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
Joint Optimization of Active and Passive Beamforming in Multi-IRS Aided mmWave Communications
智能反射面（IRS）被认为是缓解毫米波（mmWave）通信中阻塞效应、提高覆盖率的一种很有前途的技术。为了探索IRS对毫米波通信性能的影响，我们研究了多IRS辅助的毫米波通信网络，并通过联合优化有源和无源波束成形以及用于辅助的IRS集合来制定和速率最大化问题。由于目标函数缺乏凸性和IRS选择变量的二进制性质，优化问题是棘手的。为了解决复杂的非凸问题，提出了一种交替迭代方法。特别地，利用分式规划方法对主、被动波束形成进行了优化，并通过枚举法求解了IRS选择的优化问题。仿真结果表明，我们所提出的方法的性能增益。
2022-10-04 cs.IT eess.SP math.IT
Outage Minimization for Intelligent Reflecting Surface Aided MISO Communication Systems via Stochastic Beamforming
智能反射面（IRS）具有通过重构无线传播环境来显著提高网络性能的潜力。然而，在IRS辅助的无线网络中，很难获得准确的下行链路信道状态信息（CSI）以用于有效的波束成形设计。在这篇文章中，我们考虑了一个IRS辅助下行链路多输入单输出（MISO）网络，其中的基站（BS）是不需要知道底层的信道分布。我们制定了中断概率最小化的问题，通过联合优化的波束成形向量在BS和在IRS的相移矩阵，同时考虑到发射功率和么模约束。所提出的问题是一个非凸非光滑随机优化问题。为此，我们采用sigmoid函数作为代理来解决目标函数的非光滑性。此外，我们提出了一个数据驱动的高效交替随机梯度下降（SGD）算法来解决这个问题，利用历史信道样本。仿真结果表明，该算法的性能增益的基准方法在最小化中断概率。
2020-05-15 cs.IT eess.SP math.IT
Cooperative Interference Management with MISO Beamforming
该对应关系研究了多小区系统中的下行链路传输，其中每个具有多个天线的多个基站（BS）协作地设计它们各自的发射波束成形向量以优化整体系统性能。为简单起见，假设所有移动站（MS）均配备有单个天线，并且在每个小区中同时存在一个活动MS。因此，感兴趣的系统可以通过称为MISO-IC的多输入单输出（MISO）干扰信道（IC）来建模，其中干扰被视为噪声。我们提出了一种新的方法来表征不同的速率元组的活跃MS上的可达速率区域的MISO-IC的帕累托边界，通过探索MISO-IC和认知无线电（CR）MISO信道之间的关系。我们表明，每个帕累托边界率元组的MISO-IC可以实现在一个分散的方式时，每个BS达到自己的信道容量受到一定的一组干扰功率约束（也称为干扰温度约束的CR系统）在其他MS接收机。此外，我们表明，这一结果导致一个新的分散算法实现多小区合作下行波束成形。
2010-06-28 cs.IT math.IT
Graph Neural Network based Active and Passive Beamforming for Distributed STAR-RIS-Assisted Multi-User MISO Systems
针对分布式STAR-RIS辅助多用户MISO系统，提出基于GNN的联合有源与无源波束成形设计方法，以最大化用户和速率，性能高效且可扩展。
2025-02-26 cs.IT eess.SP math.IT
Deep Reinforcement Learning based Joint Active and Passive Beamforming Design for RIS-Assisted MISO Systems
可重构智能表面（RIS）由于具有低成本、可控性等独特优势，是解决毫米波通信系统阻塞问题的一种有效途径，近年来受到广泛关注。然而，由于高计算复杂性和无线环境的动态变化，使得有源波束形成和无源波束形成的联合设计是一项艰巨的任务。在本文中，我们考虑了一个RIS辅助的多用户多输入单输出（MU-MISO）毫米波系统，旨在开发一种基于深度强化学习（DRL）的算法，以联合设计在基站（BS）侧的有源混合波束形成器和RIS侧的无源波束形成器。通过采用先进的软演员-评论家（SAC）算法，我们提出了一种基于最大熵的DRL算法，它可以探索更多的随机策略比确定性的政策，同时设计有源模拟预编码器和无源波束形成器。然后，采用最小均方误差（MMSE）方法确定数字预编码器。实验结果表明，我们提出的SAC算法可以获得更好的性能相比，传统的优化算法和DRL算法。
2022-02-21 cs.IT eess.SP math.IT
Robust Consensus-Based Distributed Beamforming for Wideband Cell-free Multi-RIS MISO Systems
National and Kapodistrian University of Athens（雅典国立卡波迪斯特里安大学）；University of Illinois Chicago（伊利诺伊大学芝加哥分校）
本文提出了一种基于一致性的分布式波束成形方法，用于改进宽带无中心多RIS MISO系统的协作效率。
2026-01-13 cs.IT eess.SP math.IT
Optimal Distributed Beamforming for MISO Interference Channels
我们考虑的问题，量化的帕累托最优边界的可实现的速率区域多输入单输出（MISO）的干扰信道，问题归结为解决一系列的凸可行性问题后，一定的变换。通过两种新的分布式最优波束形成算法解决了可行性问题，第一种是基于交替投影方法的并行计算，第二种是基于循环投影方法的局部计算。这两个算法的收敛性证明。
2010-11-29 cs.IT math.IT
Joint Transmit and Reflective Beamforming Design for IRS-Assisted Multiuser MISO SWIPT Systems
研究了一种智能反射面辅助的多用户多输入单输出（MISO）无线信息与能量同步传输（SWIPT）系统。在该系统中，多天线接入点（AP）使用发射波束成形将信息和能量信号发送到一组接收器，每个接收器用于信息解码（ID）或能量收集（EH），并且专用部署的IRS适当地控制其反射相移以形成无源反射波束，用于促进接收器处的ID和EH。在这种设置下，我们联合优化AP处的（有源）信息和能量发射波束成形以及IRS处的（无源）反射波束成形，以最大化在所有EH接收器处接收的最小功率，这受到ID接收器处的个体信号与干扰加噪声比（SINR）约束以及AP处的最大发射功率约束。虽然制定的SINR约束的最小能量最大化问题是高度非凸的，我们提出了一个有效的算法，通过使用交替优化和半定松弛（SDR）的技术，以获得高质量的解决方案。数值结果表明，建议的IRS辅助SWIPT系统的信息和能量信号实现了显着的性能增益比基准计划没有IRS部署和/或没有专用的能量信号使用。
2019-10-16 cs.IT eess.SP math.IT
Randomly-Directional Beamforming in Millimeter-Wave Multi-User MISO Downlink
本文研究了毫米波多用户多输入单输出下行链路系统中的随机定向波束形成。基于均匀随机视距（UR-LoS）信道模型，利用渐近方法分析了毫米波MISO中RDB的性能和MU增益。它表明，存在一个过渡点上的用户数量相对于天线元件的数量的非平凡性能的RDB计划，并且此外，在UR下可以实现任意接近于相对于天线元件的数量的线性缩放的和速率缩放。如果用户数相对于天线数线性增加，则通过适当的用户调度的机会随机波束形成的LoS信道模型元素所提供的结果产生的见解最有效的波束成形和调度选择毫米波MU-MISO在各种操作条件下。仿真结果验证了我们的分析的基础上渐近技术有限的情况下。
2015-06-09 cs.IT math.IT
Joint Beamforming Design in Multi-Cluster MISO NOMA Intelligent Reflecting Surface-Aided Downlink Communication Networks
考虑智能反射面（IRS），研究了多簇多输入单输出（MISO）非正交多址（NOMA）下行通信网络。在网络中，IRS通过被动波束形成辅助从基站（BS）到所有用户的通信。我们的目标是通过联合优化BS处的发射波束成形向量和IRS处的反射系数向量来最小化总发射功率。由于对IRS反射振幅和相移的限制，所述二次约束二次问题是高度非凸的。对于上述问题，传统的基于半定规划（SDP）的算法具有过高的计算复杂性和恶化的性能。在这里，我们提出了一个有效的二阶锥规划（SOCP）-交替方向的乘法器（ADMM）为基础的算法，以获得局部最优解。为了降低计算复杂性，我们还提出了一个低复杂度的迫零（ZF）的次优算法。仿真结果表明，我们提出的基于SOCP-ADMM的算法实现了显着的性能增益比传统的基于SDP的算法。此外，当被动反射元件的数目相对较高时，我们提出的基于ZF的次优算法也优于基于SDP的算法。
2019-09-16 cs.IT eess.SP math.IT
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
Optimal Beamforming for MISO Communications via Intelligent Reflecting Surfaces
通过智能反射表面（IRSs）的无线通信已经受到学术界和工业界的相当大的关注。特别地，IRS能够利用通常低成本的无源设备来创建有利的无线传播环境。虽然在文献中已经研究了各种IRS辅助的无线通信系统，但到目前为止，还没有很好地理解这种系统的最佳设计。本文研究了IRS辅助的单用户多输入单输出（MISO）通信。为了最大限度地提高频谱效率，提出了一种分支定界（BnB）算法，分别在接入点（AP）和IRS处获得有源和无源波束形成器的全局最优解。仿真结果证实了在无线系统中部署IRS的有效性。此外，以所提出的最优BnB算法为性能基准，现有的设计算法的最优性进行了研究。
2020-01-30 cs.IT eess.SP math.IT
Learning Robust Beamforming for MISO Downlink Systems
Jeonbuk National University（国立全北大学）；Pukyong National University（釜庆国立大学）
研究了下行多用户系统中鲁棒波束形成优化的学习算法。基站（BS）识别有效的多天线传输策略，只有不完美的信道状态信息（CSI）和它的随机特性。为此，我们提出了一种鲁棒的训练算法，其中深度神经网络（DNN），它只接受完美CSI的估计和统计知识，被优化以适应现实世界的传播环境。因此，经过训练的DNN可以仅基于实际CSI的不完美观测来提供有效的鲁棒波束成形解决方案。数值结果验证了所提出的学习方法相比，传统的计划的优势。
2021-03-02 cs.IT cs.LG eess.SP
Optimal Beamforming for Physical Layer Security in MISO Wireless Networks
被窃听者偷听的多个发射机-用户对的无线网络，其中发射机配备有多个天线，而用户和窃听者配备有单个天线，被认为是。在不同层次的无线信道知识，感兴趣的问题是波束成形，以优化用户的服务质量（QoS）方面的保密吞吐量或最大化网络的能量效率下用户的QoS。所有这些问题都被看作是非常困难的优化问题，具有许多非凸约束和非线性等式约束的波束形成向量。本文开发了低复杂度和快速收敛的最佳波束形成解决方案的路径跟踪计算程序。通过数值算例证明了它们的实用性。
2018-02-19 cs.IT 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
Cascaded Channel Estimation for IRS-assisted Mmwave Multi-antenna with Quantized Beamforming
在这封信中，我们优化的级联信道的信道估计器在智能反射面（IRS）辅助毫米波（mmWave）多天线系统。在该系统中，接收端采用了量化波束形成的混合结构。与传统的多输入多输出（MIMO）系统不同，由于IRS通常是一个无源阵列，信号处理能力有限，因此信道估计的设计具有挑战性。我们推导出优化的信道估计器在一个封闭的形式重新制定的级联信道估计在这个系统中的问题，利用典型的均方误差（MSE）标准。考虑到毫米波信道中可能存在的信道稀疏性，我们通过利用信道稀疏性进一步提高性能和降低计算复杂性来推广所提出的方法。仿真结果表明，所提出的估计器显着优于现有的。
2020-10-02 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 Methods for Universal MISO Beamforming
Jeonbuk National University（全北国立大学）；Pukyong National University（釜庆国立大学）；Electronics and Telecommunications Research Institute (ETRI)（电子通信研究院）
这封信研究了深度学习（DL）方法，以优化下行链路多用户多天线系统中的波束成形向量，这些方法可以普遍应用于基站处的任意给定发射功率限制。我们利用总功率预算作为边信息，以便深度神经网络（DNN）可以有效地学习波束成形优化中功率约束的影响。因此，单个训练过程对于所提出的通用DL方法是足够的，而常规方法需要针对所有可能的功率预算水平训练多个DNN。数值结果表明，所提出的DL方法比现有的计划的有效性。
2020-07-09 cs.IT cs.LG eess.SP
Distributed IRS with Statistical Passive Beamforming for MISO Communications
智能反射表面（IRS）最近被认为是一种突出的技术，具有通过动态操纵传播环境来增强无线通信的能力。本文研究了一个多输入单输出（MISO）系统部署分布式IRS。出于实际考虑，我们提出了一种有效的设计被动反射波束形成的IRS利用统计信道状态信息（CSI）和分析的可实现的网络速率考虑到CSI估计误差的影响。遍历可达速率推导出一个封闭的形式，这提供了有见地的系统设计准则。数值结果证实了推导结果的准确性，并揭示了所提出的分布式IRS部署比传统的集中式部署的性能优势。
2020-09-14 cs.IT math.IT
Robust Energy Efficient Beamforming in MISOME-SWIPT Systems With Proportional Secrecy Rate
研究了多输入单输出多窃听者同时传输无线信息和功率的\mbox{(MISOME-SWIPT)}系统中波束形成向量和人工噪声协方差矩阵的联合设计问题。在MISOME-SWIPT系统中，基站向合法用户设备发送信息信号，并向窃听者广播干扰信号。针对信道状态信息不完全的\mbox{MISOME-SWIPT}系统，提出了一种保密能量效率（SEE）最大化问题，其中SEE定义为总保密率与总功耗之比.由于公式化的SEE最大化问题是非凸的，因此首先将其重新转换为一系列凸问题，以便以合理的计算复杂性获得最优解。两个次优的解决方案也提出了基于启发式波束形成技术，贸易性能的计算复杂性。此外，对最优解和次优解进行了计算复杂性分析。数值结果被用来验证所提出的算法的性能，并揭示实际的见解。
2018-09-08 cs.IT math.IT
Specific Absorption Rate-Aware Beamforming in MISO Downlink SWIPT Systems
研究了在多用户多输入单输出（MISO）下行链路中，基于比吸收率（SAR）约束的无线信息功率同步传输（SWIPT）的最优发射波束形成设计问题。我们考虑SWIPT的功率分配技术，其中每个接收器将接收到的信号分成两部分：一部分用于信息解码，另一部分用于能量收集，并具有实用的非线性整流模型。感兴趣的问题是尽可能多地最大化接收到的信号与干扰加噪声比（SINR）和所有接收器收获的能量，同时通过优化发射机处的发射波束成形和不同接收器处的功率分配比来满足发射功率和SAR约束。利用半定规划和二分法搜索，得到了最优波束形成和功率分配的解。研究了低复杂度的固定波束形成和混合波束形成技术。此外，我们研究了不完美的信道信息和辐射矩阵的影响，并设计了鲁棒波束形成，以保证最坏情况下的性能。仿真结果表明，我们提出的算法可以有效地处理无线电暴露的约束，并显着优于传统的传输方案与功率回退。
2019-11-24 cs.IT math.IT
Optimal Signaling of MISO Full-Duplex Two-Way Wireless Channel
我们在一个多输入单输出（MISO）全双工双向信道的自干扰模型，并评估可实现的速率区域。我们制定的边界的可实现率区域称为帕累托边界的一个家庭的耦合，非凸优化问题。我们的主要贡献是解耦和重新制定原来的非凸优化问题的一个家庭的凸半定规划问题。对于MISO全双工双向信道，我们证明了波束成形是一种最优的传输策略，可以达到帕累托边界上的任何点。此外，我们提出了一个封闭形式的表达的最佳波束成形的权重。在我们的数值例子中，我们量化的增益在所提出的波束成形的可实现的速率在迫零波束成形。
2015-01-17 cs.IT math.IT
Towards Higher Spectral Efficiency: Spatial Path Index Modulation Improves Millimeter-Wave Hybrid Beamforming
毫米波（mmWave）多输入多输出（MIMO）系统与折射率调制（IM）技术的结合构成了一种新型的毫米波混合波束形成技术。已经进行了大量的研究，以表明这样的系统有可能优于传统的毫米波MIMO的频谱效率（SE）。目前的大多数工作只集中在设计混合波束形成结构，以经验地实现更高的SE性能。然而，一个根本的问题，即IM技术是否可以真正提高当前毫米波混合波束形成的SE仍然没有答案。在这样的背景下，在这项工作中，我们首先扩展的IM辅助毫米波系统到一个更广义的版本，即空间路径索引调制辅助毫米波（SPIM-mmWave）系统，其中包括IM辅助和传统的毫米波MIMO系统作为其特殊情况。基于SPIM-mmWave的框架，对SPIM-mmWave保证优于传统mmWave-MIMO方案的理论条件进行了基础研究。它表明，在特定的信道条件和噪声水平（这将明确给出我们的工作），SPIM-mmWave保证优于传统的mmWave-MIMO系统。
2019-02-26 cs.IT math.IT
A Deep Learning Framework for Optimization of MISO Downlink Beamforming
在多用户多输入单输出（MISO）系统中，波束形成是提高接收信号质量的有效手段。传统上，寻找最佳波束成形解决方案依赖于迭代算法，这引入了高计算延迟，因此不适合实时实现。在本文中，我们提出了一个深度学习框架，用于下行链路波束成形的优化。特别地，基于卷积神经网络和利用专家知识（诸如上行链路-下行链路对偶性和最优解的已知结构）来获得解。使用这个框架，我们构建了三个波束形成神经网络（BNN）的三个典型的优化问题，即，信号与干扰加噪声比（SINR）平衡问题、功率最小化问题以及和速率最大化问题。对于前两个问题，BNN采用监督学习方法，而对于和率最大化问题，采用监督和无监督学习的混合方法。仿真结果表明，BNN在解决SINR均衡和功率最小化问题时，性能接近加权最小均方误差算法，而在解决和速率最大化问题时，计算复杂性明显降低。总之，这项工作铺平了道路，快速实现多用户MISO系统中的最佳波束形成。
2020-01-14 cs.IT math.IT
Joint User Scheduling and Beamforming Design for Multiuser MISO Downlink Systems
在多用户通信系统中，用户调度和波束形成（US-BF）设计是两个基本问题，通常在现有的文献中被分开研究。在这项工作中，我们专注于联合US-BF设计的目标是最大限度地提高预定用户的集合基数，这是计算上的挑战，由于非凸目标函数和离散连续变量的耦合约束。针对这些问题，首先提出了一种基于逐次凸逼近的US-BF优化算法。然后，受无线智能通信的启发，将联合US和功率分配网络模型与BF解析解相结合，提出了一种基于图神经网络的联合US-BF（J-USBF）学习算法。各种数值结果验证了SCA-USBF和J-USBF的有效性，后者具有相近的性能和更高的计算效率。此外，建议的J-USBF也享有在动态无线网络场景的通用性。
2022-07-04 cs.IT eess.SP math.IT
DRL-based Joint Beamforming and BS-RIS-UE Association Design for RIS-Assisted mmWave Networks
可重构智能表面（RIS）由于能够建立可重构的无线传播网络，被认为是解决毫米波通信阻塞问题的一种非常有前途的技术。在本文中，我们专注于由多个基站（BS）服务的一组用户设备（UE）的RIS辅助毫米波通信网络。考虑到BS-RIS-UE关联问题决定了RIS应该帮助哪个BS和UE，我们联合优化BS-RIS-UE关联和RIS处的被动波束成形，以最大化系统的和速率。为了解决这一棘手的非凸问题，提出了一种基于软行动者-批评者（SAC）深度强化学习（DRL）的联合波束形成和BS-RIS-UE关联设计算法，该算法通过与环境交互，使用较少的先验信息学习最佳策略，并结合策略信息熵最大化，避免陷入局部最优解。仿真结果表明，与基准方案相比，所提出的SAC-DRL算法可以获得显着的性能增益。
2022-02-19 cs.IT eess.SP math.IT
Robust Beamforming Design and Antenna Selection for Dynamic HRIS-aided MISO System
针对硬件损伤下的MISO通信可靠性问题，提出动态HRIS架构，通过联合优化多类变量构建MSE最小化问题，用PEBCD算法求解，仿真验证其性能优于传统基准方案。
2024-10-09 cs.IT eess.SP math.IT
Statistical CSI Based Beamforming for Reconfigurable Intelligent Surface Aided MISO Systems with Channel Correlation
针对相关信道下 RIS 辅助 MISO 下行系统，本文基于 S-CSI 联合设计 AP 与 RIS 波束成形，提出 SVD-GD 和 FP-GD 算法以最大化和 ESE，并验证 2 比特相移量化已足够。
2023-09-27 cs.IT eess.SP math.IT
Reconfigurable Intelligent Surface-Aided Full-Duplex mmWave MIMO: Channel Estimation, Passive and Hybrid Beamforming
毫米波（mmWave）全双工（FD）是一种很有前途的技术，可以通过最大限度地利用时间和丰富的毫米波频率资源来提高容量。尽管如此，由于FD自干扰（SI）和毫米波的有限覆盖范围，它仍然受到限制。因此，本研究在可重构智能表面（RIS）的帮助下深入研究FD毫米波MIMO，以提高容量。首先，我们证明了在远场平面波前假设下，FD天线阵列的角域互易性。因此，提出了一种用于联合下行链路-上行链路（DL-UL）信道估计的策略。为了估计SI信道、直接信道和级联信道，分别提出了基于Khatri-Rao乘积的压缩感知（KR-CS）、分布式压缩感知（D-CS）和基于两阶段多测量向量的D-CS（M-D-CS）框架。此外，我们提出了一种基于角域级联通道的无源波束形成优化方案。针对混合波束形成结构，提出了一种新的混合加权最小均方误差信号干扰消除方法（H-WMMSE-SIC）。仿真已经揭示，与单独的DL/UL信道估计相比，联合DL-UL处理显著地提高了估计性能。特别是，当干扰噪声比小于35 dB时，我们提出的H-WMMSE-SIC提供了与全数字WMMSE-SIC相当的频谱效率性能。最后，分析了所提方法的计算复杂性。
2023-03-25 cs.IT eess.SP math.IT
Robust Beamforming Design for Sum Secrecy Rate Optimization in MU-MISO Networks
本文研究了多用户下行链路网络的波束赋形设计问题，假设基站已知不完全的信道状态信息。在这种情况下，基站配备有多个天线，并且每个用户被特定的窃听者窃听，其中每个用户或窃听者配备有一个天线。假设基站采用具有对总发射功率的给定要求的发射波束成形。其目标是最大化网络的总保密率。由于信道的不确定性，很难精确计算系统的总保密率。因此，考虑了和保密率下界的最大值。和保密率下限的优化仍然使得所考虑的波束形成设计问题难以处理。为了解决这个问题，提出了一种波束形成设计方案，通过采用基于泰勒展开的半定松弛和一阶逼近技术，将原问题转化为凸逼近问题。此外，在基站能够抵消窃听者的速率的情况下，提出了一种基于迫零的波束形成方法，该方法具有低复杂度的优点。当基站不具备这种能力时，可以采用用户选择算法。仿真结果表明，前一种方法的性能优于后一种方法，这主要得益于其波束形成方向的优化能力，且均优于基于信噪比的算法。
2020-03-24 cs.IT eess.SP math.IT
Pricing-based Distributed Energy-Efficient Beamforming for MISO Interference Channels
在本文中，我们认为最大化的加权和能源效率（WS-EE）的多输入单输出（MISO）干扰信道（IC），这是公认的异构网络（HetNets），多小区网络等的一般模型的问题。为了解决这个问题，我们开发了一个高效的分布式波束成形算法的基础上的定价机制。具体来说，我们仔细介绍了分布式波束成形设计的价格指标，幸运的是，它允许有效的封闭形式的解决方案，每用户波束向量优化问题。理论上证明了基于分布式定价的波束形成设计的收敛性。此外，我们提出了一种实现策略，建议的分布式算法与有限的信息交换。数值结果表明，我们的算法比现有的算法收敛得更快，同时产生可比的，有时甚至更好的性能方面的WS-EE. Finally，通过考虑回程功耗，有趣的是，表明所提出的算法与有限的信息交换实现更好的WS-EE比完全的信息交换为基础的算法在某些特殊情况下。
2015-12-15 cs.IT math.IT
How to Fully Exploit the Degrees of Freedom in the Downlink of MISO Systems With Opportunistic Beamforming
多输入单输出（MISO）系统的下行链路中的机会波束形成形成$N$发射波束，通常不超过发射天线的数量$N_t$。然而，该下行链路中的自由度与$N_t^2$一样大。也就是说，最多$N_t^2$而不是仅$N_t$用户可以被同时发送，因此调度等待时间可以显著减少。本文主要研究瑞利衰落信道下MISO系统下行链路中使用$N_t<N\le N_t^2$发射波束的机会波束形成方案。我们首先展示了如何设计具有最大数量的发射波束以及它们中的任何一对之间的相关性尽可能少的波束形成矩阵，通过傅立叶，格拉斯曼，和相互无偏基地（MUB）在实践中的基础上的建设。然后，我们利用极值顺序统计量的渐近理论分析了它们的系统吞吐量。最后，我们的仿真结果表明，基于格拉斯曼的波束形成实现了最大的吞吐量在所有情况下与$N_t=2$，3，4。然而，如果我们想要利用全部$N_t^2$自由度，我们将分别在具有$N_t=3$、4的情况下采用基于傅立叶和基于MUB的构造。
2009-01-05 cs.IT math.IT
On the Optimality of Beamforming for Multi-User MISO Interference Channels with Single-User Detection
对于具有多天线发射机和单天线接收机的多用户干扰信道，通过将每个接收机限制为单用户检测器，计算最大可实现速率区域相当于解决一族非凸优化问题。识别在预期接收器处的信号功率和在非预期接收器处的干扰功率之间的内在联系，将原始的非凸优化问题族转换为新的凸优化问题族。结果表明，对于这样的干扰信道，每个接收机实现单用户检测，发射机波束成形可以实现所有的边界点的可达速率区域。
2009-08-21 cs.IT math.IT
Intelligent Reflecting Surface Enabled Random Rotations Scheme for the MISO Broadcast Channel
目前关于智能反射面（IRS）的文献主要集中在优化IRS相移以产生相干波束形成增益，但这是在假设单个IRS辅助链路具有完美的信道状态信息（CSI）的情况下进行的，这是非常不切实际的。相反，这项工作考虑了IRS处的随机旋转方案，其中反射元件仅采用随机相位旋转而不需要任何CSI。然后，在整个信道的基站（BS）处仅需要CSI来实现波束成形传输方案。在此框架下，我们推导出的总和率缩放定律在大量的用户制度的IRS辅助多输入单输出（MISO）广播信道，最佳脏纸编码（DPC）计划和较低复杂度的随机波束形成（RBF）和确定性波束形成（DBF）计划在BS。随机旋转方案通过利用多用户分集来提高和速率，但由于相关性，也在一定程度上牺牲了增益。最后，能量效率最大化的BS天线，IRS元素和发射功率的数量的问题，解决了使用派生的缩放定律。仿真结果表明，所提出的方案，以提高和速率，性能变得接近下的相干波束形成的大量用户。
2021-03-17 cs.IT eess.SP math.IT
Energy Efficiency in Hybrid Beamforming Large-scale mmWave Multiuser MIMO with Spatial Modulation
针对毫米波大规模多输入多输出（MIMO）系统中使用空间调制的混合波束成形的全局能量效率（GEE）最大化的无线电资源分配问题进行了解决。分析了该优化问题的理论性质，提出了两个可证明收敛的优化算法。前者实现了全局最优，而后者以较低的计算复杂性来权衡最优性。然而，数值结果表明，这两种算法在实际情况下达到全局最优。
2018-06-13 cs.IT math.IT
RIS-Aided Angular-Based Hybrid Beamforming Design in mmWave Massive MIMO Systems
针对毫米波大规模多输入多输出（MIMO）系统，提出了一种可重构智能表面（RIS）辅助和基于角度的混合波束形成（AB-HBF）技术。所提出的RIS-AB-HBF架构由三个阶段组成：（i）RF波束形成器，（ii）基带（BB）预编码器/组合器，以及（iii）RIS相移设计。首先，为了减少RF链的数量和信道估计开销，RF波束形成器基于基于3D几何的毫米波信道模型使用信道的慢时变角度参数来设计。第二，BB预编码器/组合器的设计，利用从BB阶段看到的减小大小的有效信道。然后，通过自然启发的粒子群优化（PSO）算法调整RIS的相移，以最大化系统的可实现速率。说明性的仿真结果表明，在AB-HBF系统中使用的RIS有可能提供更有前途的优势，在系统设计的可靠性和灵活性。
2022-08-13 cs.IT eess.SP math.IT
Energy Efficient Coordinated Beamforming for Multi-cell MISO Systems
在本文中，我们研究的最佳能量有效的多小区多输入单输出（MISO）系统与$K$多天线基站（BS）和$K$单天线移动台（MS），其中每个BS发送信息到自己的预期MS与合作设计的发射波束成形。我们假设在MS处通过将干扰视为噪声来进行单用户检测。通过考虑在BS的现实功率模型，我们表征的帕累托边界的可实现的能量效率（EE）区域的$K$链路，其中每个链路的EE被定义为可实现的数据率在MS除以总功耗在BS。由于每个链接的EE是非凹的（这是仿射函数上的非凹函数），因此难以表征此边界。为了应对这一挑战，我们将这种多小区MISO系统与认知无线电（CR）MISO信道通过应用干扰温度（IT）的概念，并相应地将EE边界表征问题转化为一组分数凹规划问题。然后，我们应用分数凹规划技术来解决这些分数凹问题，并相应地给出了一个参数化的EE边界的IT水平。在此基础上，我们进一步提出了一种分散算法来实现多小区协调波束形成，仿真结果表明，该算法可以达到EE Pareto边界。
2013-07-09 cs.IT 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
BEAMWAVE: Cross-Layer Beamforming and Scheduling for Superimposed Transmissions in Industrial IoT mmWave Networks
物联网设备在工业4.0中的无处不在预计将促进更高的可靠性，安全性和效率。然而，互连大量的无线设备而不危及系统性能证明是具有挑战性的。为了满足未来工业的需求，我们研究了毫米波段分层复用（LDM）系统中波束形成和调度的跨层设计。调度是至关重要的，因为工业环境中的设备预计将迅速激增。此外，高性能波束成形是必要的，以确保可扩展性。通过采用LDM，可以非正交地叠加多个传输。具体来说，我们认为一个优越的重要性控制组播消息需要无处不在的所有设备和重要性的私人单播消息的目标是一个子集的预定设备。由于NP困难，我们提出了BEAMWAVE，它将问题分解为波束形成和调度。通过仿真，我们表明，BEAMWAVE达到近最优，优于其他竞争计划。
2021-08-09 cs.IT eess.SP math.IT
Joint Transmit Beamforming and Receive Power Splitting for MISO SWIPT Systems
本文研究了一种多用户多输入单输出（MISO）下行链路同步无线信息和功率传输（SWIPT）系统，其中一组单天线移动台（MS）通过功率分配（PS）从多天线基站（BS）发送的信号中同时接收信息和能量。我们的目标是最小化在BS的总传输功率，通过联合设计发送波束成形矢量和接收PS比为所有MS在其给定的信号干扰加噪声比（SINR）的信息解码和收获的能量收获的功率约束下。首先，我们推导出我们所提出的问题的可行性的充分必要条件。接下来，我们解决这个非凸问题，通过应用半定松弛（SDR）的技术。我们证明了SDR确实是紧的，从而达到其全球最优。最后，我们提出了两个次优解决方案的复杂度低于最优解决方案的基础上分离的原则，发送波束成形和接收PS的优化，其中迫零（ZF）和SINR最优的发送波束成形方案，分别适用。
2013-12-29 cs.IT math.IT
Channel Estimation and Beamforming for Microwave Linear Analog Computers (MiLACs)-Aided Multiuser MISO Systems
Imperial College London（帝国理工学院）
针对微波线性模拟计算机辅助的多用户MISO系统，提出利用信道相关矩阵秩亏特性，通过模拟域压缩接收信号实现低维信道估计，并级联两个MiLAC高效实现正则化迫零波束成形，大幅降低计算复杂度。
2026-07-02 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
The Ultimate Weapon for Ultra-Broadband 6G: Digital Beamforming and Doubly Massive mmWave MIMO
将毫米波用于无线通信是5G系统相对于前几代蜂窝系统的主要技术创新之一。然而，到目前为止，它们的考虑主要限于使用模拟或至多混合模拟-数字波束成形结构的情况，从而对理论上可以在这些频率处实现的复用能力和峰值数据率造成限制。然而，电子领域的最新进展使得数字波束成形结构的能耗至少与模拟波束成形结构的能耗相当，从而使它们从过去一年中被置于的贫民窟中恢复过来。数字波束成形，加上在通信链路两端使用大型天线阵列，有望成为未来6 G网络的秘密武器之一，能够为超宽带连接释放前所未有的频谱和能源效率价值。
2021-03-03 cs.IT eess.SP math.IT
Full-Duplex Multiuser MISO Under Coarse Quantization: Per-Antenna SQNR Analysis and Beamforming Design
Korea Advanced National Institute of Science and Technology (KAIST)（韩国科学技术院）；Pohang University of Science and Technology (POSTECH)（浦项科技大学）
本文提出了一种考虑自干扰和量化的波束成形方法，以提高全双工多用户MISO系统在粗量化下的频谱效率。
2026-01-23 cs.IT eess.SP math.IT
Secrecy Beamforming for SWIPT MISO Heterogeneous Cellular Networks
在本文中，我们考虑的安全传输设计的多输入单输出的毫微微蜂窝覆盖的宏蜂窝在同信道部署。毫微微小区基站向信息接收毫微微小区用户（FU）发送机密消息，并向能量接收（ER）FU发送能量信号，同时限制对宏小区用户（MU）的干扰。ER FU有可能窃听机密消息。通过考虑公平性，我们提出了一个和对数保密率最大化波束形成设计问题下的干扰约束的MU和能量收集（EH）的限制ER FU。公式化的设计问题是非平凡的解决，由于非凸性，这是在目标和约束。为了解决这一问题，提出了一种基于半定松弛和逐次凸逼近的算法。仿真结果验证了所提出的波束形成设计的有效性。
2018-06-28 cs.IT math.IT
Multi-User MISO Interference Channels with Single-User Detection: Optimality of Beamforming and the Achievable Rate Region
对于具有多天线发射机和单天线接收机的多用户干扰信道，通过将每个发射机限制为高斯输入并且将每个接收机限制为单用户检测器，计算最大可实现速率区域相当于解决一族非凸优化问题。识别在预期接收器处的信号功率和在非预期接收器处的干扰功率之间的内在联系，将原始的非凸优化问题族转换为新的凸优化问题族。结果表明，对于这样的干扰信道，每个接收机实现单用户检测，发射机波束成形可以实现所有的边界点的可达速率区域。
2009-07-03 cs.IT math.IT
Linear Beamforming for the Spatially Correlated MISO broadcast channel
考虑在基站处具有M个天线和M个用户（每个用户具有单个天线）的空间相关广播设置。我们假设用户有完善的信道信息，他们的链接和基站只有统计信息，每个用户的链接。基站采用线性波束形成策略，为每个用户分配一个空间本征模式。这项工作的目标是了解波束形成向量的结构，最大限度地遍历和率通过将干扰视为噪声来实现。在M = 2的情况下，我们首先固定波束成形向量，并计算作为信道统计的函数的闭合形式的遍历和速率。然后，我们表明，最佳波束形成向量的协方差矩阵的两个链接的主导广义特征向量。由于和速率表达式的复杂性质，很难获得关于M > 2的最佳波束成形向量的结构的直观信息。然而，在渐近M的情况下，我们证明了最优波束形成向量必须满足一组固定点方程。
2010-08-06 cs.IT math.IT
Statistical CSI based Design for Intelligent Reflecting Surface Assisted MISO Systems
研究了一种智能反射面（IRS）辅助的多输入单输出通信系统，利用统计信道状态信息（CSI）进行发射波束形成和IRS波束形成。推导出系统遍历容量的严格上界。在此基础上，研究了发射波束和IRS波束的联合优化问题。根据接入点和用户之间是否存在视距路径，两种不同的情况下，即，莱斯衰落和瑞利衰落，分别处理。具体地说，对于莱斯衰落的情况下，提出了一种迭代算法，这是保证收敛。对于瑞利衰落的情况下，封闭形式的设计得到的发射波束和IRS波束。仿真结果表明，所提出的波束形成方案取得了类似的性能要求瞬时CSI的基准算法。
2020-08-19 cs.IT eess.SP math.IT
Blockwise Phase Rotation-Aided Analog Transmit Beamforming for 5G mmWave Systems
在这封信中，我们提出了一个分块相位旋转辅助模拟发射波束形成（BPR-ATB）计划，以提高毫米波（mmWave）通信系统的频谱效率和误码率（BER）性能。针对传统模拟波束形成存在的相位角优化问题，设计了BPR-ATB，以减小等效信道的旋转波束空间，提高最小欧氏距离。为了验证所提出的BPR-ATB方案的有效性，我们在发射机采用了Alamplitude编码技术，并评估了毫米波多输入单输出系统的误码率性能。仿真结果表明，所提出的BPR-ATB方案优于传统的基于离散傅立叶变换的ATB方案。
2021-07-27 cs.IT math.IT
Hybrid Analog and Digital Beamforming for mmWave OFDM Large-Scale Antenna Arrays
混合模拟和数字波束成形是大规模毫米波MIMO系统的一个有前途的候选者，因为它能够显著降低传统全数字波束成形方案的硬件复杂度，同时能够接近全数字方案的性能。大多数关于混合波束成形的现有工作考虑窄带信道。然而，诸如毫米波系统的宽带系统是频率选择性的。在宽带系统中，需要为整个频带设计通用的模拟波束形成器，同时在不同的频率子带中采用不同的数字波束形成器。本文研究了OFDM调制系统中的混合波束形成设计。首先，对于在发射器和接收器处均采用混合波束成形架构的SU-MIMO系统，由于毫米波信道的稀疏性，具有少量RF链的混合波束成形可以渐近地接近用于足够大数量的收发器天线的全数字波束成形的性能。对于具有实际数量的天线的系统，然后，我们提出了一个统一的启发式设计两种不同的混合波束成形结构，完全连接和部分连接的结构，以最大限度地提高毫米波MIMO系统的整体频谱效率。数值结果表明，该算法的性能优于现有的混合波束形成方法，在全连接结构下，该算法的频谱效率与最优全数字波束形成非常接近，但所需的射频链路要少得多。其次，对于MU-MISO的情况下，我们提出了一种启发式的混合预编码设计，以最大化在下行链路中的加权和速率，并数值表明，所提出的算法与实际数量的RF链已经可以接近全数字波束成形的性能。
2017-11-22 cs.IT math.IT
A Low-Resolution ADC Module Assisted Hybrid Beamforming Architecture for mmWave Communications
提出了一种用于毫米波通信的低分辨率模数转换器（ADC）模块辅助的混合波束形成架构。我们证明了所提出的低成本和灵活的架构，可以大大减少波束训练时间和复杂度，而不会降低数据传输性能。此外，我们设计了一种快速波束训练方法，这是适合所提出的系统架构。所提出的波束训练方法仅需要L + 1（其中L是路径的数量）个时隙，这与现有技术相比更小。
2018-03-26 cs.IT math.IT
Power Efficient MISO Beamforming for Secure Layered Transmission
本文研究了多用户多输入单输出（MISO）波束成形下行链路通信系统中的安全分层视频传输。功率分配算法设计被公式化为非凸优化问题，用于最小化总发射功率，同时保证期望接收机处的最小接收信号与干扰加噪声比（SINR）。特别是，建议的问题制定考虑到分层传输和人工噪声生成的自保护架构，以防止潜在的信息窃听。提出了一种基于半定规划（SDP）松弛的功率分配算法，以获得上界解。给出了全局最优解的一个充分条件，揭示了上界解的紧性。随后，两个次优的功率分配方案，低计算复杂性，提出了使安全的分层视频传输。仿真结果表明，显着的传输功率节省所提出的算法和分层传输相比，基线计划。
2013-12-29 cs.IT math.IT
Millimeter Wave Location-Based Beamforming using Compressive Sensing
本文提出了一种基于位置的模拟波束形成（BF）技术，使用压缩感知（CS）是可行的毫米波（mmWave）无线通信系统。所提出的方案是基于利用CS和本地化的好处，以减少毫米波波束成形（BF）的复杂性和提高其性能相比，传统的毫米波模拟BF技术。CS理论用于利用毫米波传播信道的稀疏性质来估计毫米波信道的出发角（AoD）和到达角（AoA），并且知道节点位置有效地减少了构造感测矩阵所需的BF向量的数量。因此，可以获得具有低待用时间的高精度毫米波BF。仿真分析证实了所提出的毫米波BF技术的高效率相比，传统的穷举搜索BF和CS基于BF没有定位使用随机测量
2018-08-04 cs.IT math.IT
