QoS-Constrained Scheduling in Multi-Cell Multi-User MIMO Networks
School of Science and Engineering, The Chinese University of Hong Kong, Shenzhen（香港中文大学（深圳）理工学院）；School of Artificial Intelligence, The Chinese University of Hong Kong, Shenzhen（香港中文大学（深圳）人工智能学院）；Shenzhen Research Institute of Big Data（深圳大数据研究院）
本文针对多小区多用户MIMO网络中跨小区和跨载波调度的挑战，提出了一种基于特征零强迫波束成形和大规模MIMO渐近性的近似可解方案，以在速率约束下最大化系统吞吐量。
2026-04-21 eess.SP
A Novel Reinforcement Learning Based Framework for Scalable MIMO Interference Alignment
本文提出基于强化学习的MIMO干扰对齐框架，通过预测Transformer模型降低信道状态信息开销，并通过多目标优化提升大规模MIMO系统可扩展性，实验显示用户吞吐量提升达30%。
2026-04-29 eess.SP
Ultra-Low-Complexity, Non-Linear Processing for MU-MIMO Systems
提出超低复杂度非线性检测方案DARE，通过联合检测与近似可靠性估计，以低于线性MMSE两倍的复杂度实现40%吞吐量提升，并大幅降低基站天线与能耗需求。
2024-09-24 eess.SP
Dynamic Sounding for Multi-User MIMO in Wireless LANs
消费电子（CE）设备越来越依赖于无线局域网（WLAN）。下一代WLAN将继续利用多天线系统来满足对WLAN系统容量的不断增长的需求。多输入多输出（MIMO）天线系统提高了频谱效率和单用户吞吐量。多用户MIMO（MU-MIMO）系统利用用户的空间分离来增加总吞吐量。在MU-MIMO系统中，有效的信道探测对于实现最佳性能至关重要。本文中的系统分析提供了深入了解在执行信道探测的速率。本文证明了单用户发射波束成形（SU-TxBF）和MU-MIMO存在最佳探测间隔，并提出了一种低复杂度的MU-MIMO WLAN部署动态探测方法。该方法根据给定无线电环境下的实时学习结果自适应地调整探测间隔。使用真正的空中信道测量，显着的吞吐量提高（高达31.8%），通过采用建议的动态探测方法，这是符合IEEE 802.11ac。
2018-12-04 cs.NI eess.SP
On Throughput of Millimeter Wave MIMO Systems with Low Resolution ADCs
使用低分辨率模数转换器（ADC）是降低毫米波（mmWave）接收机的高功耗的有效方法。本文提出了一种基于自适应门限的低分辨率ADC接收机，用于毫米波下行通信系统，该系统的信道状态信息是未知的，只能通过信道估计获取。分别提供了用于在发射和接收终端之间进行功率和ADC分配的低复杂度算法的性能比较。通过对实际毫米波蜂窝网络的仿真，结果表明，当使用自适应阈值接收机结合简单的功率和ADC分配策略时，使用低分辨率ADC不会显著降低系统吞吐量（与传统的全数字高分辨率接收机相比）。
2020-02-11 cs.IT eess.SP math.IT
PhaseMO: A Universal Massive MIMO Architecture for Sustainable NextG
PhaseMO提出一种通用大规模MIMO架构，通过软件控制硬件适应网络负载，在低负载下降低功耗并克服混合波束赋形限制，实现最高30%能效提升且避免覆盖和发射功率损失。
2025-05-07 eess.SP
Hardware-friendly Baseband Design and Performance Analysis for LEO Broadband LoS-MIMO Systems
the State Key Laboratory of ISN, School of Telecommunications Engineering, Xidian University（西安电子科技大学电信工程学院）；the National Key Laboratory of Science and Technology on Space Microwave, China Academy of Space Technology (Xi’an)（中国空间技术研究院（西安））；the Information System Technology and Design Pillar, Singapore University of Technology and Design（新加坡科技设计大学信息系统与技术支柱）
针对低轨宽带视距多输入多输出系统的空间秩缺失与时钟偏差问题，提出硬件友好型OFDM收发架构及最优调度算法，可稳定将单双极化波束平均吞吐量提升至100 Gbps以上，为下一代高通量卫星提供理论与基带支撑。
2026-10-15 eess.SP
A rigorous link performance and measurement uncertainty assessment for MIMO OTA characterisation
本文提出了一种严格的MIMO OTA（多输入多输出空中传输）链路性能测试方法，该方法具有可追踪的信号干扰噪声比（SINR）。使用代表4G的三个不同测试平台进行了测量（第四代）LTE（长期演进）SISO（单输入单输出）、4G LTE MIMO和5G（第五代）毫米波（mm-wave）MIMO通信系统，分别在小天线辐射测试（SMART）屏蔽的全电波暗室中，英国国家物理实验室（NPL）的屏蔽控制室和混响室。测量活动包括信道功率、下行链路（DL）和上行链路（UL）误差向量幅度（EVM）和吞吐量的自动数据采集。测量的重复性进行了评估与标准偏差绘制为误差条和OTA测试中的不确定度来源进行了分析。
2018-09-19 eess.SP
Mobile Distributed MIMO (MD-MIMO) for NextG: Mobility Meets Cooperation in Distributed Arrays
本文提出移动分布式MIMO（MD-MIMO）网络概念，通过无线链路连接分布式天线阵列与基站实现节点移动，提升部署灵活性并降低成本，经车载网络案例评估，可大幅改善吞吐量与可靠性。
2025-04-16 eess.SP
Statistical-CSI-Based Antenna Selection and Precoding in Uplink MIMO
传统的天线选择方案需要瞬时信道状态信息（CSI）。这导致系统中的高信令开销。本文提出了一种新的联合接收天线选择和预编码方案，用于多用户多输入多输出上行链路传输，仅依赖于CSI的长期统计。所提出的方案设计的交换网络和上行链路的预编码器，使系统在长期的预期吞吐量最大化。从随机矩阵理论的结果，我们推导出一个封闭形式的表达式的期望吞吐量的系统。然后，我们开发了一个易于处理的迭代算法来解决吞吐量最大化问题，利用交替优化和优化最大化（MM）技术。数值结果证实了所提出的方法的效率和其优越的性能相比，基线。
2022-12-28 cs.IT eess.SP math.IT
Hypergraph matching for MU-MIMO user grouping in wireless LANs
研究了多用户MIMO（MU-MIMO）无线局域网下行链路的用户分组问题。特别地，我们关注的问题，是否单用户发送波束成形（SU-TxBF）或MU-MIMO应使用，以及有多少用户和哪些用户应该在多用户（MU）组。我们制定的多用户空中时间公平性（MU-ATF）标准的系统吞吐量最大化的问题。我们表明超图提供了一个合适的数学模型和有效的工具，找到最佳或接近最佳的解决方案。我们表明，最优分组问题可以有效地解决的情况下，只有SU-TxBF和2用户MU组在系统中被允许。对于一般情况下，任何数量的用户可以被分配到不同大小的组，我们开发了一个有效的图匹配算法（GMA）的基础上图论的原则。我们使用802.11ac仿真器，这是使用收集的信道测量从室内环境和模拟信道样本的室外场景中创建的系统吞吐量方面评估所提出的算法。我们表明，我们的GMA实现至少93%的最佳系统吞吐量在所有考虑的测试情况下。
2018-12-04 cs.CC cs.DS eess.SP
Energy-Efficient Throughput Maximization in mmWave MU-Massive-MIMO-OFDM: Genetic Algorithm based Resource Allocation
提出了一种新的基于遗传算法的资源分配（GA-RA）技术，用于多用户大规模多输入多输出（MU-mMIMO）系统中基于正交频分复用（OFDM）传输的能量有效吞吐量最大化。我们采用具有三个阶段的混合预编码（HP）架构：（i）射频（RF）波束形成器，（ii）基带（BB）预编码器，（iii）资源分配（RA）块。首先，通过慢时变偏离角（AoD）信息为所有子载波构建单个RF波束形成器块。为了提高能量效率，RF波束形成器旨在通过少量的RF链来降低硬件成本/复杂性和总功耗。然后，在针对每个子载波的不同BB预编码器和RA块的设计中利用减小大小的有效信道状态信息（CSI）。BB预编码器是通过正则化迫零技术开发的。最后，通过分配功率和子载波资源，通过建议的GA-RA技术来实现吞吐量最大化的RA块。实验结果表明，与等随机接入（EQ-RA）和基于粒子群优化的随机接入（PSO-RA）相比，GA-RA技术大大提高了MU-mMIMO-OFDM系统的吞吐量性能。此外，性能增益比随着子载波数量的增加而增加，特别是对于低传输功率。
2022-02-18 cs.IT eess.SP math.IT
Optimal Precoder Design for MIMO-OFDM-based Joint Automotive Radar-Communication Networks
大规模部署具有协作感知技术的互联车辆增加了对5.9 GHz车联网（V2X）通信频谱的需求，该频谱主要用于交换安全消息。为了补充V2X通信并支持宽带应用所需的高数据速率，可以利用76-81 GHz的毫米波（mmWave）汽车雷达频谱。为此目的，在文献中已经提出了联合雷达-通信系统，以使用相同的波形和硬件来执行这两种功能。虽然多用户的多输入多输出（MIMO）通信能够实现独立的数据流传输，以实现高吞吐量，但MIMO雷达处理可提供对安全关键系统至关重要的高分辨率成像。然而，采用为通信设计的传统预编码方法会产生定向波束，这会损害数据流传输期间的MIMO雷达成像和目标跟踪能力。提出了一种基于正交频分复用（OFDM）波形的MIMO汽车雷达通信（JARC）联合框架。首先，我们表明，MIMO-OFDM前导码可以利用MIMO雷达处理和估计的通信信道。然后，我们提出了一个最佳的预编码器的设计方法，使高精度的目标跟踪，同时发送独立的数据流到多个接收器。所提出的方法为MIMO JARC网络提供高分辨率雷达成像和高吞吐量能力。最后，我们通过数值模拟评估所提出的方法的有效性。
2021-09-25 cs.NI eess.SP
Intelligent Reflecting Surface Assisted Massive MIMO Communications
在实际的大规模MIMO（multiple-input multiple-output）系统中，基站（BS）的天线数量受到空间和成本因素的限制，这限制了理论分析所承诺的吞吐量增益。因此，本文研究了在大规模MIMO系统中采用智能反射面（IRS）进一步提高上行通信波束形成增益的可行性。在这样一个新的系统，中心问题在于IRS是否能够提高网络吞吐量的预期，如果考虑到信道估计开销。在本文中，我们首先表明，没有IRS的传统大规模MIMO系统的良好传播特性，即，任意两个用户的信道是正交的，对于IRS辅助的大规模MIMO系统不再适用，这是由于其特殊的信道特性，即每个IRS单元将来自所有用户的信号通过相同的信道反射到BS。结果，最大比合并（MRC）接收波束形成策略导致较强的用户间干扰，从而导致比不具有IRS的大规模MIMO系统的用户速率更低的用户速率。为了解决这一挑战，我们提出了一种新的策略，迫零（ZF）波束成形设计在BS和反射系数设计在IRS有效地零用户间干扰。根据我们提出的策略，它严格表明，即使考虑信道估计开销，IRS辅助的大规模MIMO系统总是可以实现更高的吞吐量相比，其对应的没有IRS，尽管事实上，有利的传播属性不再持有。
2020-05-05 cs.IT eess.SP math.IT
Power Consumption and Energy Efficiency of Mid-Band XL-MIMO: Modeling, Scaling Laws, and Performance Insights
National Sun Yat-sen University（国立中山大学）
本文研究中频超大规模MIMO的能耗与能效，提出能耗模型和扩展律，验证其在能效方面的优势。
2025-12-14 cs.IT eess.SP math.IT
Throughput Maximization for IRS-Aided MIMO FD-WPCN with Non-Linear EH Model
研究了一种智能反射面（IRS）辅助的多输入多输出（MIMO）全双工（FD）无线供电通信网络（WPCN），其中工作在FD中的混合接入点（HAP）在下行链路（DL）中向多个设备广播能量信号以进行能量收集（EH），同时在IRS的帮助下在上行链路（UL）中接收来自设备的信息信号。考虑到实际的有限自干扰（SI）和非线性EH模型，我们通过联合优化DL/UL时间分配、设备处的预编码矩阵、HAP处的发送协方差矩阵和IRS处的相移来制定加权和吞吐量最大化优化问题。由于所得到的优化问题是非凸的，因此通常没有标准的方法来最优地解决它。为了解决这一挑战，我们首先提出了一种基于元素（EW）的算法，其中每个IRS相移以迭代方式交替优化。为了降低计算复杂性，提出了一种基于最小均方误差（MMSE）的算法，将原问题转化为基于MMSE方法的等价形式，便于设计高效的迭代算法。特别是，IRS相移优化问题被改写为二阶锥规划（SOCP），其中所有的IRS相移同时优化。为了比较，我们还研究了两个次优的IRS波束形成配置在仿真中，即部分动态IRS波束形成（PDBF）和静态IRS波束形成（SBF），这在系统性能和实际复杂度之间取得了平衡。
2021-12-17 cs.IT eess.SP math.IT
User-Centric Clustering Under Fairness Scheduling in Cell-Free Massive MIMO
针对无蜂窝大规模MIMO公平调度中导频和聚类频繁重分配的高开销问题，提出固定分配方案，在提升UE吞吐量的同时大幅减少控制信令交换。
2023-05-15 cs.IT eess.SP math.IT
Performance of Cell-Free Massive MIMO in Realistic Urban Propagation Environments
本文首次对比研究了 CF-mMIMO 在 log-distance 信道模型与基于真实 3D 城市布局和实际 AP 位置的 raytracing 现实城市传播环境下的性能，发现其在现实环境下无法达到高且均匀的吞吐量，质疑了其实际城市部署的吸引力。
2025-05-02 cs.NI eess.SP
QoE Driven VR 360 Video Massive MIMO Transmission
大规模多输入多输出（MIMO）技术为无线网络中基于瓦片的自适应虚拟现实（VR）360视频传输提供了超高吞吐量和低延迟。在本文中，我们考虑了一个大规模的MIMO系统，其中多个用户在一个单细胞影院观看相同的VR 360视频。基于瓦片预测，基站（BS）将预测的视场（FoV）中的瓦片递送给用户。通过引入实际的补充传输丢失的瓦片和不可接受的VR疾病，我们提出了第一个稳定的VR视频传输方案。我们用公式表示整数非线性规划（INLP）问题，以最大化用户的平均体验质量（QoE）得分。此外，我们推导出可实现的频谱效率（SE）的预测瓦片组的表达式和近似可实现的SE的表达式丢失瓦片组，分别。分析上，总吞吐量与瓦片组的数量和导频序列的长度有关。通过利用视口图块的结构和SE表达之间的关系，我们提出了一种多格多流分组方法，旨在提高VR视频传输的整体吞吐量。此外，我们分析了QoE目标和预测瓦片数量之间的关系。通过将预测瓦片组设置为常数，将原INLP问题转化为整数线性规划问题。通过可变的松弛和恢复，我们获得了最佳的平均QoE。大量的仿真结果验证了该算法有效地提高了QoE。
2021-06-15 cs.IT eess.SP math.IT
A 354Mb/s 0.37mm^2 151mW 32-User 256-QAM Near-MAP Soft-Input Soft-Output Massive MU-MIMO Data Detector in 28nm CMOS
本文提出了一种新的数据检测器ASIC的大规模多用户多输入多输出（MU-MIMO）无线系统。ASIC实现了大MIMO近似消息传递算法（LAMA）的修改版本，其实现了（i）在实际信道条件下以及（ii）对于具有与基站（BS）天线一样多的用户的系统的接近最优的错误率性能。该硬件架构支持32个用户在相同的时频资源上同时传输256-QAM，并提供软输入软输出能力，用于迭代检测和解码。在32个基站天线和32个用户的实际信道中，所设计的28 nm CMOS ASIC的面积为0.37mm^2，吞吐量为354 Mb/s，功耗为151 mW，信噪比比现有的数据检测器提高了11 dB以上。此外，与最近提出的消息传递检测器相比，ASIC的每区域吞吐量高出4倍。
2019-08-09 cs.IT eess.SP math.IT
MAxLM: Multi-Agent Language Model-Based Scheduling and Resource Allocation in MU-MIMO-OFDMA-Enabled Wireless Networks
University of Louisville（路易斯维尔大学）
本文提出MAxLM框架，利用预训练语言模型优化无线网络的上行调度接入，通过WiSER平台实现自主调度与资源分配，实验表明其在不同STA数量和天线设置下均优于基准方法。
2026-05-15 cs.MA cs.NI 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
Experimental Evaluation of Multiple Active RISs for 5G MIMO Commercial Networks
本文针对5G MIMO商用网络，提出低复杂度基于码本的多有源RIS波束成形算法，现场测试显示其较单RIS可提升最高14%的信道秩与吞吐量，验证了多有源RIS系统的实际价值。
2025-05-21 cs.IT eess.SP math.IT
Evaluation of Low Complexity Massive MIMO Techniques Under Realistic Channel Conditions
利用基于几何的随机信道模型COST 2100模型，研究了一种低复杂度的大规模多输入多输出（MIMO）技术。我们建议利用离散时间傅里叶变换的天线相关函数来执行用户调度。所提出的算法依赖于每个用户的信道协方差矩阵的本征值谱的占用频段的数量和所选用户之间的频谱重叠之间的权衡。我们接下来表明，线性预编码设计可以只基于信道相关矩阵来执行。该方案利用信道协方差矩阵特征值谱的角仓为用户建立一个“近似特征信道”。我们调查的平均系统吞吐量的减少，没有信道状态信息在发送端（CSIT）。分析和数值结果表明，虽然吞吐量略有下降，由于CSIT的情况下，系统的复杂性显着降低。
2019-07-03 cs.IT eess.SP math.IT
Intelligent Feedback Overhead Reduction (iFOR) in Wi-Fi 7 and Beyond
基于IEEE 802.11标准的无线局域网（WLAN）或Wi-Fi网络对于在当今世界中提供因特网接入至关重要。Wi-Fi网络中对高数据速率的需求不断增长，导致802.11标准取得了一些进步。支持具有在更宽带宽上操作的更多数量的发射天线的MIMO传输是用于达到更高吞吐量的关键能力之一。然而，由于更高数量的发射天线而导致的探测反馈开销的增加可能显著抑制吞吐量增益。在本文中，我们开发了一种基于无监督学习的方法来减少Wi-Fi MIMO链路中的探测持续时间。仿真结果表明，我们的方法使用的比特数仅为现有反馈机制所需比特数的8%，系统吞吐量可提高52%。
2022-03-09 cs.NI eess.SP
Hybrid Quantum Convolutional Neural Network-Aided Pilot Assignment in Cell-Free Massive MIMO Systems
本文提出混合量子卷积神经网络（HQCNN）用于无小区大规模MIMO系统的导频分配，利用参数化量子电路增强特征提取，实现接近穷举搜索的吞吐量并优于现有基准。
2025-07-09 cs.IT eess.SP math.IT
Joint Power Allocation and User Scheduling in Integrated Satellite-Terrestrial Cell-Free Massive MIMO IoT Systems
本文研究集成卫星-地面无蜂窝大规模MIMO IoT系统中的多址接入场景，在非完美CSI下推导了上行遍历吞吐量的闭式表达式，并提出基于交替优化和图神经网络的联合用户调度与功率分配方案以最大化总吞吐量。
2024-01-08 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
Massive MIMO for Drone Communications: Case Studies and Future Directions
无人驾驶飞行器（UAV），也被称为无人机，正在激增。监控、灾难管理和无人机竞赛等应用在吞吐量、可靠性和延迟方面对与无人机的通信提出了很高的要求。目前用于无人机连接的现有无线技术，特别是Wi-Fi，仅限于短距离和低移动性的情况。需要新的可扩展技术来满足未来对长连接范围的需求，支持快速移动的无人机，以及同时与整个无人机群进行通信的可能性。大规模多输入多输出（MIMO）是新兴5G标准的主要技术组成部分，具有满足这些要求的潜力。
2019-07-27 cs.IT eess.SP math.IT
Feedforward Architectures for Decentralized Precoding in Massive MU-MIMO Systems
与传统的小规模MIMO技术相比，大规模多用户多输入多输出（MU-MIMO）能够显著提高频谱效率和链路可靠性。此外，线性预编码器，例如，使用迫零或维纳滤波器（WF）预编码足以在大规模MU-MIMO下行链路中实现优异的错误率性能。然而，这些方法需要在基站（BS）处进行集中处理，这导致（i）过高的互连和芯片输入/输出数据率，以及（ii）高实现复杂性。我们提出了两种前馈架构和相应的分散式WF预编码器，可以在多个计算结构中并行预编码，有效地缓解了集中式方法的问题。为了证明我们的分散式预编码器的有效性，我们提供了多GPU系统上的实现结果，这表明我们的解决方案在Gbit/s范围内实现了吞吐量，同时在大规模MU-MIMO下行链路中实现了（接近）最佳的错误率性能。
2018-04-29 cs.IT eess.SP math.IT
Graph Neural Network Aided Expectation Propagation Detector for MU-MIMO Systems
多用户大规模多输入多输出（MU-MIMO）系统可用于满足5G及更高网络的高吞吐量要求。在上行链路MUMM 0系统中，基站服务于大量用户，导致强多用户干扰（MUI）。设计一个高性能的检测器在一个强大的MUI的存在是一个具有挑战性的问题。本文提出了一种基于期望传播（EP）和图神经网络概念的新型检测器，称为GEPNet检测器，解决了EP中独立高斯近似的局限性。仿真结果表明，所提出的GEPNet检测器显着优于国家的最先进的MU-MIMO检测器在强多用户界面的情况下，具有相同数量的发送和接收天线。
2022-01-11 cs.IT eess.SP math.IT
Hierarchical Cell-Free Massive MIMO for High Capacity with Simple Implementation
本文提出一种分层无小区大规模MIMO架构，通过中央基站与分布式接入点协同部署，在保持最差用户频谱效率的同时提升总和吞吐量，并显著降低前传实现成本。
2024-01-20 cs.IT eess.SP math.IT
A Novel Beamformed Control Channel Design for LTE with Full Dimension-MIMO
全方位MIMO（FD-MIMO）技术能够在同时连接大量移动无线设备、无人机和物联网（IoT）的情况下实现网络吞吐量的巨大改善。在FD-MIMO中，随着基站处的大量天线和执行波束成形的能力，物理下行链路共享信道（PDSCH）的容量已经增加了很多。然而，第三代合作伙伴计划（3GPP）的当前规范不允许基站对物理下行链路控制信道（PDCCH）执行波束成形技术，因此，PDCCH既不具有PDSCH的容量也不具有PDSCH的覆盖范围。因此，PDCCH容量将仍然限制网络的性能，因为它规定了在给定时刻可以调度的用户的数量。在版本11中，3GPP引入了增强型PDCCH（EPDCCH），以牺牲PDSCH资源为代价来增加PDCCH容量。在可用的控制信道资源内增强PDCCH容量的问题在文献中尚未被解决。因此，在本文中，我们提出了一种新的波束成形的PDCCH（BF-PDCCH）的设计，这是对齐的3GPP规范，并要求在基站简单的软件变化。我们依靠在上行链路中发送的探测参考信号来决定用于用户的最佳波束，并且巧妙地在PDCCH中调度用户。我们进行系统级仿真，以评估所提出的设计的性能，并表明，所提出的BF-PDCCH实现更大的网络吞吐量时，与目前的最先进的算法，PDCCH和EPDCCH计划。
2019-05-14 cs.IT eess.SP math.IT
How Much Do Downlink Pilots Improve Cell-Free Massive MIMO?
在本文中，我们分析了包括下行链路导频在无小区的大规模MIMO系统的好处。我们推导出一个近似的每个用户可实现的共轭波束成形处理，其中考虑到上行链路和下行链路的信道估计误差，和功率控制的下行链路速率。在每用户净吞吐量方面进行了性能比较，考虑无小区的大规模MIMO操作，有和没有下行链路训练，对于不同的网络密度。我们还考虑到在下行链路中的最大-最小公平功率控制提供的性能改善。数值结果表明，利用下行链路导频，性能可以显着提高在低密度网络中的传统方案，其中用户只依赖于统计信道知识。在高密度网络中，性能改进是适度的。
2016-09-13 cs.IT eess.SP math.IT
Deep Learning Aided Parametric Channel Covariance Matrix Estimation for Millimeter Wave Hybrid Massive MIMO
毫米波（mmWave）信道占用的频率范围远高于先前无线通信系统中使用的频率范围，其用于满足5G通信带来的增加的吞吐量要求。这些频率中的电磁波所经历的高水平衰减导致MIMO信道具有高空间相关性。为了获得理想的错误性能，系统需要关于信道相关性的知识。在这篇论文中，提出了一种深度神经网络辅助方法来估计信道协方差矩阵（CCM），其中包含有关信道相关性的信息。与文献中的一些方法相比，该方法在计算复杂度和信道估计误差方面都具有令人满意的性能。
2022-12-18 cs.IT eess.SP math.IT
Deep Learning for Massive MIMO Channel State Acquisition and Feedback
Imperial College London（帝国理工学院）
大规模多输入多输出（MIMO）系统是5G和下一代无线网络中过高吞吐量要求的主要推动因素，因为它们可以同时为许多用户提供高频谱和能量效率。为了实现这一点，大规模MIMO系统需要准确和及时的信道状态信息（CSI），其通过涉及导频传输、CSI估计和反馈的训练过程来获取。该训练过程引起训练开销，其随着天线、用户和子载波的数量而缩放。自概念出现以来，减少大规模MIMO系统中的这种训练开销一直是研究的主要课题。最近，已经提出了用于大规模MIMO训练的基于深度学习（DL）的方法，并且与传统技术相比显示出显著的改进。本文概述了如何将神经网络（NN）用于大规模MIMO系统的训练过程中，通过减少CSI获取开销和降低复杂度来提高性能。
2020-04-13 cs.IT cs.LG eess.SP
