A convex approximation approach to Weighted Sum Rate Maximization of Multiuser MISO Interference Channel under outage constraints
研究了中断约束下多用户多输入单输出干扰信道（MISO-IFC）的加权和速率最大化问题。带停电约束的加权和率最大化问题是一个非凸优化问题，很难求解。虽然可以通过在（离散化的）中断约束的可实现速率区域中找到所有帕累托最优速率元组来以穷举搜索方式最优地处理该问题，但是该方法受到过高的计算复杂性的影响，并且仅在发射机-接收机对的数量小时才可行。在本文中，我们提出了一个凸优化的近似方法有效地处理停电约束的加权和率最大化问题。所提出的近似方法包括解决一系列凸优化问题，因此可以有效地实现的邻域点方法。仿真结果表明，该方法可以产生接近最优的解决方案。
2010-10-22 cs.IT math.IT
Outage Constrained Robust Secure Transmission for MISO Wiretap Channels
在本文中，我们考虑了MISO窃听信道的鲁棒安全波束形成器的设计。假设窃听者的信道在发送端只有部分可用，在发送功率和保密率中断概率约束下，我们寻求最大化保密率。中断概率约束要求保密率以高概率超过某个阈值。因此，在设计中包括这样的约束自然确保了期望的鲁棒性。不幸的是，概率约束的存在使得问题非凸，因此难以解决。在本文中，我们研究了中断概率约束的保密率最大化问题，使用一种新的两步方法。在广泛的不确定性模型下，我们开发的算法可以获得高质量的解，有时甚至是精确的全局解，用于鲁棒安全波束形成器的设计问题。仿真结果验证了算法的有效性和鲁棒性。
2013-10-27 cs.IT math.IT
Achievable Rate Region of MISO Interference Channel Aided by Intelligent Reflecting Surface
研究了智能反射面辅助下多输入单输出（MISO）干扰信道的可达速率域。我们利用协调IRS提供的额外设计自由度来增强期望信号和抑制干扰，从而扩大干扰信道的可达速率区域。为此，我们联合优化发射机处的主动发射波束成形和IRS处的被动反射波束成形，受到反射波束成形向量的恒模约束。为了解决非凸优化问题，我们提出了一种迭代算法来优化发射波束形成通过二阶锥规划（SOCP）和反射波束形成通过半定松弛（SDR）。数值结果表明，该算法的IRS辅助干扰信道的性能可以显着优于传统的干扰信道没有IRS。
2020-05-19 cs.IT eess.SP math.IT
Meta-learning Based Beamforming Design for MISO Downlink
下行链路波束形成是无线蜂窝网络的关键技术，但如何设计最大化加权和速率（WSR）的波束形成向量是一个NP难问题，通常采用迭代算法求解，其中最常用的是加权最小均方误差（WMMSE）算法，该算法迭代最小化WSR并收敛于局部最优。受元学习技术解决非凸优化问题的最新发展的启发，我们提出了一种基于元学习的迭代算法，用于MISO下行链路信道中的WSR最大化。建立基于长短期记忆（LSTM）网络的元学习模型，学习动态优化策略，迭代更新变量。与WMMSE相比，学习策略旨在以不那么贪婪的方式优化每个变量，WMMSE通过在每个迭代步骤中计算变量的一阶平稳点来更新变量。该算法在高信噪比时性能明显优于WMMSE，在低信噪比时性能与WMMSE相当。
2022-06-26 cs.IT eess.SP math.IT
Max-Min Fairness in IRS-Aided Multi-Cell MISO Systems via Joint Transmit and Reflective Beamforming
研究了一种智能反射面（IRS）辅助的多小区多输入单输出（MISO）系统，该系统由多个多天线基站（BS）组成，每个基站与一个单天线用户通信，其中专门部署了一个IRS来辅助无线传输和抑制小区间干扰。在此设置下，我们联合优化协调的发射波束形成在BS和反射波束形成在IRS，最大化的最小加权接收信号干扰加噪声比（SINR）在用户的目的，在BS和IRS的反射约束的个人最大发射功率约束。为了解决困难的非凸最小SINR最大化问题，我们提出了有效的算法交替优化的基础上，其中的发射和反射波束成形矢量的交替方式进行优化。特别是，我们使用二阶锥规划（SOCP）优化的协调发射波束形成，并开发两个有效的设计更新的反射波束形成的半定松弛（SDR）和连续凸逼近（SCA）的技术的基础上，分别。数值结果表明，使用IRS导致显着更高的SINR值比基准计划没有IRS或没有适当的反射波束成形优化，而开发的SCA为基础的解决方案优于SDR为基础的一个实现复杂度较低。
2020-02-07 cs.IT eess.SP math.IT
Robust Secrecy Energy Efficient Beamforming in MISOME-SWIPT Systems With Proportional Fairness
针对多输入单输出多窃听者同时无线信息和功率传输（MISOME-SWIPT）系统，研究了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，考虑了信道状态信息不完全和比例保密率约束下的保密能量效率最大化问题。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。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
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
Outage Probability of Multiple-Input Single-Output (MISO) Systems with Delayed Feedback
研究了反馈时延对多输入单输出（MISO）衰落信道中断概率的影响。发射机处的信道状态信息（CSIT）是接收机处可用的信道状态信息（CSIR）的延迟版本。我们考虑两种情况下的CSIR：（a）完美的CSIR和（b）CSI估计在接收机使用训练符号。在短期功率约束条件下，利用完美CSIR，我们确定：（a）解析地确定具有不完美CSIT（BF-IC）的波束成形的中断概率，以及（b）最优空间功率分配（OSPA）方案，该方案在数值上使中断最小化。结果表明，对于延迟CSIT，BF-IC在低信噪比下接近最优，而均匀空间功率分配（USPA）在高信噪比下接近最优。同样，在长期的功率约束下，我们表明，BF-IC是接近最佳的低SNR和USPA是接近最佳的高SNR。在不完全CSIR的情况下，我们得到了USPA和BF-IC的中断概率上界。结果表明，如果训练功率选择适当，CSIR的不完善对系统性能的影响并不显著。
2007-11-05 cs.IT 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
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
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
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
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
Secure Outage Analysis for RIS-Aided MISO Systems with Randomly Located Eavesdroppers
本文研究了随机分布窃听者下RIS辅助多天线系统的物理层安全，推导了接收信噪比分布与安全中断概率闭式表达式，揭示了RIS反射元件数量和部署位置对安全性能的关键影响。
2024-03-22 cs.IT eess.SP math.IT
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
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
Robust and Secure Beamforming for Intelligent Reflecting Surface Aided mmWave MISO Systems
在这封信中，我们研究了在智能反射面（IRS）辅助毫米波（mmWave）多输入单输出（MISO）系统中的鲁棒和安全波束形成（RSBF），其中多个单天线窃听器（Eves）任意分布在合法接收机附近。考虑到Eves信道的信道状态信息（CSI）在合法发射端是不完全已知的，在总发射功率和单位模约束下，给出了最大化最坏情况下可达保密率（ASR）的RSBF设计问题.由于这些问题是很难最佳解决，由于其非凸性和耦合变量，我们取代窃听信道的离散样本的加权组合，并提出了一个RSBF计划交替优化和半定松弛（SDR）技术的基础上，合谋和非合谋窃听的情况。仿真结果表明，所提出的RSBF方案可以有效地提高ASR，也优于其他基准计划。
2020-03-25 cs.IT eess.SP math.IT
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
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
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
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
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
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
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
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
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
STAR-RIS Aided MISO SWIPT-NOMA System with Energy Buffer: Performance Analysis and Optimization
提出一种STAR-RIS与能量缓冲辅助的MISO SWIPT-NOMA系统，推导中断概率与吞吐量闭式表达式，并设计PSO-PA算法优化上行吞吐量，性能优于多种对比方案。
2024-07-17 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
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
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
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
Coordinated Beamforming for Multiuser MISO Interference Channel under Rate Outage Constraints
本文研究了多输入单输出（MISO）干扰信道下的协作波束形成设计问题，假设发射端只有信道分布信息（CDI）。在给定的接收机速率中断概率要求下，我们的目标是最大化系统效用（例如，加权和速率、加权几何平均速率和加权谐波平均速率）服从速率中断约束和单独功率约束。中断约束，但是，导致一个复杂的，非凸结构所考虑的波束成形设计问题，使优化问题难以处理。{虽然}这个非凸优化问题可以用穷举搜索的方式来解决，但这种蛮力方法只在发射机-接收机对的数量很小时才可行。对于具有大量发射器-接收器对的系统，计算上高效的替代方案是必要的。因此，本文的重点是设计这种有效的近似方法。特别是，通过采用半定松弛（SDR）和一阶近似技术，我们提出了一种有效的连续凸近似（SCA）算法，通过解决一系列凸近似问题，提供高质量的近似波束形成解决方案。由此获得的解决方案进一步示出为原始中断约束波束成形设计问题的SDR的稳定点。{此外}，我们提出了一种分布式SCA算法，其中每个发射机使用本地CDI和从与其他发射机的有限消息交换中获得的信息来优化其自己的波束形成器。我们的仿真结果表明，所提出的SCA算法和它的分布式对应确实收敛，并接近最佳的性能可以实现所有考虑的系统效用。
2012-11-22 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
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
Outage Constrained Robust Transmit Optimization for Multiuser MISO Downlinks: Tractable Approximations by Conic Optimization
在本文中，我们考虑一个概率信号干扰噪声比（SINR）约束的问题，在不完美的信道状态信息（CSI）的存在下，多用户多输入单输出（MISO）下行链路的情况下，发射波束成形设计。特别是，我们处理基于中断的服务质量约束，其中每个用户的SINR不满足服务要求的概率不能低于给定的中断概率规范。研究概率SINR约束问题的解决方法很重要，因为实际系统中经常存在CSI错误，如果处理不当，可能会导致严重的SINR中断。然而，主要的技术挑战是如何处理概率SINR约束。为了解决这个问题，我们提出了一种新的松弛-约束（RAR）方法，它包括两个关键要素-半定松弛（SDR），和保守近似概率约束的分析工具。其基本目标是建立近似的概率SINR约束公式的形式凸锥优化问题，使他们可以很容易地实现可用的求解器。使用一个直观的最坏情况的参数或专门的概率结果，我们开发了各种保守的近似方案处理概率约束与二次不确定性。因此，我们得到了几个RAR替代处理概率SINR约束的问题。我们的技术适用于复高斯CSI误差和i.i.d.未知分布的有界CSI误差。此外，从我们广泛的模拟结果表明，建议RAR方法显着改善现有的，无论是在解决方案的质量和计算复杂性。
2011-08-04 cs.IT math.IT
Optimal Beamforming and Outage Analysis for Max Mean SNR under RIS-aided Communication
研究了在莱斯多径衰落环境下，可重构智能地面（RIS）辅助多输入单输出（MISO）通信系统的波束形成问题。我们的目标是联合优化发射波束形成器和RIS相移矩阵，以最大限度地提高通过直接和间接链路接收的组合信号的平均信噪比（SNR）。虽然这种优化问题的数值解是已知的，这是第一篇论文，以获得封闭形式的表达式的最佳波束形成器和移相器的一个密切相关的问题。特别是，我们最大限度地精心构造的平均信噪比的下限，这是更有利于分析处理。此外，我们证明了最佳波束形成下的有效信道增益遵循莱斯分布。接下来，我们使用这些结果来表征所提出的波束成形方案下的中断概率的封闭形式的表达式，随后被用来推导遍历容量的解析表达式。最后，我们通过数值计算证明了所提出的波束形成器解决方案与现有算法获得的精确平均SNR最大化最佳解决方案的有效性。
2022-11-17 cs.IT eess.SP math.IT
Coordinate Update Algorithms for Robust Power Loading for the MU-MISO Downlink with Outage Constraints
研究了单小区多用户多输入单输出下行链路在服务质量约束下的功率分配问题。基站获取信道的估计，并且对于给定的波束成形结构，设计功率分配，以便最小化所需的总传输功率，以确保满足接收机处的目标信号与干扰和噪声比，服从指定的中断概率。我们考虑的情况下，在基站的信道估计的错误可以建模为零均值和高斯。这种模型特别适合于具有准静态信道的时分双工（TDD）系统，其中基站在上行链路阶段期间估计信道。在该模型下，我们采用了精确的确定性表征的中断概率转换的机会约束制定一个确定性的。虽然确定性公式是不凸的，我们开发了一个坐标下降算法，可以证明收敛到一个全局最优解时，起点是可行的。洞察到的确定性配方的结构产生的近似结果，在协调更新算法具有良好的性能和显着降低计算成本。所提出的算法提供了更好的性能比现有的鲁棒功率加载算法，是基于易处理的保守近似，甚至可以提供更好的性能比鲁棒预编码算法的基础上，这样的近似。
2016-02-26 cs.IT math.IT
Secure Wireless Communication in RIS-Aided MISO Systems with Hardware Impairments
在实际应用中，收发器硬件的残余损伤不可避免地导致失真噪声，从而导致性能损失。在本文中，我们研究了鲁棒传输设计的可重构智能表面（RIS）辅助安全通信系统中存在的收发器硬件损伤。我们的目标是最大限度地提高保密率，同时确保发射功率约束的主动波束形成在基站和单位模约束的被动波束形成在RIS。为了解决这个问题，我们采用交替优化方法迭代优化一组变量，同时保持另一组固定。其中，主动波束形成优化子问题采用逐次凸逼近（SCA）方法求解，被动波束形成优化子问题采用半定规划（SDP）方法求解。数值结果表明，所提出的传输设计方案是更强大的硬件损伤比传统的非鲁棒方案，忽略了硬件损伤的影响。
2021-03-08 cs.IT eess.SP 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
Beamforming on the MISO interference channel with multi-user decoding capability
本文考虑了具有干扰解码能力的多输入单输出干扰信道（MISO-IC），使得干扰信号可以被解码并从接收信号中减去。在具有单用户解码的MISO-IC上，发射波束成形向量被经典地设计为在减轻所生成的干扰（干扰的迫零）或最大化期望用户处的能量之间达成折衷。在具有IDC的多天线IC中出现的特别有趣的问题是，发射机现在可能具有放大在非预期接收机处生成的干扰的动机，希望Rx具有更好的机会解码干扰并将其移除。这个概念完全改变了在最大化期望能量和减少生成的干扰之间进行平衡的先前范例，从而为波束成形设计策略开辟了新的维度。我们的贡献继续证明的最佳秩的发送预编码器，最佳的意义上的帕累托最优，因此和速率最优，是秩1。然后，我们调查合适的发射波束成形策略，不同的解码结构和特征的帕累托边界。作为该特征的应用，我们获得最大和速率点的候选集合，其至少包含和速率最优波束成形向量的集合。我们推导出最大比传输（MRT）的最优性条件。受MRT最优性条件的启发，我们提出了一种简单的算法，该算法在某些情况下实现了最大和率，在其他情况下与最大和率相比是次优的。
2011-07-02 cs.IT math.IT
Delay Performance of the Multiuser MISO Downlink
我们分析了MISO下行链路信道，其中多天线发射机与大量的单天线接收机进行通信。使用线性波束成形或非线性预编码技术，发射机可以在每个传输时隙期间同时服务多个用户。然而，增加用户的数量，即，复用增益减小了波束成形增益，这意味着各个数据率的平均值减小，而它们的方差增大。我们使用随机网络演算来分析由于时变数据率而发生的延迟。我们的研究结果表明，最佳的用户数量，即，复用增益和波束成形增益之间的最佳折衷取决于输入数据业务及其延迟要求。
2018-05-04 cs.IT math.IT
Unsupervised Learning-Based Joint Resource Allocation and Beamforming Design for RIS-Assisted MISO-OFDMA Systems
National Mobile Communications Research Laboratory, Southeast University（南京东南大学国家移动通信研究中心）
提出基于无监督学习的两阶段框架联合设计RIS相移、基站波束赋形与RB分配，在满足QoS约束下，以极低运行时间实现接近SCA基准的系统和速率且保持鲁棒性。
2025-06-12 cs.AI cs.IT eess.SP
Outage Probability Minimization for UAV-Enabled Data Collection with Distributed Beamforming
研究了一种基于无人机的无线传感器网络，其中一架无人机在空中飞行，通过分布式波束形成技术收集来自一组传感器的数据。我们考虑延迟敏感的应用场景，其中传感器通过使用固定的数据率和自适应的发送功率来发送公共/共享消息。在此基础上，在满足无人机飞行速度约束和传感器平均功率约束的前提下，联合优化无人机轨迹设计和传感器发射功率分配，以最小化传输中断概率。然而，制定中断概率最小化问题是非凸的，因此很难在一般情况下得到最优解。为了解决这个问题，我们首先考虑在理想情况下的无人机的飞行速度约束忽略的特殊问题，得到结构良好的最优解，揭示了基本的性能上界。其次，对于一般的无人机飞行速度约束问题，我们提出了一个有效的算法来解决它的次优使用凸优化和近似技术。最后，数值结果表明，我们提出的设计实现了显着降低中断概率比其他基准计划。
2020-03-07 cs.IT eess.SP math.IT
On Transmit Beamforming for MISO-OFDM Channels With Finite-Rate Feedback
在有限速率反馈的情况下，我们提出了两种用于点对点MISO-OFDM信道中发射波束形成的反馈方法。对于第一种方法，具有完美信道信息的接收机量化并反馈几个等间隔的选定子载波的最佳发射波束成形向量。基于这些量化矢量，发射机对剩余的波束成形矢量应用恒定、线性或高阶插值。通过常数插值，我们得到了近似和可实现的速率和最佳的集群大小，最大限度地提高了近似速率。对于线性插值，我们推导出一个封闭形式的表达式的相位旋转，利用OFDM子载波之间的相关性。我们还提出了一个高阶插值，需要两个以上的量化矢量插值发射波束形成器，是基于现有的信道估计方法。数值结果表明，优化的簇大小的插值可以显着优于与任意的簇大小。对于第二种方法，信道脉冲响应用均匀标量量化器量化。在信道量化的情况下，我们还推导出了近似的和可达速率。我们表明，这两种方法之间的切换不同的反馈率的要求可以执行比现有的计划。
2015-10-16 cs.IT math.IT
