真验证了其有效性。
2024-09-20 cs.IT eess.SP math.IT
Hybrid Beamforming for Intelligent Reflecting Surface Aided Millimeter Wave MIMO Systems
由于采用毫米波（mmWave）频段的通信系统必须使用大型天线阵列来克服mmWave信号的严重传播损耗，因此混合波束成形已被认为是mmWave通信的组成部分。最近，智能反射表面（IRS）已经被提出作为一种创新技术，其可以通过使用低成本的无源反射元件来显著改善毫米波通信系统的性能。在本文中，我们研究了红外辅助毫米波多输入多输出（MIMO）系统与混合波束形成架构。本文首先利用毫米波信道的稀疏散射结构和大尺度特性，研究了窄带MIMO系统中IRS反射矩阵和混合波束形成器的联合设计。然后，我们将所提出的联合设计推广到宽带MIMO系统与正交频分复用（OFDM）调制，利用频率选择性毫米波信道的角度稀疏。仿真结果表明，所提出的联合设计可以显着提高系统的频谱效率，并实现优于现有设计的性能。
2022-06-27 cs.IT eess.SP math.IT
Deep Learning for Hybrid Beamforming with Finite Feedback in GSM Aided mmWave MIMO Systems
Tsinghua University（清华大学）；Beijing National Research Center for Information Science and Technology（北京信息科学与技术国家研究中心）
混合波束形成是毫米波多输入多输出系统的重要技术。为了提高频谱利用率，进一步引入了广义空间调制（GSM）技术。然而，大多数现有的波束成形工作假设完美的信道状态信息（CSI），这是不现实的，在实际系统中。本文研究了GSM辅助频分复用（FDD）mmWave MIMO系统中下行导频训练、信道估计、CSI反馈和混合波束形成的联合优化问题。在深度学习的帮助下，通过无监督学习以端到端的方式设计GSM混合波束形成器。实验结果表明，与传统算法相比，本文提出的多分辨率网络GsmEFBNet能够以更少的反馈比特数获得更高的可达速率。
2023-02-15 cs.AI cs.IT eess.SP
Millimeter-Wave Massive MIMO Testbed with Hybrid Beamforming
大规模多输入多输出（MIMO）技术在毫米波（mmWave）频段获得大阵列增益至关重要。然而，存在实际的挑战，例如在这样的系统中的高硬件成本和功耗。这些问题的一个有前途的解决方案是采用混合波束成形架构。这种架构的收发器（TRx）链的数量比天线总数少得多，从而实现了成本和能量高效的系统。在本文中，我们提出了一个实时毫米波（28 GHz）大规模多输入多输出测试床与混合波束成形。该测试平台具有用于波束选择的64天线/16 TRx单元，可以以模块化方式扩展到更大的阵列尺寸。为了在真实传播环境中测试从基带处理算法到调度和波束选择的所有内容，我们将基于软件定义无线电技术构建的现有100天线/100 TRx大规模多输入多输出测试平台（低于6 GHz）的功能扩展到灵活的毫米波大规模多输入多输出系统。
2020-12-02 cs.IT eess.SP math.IT
A Comprehensive Performance Analysis for mm-Wave Massive MIMO Hybrid Beamforming under PA Nonlinearities
在本文中，我们开发了一个框架，以调查不同的混合波束形成架构的大规模多输入多输出（MIMO）系统的性能受损的功率放大器（PA）的非线性。数字预失真（DPD）设计中采用了基于反波束形成后反馈的间接学习结构，以补偿PA引起的非线性失真。此外，我们提出了一种新的模拟波束形成器设计的部分连接架构的基础上广义特征波束形成器（GEB）的方法。在文献中，非线性PA的带外（OOB）辐射和实现的信号干扰噪声比（SINR）的影响进行了研究。然而，这些研究仅限于全数字或部分连接的混合波束形成架构，同时在PA的基础上部署Bussgang分解，而不考虑性能分析中的阵列架构类型。在这项研究中，我们推导出一个解析的比特错误率（BER）的表达式的基础上的时空Bussgang分解的矩阵形式，和失配解码容量通过广义互信息（GMI）下PA非线性不同的混合Massive MIMO架构。分析结果表明，非线性失真对系统性能有很大影响，DPD可以在一定程度上减小非线性失真对系统性能的影响。最后通过数值计算验证了所得到的误码率解析表达式的正确性。
2021-02-26 cs.IT eess.SP math.IT
Hybrid Beamforming Structure for Massive MIMO System: Full-connection v.s. Partial-connection
在本文中，我们比较了多用户大规模多输入多输出系统的两种典型混合波束成形结构的性能，即全连接和部分连接结构。在毫米波信道小角度扩展的假设下，给定面向用户的模拟预编码器和迫零数字预编码器，给出了用户的模拟和数字预编码信道增益的显式上界，并在此基础上研究了两种结构之间的关系.分析结果表明，全连接结构并不总是优于部分连接结构，并揭示了适用于每种结构的区域。仿真结果验证了分析结果的正确性。
2020-06-18 cs.IT eess.SP math.IT
AI-Empowered Hybrid MIMO Beamforming
本文综述AI辅助混合MIMO波束成形设计，梳理架构约束、传统优化与深度学习与深度展开方法，并通过数值与定性比较指出未来研究方向。
2023-03-03 cs.AI cs.IT eess.SP
Hybrid Beamforming for Terahertz Wireless Communications: Challenges, Architectures, and Open Problems
太赫兹（THz）通信通过提供数十GHz带宽而被视为第六代（6 G）无线系统的支柱技术。为了克服传输距离短和传播损耗大的缺点，人们提出了采用亚毫米波长天线阵列的超大规模MIMO系统，以获得高增益。在UM-MIMO系统中，混合波束成形技术在提高数据率和降低功耗方面具有巨大的潜力。针对太赫兹波的特殊性，研究了太赫兹波混合波束形成技术的特点和面临的挑战。具体来说，我们证明了空间自由度（SDoF）小于5，这是由于太赫兹信道的极端稀疏性。研究了由高达15 dB以上的巨大反射和散射损耗引起的阻塞问题。此外，我们分析了包含1024个或更多天线的阵列所带来的挑战，包括对智能子阵列架构的要求，严格的能源效率，以及基于球面波传播机制的传播特性。由于带宽高达几百GHz，当带宽分数超过10%时，波束倾斜效应会导致超过5 dB的阵列增益损失。受此启发，本文提出了三种新的太赫兹混合波束形成结构，包括宽间隔多子阵、动态子阵阵列和基于真时延的结构。我们还展示了潜在的数据率，功耗和阵列增益的太赫兹通信能力。作为THz混合波束形成设计的路线图，多个开放的问题和潜在的研究方向进行了阐述。
2021-01-21 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
Energy-efficient Dynamic-subarray with Fixed True-time-delay Design for Terahertz Wideband Hybrid Beamforming
太赫兹（THz）超大规模多输入多输出（UM-MIMO）系统的混合波束形成技术是一种很有前途的6 G空-空-地一体化网络技术，能够克服巨大的传播损耗，提供前所未有的数据率。随着太赫兹波段超宽带、超大规模天线阵列的出现，波束倾斜成为影响阵列增益和数据率的关键问题之一。然而，传统的基于移相器的混合波束形成架构由于移相器的频率平坦特性而不能解决这个问题。本文提出了一种新的固定真时延动态子阵（DS-FTTD）结构，以在保持高能量效率的同时克服波束偏斜。与使用复杂可调TTD的现有研究相比，DS-FTTD架构具有较低的功耗和硬件复杂度，这要归功于低成本的FTTD。此外，提出了一种低复杂度的行分解（RD）算法来设计DS-FTTD结构的混合波束形成矩阵。大量的仿真结果表明，通过使用RD算法，DS-FTTD架构实现了接近最佳的阵列增益和显着更高的能量效率比现有的架构。此外，DS-FTTD架构与RD算法的频谱效率是不完美的信道状态信息的鲁棒性。
2022-02-07 cs.IT eess.SP math.IT
Deep Learning for Joint Design of Pilot, Channel Feedback, and Hybrid Beamforming in FDD Massive MIMO-OFDM Systems
针对FDD大规模MIMO-OFDM系统，提出端到端深度学习框架，联合设计导频、信道反馈与混合波束成形，并利用图神经网络建模波束成形器交互。
2023-12-10 cs.IT eess.SP math.IT
Full-stack Hybrid Beamforming in mmWave 5G Networks
本文分析了毫米波（mmWave）第五代（5G）蜂窝网络中的混合波束成形（HBF）和多用户多输入多输出（MU-MIMO），考虑了具有TCP/IP流量和MAC调度的全协议栈。HBF和MU-MIMO上的先前工作假设全缓冲传输并研究了链路级性能。我们报告的HBF技术，前载信道估计导频方案在NR，和MU-MIMO调度的约束之间的非平凡的相互作用。我们还报告说，联合多用户波束成形设计是必要的，在这个意义上说，MU-MIMO系统不能被充分利用时，实现为一个纯粹的收集单用户模拟波束并行工作。通过解决这些问题，可以通过空分多址（SDMA）在mmWave 5G网络中显着增加吞吐量。
2020-10-13 cs.IT eess.SP math.IT
Full Duplex Hybrid A/D Beamforming with Reduced Complexity Multi-Tap Analog Cancellation
虽然全双工多输入多输出（MIMO）设计中的模拟自干扰消除器的硬件复杂度不一定随收发器天线的数量而缩放，但是在具有数百个天线元件的大规模MIMO系统中利用模拟消除的益处仍然是相当不切实际的。混合模拟和数字（A/D）波束成形架构最近被认为是用于实现具有非常大数量的天线元件但具有少得多数量的射频（RF）链的大规模MIMO收发器的候选技术。在本文中，我们提出了一种新的架构，全双工混合A/D波束成形收发器，包括多抽头模拟消除与减少的抽头和简单的多路复用器之间的收发器RF链的有效信号路由的数量。利用建议的收发器架构，我们提出了一个联合设计的模拟消除和A/D波束成形的目标，以最大限度地提高可实现的全双工速率性能。代表性的毫米波仿真结果证明了所提出的架构和算法框架的有效性，用于实现具有降低的复杂度的模拟自干扰消除的同时上行链路和下行链路通信。
2020-05-04 cs.IT eess.SP math.IT
Multi-Satellite Cooperative Networks: Joint Hybrid Beamforming and User Scheduling Design
针对多LEO卫星协作网络，提出联合混合波束成形与用户调度（JHU）方案，兼顾低复杂度与高效性，仿真验证其在整体及每用户频谱效率上的优越性。
2023-12-28 cs.IT eess.SP math.IT
Efficient Alternating Optimization for Hybrid Digital-Wave Beamforming in SIM-Assisted Cell-Free Massive MIMO
Hanyang University（汉阳大学）；Northeastern University London（伦敦东北大学）；King’s College London（伦敦国王学院）；CNRS and CentraleSupélec, Institute of Electronics and Digital Technologies (IETR)（法国国家科学研究中心与中央理工-苏裴蕾斯，电子与数字技术研究所）
针对SIM辅助无小区大规模MIMO系统，提出一种高效交替优化算法，大幅降低混合数字-波波束成形优化的计算复杂度，同时保持和速率性能接近现有算法。
2026-08-25 cs.IT eess.SP math.IT
Max-min Rate Optimization of Low-Complexity Hybrid Multi-User Beamforming Maintaining Rate-Fairness
本文针对毫米波/亚太赫兹多用户混合波束成形，提出基于软最大最小速率优化的低复杂度算法，在保持用户速率公平的同时实现接近和速率最大化的网络总吞吐量。
2023-10-26 cs.IT eess.SP math.IT
Movable Antenna-Aided Hybrid Beamforming for Multi-User Communications
本文提出可移动天线辅助的子连接混合波束赋形方案，通过交替优化联合设计数字/模拟波束赋形器与子阵列位置，显著提升多用户系统总速率，并在大移动区域下超越全连接固定天线阵列。
2024-04-01 cs.IT eess.SP math.IT
TTD Configurations for Near-Field Beamforming: Parallel, Serial, or Hybrid?
本文针对宽带近场混合波束成形，研究串行、并行与混合 TTD 配置，提出功率均衡、闭式/迭代设计及 HFB 实现，证明串行与混合可降低单器件最大时延并各有适用场景。
2024-01-09 cs.IT eess.SP math.IT
GMD-Based Hybrid Beamforming for Large Reconfigurable Intelligent Surface Assisted Millimeter-Wave Massive MIMO
可重构智能表面（RIS）被认为是一种节能的方法来重塑无线环境，以提高吞吐量。它的无源特性大大降低了能源消耗，这使得RIS成为实现未来智慧城市的一项有前途的技术。现有的RIS波束成形设计主要集中在优化单载波系统的频谱效率。为了避免MIMO系统中不同空间域子信道上复杂的比特分配问题，本文提出了一种基于几何均值分解的波束形成算法，该算法适用于RIS辅助的毫米波（mmWave）混合MIMO系统，使得空间域中多个并行数据流可以被认为具有相同的信道增益。具体地说，通过利用毫米波大规模MIMO信道在不同子载波上的共同角域稀疏性，利用同步正交匹配追踪算法从过采样2D-DFT码本中获得最佳多波束。此外，通过仅利用与视线（LoS）信道相关联的到达角和离开角，我们进一步通过最大化LoS信道的阵列增益来设计RIS的移相器。仿真结果表明，该方案可以获得更好的BER性能比传统的方法。我们的工作是一个初步的尝试，讨论了宽带混合波束赋形的RIS辅助毫米波混合MIMO系统。
2020-01-17 cs.IT eess.SP math.IT
Unequally Sub-connected Architecture for Hybrid Beamforming in Massive MIMO Systems
近年来，提出了多种用于大规模多输入多输出（MIMO）系统的混合模拟-数字波束形成架构，以降低能耗和实现成本。在这些架构的模拟处理网络中，实际的子连接结构需要比全连接结构更低的功耗和硬件复杂度，但不能充分利用波束成形增益，这导致整体性能的损失。在这项工作中，我们提出了一种新的不平等的子连接架构的混合合并在接收机的大规模MIMO系统，采用不等数量的天线在子天线阵列。所提出的架构的最佳设计解析推导，并包括天线分配和信道排序方案。仿真结果表明，在子连接系统中，通过不均匀地分配天线到子阵列，可以使系统的总可达速率提高10%以上，但代价是功耗略有增加。此外，为了减少计算复杂性参与寻找连接到每个射频（RF）链的天线的最佳数量，我们提出了三个低复杂度的天线分配算法。仿真结果表明，它们可以产生显着降低复杂性，同时实现接近最佳的性能。
2019-08-27 cs.IT eess.SP math.IT
Angular-Based Hybrid Beamforming for Wideband THz Massive MIMO Systems: Mitigating Beam Split by Leveraging Angular Spread
针对宽带太赫兹大规模MIMO中的波束分裂问题，提出基于角度扩展的混合波束成形框架，利用粗略角度信息设计子载波特定波束，拓宽有效波束宽度，提升频谱效率和波束成形精度，且复杂度低。
2025-03-24 cs.IT eess.SP math.IT
Precoding and Beamforming Design for Intelligent Reconfigurable Surface-Aided Hybrid Secure Spatial Modulation
智能反射面（IRS）是一种由大量低成本、参数可重构的无源器件组成的无线通信新兴技术，能够反射具有一定相移的信号，能够构建可编程的通信环境。为了避免空间调制（SM）中的高硬件开销和能量消耗，提出了一种基于混合预编码器的IRS辅助混合安全SM（SSM）系统。为了提高安全性能，我们制定了一个优化问题，以最大限度地提高保密率（SR），通过联合优化IRS和混合预编码在发射机的波束成形。考虑到SR没有封闭形式的表达，近似SR（ASR）的表达式推导出的目标函数。为了提高超分辨率性能，提出了三种IRS波束形成方法：IRS交替方向乘法器法（IRS-ADMM）、IRS块坐标上升法（IRS-BCA）和IRS半定松弛法（IRS-SDR）。对于混合预编码设计，提出了近似保密率逐次凸近似（ASR-SCA）方法和截止率梯度上升（COR-GA）方法。仿真结果表明，所提出的IRS-SDR和IRS-ADMM波束形成器收获了实质性的SR性能增益IRS-BCA。特别是，IRS-ADMM和IRS-BCA与IRS-SDR相比，在性能损失较小的情况下，具有较低的复杂度。对于混合预编码，所提出的ASR-SCA在高发射功率区域的性能优于COR-GA。
2023-02-15 cs.IT eess.SP math.IT
Tri-Hybrid Beamforming for Radiation-Center Reconfigurable Antenna Array: Spectral Efficiency and Energy Efficiency
本文针对辐射中心可重构天线阵列提出三混合波束成形架构，通过三环交替优化及两种分式规划方案分别最大化频谱效率与能量效率，在降低计算复杂度的同时保持性能。
2025-08-21 cs.IT eess.SP math.IT
Covariance-Based Hybrid Beamforming for Spectrally Efficient Joint Radar-Communications
联合雷达通信（JRC）被认为是部署下一代系统的关键技术，因为它有助于缓解射频（RF）频谱的拥塞，并利用相同的硬件资源实现双重功能。将JRC系统用于双重功能会在两种操作之间产生干扰，这需要在未来的标准化中解决。此外，可以通过部署混合波束成形来推进JRC系统，该混合波束成形实现比发射天线的数量更少数量的RF链。本文设计了一种鲁棒的混合波束形成器，通过RF链选择使互信息最大化来最小化JRC发射机的干扰。我们考虑一个加权的互信息的双功能JRC系统和实现一个共同的模拟波束形成器的操作。互信息最大化问题是一个非凸且难以求解的问题。将该问题简化为凸形式，并利用基于分式规划的Dinkelbach逼近进行求解.基于最优RF选择的方法的性能进行评估，与基线相比，其有效性通过数值结果推断。
2022-11-15 cs.IT eess.SP math.IT
Terahertz Multi-User Massive MIMO with Intelligent Reflecting Surface: Beam Training and Hybrid Beamforming
太赫兹（THz）通信开辟了一个新的前沿无线网络由于其显着更广泛的可用带宽相比，目前的微波和即将到来的毫米波通信。然而，由于太赫兹波的长度短，他们也遭受严重的路径衰减和衍射差。为了补偿太赫兹引起的传播损耗，本文提出结合两种有前途的技术，即，大规模多输入多输出（MIMO）和智能反射面（IRS），在太赫兹多用户通信，考虑到其显着的波束形成和孔径增益。尽管如此，信道估计和低成本波束成形是实现这种组合的两个主要障碍，这是由于IRS发送/接收导频信号的无源性以及大规模MIMO中昂贵RF链的大规模使用。针对这些局限性，本文首先提出了一种协作波束训练方案，以便于IRS信道估计。特别是，我们设计了两个不同的分层码本的建议的训练过程，这是能够对噪声的鲁棒性和搜索的复杂性之间的平衡。基于训练结果，我们进一步提出了两个成本效益的混合波束形成（HB）的设计，分别为单用户和多用户的情况下。仿真结果表明，所提出的联合波束训练和HB方案是能够实现接近的性能，即使在完美的信道状态信息（CSI）下实现的最佳全数字波束形成（FDB）。
2021-01-14 cs.IT eess.SP math.IT
Beamforming in Hybrid RIS assisted Integrated Sensing and Communication Systems
在本文中，我们考虑了一种混合可重构智能表面（RIS），包括有源和无源元件，以帮助通感一体化（ISAC）系统服务于多个用户和目标。混合RIS中的有源元件包括放大器和移相器，而无源元件仅包括移相器。我们联合设计发射波束形成器和RIS系数，即，放大器增益和相移，以最大化最坏情况下的目标照明功率，同时确保通信链路的期望的信号与干扰加噪声比，并约束由于有源元件引起的RIS噪声功率。由于这个设计问题不是凸的，我们提出了一个基于交替优化的求解器来设计发射波束形成器和RIS系数。通过数值模拟，我们表明，所提出的混合RIS辅助ISAC系统的性能是显着优于被动RIS辅助ISAC系统，以及ISAC系统没有RIS，即使只有一小部分的混合RIS包含有源元件。
2022-03-11 cs.IT eess.SP math.IT
Joint Mode Selection and Beamforming Designs for Hybrid-RIS Assisted ISAC Systems
针对混合RIS辅助ISAC系统，提出联合优化BS波束成形、RIS单元有源/无源模式及反射系数的交替算法，以提升多目标最小波束方向图增益。
2024-12-05 cs.IT eess.SP math.IT
An Efficient Slow-Time Adaptation for Massive MIMO Hybrid Beamforming in mm-Wave Time-Varying Channels
针对毫米波大规模多输入多输出（MIMO）系统上行数据模式下单载波宽带传输，提出了一种自适应混合波束形成方法。在慢时间内自适应地构造一个统计模拟波束形成器，而信道是时变的，并且是错误估计的。针对广义特征波束形成器（GEB）对估计误差的鲁棒性，提出了一种递归滤波方法。近似表达式得到的信道协方差矩阵解耦角扩展和多径分量的中心角。利用这些表达式，提出了改进的自适应构造方法，该方法仅使用角补丁上的量化估计功率电平。从输出信号干扰噪声比（SINR）、瞬时信道估计和波束精度等方面对所提出的慢时自适应技术进行了性能评估。它们被证明是非常有效的，使得计算复杂性显着降低，而性能保持几乎相同的理想的GEB，即使在大的角度估计误差。
2020-07-01 cs.IT eess.SP math.IT
