An Initial Access Optimization Algorithm for millimeter Wave 5G NR Networks
毫米波（mmWave）通信使用定向天线。因此，在初始接入阶段实现发射和接收波束的精细对准是相当具有挑战性和耗时的。在本文中，我们提供了一种基于动态权重的波束扫描方向和同步信号块（SSB）分配算法，以优化毫米波5G NR网络中初始接入的小区搜索。在每个波束扫描方向上发送的SSB的数量取决于先前学习的经验，该经验基于针对每个扫描方向的每个SSB检测到的UE（用户设备）的数量。总体而言，数值仿真结果表明，该算法被证明是能够检测到更多的用户与较低的误检测概率。此外，可以用较少数量的动态资源（即，SSB）分配，与恒定资源分配相比。
2020-02-04 eess.SP
Multi-Beam Multi-Stream Communications for 5G and Beyond Mobile User Equipment and UAV Proof of Concept Designs
毫米波（mmWave）、大规模多输入多输出（MIMO）预计将在5G及以后的蜂窝和下一代无线局域网（WLAN）通信中发挥至关重要的作用。此外，无人机（UAV）也被认为是下一代网络的重要组成部分。在本文中，我们提出并提出了一种毫米波分布式相控阵（DPA）架构和概念验证（ODD）设计的用户设备（UE）和无人机（UAV），将用于5G/超越5G无线通信网络。通过启用多流多波束通信模式，UE中继器实现了超过4Gbps的峰值下行速率，并优化了热分布性能。基于DPA拓扑结构，设计了无人机空中基站（ABS）原型，并在支持多用户（MU）应用场景的实际外场测试中首次实现了2.2 Gbps的聚合峰值下行数据速率。
2019-09-28 eess.SP
Millimeter-Wave V2X Channels: PropagationStatistics, Beamforming, and Blockage
5G毫米波（mmWave）技术因其宽带宽、宽视场感知和精确定位能力，被设想为下一代车联网（V2X）网络和自动驾驶汽车不可或缺的一部分。毫米波链路的可靠性可能由于移动信道的波束对准的困难以及由于毫米波发射器和接收器之间的阻塞效应而受到损害。在本文中，我们使用射线跟踪仿真研究了毫米波和亚6 GHz V2X通信的信道特性。我们提出的结果随时间变化的路径损耗，延迟扩展，和角度扩展存在的移动车辆的视线（LOS）和非LOS（NLOS）轨迹，分别。此外，我们还研究了当基站（BS）和用户设备（UE）能够动态调整波束方向和波束宽度时，延迟扩展和角度扩展的影响。最后，我们探讨了阻塞效应对所考虑的车辆轨迹在28 GHz的接收波束质量的影响。
2018-08-02 eess.SP
Comparative Study on Millimeter Wave Location-Based Beamforming
本文对基于信道估计的毫米波模拟波束形成技术进行了比较研究。定位和压缩感知（CS）有效地降低了毫米波BF复杂度，并增强了与传统毫米波模拟BF技术相当的毫米波系统的性能。基于信道状态信息（CSI）的BF技术在使用CS构造mmWave信道感测矩阵时具有高复杂度。基于位置服务的技术通过定义用户设备（UE）最可能存在的区域来高度降低这种复杂性。在本文中，我们研究了毫米波定位为基础的BF使用各种定位服务的性能。其中，使用基于信道估计的CS来进行BF，以估计毫米波信道的出发角（AoD）和到达角（AoA）。
2018-08-21 cs.IT eess.SP math.IT
Joint User and Beam Selection in Millimeter Wave Networks
针对毫米波网络中联合用户与波束选择问题，证明其NP完全性，提出两种渐近最优算法及两种快速贪心算法，仿真验证贪心算法性能接近最优。
2024-03-16 cs.SY eess.SP eess.SY
Millimeter Wave Line-of-Sight Blockage Analysis
毫米波（mmWave）通信系统可以提供高数据速率，但是系统性能可能由于移动阻塞器和用户自身的身体而显著降级。高频率的中断和长时间的阻塞可能会降低体验的质量。例如，超过10毫秒的延迟会导致VR观众恶心。基站（BS）的宏分集已经被认为是一种有前途的解决方案，其中如果当前服务BS被阻塞，则用户设备（UE）可以切换到其他可用BS。然而，在这种情况下，动态阻塞事件的频率和持续时间的分析模型在很大程度上是未知的。在这篇论文中，我们考虑了一个开放的公园般的场景，并获得封闭形式的表达式的阻塞概率，期望频率和阻塞事件的持续时间使用随机几何。我们的研究结果表明，满足AR/VR和其他低延迟应用的服务质量（QoS）要求所需的BS的最小密度在很大程度上是由阻塞事件而不是容量要求驱动的。将BS放置在更高的高度处降低了阻塞的可能性。我们提出了一个封闭形式的表达BS密度高度权衡，可用于网络规划。
2018-07-12 eess.SP
Double-Sequence Frequency Synchronization for Wideband Millimeter-Wave Systems with Few-Bit ADCs
在本文中，我们提出并评估了两种新的双序列低分辨率频率同步方法在毫米波（mmWave）系统。在我们的系统模型中，基站使用模拟波束发送同步信号与无限分辨率数模转换器。用户设备采用全数字前端来利用低分辨率模数转换器（ADC）检测同步信号。所提出的方法的关键成分是定制设计的同步序列对，从其中存在一个可逆的函数（比率度量）的载波频率偏移（CFO）的估计。我们用数值例子来说明比率度量对量化失真是鲁棒的。此外，我们分析了CFO估计性能的特点，我们提出的设计假设一个单一的用户。为了在多用户场景中实现我们提出的方法，我们提出优化双序列设计参数，使得：（i）对于每个单独的用户，量化失真对CFO估计精度的影响最小化，以及（ii）所得到的估计频率范围可以捕获尽可能多的用户的CFO。数值结果表明，我们提出的算法提供了一个灵活的手段来估计CFO在各种低分辨率设置。
2018-12-10 eess.SP
Limited by Capacity or Blockage? A Millimeter Wave Blockage Analysis
毫米波（mmWave）通信系统可以提供高数据速率，但是系统性能可能由于移动阻塞器和用户自身的身体而显著降级。高频率的中断和长时间的阻塞可能会降低体验的质量。例如，超过10毫秒的延迟会导致VR观众恶心。基站（BS）的宏分集已经被认为是一种有前途的解决方案，其中如果当前服务BS被阻塞，则用户设备（UE）可以切换到其他可用BS。然而，在此setting.In本文中，我们考虑一个开放的公园般的情况下，并获得封闭形式的阻塞概率，预期的频率和阻塞事件的持续时间，使用随机几何的分析模型的频率和持续时间在很大程度上是未知的。我们的研究结果表明，满足AR/VR和其他低延迟应用的服务质量（QoS）要求所需的BS的最小密度在很大程度上是由阻塞事件而不是容量要求驱动的。将BS放置在更高的高度处降低了阻塞的可能性。我们提出了一个封闭形式的表达BS密度高度权衡，可用于网络规划。
2018-08-02 eess.SP
Channel Estimation for RIS-assisted Millimeter-wave MIMO Systems
可重构智能表面（RIS）辅助的多输入多输出（MIMO）通信系统中的信道估计是具有挑战性的，因为导频不能在仅具有无源元件的RIS处解码或从仅具有无源元件的RIS发送。我们假设用户设备（UE）与RIS之间以及RIS与基站（BS）之间的视线信道的角度模型，其中UE与BS之间没有直接路径。在这封信中，假设我们可以计算RIS-BS信道（直到复杂的路径增益）从他们的已知位置，我们首先讨论的模糊性估计的UE-RIS信道。我们提出了一个多信道探测过程中，我们通过不同的RIS相移观察信道，并提出了一种算法，用于信道估计，以解决这种模糊性。通过模拟，我们表明，所提出的方法是可比的预言估计，它完全知道BS，UE和RIS的位置。
2021-03-19 cs.IT eess.SP math.IT
LuMaMi28: Real-Time Millimeter-Wave Massive MIMO Systems with Antenna Selection
本文介绍了LuMaMi 28，一个实时的28 GHz的大规模多输入多输出（MIMO）的测试床。在该测试平台中，基站具有16个具有全数字波束成形架构（具有不同的预编码算法）的收发器链，并同时支持具有空间复用的多个用户设备（UE）。UE配备有用于实时天线选择的波束可切换天线阵列，其中从四个预定义波束中选择具有最高信道幅度的一个。对于波束可切换天线阵，我们考虑了两种不同波束宽度和不同峰值增益的UE天线。基于此测试平台，我们提供了毫米波（mmWave）大规模多输入多输出性能在不同的现实生活场景与静态和移动UE的测量结果。我们探索毫米波大规模多输入多输出系统的天线选择的基础上测量的信道数据的潜在好处，并讨论通过实时测量的性能结果。
2021-09-07 cs.IT eess.SP math.IT
Compressive Initial Access and Beamforming Training for Millimeter-Wave Cellular Systems
初始接入（IA）是蜂窝系统中的基本物理层过程，其中用户设备（UE）检测附近的基站（BS）以及获取同步。由于在毫米波IA中使用天线阵列的必要性，还可以推断信道空间信息。现有技术的定向IA（DIA）使用具有有限角分辨率的扇区探测波束，因此需要额外的专用无线电资源、接入延迟和开销以用于精细波束训练。为了解决DIA中的接入延迟和开销问题，本文提出使用准全向伪随机探测波束进行IA，并开发了一种新的算法，用于联合初始接入和精细分辨率初始波束训练，而不需要额外的无线电资源。分析了同步误差下的误检率，推导了频偏下的角度估计的Cramér-Rao下界。在28 GHz下使用mmMAGIC模型的ADDRiGa仿真器进行仿真，结果表明，该方法有利于采用分层波束训练的DIA。与DIA相比，当以相同的发现、训练后SNR和开销性能为目标时，所提出的算法提供了高达两个数量级的访问延迟节省。该结论在具有高达140 m半径的mmW微微小区的各种传播环境和3D位置中成立。
2019-01-31 eess.SP
Impact of Spatially Consistent Channels on Digital Beamforming for Millimeter-Wave Systems
大规模多输入多输出（MIMO）的前提是基于相干传输和检测。大部分关于大规模MIMO的大量文献提出了简化的统计传播模型上的性能评估。所有这些模型都是基于丢弃的，并且不能确保信道参数的连续性。在本文中，我们量化的空间一致性（SC）模型的大规模MIMO系统的波束成形的影响。我们专注于一个28 GHz的多用户城市微蜂窝场景的下行链路。使用最近标准化的第三代合作伙伴计划38.901 SC-I过程，我们评估的信号与干扰加噪声比的用户设备和系统遍历和频谱效率与迫零，块对角化，和信号泄漏加噪声比波束成形。我们的研究结果表明，在实际的信噪比水平，SC信道产生显着的性能损失相对于没有SC的情况下，由于大量的空间相关性的信道参数。
2020-03-03 cs.IT eess.SP math.IT
mmHRR: Monitoring Heart Rate Recovery with Millimeter Wave Radar
本文提出mmHRR，利用商用毫米波雷达非接触监测运动后心率恢复，通过动态目标跟踪、自适应心跳提取和复合滑动窗口估计心率，误差仅3.31bpm，较现有方法降低71%。
2025-03-28 eess.SP
Millimeter-wave Mobile Sensing and Environment Mapping: Models, Algorithms and Validation
将有效的连接、定位和传感功能集成到5G新无线电（NR）及其他移动蜂窝系统中是一种及时的研究范式，特别是在毫米波和亚太赫兹波段。在这篇文章中，我们解决了基于无线电的传感和环境映射的前景，特别强调用户设备（UE）方面。我们首先描述了一个有效的l1正则化最小二乘（LS）方法来获得稀疏的距离角图表在个别测量或传感位置。对于随后的环境映射，我们然后引入一种新的状态模型映射漫反射和镜面散射，它允许有效地跟踪随着时间的推移，使用交互多模型（IMM）扩展卡尔曼滤波器和平滑的单个散射体。还解决了相关的测量选择和数据关联问题。我们在28 GHz频段上提供了广泛的数值室内映射结果，部署了基于OFDM的5G NR上行链路波形，信道带宽为400 MHz，涵盖了基于精确射线跟踪的测量结果和实际RF测量结果。结果表明，与静态参考方法相比，基于动态跟踪的解决方案具有明显的优越性，同时也全面展示了基于无线电的移动环境感知和测绘在未来毫米波网络中的良好前景。
2022-01-19 eess.SP
Millimeter Wave Massive MIMO Downlink Per-Group Communications with Hybrid Linear Precoding
我们解决的问题，分析和分类组中的下行链路信道环境中的毫米波长小区，占路径损耗，多径衰落，和用户设备（UE）阻塞，通过采用混合传播和多径衰落模型，从而使用准确的组间干扰建模。基站（BS）采用大型均匀平面阵列（UPA）来促进高效率的大规模多输入多输出（MIMO）通信。UE配备有单个天线并且均匀地分布在小区内。关键问题是分析和定义预编码组。因为在组之间期望公平类型的吞吐量，所以必要时采用组合频分和空分复用（CFSDM）。我们表明，通过采用三个子载波频率，可以有效地将UE分成高吞吐量组，每组采用基于虚拟信道模型波束（VCMB）的内部预编码，然后是高效的多用户多输入多输出（MU-MIMO）外部预编码器。对于每一组，我们研究了三种不同的分组方法，提供不同的优势。我们表明，零强制每组预编码（ZF-PGP）的零强制预编码（ZFP）提供的改进是非常高的。
2020-02-05 cs.IT eess.SP math.IT
Machine Learning (ML)-assisted Beam Management in millimeter (mm)Wave Distributed Multiple Input Multiple Output (D-MIMO) systems
Ericsson Research（爱立信研究院）
本文研究毫米波D-MIMO系统中利用机器学习从少量波束探测中推断最佳AP和波束，采用随机森林、MissForest和条件生成对抗网络验证了推断方法的性能优势。
2023-12-30 cs.AI eess.SP
The Impact of Mobile Blockers on Millimeter Wave Cellular Systems
毫米波（mmWave）通信系统可以提供高数据速率，但是系统性能可能由于诸如人或车辆的移动阻挡者的中断而显著降级。高频率的中断和长时间的阻塞持续时间将降低用户体验的质量。一种有前景的解决方案是采用基站（BS）的宏分集，其中如果当前服务BS被阻塞，则用户设备（UE）可以切换到其他可用BS。然而，分析模型，以评估在这种设置中的动态阻塞事件的系统性能是未知的。在本文中，我们开发了一个视线（LOS）动态阻塞模型，并评估的概率，持续时间，和频率的阻塞事件考虑到所有的链接到UE的建筑物或用户自己的身体不阻塞。对于一个密集的城市地区，我们还分析了非LOS（NLOS）链路阻塞事件的影响。我们的研究结果表明，满足超可靠低延迟通信（URLLC）应用程序的服务质量（QoS）要求所需的BS的最小密度将主要由阻塞和延迟约束，而不是覆盖或容量的要求。
2019-07-01 eess.SP
Impact of Receiver Antenna Polarization and Resource Scheduler on the Downlink Performance of High Velocity Users in 5G Millimeter Wave Small Cell Technology
本文针对5G毫米波小蜂窝中0–120 km/h高速用户，基于闭环空间复用评估接收机天线极化与基站调度器对下行性能的影响，发现合理选择极化可配合调度器维持更优性能，且线极化优于圆极化。
2021-09-11 eess.SP
Hierarchical Codebook based Multiuser Beam Training for Millimeter Wave Massive MIMO
Southeast University（东南大学）；Memorial University（纪念大学）；Georgia Institute of Technology（佐治亚理工学院）
针对毫米波大规模MIMO多用户波束训练问题，提出UE端带闭式表达式的交替最小化分层码本设计方法及Zadoff-Chu初始化加速方案，BS端自适应分层码本多用户同时训练方案，仿真验证其有效性且开销低于波束扫描。
2025-11-14 cs.IT eess.SP math.IT
Power and Beam Optimization for Uplink Millimeter-Wave Hotspot Communication Systems
我们提出了一种有效的干扰管理和波束形成机制，上行链路通信系统，产生公平的分配率。特别地，我们考虑由上行链路中的多个用户设备（UE）和具有定向天线和可调节波束宽度和方向（波束配置）的多个接入点（AP）组成的毫米波（mmWave）接入网络的热点区域。该网络受到多波束多用户干扰的严重影响，为了提高上行链路传输性能，我们提出了一种集中式方案，优化AP的功率、波束宽度、波束方向以及UE-AP分配。这个问题涉及连续变量和离散变量，它具有以下结构。如果我们固定所有离散变量，除了与UE-AP分配相关的那些变量之外，则可以最优地解决所得到的优化问题。这个属性使我们能够提出一个启发式的模拟退火（SA）的基础上，以解决棘手的联合优化问题的所有离散变量。更详细地说，对于固定的波束配置，我们制定了一个加权速率分配问题，其中每个用户得到的最大可实现速率的相同部分，它会在非干扰条件下。我们用迭代固定点算法来解决这个问题，该算法优化了UE的功率和上行链路中的UE-AP分配。将该不动点算法与模拟退火算法相结合，改善了波束配置。理论和数值结果表明，该方法提高了UE速率在较低的带宽和网络的整体公平性。
2021-08-09 cs.IT cs.NI eess.SP
Deep Learning-based Beam Tracking for Millimeter-wave Communications under Mobility
Hanyang University（汉阳大学）；Seoul National University（首尔国立大学）
在本文中，我们提出了一种基于深度学习的毫米波（mmWave）通信波束跟踪方法。波束跟踪用于使用探测波束来发送已知符号，并跟踪时变信道以保持可靠的通信链路。当用户设备（UE）装置的姿态快速变化时，毫米波信道也倾向于快速变化，这阻碍了无缝通信。因此，需要能够捕获由设备的运动引起的毫米波信道的时间行为的模型，以应对该问题。因此，我们采用深度神经网络来分析时变通道和惯性传感器获取的信号中的时间结构和模式。我们提出了一种基于长短期记忆（LSTM）的模型，该模型基于UE处可用的输入信号序列来预测未来信道行为的分布。该信道分布用于1）针对未来信道状态自适应地控制探测波束，以及2）在顺序贝叶斯估计框架下通过测量更新步骤来更新信道估计。我们的实验结果表明，所提出的方法实现了显着的性能增益比传统的波束跟踪方法在各种移动性的情况下。
2022-12-02 cs.IT cs.LG eess.SP
Wireless communications with user equipment mounted Reconfigurable Intelligent Surfaces
本文提出将少量RIS元件安装在用户设备上，通过联合优化相移简化信道估计，在毫米波和太赫兹频段将LOS信道转为多径丰富散射信道，显著提升MSE性能。
2024-12-20 cs.IT eess.SP math.IT
Millimeter-wave Radio SLAM: End-to-End Processing Methods and Experimental Validation
本文面向毫米波蜂窝双基地 SLAM，提出基于 BRSRP 的多径信道参数估计和不依赖运动模型的快照算法，并通过 60 GHz 光线追踪与实测验证端到端性能、公开数据集。
2024-05-20 eess.SP
Full-Duplex Wideband mmWave Integrated Access and Backhaul with Low Resolution ADCs
我们考虑在新无线电gNB施主和单用户设备之间以全双工模式操作的宽带集成接入和回程系统。由于毫米波系统的高功耗，我们在接收机中使用低分辨率的模数转换器（ADC）。我们的贡献包括：（1）混合波束形成器，通过消除自干扰和最大化接收功率来最大化接入和回程链路的总频谱效率;（2）全数字波束形成器和总频谱效率上限;（3）模拟比较全与半双工、有限与无限ADC分辨率、混合与全数字波束形成以及频谱效率上限。
2022-02-06 eess.SP
Doppler Exploitation in Bistatic mmWave Radio SLAM
5G及以后的网络利用毫米波（mmWave）无线电信号、大带宽和大天线阵列，这带来了联合定位用户设备和映射传播环境的机会，称为同时定位和映射（SLAM）。现有的方法主要依赖于延迟和角度，忽略了多普勒，虽然它包含的几何信息。在本文中，我们研究了利用多普勒在SLAM中的好处，通过推导后Cramér-Rao界限（PCRB）和制定扩展的卡尔曼-泊松多伯努利序列滤波解决方案与多普勒作为一个涉及的测量。PCRB的理论分析和仿真结果都证明了利用多普勒的有效性。
2022-08-22 eess.SP
Active Reconfigurable Intelligent Surface for the Millimeter-Wave Frequency Band: Design and Measurement Results
本研究针对毫米波频段室内通信视距阻挡问题，设计了带FET放大和正交极化变换的四态有源RIS，37单元25.8GHz原型的仿真与暗室测量结果吻合，有源模式接收功率较反射模式提升12dB。
2023-08-22 cs.SY eess.SP eess.SY
Clutter-Aware Target Detection for ISAC in a Millimeter-Wave Cell-Free Massive MIMO System
针对毫米波无蜂窝大规模 MIMO ISAC 系统，提出交替优化功率分配与 RIS 相移的杂波感知算法，在保障 UE 的 SINR 下最大化 SCNR 并提升检测概率。
2025-03-19 cs.SY eess.SP eess.SY
Double-Side Delay Alignment Modulation for Multi-User Millimeter Wave and TeraHertz Communications
本文研究多用户毫米波与太赫兹通信中的双侧时延对齐调制，揭示其时延补偿约束，证明天线足够多时单侧 DAM 更优，并提出两种低复杂度波束成形策略，相比 OFDM 提升频谱效率和降低峰均功率比。
2024-10-22 eess.SP
Cross-Environment Transfer Learning for Location-Aided Beam Prediction in 5G and Beyond Millimeter-Wave Networks
针对毫米波位置辅助波束预测模型难以跨环境泛化的问题，提出参考gNB预训练加目标gNB少量数据微调的迁移学习方法，仅用5%数据即可达到80%准确率。
2025-03-18 cs.SY eess.SP eess.SY
Full-Duplex Millimeter Wave MIMO Channel Estimation: A Neural Network Approach
本文研究全双工毫米波MIMO系统中的信道估计问题，提出基于神经网络的方法，通过共享导频资源降低开销，并利用NN映射解决分离天线配置下TX阵列信道估计的挑战。
2024-06-18 cs.IT eess.SP math.IT
Tracking Sparse mmWave Channel: Performance Analysis under Intra-Cluster Angular Spread
毫米波（mmWave）系统需要在基站和用户设备处的大量天线以用于期望的链路预算。由于用户移动性下的时变信道，最新的信道状态信息（CSI）对于获得所需的波束成形增益至关重要。毫米波稀疏多径信道通常用于设计跟踪算法，但实际的角扩展往往被忽视。在这项工作中，我们研究了稀疏毫米波信道中的跟踪精度的性能范围，其中包括集群内的角扩展。然后分析了使用跟踪的CSI的基于角度转向的波束成形的功率增益。理论研究为不同簇内角度扩展下的角度控制波束宽度提供了设计依据。我们用两种常用的跟踪算法，包括扇区波束跟踪和最大似然信道跟踪，验证了结果。
2018-07-19 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
Site-Specific Beam Alignment in 6G via Deep Learning
本文提出面向6G的特定站点波束对准（SSBA）方法，利用深度学习基于小区独特传播环境和UE位置模式实现自动化定制调优，消除冗余搜索，使UE被更快更可靠地发现，并指出了关键开放挑战。
2024-03-24 cs.IT eess.SP math.IT
Localization with Deep Neural Networks using mmWave Ray Tracing Simulations
世界正在朝着更快的数据转换发展，更有效的用户本地化是首要要求。这项工作研究了使用深度学习技术进行无线定位，同时考虑毫米波（mmWave）和低于6 GHz的频率。学习新的神经网络模型的能力使得定位过程更容易和更快。在这项研究中，深度神经网络（DNN）被用于在两个静态场景中定位用户设备（UE）。我们提出了两种不同的方法来训练神经网络，一个使用信道参数（功能），另一个使用信道响应向量，并使用初步的计算机模拟比较其性能。我们观察到，前一种方法产生高的定位精度考虑到所有的用户有一个固定的多径分量（MPC）的数量，这种方法是依赖于MPC的数量。另一方面，后一种方法独立于MPC，但与第一种方法相比，它的性能相对较差。
2020-02-28 eess.SP
An Optimization-Based User Scheduling Framework for mmWave Massive MU-MIMO Systems
提出了一种新的毫米波大规模多用户多输入多输出无线系统的用户设备调度框架。我们的框架确定（子）组的UE，应该同时在一个给定的时隙通过近似解决一个非凸优化问题，使用前向-后向分裂。我们的UE调度框架在以下意义上是灵活的：它（i）支持各种成本函数，包括均衡后均方误差和总和速率，以及（ii）实现对UE应该占用的最小和最大资源数量的精确控制。我们证明了我们的框架使用现实的毫米波信道向量产生的商业射线跟踪器的功效。我们表明，我们的UE调度优于一系列现有的调度方法，并密切接近性能的穷举搜索。
2022-06-23 cs.IT eess.SP math.IT
Signal Identification and Entrainment for Practical FMCW Radar Spoofing Attacks
本文提出了面向宽参数范围FMCW雷达的被动参数估计与跟踪方法，可支撑实用雷达欺骗攻击，经仿真验证有效，可为雷达反欺骗措施研究提供参考。
2023-07-20 eess.SP
Deep Reinforcement Learning based Blind mmWave MIMO Beam Alignment
Indian Institute of Technology Madras（马德拉斯印度理工学院）
定向波束成形是使用毫米波（mmWave）技术实现稳健的无线通信系统的关键组成部分。使用空间的蛮力搜索的波束对准引入时间开销，而位置辅助盲波束对准增加了对系统的附加硬件要求。在本文中，我们介绍了一种盲波束对准方法的基础上，由基站获得的用户设备的RF指纹。所提出的系统使用深度强化学习在具有多个移动用户的多基站蜂窝环境上执行盲波束对准。我们提出了一种新型神经网络架构，可以处理连续和离散动作的混合，并使用策略梯度方法来训练模型。我们的研究结果表明，该方法可以实现高达四倍的数据速率的传统方法，没有任何开销。
2021-02-20 cs.IT cs.LG eess.SP
Hybrid Jammer Mitigation for All-Digital mmWave Massive MU-MIMO
低分辨率模数转换器（ADC）简化了毫米波（mmWave）大规模多用户多输入多输出（MU-MIMO）基站的设计，但增加了对干扰攻击的脆弱性。作为一种补救措施，我们提出了HERMIT（混合干扰机MITIGATION的缩写），一种方法，结合了硬件友好的自适应模拟变换与相应的数字均衡器：模拟变换消除了大部分的干扰的能量数据转换之前，数字均衡器抑制干扰残留，同时检测合法的传输数据。我们提供的理论结果，建立最佳的模拟转换作为用户设备的功能和干扰机的信道。使用毫米波信道模型的仿真，我们证明了HERMIT的优越性相比，纯粹的数字干扰缓解以及最近的混合方法，减轻干扰干扰与非自适应模拟变换。
2021-11-25 cs.IT eess.SP math.IT
Optimality of the Discrete Fourier Transform for Beamspace Massive MU-MIMO Communication
波束空间处理是一种新兴技术，用于降低在毫米波（mmWave）和太赫兹频率下操作的大规模多用户（MU）多输入多输出（MIMO）通信系统中的基带复杂度。在这样的高频下波传播的高方向性确保了在用户设备和基站（BS）之间仅存在少量的传输路径。为了解决波传播的稀疏性质，波束空间处理传统上计算BS处的均匀线性天线阵列上的空间离散傅里叶变换（DFT），其中每个DFT输出与特定波束相关联。在本文中，我们研究的DFT的最优性条件的稀疏波束空间处理与理想的毫米波信道模型和现实的渠道。为此，我们提出了两个算法，学习酉波束空间变换使用$\ell^4$范数为基础的稀疏性措施，我们调查其最优性理论和模拟。
2021-07-14 cs.IT eess.SP math.IT
Beam Alignment for the Cell-Free mmWave Massive MU-MIMO Uplink
毫米波（mmWave）无小区大规模多用户（MU）多输入多输出（MIMO）系统将毫米波频率处可用的大带宽与无小区系统的改进覆盖相结合。然而，为了对抗毫米波频率处的高路径损耗，用户设备（UE）必须在有意义的方向上形成波束，即，到附近的接入点（AP）。同时，多个UE应避免向同一AP进行传输以减少MU干扰。我们提出了一种干扰感知的方法，用于无小区毫米波大规模MU-MIMO上行链路中的波束对准（BA）。在所考虑的场景中，AP执行全数字接收波束成形，而UE执行模拟发射波束成形。我们评估我们的方法使用现实的毫米波信道从商业射线跟踪器，显示所提出的方法的优越性，全向传输，以及在不考虑MU干扰的方法。
2022-07-20 cs.IT eess.SP math.IT
BEACHES: Beamspace Channel Estimation for Multi-Antenna mmWave Systems and Beyond
大规模多天线毫米波（mmWave）和太赫兹无线系统承诺在相同的时间-频率资源中向多个用户设备进行高带宽通信。在这样的频率下波传播的高路径损耗和利用大规模天线阵列的波束成形的细粒度性质需要精确的信道估计以充分利用这样的系统的优点。在本文中，我们提出了波束空间信道估计（BEACHES），一个低复杂度的信道估计算法多天线毫米波系统和超越。BEACHES利用高频波传播是定向的这一事实，这使我们能够对波束空间域中的（近似）稀疏信道状态信息进行降噪。为了避免繁琐的参数选择，海滩包括一个计算效率高的调谐阶段，可证明最大限度地减少在大天线限制的信道估计的均方误差。为了证明BEACHES的有效性，我们提供了视距（LoS）和非LoS毫米波信道模型的仿真结果。
2019-08-08 cs.IT eess.SP math.IT
Accelerating Beam Sweeping in mmWave Standalone 5G New Radios using Recurrent Neural Networks
University of South Florida（南佛罗里达大学）
毫米波（mmWave）是支持5G应用的高数据速率需求的关键技术。在这些频率下，高方向性传输对于补偿高各向同性路径损耗至关重要。然而，这种对定向波束成形的依赖使得小区发现（小区搜索）具有挑战性，因为基站（gNB）和用户设备（UE）联合在角空间上执行搜索以定位潜在的波束来发起通信。在小区发现阶段，通过角度覆盖区域执行顺序波束扫描，以便发送同步信号。扫描模式可以是线性旋转或利用附加信息的跳频模式。本文提出了波束扫描模式预测，用户流量的动态分布的基础上，使用一种形式的递归神经网络（RNN）称为门控递归单元（GRU）。从蜂窝网络的呼叫详细记录（CDR）中的数据推断用户的空间分布。结果表明，利用GRU可以根据CDR数据准确预测用户的空间分布及其大致位置（方向），进而在小区搜索过程中计算角域扫描方向图。
2018-09-04 cs.LG eess.SP
Deep Learning Predictive Band Switching in Wireless Networks
The University of Texas at Austin（德克萨斯大学奥斯汀分校）；Arizona State University（亚利桑那州立大学）
在蜂窝系统中，当用户设备（UE）的速率下降到当前频带上的阈值以下时，UE可以请求改变频带。然后，基站（BS）指示UE测量候选频带的质量，这需要数据传输中的测量间隙，从而降低了数据率。我们提出了一种基于在线学习的波段切换方法，不需要任何测量间隙。我们提出的基于分类器的频带切换策略而是基于UE位置的知识利用不同频带中的射频信号之间的空间和频谱相关性。我们专注于在较低的（例如，3.5 GHz）频带和毫米波频带（例如，28 GHz），并设计和评估两个分类模型，在光线跟踪数据集上训练。一个关键的见解是，测量间隙是矫枉过正，因为只有频带的相对顺序是必要的频带选择，而不是一个完整的信道估计。我们提出的基于机器学习的策略比行业标准策略的平均有效率提高了大约30%，同时实现了远低于0.5%的误分类错误，并保持了对阻塞不确定性的弹性。
2020-09-01 cs.LG cs.NI eess.SP
Beam Alignment in mmWave User-Centric Cell-Free Massive MIMO Systems
本文研究了毫米波（mmWaves）载波频率下无小区大规模多输入多输出（CF-mMIMO）系统中的波束对准（BA）问题。提出了两种估计算法，其与允许在共享频率集合上针对每个用户设备（UE）同时估计与来自周围接入点（AP）中的每一个的最强传播路径相关联的无线电波的到达和离开方向的协议相关联，使得可以发生UE-AP关联。所提出的过程依赖于在6 GHz以下频率处存在可靠的控制信道，以便使得能够在UE和网络之间交换估计值，并且假设可以基于正交信道和发送波束成形码本的先验知识来识别AP。还提出了一种用于将码本条目分配给几个AP的策略，其目的是最小化被分配相同条目的AP之间的相互干扰。数值结果表明，所提出的检测策略的有效性，从而使一次性快速BA CF-mMIMO系统。
2021-06-25 cs.IT eess.SP math.IT
Propagation Measurements and Coverage Analysis for mmWave and Sub-THz Frequency Bands with Transparent Reflectors
本研究探讨在NLOS室内场景中使用无源透明反射器改善毫米波与亚太赫兹频段信号覆盖，实验表明透明反射器优于金属反射器，在28、39和120 GHz下显著提升峰值接收功率。
2023-06-25 eess.SP
Uninformed-to-Informed Estimation: A Ping-Pong Positioning Method for Multi-user Wideband mmWave Systems
针对宽带毫米波动态UE定位，提出PELB驱动的乒乓框架，融合多子载波与多径信息并优化混合波束，以四分之一时隙资源实现至少16%精度提升。
2025-08-31 eess.SP
Vision-Assisted mmWave Beam Management for Next-Generation Wireless Systems: Concepts, Solutions and Open Challenges
本文提出了一种基于视觉数据的毫米波波束管理综合框架，利用机器学习算法在无需信道信息的情况下为用户设备选择最佳波束，并构建仿真平台验证了其在下一代无线系统中的有效性。
2023-03-31 cs.IT eess.SP math.IT
Multi-UE Multi-AP Beam Alignment in User-Centric Cell-Free Massive MIMO Systems Operating at mmWave
本文考虑了无小区大规模MIMO部署中多个接入点（AP）和多个用户设备（UE）同时工作在同一毫米波频段的波束对准问题。假设控制信道在低于6GHz频率处的可用性，开发了一种协议，该协议允许为每个UE估计来自周围AP中的每个AP的最强传播路径，并且在UE和AP之间执行以用户为中心的关联。在一个阶段过程中，在UE处实现对来自附近AP的最强路径的估计，在该过程期间，所有AP利用伪随机发射波束成形器在伪随机选择的信道上同时发射。提出了一种AP间正交信道分配算法，其目标是最小化在相同信道上传输的AP之间的相互干扰。所提出的策略的性能进行评估的概率正确检测的方向的到达和离开相关联的最强的波束从附近的AP，并在下行链路和上行链路的信号与干扰加噪声比。仿真结果表明，该方法是有效的，能够在多UE多AP的无线场景中有效地实现波束对准。
2022-04-25 cs.IT eess.SP math.IT
MmWave 6D Radio Localization with a Snapshot Observation from a Single BS
精确和无处不在的定位对于各种应用至关重要，例如物流，导航，智能交通，监控，控制以及通信。在5G和5G以后的系统中利用毫米波（mmWave）信号可以在有限的基础设施下提供准确的定位。我们考虑单基站（BS）定位问题，并将其扩展到非同步多天线用户设备（UE）的三维位置和三维方向估计，使用下行链路多输入多输出正交频分复用（MIMO-OFDM）信号。通过Fisher信息分析，我们表明，该问题往往是可识别的，只要有至少一个多径分量除了视线（LoS），即使相应的入射点（IP）的位置是先验未知的。随后，我们提出了一个最大似然（ML）估计问题，联合估计的3D位置和3D方向的UE以及几个滋扰参数（UE的时钟偏移和IP的位置对应于多径）。ML问题是一个高维的非凸优化问题，其目标是欧氏流形和非欧氏流形的乘积。为了避免复杂的穷举搜索程序，我们提出了一个几何初始估计的所有参数，这减少了问题的一维搜索在有限的时间间隔。数值结果表明，所提出的ad-hoc估计的效率，其差距的Cramér-Rao界（CRB）收紧使用ML估计。
2022-12-01 cs.IT eess.SP math.IT
Learning Sparsifying Transforms for mmWave Communication via $\ell^4$-Norm Maximization
Ericsson Research（爱立信研究院）；ETH Zurich（苏黎世联邦理工学院）
本文通过ℓ⁴-范数最大化学习毫米波通信的稀疏化变换，评估DFT的最优性并改进稀疏化方法。
2026-01-08 cs.IT eess.SP math.IT
A Deep-Unfolding-Optimized Coordinate-Descent Data-Detector ASIC for mmWave Massive MIMO
本文提出一种基于深度展开优化的GBCD数据检测器ASIC，用于毫米波大规模MIMO，实现高吞吐量、低功耗和高面积效率，在相关信道下仍保持优异性能。
2025-01-24 cs.IT eess.SP math.IT
Performance Analysis of In-Band-Full-Duplex Multi-Cell Wideband IAB Networks
本文用随机几何和 MHCPP 建模多小区宽带毫米波 IBFD-IAB 网络，推导关联概率、覆盖与容量闭式结果，证明成功自干扰消除下 IBFD 优于半双工。
2024-03-25 cs.IT eess.SP math.IT
