Channel Estimation for One-Bit Multiuser Massive MIMO Using Conditional GAN
信道估计是一项具有挑战性的任务，特别是在具有一位模数转换器（ADC）的大规模多输入多输出（MIMO）系统中。传统的深度学习（DL）方法，学习从输入到真实信道的映射，在估计准确的信道方面有很大的困难，因为它们的损失函数没有得到很好的设计和研究。本文提出了一种条件生成对抗网络（cGAN），通过对抗训练两个DL网络来预测更真实的信道。cGAN不仅学习从量化观测到真实信道的映射，而且还学习自适应损失函数以正确地训练网络。数值结果表明，该方法在大规模多输入多输出系统中具有很高的鲁棒性，优于现有的DL方法.
2020-10-29 eess.SP
Hybrid Beamforming Design for Millimeter Wave Multiuser MIMO Systems with Dynamic Subarrays
在这封信中，我们研究了毫米波（mmWave）下行多用户多输入多输出（MU-MIMO）系统，该系统在基站处采用动态子阵架构，并考虑每个用户的多流通信。针对系统频谱效率最大化的问题，提出了一种新的混合波束形成方案。首先，假设没有用户间干扰（IUI），我们很容易得到最佳的全数字波束形成器和合并器使用每个用户信道的奇异值分解和注水算法。然后，基于所得到的全数字波束形成器，提出了一种Kuhn-Munkres算法辅助的动态混合波束形成器设计，保证了每个射频链至少连接一个天线。最后，我们建议进一步将每个获得的数字波束形成器投影到所有其他等效用户信道的零空间上，以消除IUI。数值结果验证了我们提出的混合波束形成设计的优越性。
2022-05-06 eess.SP
Low Complexity Hybrid Precoding Designs for Multiuser mmWave/THz Ultra Massive MIMO Systems
毫米波和太赫兹技术已经吸引了无线研究界的关注，因为它们可以提供大的未充分利用的带宽，这可以使得能够在未来的无线通信系统中支持超高速连接。虽然在这些频率处发生的高信号衰减需要采用非常大（或所谓的超大规模）的天线阵列，但是为了实现低复杂度和低功耗，必须采用混合模拟/数字设计。在本文中，我们提出了一种混合设计算法，适用于毫米波和太赫兹多用户多输入多输出（MIMO）系统，其中包括单独的计算步骤的数字预编码器，模拟预编码器和多用户干扰抑制。该设计还可以集成不同的模拟结构，如移相器、开关和逆变器、天线选择等，并且还适用于不同的结构，即全连接子阵列（AoSA）和动态子阵列（DAoSA），使其适合于在硬件严重受限的THz系统中支持超大规模多输入多输出（UM-MIMO）。我们将证明，通过使用所提出的方法，即使用户和数据流的数量增加，也可以在频谱效率和简化实现之间实现良好的权衡。
2021-07-24 eess.SP
Doppler-Robust Maximum Likelihood Parametric Channel Estimation for Multiuser MIMO-OFDM
针对 mmWave/subTHz 多用户 MIMO-OFDM 上行感知中的强多普勒问题，提出一种不依赖线搜索的最大似然参数化信道估计算法，可精确估计各用户多径几何参数并提升抗多普勒、感知与定位性能。
2024-06-12 eess.SP
Multiuser-MIMO Systems Using Comparator Network-Aided Receivers With 1-Bit Quantization
低分辨率模数转换器（ADC）对于具有多天线的多用户多输入多输出（MIMO）系统降低能耗和成本是有希望的。我们提出了低分辨率多用户MIMO接收器，其中信号由1位ADC和比较器网络同时处理，这可以被解释为具有二进制输出的附加虚拟通道。我们区分所提出的比较器网络完全连接和部分连接。对于这种接收机，我们开发了低分辨率意识的线性最小均方误差（LRA-LMMSE）信道估计器和检测器根据Bussgang定理。我们还开发了一个强大的检测器，它考虑到信道状态信息（CSI）的失配统计。通过利用知识的信道系数，我们设计了一个均方误差（MSE）贪婪搜索和顺序的信号干扰噪声比（SINR）搜索部分连接网络的优化。数值结果表明，在误比特率方面，具有额外虚拟信道的系统可以优于具有额外接收天线的系统。此外，通过采用所提出的信道估计与其误差统计，我们构造了一个下界的遍历和速率的线性接收机。仿真结果表明，所提出的方法优于传统的1比特MIMO系统的BER，MSE和和速率。
2022-11-18 eess.SP
On the performance of some new Multiuser FSO-MIMO Communication Systems
最大似然检测的实际实现受限于其高复杂度以及要求完美的信道状态信息。虽然传统的盲检测技术降低了复杂度，但是它们降低了性能并且需要盲信道状态信息。本文（首次）提出了基于深度学习的盲检测和联合盲检测-星座成形结构（以解决这个问题）。本文深入探讨了这一问题，并讨论了几个（实际）场景，包括单用户，多用户与资源（信道）分配，多用户没有资源分配（多用户干扰）。为了显示所提出的系统的普遍性，广泛的大气湍流区，从弱到强，被认为是单输入单输出，以及多输入多输出结构。结果表明，在没有信道估计的情况下，基于深度学习的（盲）检测器（尽管其复杂性非常低，并且尽管传统系统需要它）可以具有非常有利的性能。因此，预计所提出的结构的实际实现大大降低了成本和处理延迟，同时保持足够接近于优秀的传统系统的性能。
2019-08-25 eess.SP
Joint Transmit Beamforming for Multiuser MIMO Communication and MIMO Radar
未来的无线通信系统期望探索雷达系统通常使用的频谱带，以便克服传统通信带的频谱拥塞。由于在许多应用中，雷达和通信共享同一平台，因此可以通过联合设计作为双功能雷达通信系统来促进频谱共享。针对多输入多输出（MIMO）雷达和多用户MIMO通信发射机共享频谱和天线阵列的情况，提出了一种联合发射波束形成模型。提出的双功能系统发射独立的雷达波形和通信符号的加权和，形成多个波束分别朝向雷达目标和通信接收机。加权系数的设计被配制成一个优化问题，其目标是MIMO雷达发射波束形成的性能，同时保证在每个通信用户的信号干扰噪声比（SINR）高于给定的阈值。尽管所提出的优化问题的非凸性，它可以放松到一个凸的，可以在多项式时间内解决，我们证明了松弛是紧的。然后，我们提出了一种降低复杂度的设计，基于迫零的用户间干扰和雷达干扰。与以前的作品，它专注于通信符号的传输，合成雷达发射波束方向图，我们的方法提供了更多的自由度MIMO雷达，从而能够获得改进的雷达性能，在我们的仿真研究中证明。此外，所提出的双功能方案接近仅雷达方案的雷达性能，即，在合理的通信质量约束下，无需频谱共享。
2020-02-02 eess.SP
Performance Comparison of Constant Envelope and Zero-forcing Precoders in Multiuser Massive MIMO
在这篇文章中，恒定包络（CE）类型的空间预编码器的采用和性能的大规模多用户MIMO蜂窝网络的解决。我们首先制定一个有效的计算解决方案，以获得这样的CE预编码器的天线样本。然后，我们评估可实现的CE预编码器为基础的多用户下行链路（DL）系统的性能，并将其与更普通的迫零（ZF）空间预编码器的相应性能进行比较。我们还专门分析了现实的高度非线性功率放大器（PA）如何影响可实现的DL性能，因为大型阵列或大规模多输入多输出系统中的单个PA单元预计将体积小，价格便宜，并且接近饱和运行，以提高能效。结果表明，大大降低的峰均功率比（PAPR）的PA输入信号在CE预编码器为基础的系统允许推动PA单元更严厉的饱和，同时允许达到更高的信号干扰加噪声比（SINR）在预期的接收机相比，经典的ZF预编码器为基础的系统。所获得的结果表明，CE预编码器可以优于ZF预编码器高达5-6 dB，在可实现的SINR方面，当PA单元被推向其饱和区域。当寻求改善移动蜂窝网络的频谱和能量效率时，这种大的增益是实质性的益处。
2018-04-06 eess.SP
Mixed-timescale Per-group Hybrid Precoding for Multiuser Massive MIMO Systems
考虑到大规模多输入多输出中昂贵的射频（RF）链路、巨大的训练开销和反馈负担问题，本文提出了一种基于自适应部分连接RF预编码结构（PRPS）的混合时标分组混合预编码（MPHP）方案，其中RF预编码器使用自适应连接网络（ACN）和M个模拟移相器（APS）实现，其中M是基站（BS）处的天线的数量。利用混合时间阶段的信道状态信息（CSI）结构，将ACN和APS的联合设计问题转化为统计信号泄漏噪声比（SSLNR）最大化问题，并提出了一种启发式分组RF预编码（GRFP）算法来提供一个近似最优解。仿真结果表明，与传统的混合预编码（HP）方案相比，该方案具有更高的能量效率（EE）和更低的硬件开销、CSI信令开销和计算复杂度。
2018-03-21 eess.SP
Channel Estimation and Analog Precoding for Pixel-based Fluid-Antenna-Assisted Multiuser MIMO-OFDM Systems
针对像素化流体天线辅助多用户MIMO-OFDM系统，提出基于稀疏信道恢复和两种低复杂度估计算法，实现状态预测与最优模拟预编码，显著提升高信噪比下性能。
2025-09-11 eess.SP
Variational Bayesian Multiuser Tracking for Reconfigurable Intelligent Surface Aided MIMO-OFDM Systems
针对多 RIS 辅助 MIMO-OFDM 系统的移动用户跟踪问题，提出在线贝叶斯消息传递算法，并基于 BCRB 优化 RIS 无源波束赋形，实现厘米级定位精度。
2023-04-24 eess.SP
Uplink Transmission Design for Fluid Antenna-Enabled Multiuser MIMO Systems with Imperfect CSI
本文研究不完美CSI下MIMO-FAS的双时间尺度上行传输框架，提出基于LMMSE信道估计与MRC检测推导可达速率，并利用遗传算法和加速梯度上升算法优化流体天线位置，显著提升了最小用户速率并优于传统FPA系统。
2025-03-03 eess.SP
Multiuser MIMO-AFDM Beamforming for ISAC in Doubly Dispersive Channels
Friedrich-Alexander-Universität Erlangen-Nürnberg (FAU)（埃尔朗根-纽伦堡大学）；Dalian University of Technology（大连理工大学）；University of California, Irvine（加州大学尔湾分校）
研究高移动性信道下的单基地多用户MIMO-AFDM下行系统，通过建立DAFT域模型等方法，解决感知约束加权和速率最大化问题，所提设计在速率感知权衡等方面优于OFDM。
2026-07-07 eess.SP
Digital Predistortion for Multiuser Hybrid MIMO at mmWaves
在基于多用户混合预编码的宽带毫米波系统中，如何有效抑制功率放大器（PA）的非线性失真是一个开放性的研究课题。在本文中，我们首先进行详细的信号和失真建模的宽带多用户混合MIMO系统中，在每个子阵列中的一个银行的非线性PA，同时也考虑到不可避免的天线/PA分支之间的串扰。在推导出的模型的基础上，我们提出了一种高效的闭环（CL）数字预失真（DPD）解决方案，尽管存在串扰，但每个发射链或子阵列仅需要一个单输入DPD单元，与最先进的多维DPD解决方案相比，提供了显着的复杂性优势。我们表明，在空间相关的多径传播下，每个DPD单元可以向每个预期用户提供线性化，或者更一般地，向发生相干传播的所有空间方向提供线性化，并且所提出的CL DPD系统对串扰是鲁棒的。提供了基于实际测量的毫米波PA模型的大量数值结果，证明并验证了所提出的DPD系统在不同评估场景中的出色线性化性能。
2020-05-18 eess.SP
Frequency Domain Equalization for Single and Multiuser Generalized Spatial Modulation Systems in Time Dispersive Channels
在这封信中，提出了一种低复杂度的迭代检测器与频域均衡的广义空间调制（GSM）辅助单载波（SC）传输工作在频率选择性信道。该检测器包括三个主要的独立任务，即，多输入多输出（MIMO）均衡，有源天线检测和符号方式解调。这种方法使检测器适用于广泛的MIMO配置，包括单用户和多用户场景，以及任意信号星座。仿真结果表明，该接收机可以应付严重的时间色散信道引起的符号间干扰，并工作在困难的欠定的情况下，发射天线的总数是远远大于接收天线的数量。
2019-04-26 eess.SP
Novel Double-Chirp Preamble Design for Multiuser Asynchronous Massive MIMO LoRa Networks
University of Saskatchewan（萨斯喀彻温大学）
本文提出了一种新型双啁啾前导设计，用于多用户异步大规模MIMO LoRa网络，通过减少前导相似效应提高检测性能。
2026-08-31 eess.SP
Codeword Selection and Hybrid Precoding for Multiuser Millimeter Wave Massive MIMO Systems
针对宽带多用户毫米波大规模多输入多输出系统的可达和速率最大化问题，研究了混合预编码技术。由于可实现的和速率的每次计算只能在模拟预编码器和数字预编码器都被确定之后执行，因此可实现的和速率的最大化具有难以处理的计算复杂度。通过引入无干扰（IF）可实现的和速率，可以解耦模拟和数字预编码器的设计。为了避免波束冲突并最大化中频可实现的和速率，提出了一种基于匈牙利语的码字选择算法用于模拟预编码设计。仿真结果验证了该方案的有效性，并表明与现有的方案相比，可以实现更好的性能。
2019-01-05 cs.IT eess.SP math.IT
Joint Channel and Data Estimation for Multiuser Extremely Large-Scale MIMO Systems
本文针对上行多用户XL-MIMO系统提出JCDE算法，利用近场角度-距离稀疏性和两阶段压缩感知进行初始信道估计，并通过顺序期望传播迭代联合细化信道与数据，在信道估计、数据检测和计算复杂度上优于现有方法。
2025-08-19 eess.SP
LoFi User Scheduling for Multiuser MIMO Wireless Systems
针对多用户 MIMO 无线系统，提出基于猜测与检验程序的 LoFi 用户调度算法，支持不可微目标函数，在 mmWave 场景下以更低复杂度和误码率超越现有算法。
2024-01-08 cs.IT eess.SP math.IT
Analog Versus Hybrid Precoding for Multiuser Massive MIMO with Quantized CSI Feedback
在这封信中，我们研究了下行链路多用户大规模多输入多输出（MIMO）系统的子连接结构在有限的反馈信道的性能。理论上分析了纯模拟预编码和混合预编码系统的紧速率近似。量化的模拟和数字预编码的效果，其特征在于在派生的表达式。此外，它揭示了纯模拟预编码优于混合预编码使用最大比传输（MRT）或迫零（ZF）在一定的条件下，我们在理论上描述的条件在封闭形式的信噪比（SNR），用户数和反馈比特数。数值结果验证了瑞利信道和毫米波信道的推导结论。
2020-06-01 cs.IT eess.SP math.IT
MMSE Symbol Level Precoding Under a Per Antenna Power Constraint for Multiuser MIMO Systems With PSK Modulation
提出了一种基于最小均方误差设计目标的符号级预编码算法。建议的设计，然后制定在一个二阶锥程序的标准形式，允许通过内点法的最佳解决方案。数值结果表明，所提出的设计是优于现有的方法在低和中等信噪比制度的误比特率。
2022-06-25 cs.IT eess.SP math.IT
Deep Joint CSI Feedback and Multiuser Precoding for MIMO OFDM Systems
提出一种基于深度学习的联合CSI反馈与多用户预编码方法，利用深度联合信源信道编码压缩CSI特征向量并联合调整预编码方向与功率，显著提升了低信噪比与低反馈开销下的下行和速率。
2024-04-25 cs.IT eess.SP math.IT
Transmit Design for Joint MIMO Radar and Multiuser Communications with Transmit Covariance Constraint
在本文中，我们考虑设计的多输入多输出（MIMO）发射机，同时作为MIMO雷达和基站的下行链路多用户通信。为了保证MIMO雷达的性能，除了功率约束外，还要求发射波形的协方差等于给定的最优协方差。在此约束下，我们制定和解决信号干扰噪声比（SINR）的平衡问题，多用户发射波束成形通过凸优化。考虑到这种约束不能完全消除干扰，我们引入脏纸编码（DPC），以进一步消除干扰，并制定在DPC制度的SINR平衡和和速率最大化问题。虽然这两个问题都是非凸的，我们表明，他们可以重新制定凸优化通过拉格朗日和下行链路-上行链路的对偶。此外，我们提出了基于梯度投影的算法来解决等效的对偶问题的SINR平衡，在发射波束成形和DPC制度。仿真结果表明，DPC的发射波束形成的显着性能改善，也表明，通信发射机的自由度是由协方差的秩的限制。
2021-09-02 cs.IT eess.SP math.IT
Low-Complexity Tensor Beamforming for RIS-Aided Multiuser Multistream MIMO Systems
Federal University of Ceará（塞阿拉联邦大学）；Ilmenau University of Technology（伊尔梅瑙工业大学）
本文提出了一种低复杂度的张量波束成形方法，用于RIS辅助的多用户多流MIMO系统，通过张量投影优化接收组合器、用户预编码器和RIS相位向量，以降低计算复杂度并提高大规模RIS的性能。
2026-05-21 cs.SY eess.SP eess.SY
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
Multiuser MIMO with Large Intelligent Surfaces: Communication Model and Transmit Design
提出了一种基于大型智能表面（LIS）的多用户多输入多输出（MIMO）系统通信模型，其中LIS被建模为紧密排列的天线单元的集合。LIS系统首先以电路方式表示，获得辐射和接收功率的表达式，以及不同元件之间的耦合。然后，利用该电路模型对视距传播情况下的信道进行了表征，为MIMO系统的分析和设计奠定了基础。由于LIS的特殊性质，该模型占超方向性和互耦合效应以及近场传播，必要的阵列尺寸变得非常大的情况下。最后，与所提出的模型，匹配滤波器发射机和加权最小均方误差预编码下的两个现实的约束：有限的辐射功率和最大欧姆损耗。
2020-11-02 cs.IT eess.SP math.IT
Rate-Splitting Multiple Access for Quantized Multiuser MIMO Communications
研究了在接入点和用户端采用低分辨率量化器的下行多用户多输入多输出（MIMO）系统中的和谱效率最大化问题。特别是，我们认为速率分裂多址（RSMA），以提高频谱效率，提供机会，以提高可实现的自由度。然而，由于在确定公共流的速率时的最小速率约束，优化RSMA预编码器是非常具有挑战性的。与预编码器耦合的量化误差进一步使得问题更加复杂和难以解决。在本文中，我们开发了一种新的RSMA预编码算法，将量化误差最大化的总和频谱效率。为此，我们首先得到一个近似的频谱效率光滑函数。随后，我们推导出一阶最优性条件的非线性特征值问题（NEP）的形式。我们提出了一个计算效率高的算法，找到主特征向量的NEP作为一个次优的解决方案。仿真结果验证了该方法的优越频谱效率。在空分多址（SDMA）上使用RSMA的主要益处来自公共流在具有不同量化分辨率的多用户MIMO系统中在信道增益和量化误差之间进行平衡的能力。
2022-08-01 cs.IT eess.SP math.IT
Multiuser Beamforming for Partially-Connected Millimeter Wave Massive MIMO
针对部分连接毫米波大规模MIMO系统，提出了基于完美CSI的低复杂度混合波束成形方案和基于不完美CSI的仅模拟波束成形方案，有效最大化总速率并缓解多用户干扰。
2023-11-25 cs.IT eess.SP math.IT
Multiuser One-Bit Massive MIMO Precoding Under MPSK Signaling
最近，已经有一系列的研究活动，研究如何大规模MIMO预编码应该设计时，在发射机侧的数模转换是由廉价的一位数模转换器（DAC）操作。这种研究的动机是希望大幅降低射频链的硬件成本和功耗，如果仍然使用高分辨率DAC，这在大规模MIMO中是无法负担的。1位MIMO预编码设计问题比高分辨率DAC问题更难解决。在我们以前的工作中，我们开发了一个最小的符号错误概率（SEP）设计下的多用户MISO下行链路的情况下，正交幅度调制信令的一位预编码。利用以前的工作，这项工作显示了如何最小SEP设计应用于多进制相移键控（MPSK）信令。仿真结果表明，我们的最小SEP设计提供了显着更好的比特出错率（BER）的性能比其他设计高阶PSK，如8-PSK和16-PSK。作为次要但有用的附带贡献，我们还解决了在现有技术中仅直观处理的MPSK SEP表征问题。
2018-09-24 cs.IT eess.SP math.IT
Data Augmentation Empowered Neural Precoding for Multiuser MIMO with MMSE Model
利用深度学习方法的预编码设计已经被广泛研究用于多用户多输入多输出（MU-MIMO）系统。然而，传统的神经预编码设计应用基于黑盒的神经网络，其不太可解释。在本文中，我们提出了一种基于深度学习的预编码方法，该方法基于神经预编码网络的可解释设计，即iPNet。特别地，iPNet模仿经典的最小均方误差（MMSE）预编码，并且在神经网络架构的设计中近似矩阵求逆。具体而言，建议的iPNet由一个模型驱动的组件网络，负责增强输入信道状态信息（CSI），和一个数据驱动的子网络，负责从这个增强的CSI预编码计算。后一个数据驱动模块被明确地解释为MMSE预编码器的无监督学习者。仿真结果表明，通过利用增强的CSI，所提出的iPNet比现有的黑盒设计实现了显着的性能提升，并且还表现出针对CSI不匹配的增强的通用性。
2022-03-04 cs.IT eess.SP math.IT
Channel Capacity Saturation Point and Beamforming Acceleration for Near-Field XL-MIMO Multiuser Communications
针对近场XL-MIMO通信场景，该研究提出天线阵列规模存在信道容量饱和点并给出解析确定方法，同时设计新型波束成形算法缓解大阵列的高计算量问题，通过数值结果验证了分析有效性与算法性能。
2025-03-23 cs.IT eess.SP math.IT
Near-Field Multiuser Beam-Training for Extremely Large-Scale MIMO Systems
针对多用户XL-MIMO系统波束训练的挑战，提出基于GNN的三阶段波束训练方案，利用远场宽波束映射近场波束并解决用户冲突，性能逼近穷举搜索且仅需约7%导频开销。
2024-03-26 cs.IT eess.SP math.IT
A Single-RF Architecture for Multiuser Massive MIMO via Reflecting Surfaces
在这项工作中，我们提出了一种新的单射频MIMO架构，具有高的可扩展性和能源效率。该方案中的发射器由一个向反射面辐射的射频照明器组成。反射表面上的每个元件在施加相移之后重新发送其接收的信号，使得获得期望的波束成形图案。对于这种架构，波束形成的问题被解释为线性回归和解决方案是通过最小二乘法推导。利用这个公式，一个快速迭代算法的反射面的调整。数值结果表明，所提出的架构是完全兼容的反射面与当前的设计。
2020-03-17 cs.IT eess.SP math.IT
Deep Reinforcement Learning Based Intelligent Reflecting Surface Optimization for TDD MultiUser MIMO Systems
本文研究TDD多用户MIMO系统中IRS的离散相移设计，通过改进PPO算法并集成GRU，在无需子信道CSI的情况下最大化平均下行传输速率，仿真表明其性能、收敛速度和稳定性均优于基准。
2023-07-28 cs.IT eess.SP math.IT
Passive Beamforming and Information Transfer Design for Reconfigurable Intelligent Surfaces Aided Multiuser MIMO Systems
研究了多用户多输入多输出（MIMO）系统中的无源波束形成和信息传输（PBIT）技术，该技术采用可重构智能表面（RIS），RIS通过无源波束形成增强主通信，同时通过空间调制（调整反射元件的开关状态）传递附加信息。对于被动波束形成设计，我们提出了最大化的总和信道容量的RI辅助多用户MIMO信道，并制定了两步随机规划的问题。基于样本平均近似（SAA）的迭代算法的有效的被动波束形成设计所考虑的计划。为了在复杂性和性能之间取得平衡，我们提出了一种简化的波束形成算法，通过将随机规划近似为确定性交替优化问题。对于接收器设计，接收器处的信号检测是双线性估计问题，因为RIS信息被乘法调制到反射元件的反射信号上。为了解决这个双线性估计问题，我们开发了一个涡轮消息传递（TMP）算法，其中与问题相关的因子图分为两个模块：一个用于估计用户信号和其他用于估计RIS的开关状态。这两个模块迭代执行，以产生一个接近最优的低复杂度的解决方案。此外，我们扩展设计的多用户MIMO PBIT方案从单RIS到多RIS，利用单RIS和多RIS系统模型之间的相似性。大量的仿真结果证明了我们的无源波束形成和接收机设计的优势。
2019-12-28 cs.IT eess.SP math.IT
An Optimization-Based User Scheduling Framework for Multiuser MIMO Systems
Nokia Bell Labs（诺基亚贝尔实验室）；ETH Zurich（苏黎世联邦理工学院）
本文提出了一种基于优化的多用户MIMO系统用户调度框架，通过近似求解非凸优化问题，实现全局调度，优于现有算法并接近穷举搜索性能。
2026-03-03 cs.IT eess.SP math.IT
Beam Training and Allocation for Multiuser Millimeter Wave Massive MIMO Systems
研究了多用户毫米波大规模多输入多输出系统的波束训练和分配问题。首先提出了一种基于正交导频的波束训练方案，以减少训练次数，其中所有用户可以同时与基站（BS）进行波束训练。随着用户数量的增加，来自BS的相同波束可能指向不同的用户，导致波束冲突和多用户干扰。为此，在保证无波束冲突的QoS用户数最大的前提下，提出了一种QoS约束的波束分配方案，以最大化QoS用户的等效信道增益.为了减少波束训练的开销，提出了两种部分波束训练方案，基于隔行扫描（IS）和基于选择概率（SP）的方案。基于IS的方案的波束训练的开销可以减少近一半，而基于SP的方案的开销是灵活的。仿真结果表明，基于QC的波束分配方案可以有效地抑制波束冲突带来的干扰，显著提高频谱效率;基于IS和SP的波束分配方案在牺牲频谱效率的前提下，显著降低了波束训练开销。
2019-01-05 cs.IT eess.SP math.IT
Multiuser Scheduling for Minimizing Age of Information in Uplink MIMO Systems
研究了多用户多输入多输出（MIMO）状态更新系统中的用户调度问题。在该系统中，多个单天线设备通过共享无线信道向多天线信息融合接入点（AP）发送各自的最新状态。在所考虑的系统中的信息新鲜度是量化的最近提出的度量，称为年龄的信息（AoI）。由于AP处的多个天线带来的额外空间自由度，可以允许多个设备在每个时隙中同时发送。我们的目标是寻求最佳的调度策略，可以最大限度地减少网络范围内的AoI最佳决定哪些设备或设备组被调度在每个时隙中的传输给定的所有设备的瞬时AoI值在时隙的开始。为此，我们制定的多用户调度问题作为一个马尔可夫决策过程（MDP）。我们通过解决公式化的MDP问题来获得最优策略，并开发出低复杂度的次优策略。仿真结果表明，提出的最优和次优策略显着优于国家的最先进的基准计划。
2020-02-12 cs.IT cs.NI eess.SP
Energy-Efficient MIMO Multiuser Systems: Nash Equilibrium Analysis
研究了MIMO多址接入信道（MAC）通信系统中的能量效率博弈问题。肯定了纳什均衡的存在性和唯一性。设计了一种二分搜索算法来找到这个唯一的NE。尽管是次优部署的$\varepsilon$ -近似NE的游戏时，在发射机中的天线的数量是不等于接收机的，所提出的算法发现的政策被证明是比经典的分配技术更有效。此外，与基于分式规划技术的一般算法相比，我们提出的算法更容易实现。仿真结果表明，即使该算法找到的策略不是博弈的最优解，其偏差也不会超过博弈的最优解。确切地说，NE是小的，并且所得到的策略实际上至少对于2用户情况而言帕累托支配游戏的唯一NE。
2019-11-18 cs.IT eess.SP math.IT
Holographic MIMO-assisted Multiuser Transmission with Electromagnetic Exposure Constraints
National Mobile Communications Research Laboratory, Southeast University（东南大学移动通信国家重点实验室）；Purple Mountain Laboratories（紫金山实验室）；GIC & 6GIC, Institute for Communication Systems (ICS), University of Surrey（萨里大学通信系统研究所5GIC与6GIC）
针对大规模阵列系统中用户端电磁暴露问题，建立多用户上行链路HMIMO模型及SAR模型，通过改进的迭代注水算法解决频谱效率最大化问题，仿真表明该算法能在满足SAR约束时有效提升系统SE。
2026-07-14 cs.IT eess.SP math.IT
Hierarchical Codebook based Multiuser Beam Training for Millimeter Wave Massive MIMO
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
Complex-BP-Neural-Network-based Hybrid Precoding for Millimeter Wave Multiuser Massive MIMO Systems
大规模多输入多输出（MIMO）系统的高能耗已经成为毫米波（mm-Wave）通信场景中的一个突出问题。混合预编码技术通过将部分编码工作交给相移网络来完成，大大减少了射频（RF）链的数量，可以有效提高能量效率。然而，传统的基于数学方法的混合预编码算法往往遭受性能损失和高计算复杂度。提出了一种基于BP神经网络的混合预编码算法，该算法以全数字迫零（ZF）预编码为训练目标。考虑到基站信号的复杂性，我们选择了具有更丰富代表性的复合神经网络。此外，我们提出了复杂神经网络的激活函数和反向传播过程的梯度导数。仿真结果表明，所提出的混合预编码算法的性能可以最佳地接近ZF预编码。
2019-08-01 cs.IT eess.SP math.IT
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
DeepSIC: Deep Soft Interference Cancellation for Multiuser MIMO Detection
Weizmann Institute of Science（魏茨曼科学研究所）；Tsinghua University（清华大学）
数字接收机需要从其观测的信道输出中恢复传输的符号。在多用户多输入多输出（MIMO）设置中，其中多个符号被同时发送，准确的符号检测是具有挑战性的。能够可靠地恢复多个符号的算法族基于干扰消除。然而，这些方法假设信道是线性的，这是一种不反映许多相关信道的模型，并且需要可能不可用的准确的信道状态信息（CSI）。在这项工作中，我们提出了一个多用户MIMO接收机，学会联合检测数据驱动的方式，而不需要假设一个特定的信道模型或要求CSI。特别是，我们提出了一个数据驱动的实现迭代软干扰消除（SIC）算法，我们称之为DeepSIC。由此产生的符号检测器是基于集成专用的机器学习（ML）方法到迭代SIC算法。DeepSIC学习从有限的训练样本集合中进行联合检测，而不需要信道是线性的，并且其参数是已知的。我们的数值评估表明，对于具有完整CSI的线性信道，DeepSIC接近迭代SIC的性能，这与最佳性能相当，并且优于先前提出的基于ML的MIMO接收机。此外，在存在CSI不确定性的情况下，DeepSIC的性能明显优于基于模型的方法。最后，我们证明了DeepSIC可以准确地检测非线性信道中的符号，即使在精确的CSI可用的情况下，传统的迭代SIC也会失败。
2020-06-14 cs.IT cs.LG eess.SP
Channel Estimation and Hybrid Precoding for Frequency Selective Multiuser mmWave MIMO Systems
针对频率选择性多用户毫米波MIMO系统的混合预编码配置难题，提出利用子载波共同支撑集的压缩信道估计与两种混合预编码设计算法，验证了其在开销、复杂度与性能间的设计权衡。
2024-01-29 cs.IT eess.SP math.IT
RIS-Aided Multiuser MIMO-OFDM with Linear Precoding and Iterative Detection: Analysis and Optimization
在本文中，我们考虑了一个可重构的智能表面（RIS）辅助上行链路多用户多输入多输出（MIMO）正交频分复用（OFDM）系统，其中接收机被假定为进行低复杂度的迭代检测。我们的目标是通过联合设计发射机的预编码器和RIS的无源波束形成来最小化总发射功率。这个问题可以从信息论的角度来解决。但是这种信息理论方法可能涉及过高的复杂度，因为指定上行链路多用户信道的容量区域的速率约束的数量在用户数量中是指数的。为了避免这个困难，我们制定的迭代接收机的设计问题的约束下的最大迭代次数和目标比特出错率的用户。为了解决这个具有挑战性的问题，我们提出了一个groupwise连续干扰消除（SIC）的优化方法，其中用户的信号被解码和消除在一个组的方式。提出了一种启发式用户分组策略，并采用交替优化技术迭代求解预编码和被动波束赋形子问题。具体而言，对于预编码子问题，我们采用分式规划将其转化为凸问题;对于无源波束形成子问题，我们采用逐次凸逼近来处理RIS的单位模约束。我们表明，建议groupwise SIC方法具有显着的优势，在性能和计算复杂性，与同行的方法相比。
2022-08-30 cs.IT eess.SP math.IT
An efficient algorithm for multiuser sum-rate maximization of large-scale active RIS-aided MIMO system
本文针对大规模主动RIS辅助的多用户MISO下行链路系统，提出了一种具有半闭式更新和低迭代复杂度的块逐次上界最小化（BSUM）高效算法，以解决和速率最大化问题，其计算速度显著优于现有通用优化求解器。
2024-01-11 cs.IT eess.SP math.IT
Knowledge Distillation-aided End-to-End Learning for Linear Precoding in Multiuser MIMO Downlink Systems with Finite-Rate Feedback
针对下行多用户多输入多输出系统，提出了一种基于深度学习的信道估计、量化、反馈和预编码方法。在所提出的系统中，有限反馈的信道估计和量化由接收器深度神经网络（DNN）处理。预编码器选择由发送器DNN处理。为了模拟传统的信道量化，在每个接收器DNN处采用二值化层，并且二值化层还用于实现端到端学习。然而，这可能导致不准确的梯度，这可能会在训练期间将接收器DNN捕获在较差的局部最小值处。为了解决这个问题，我们考虑知识蒸馏，其中现有的DNN与辅助发送器DNN联合训练。使用辅助DNN作为教师网络允许接收器DNN额外地利用无损梯度，这在避免不良局部最小值方面是有用的。对于相同数量的反馈比特，我们基于DNN的预编码方案可以实现更高的下行链路速率相比，传统的线性预编码与基于码本的有限反馈。
2021-03-23 cs.IT eess.SP math.IT
Codebook Design and Baseband Precoding for Pragmatic Array-Fed RIS Hybrid Multiuser MIMO
Technical University of Berlin（柏林工业大学）
本文提出了一种实用型RIS混合多用户MIMO架构，通过设计平坦顶部波束和低复杂度框架，实现高效波束获取和高频谱效率。
2026-03-06 cs.SY eess.SP eess.SY
Weighted Spectral Efficiency Optimization for Hybrid Beamforming in Multiuser Massive MIMO-OFDM Systems
本文研究了多用户大规模多输入多输出（MIMO）-正交频分复用（OFDM）系统中的混合波束成形设计。以加权频谱效率最大化为目标，提出了一种交替最大化框架，其中模拟预编码采用黎曼流形优化。如果数字预编码采用局部最优算法进行优化，则得到局部最优交替最大化算法。相比之下，如果我们使用加权最小均方误差（MMSE）为基础的数字预编码迭代算法，我们得到一个次优的交替最大化算法，降低了每次迭代的复杂度。通过对加权算术均方误差和几何均方误差上界的刻画，证明了在用户权值相差不大的情况下，两种交替最大化算法具有相似的性能。数值结果表明，当用户间的最大和最小权值之比很大时，两种交替最大化算法的性能差距变大。此外，我们还提出了一个低复杂度的封闭形式的方法没有迭代。它采用矩阵分解的模拟波束形成和加权MMSE的数字波束形成。虽然它不应该最大化加权频谱效率，它表现出较小的性能恶化相比，两个迭代交替最大化算法，它有资格作为一个很好的初始化迭代算法，从而节省迭代。
2019-07-29 cs.IT eess.SP math.IT
Alternating Minimization for Wideband Multiuser IRS-aided MIMO Systems under Imperfect CSI
针对非完美CSI下的宽带多用户IRS辅助MIMO系统，提出基于MMSE与BC-MAC对偶性的交替最小化联合设计方法，可显著提升系统性能。
2024-01-29 cs.IT eess.SP math.IT
Iterative Algorithm Induced Deep-Unfolding Neural Networks: Precoding Design for Multiuser MIMO Systems
Zhejiang University（浙江大学）；Tongji University（同济大学）；University of California, Davis（加州大学戴维斯分校）
基于优化理论的多用户多输入多输出（MU-MIMO）系统预编码算法研究受到广泛关注。尽管所得到的优化算法能够提供优异的性能，但它们通常需要相当大的计算复杂性，这妨碍了它们在实时系统中的实际应用。在这项工作中，为了解决这个问题，我们首先提出了一个框架的深度展开，其中一个一般形式的迭代算法诱导的深度展开神经网络（IAIDNN）的矩阵形式，以更好地解决通信系统中的问题。然后，我们实现了所提出的deepunfolding框架，以解决MU-MIMO系统中预编码设计的和速率最大化问题。基于经典的加权最小均方误差（WMMSE）迭代算法的结构，提出了一种高效的IAIDNN。具体地说，迭代WMMSE算法展开成一个分层的结构，其中一些可训练的参数，以取代在前向传播的高复杂度的操作。为了训练网络，提出了IAIDNN的广义链规则来描述反向传播中相邻两层之间梯度的递归关系。此外，我们还讨论了该方案的计算复杂性和推广能力。仿真结果表明，该算法在降低计算复杂性的同时，有效地达到了迭代WMMSE算法的性能。
2020-06-15 cs.IT cs.LG eess.SP
A Novel Negative $\ell_1$ Penalty Approach for Multiuser One-Bit Massive MIMO Downlink with PSK Signaling
本文研究了多用户下行链路大规模多输入多输出（MIMO）系统中基于相移键控（PSK）调制的单比特预编码问题，重点研究了著名的基于相长干扰（CI）的预编码问题。离散的一位约束的存在使得该问题通常难以求解。在本文中，我们提出了一个有效的负$\ell_1$惩罚的方法，找到一个高质量的解决方案所考虑的问题。具体地说，我们首先提出了一种新的负$\ell_1$惩罚模型，该模型通过一个负的$\ell_1$ -范数项来惩罚目标中的一位约束，并证明了当惩罚参数足够大时，原问题和惩罚问题的（全局和局部）解是等价的.我们进一步将惩罚模型转化为一个等价的min-max问题，并提出了一种有效的交替优化（AO）算法来求解该问题，该算法具有较低的迭代复杂度，并保证收敛到min-max问题的稳定点。数值结果表明，与现有的基于CI的算法相比，该算法具有更好的误码率性能和更低的计算代价。
2022-02-07 cs.IT eess.SP math.IT
Energy-Efficient Precoding in Electromagnetic Exposure-Constrained Uplink Multiuser MIMO
多天线便携式设备的发展不断加剧了用户电磁（EM）暴露。为了减轻EM辐射的影响，便携式设备必须满足对用户暴露水平的严格规定，通常通过比吸收率（SAR）来测量。为此，我们研究了SAR感知的上行链路预编码器的设计，利用统计信道状态信息（CSI）的多用户多输入多输出传输的能量效率（EE）最大化。由于设计问题的目标函数在没有封闭形式的情况下需要计算，因此我们提出了目标的渐近近似，以便于预编码器的设计。提出了一种基于Dinkelbach方法和序列优化的迭代算法，以获得渐近EE优化问题的最优解。在此基础上，进一步提出了一种基于统计CSI的迭代SAR感知注水方案，用于EE优化预编码设计。数值结果表明，我们所提出的SAR感知的节能传输方案提供了实质性的性能改善传统的基线计划。
2021-05-31 cs.IT eess.SP math.IT
