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
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
Deep Learning Based Joint Multi-User MISO Power Allocation and Beamforming Design
University of Maryland（马里兰大学）；DeepSig Inc.（迪普西格公司）
本文提出无监督深度学习框架NNBF-P，通过联合功率分配与波束成形设计最大化MU-MISO系统总速率，实验证明其性能优于ZFBF和MMSE，并验证了联合设计的有效性。
2024-06-12 cs.IT cs.LG eess.SP
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
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
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 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
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
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
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
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
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
A Robust Deep Learning-Based Beamforming Design for RIS-assisted Multiuser MISO Communications with Practical Constraints
University of Electronic Science and Technology of China（电子科技大学）；Zhejiang University（浙江大学）
近年来，可重构智能表面（RIS）已成为一种很有前途的技术，以改善无线通信。它通过控制可重构的无源元件，以较少的硬件成本和较低的功耗来引导入射信号，以创造一个良好的传播环境。在本文中，我们考虑了一个RI辅助的多用户多输入单输出下行链路通信系统。我们的目标是最大化的加权和速率的所有用户通过联合优化的主动波束形成在接入点和被动波束形成向量的RIS元素。与大多数现有的作品，我们认为更实际的情况下，离散相移和不完善的信道状态信息（CSI）。具体来说，对于离散相移和理想CSI的情况下，我们首先开发了一个深度量化神经网络（DQNN），同时设计的主动和被动波束形成，而大多数报道的作品设计他们交替。然后，我们提出了一种改进的结构（I-DQNN）的基础上DQNN简化参数的决策过程时，每个RIS元素的控制位大于1位。最后，我们提出的两个DQNN为基础的算法的情况下，离散相移和不完美的CSI被认为是同时。仿真结果表明，这两种基于DQNN的算法在理想CSI情况下具有比传统算法更好的性能，在不理想CSI情况下也具有更好的鲁棒性。
2021-11-12 cs.IT cs.LG eess.SP
A Bipartite Graph Neural Network Approach for Scalable Beamforming Optimization
Jeonbuk National University（全北国立大学）；Pukyong National University（釜庆国立大学）；Electronics and Telecommunications Research Institute（电子与电信研究所）
深度学习（DL）技术由于具有处理非凸公式的能力而被广泛研究用于多用户多输入单输出（MU-MISO）下行链路系统的优化。然而，现有深度神经网络（DNN）的固定计算结构在系统大小方面缺乏灵活性，即，天线或用户的数量。本文开发了一个二分图神经网络（BGNN）框架，一个可扩展的DL解决方案，设计用于多天线波束成形优化。MU-MISO系统首先通过二分图来表征，其中两个不相交的顶点集，每个顶点集由发射天线和用户组成，通过成对边连接。这些顶点互连状态由信道衰落系数建模。因此，通用波束成形优化过程被解释为权重二分图上的计算任务。该方法将波束成形优化过程划分为专用于各个天线顶点和用户顶点的多个子操作。分离的顶点操作导致对系统大小不变的可缩放波束成形计算。顶点操作由一组DNN模块实现，这些模块共同形成BGNN架构。在所有天线和用户处重用相同的DNN，使得所得的学习结构对于网络大小变得灵活。BGNN的组件DNN在具有随机变化的网络大小的许多MU-MISO配置上联合训练。因此，训练的BGNN可以普遍适用于任意MU-MISO系统。数值结果验证了BGNN框架比传统方法的优势。
2022-07-12 cs.IT cs.LG eess.SP
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
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
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
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
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
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
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
Energy-Efficient Beamforming and Cooperative Jamming in IRS-Assisted MISO Networks
网络的节能设计问题是设计高性能网络的重要问题。除此之外，通信的安全性也很重要。基于新的IRS技术，本文构造了安全通信的EE最大化问题。我们提出了一个优于其他方法的解决方案。
2019-12-14 cs.IT cs.SY eess.SY
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
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
Robust Beamforming Design for Rate Splitting Multiple Access-Aided MISO Visible Light Communications
在本文中，我们专注于速率分裂多址（RSMA）辅助多输入单输出（MISO）可见光通信（VLC）网络的最佳波束形成器的设计。首先，我们推导出每个用户的可达速率的封闭形式的下界，这是第一个理论界的可达速率的RSMA辅助VLC网络。其次，我们研究了最佳波束形成器的设计RSMA辅助VLC网络，以最大限度地提高光和电功率约束下的和速率。此外，我们表明，建议RSMA辅助网络可以实现优越的性能相比，空分多址（SDMA）和非正交多址（NOMA）。
2022-11-01 cs.IT cs.SY eess.SY
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
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
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
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
Efficient Computation of Pareto Optimal Beamforming Vectors for the MISO Interference Channel with Successive Interference Cancellation
研究了两用户多输入单输出（MISO）高斯干扰信道，其中发射机具有理想的信道状态信息，并采用单流波束成形。接收机能够执行连续的干扰消除，因此当干扰信号足够强时，可以将其解码，将期望信号视为噪声，并在期望信号被解码之前从接收信号中减去。我们提出了有效的方法来计算帕累托最优速率点和相应的波束成形向量对，通过最大化的速率一个链路的速率给定的其他链路。我们这样做是通过将原始问题分成四个子问题，对应于接收器的解码策略的组合-解码干扰或将其视为加性噪声。我们利用最近提出的参数化的最佳波束形成向量等价地重新制定每个子问题作为一个准凹问题，我们非常有效地解决解析或通过标量数值优化。所提出的方法的计算复杂性是几个数量级低于国家的最先进的方法的复杂性。我们使用所提出的方法来说明的强度和空间相关性的通道上的速率区域的形状的效果。
2013-06-25 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
Transmit Beamforming for MISO Broadcast Channels with Statistical and Delayed CSIT
本文重点研究了在发送端具有统计和延迟信道状态信息的两用户多输入单输出（MISO）系统中，用于各态历经速率优化的线性波束形成设计和功率分配策略。我们提出了一种传输策略，表示为统计替代MAT（SAMAT），它利用信道统计和延迟CSIT。首先，统计CSIT只，我们专注于统计波束形成（SBF）的设计，最大限度地提高了遍历和率的下限。其次，依赖于统计和延迟CSIT，提出了一种迭代算法来计算最初由Yang等人提出的替代MAT（AMAT）的预编码向量，其最大化具有相等功率分配的遍历和速率的近似。最后，通过适当的功率分配，SAMAT框架提出了一个任意数量的发射天线和信噪比（SNR）的SBF和AMAT之间的软桥接。从Karush-Kuhn-Tucker（KKT）条件中找出了功率分配优化的必要条件。使用序列二次规划（SQP）计算最大化遍历和速率近似的最佳功率分配。仿真结果表明，所提出的SAMAT方案产生了显着的SBF和AMAT的和速率增强。
2015-01-08 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
Optimal Resource Allocation and Beamforming for Two-User MISO WPCNs for a Non-linear Circuit-Based EH Model
我们研究了两用户多输入单输出（MISO）无线供电通信网络（WPCN），其中用户设备配备有非线性能量收集（EH）电路。我们考虑时分双工（TDD）传输，其中用户从在下行链路阶段中接收的信号中收获功率，然后，利用该收获的功率用于上行链路阶段中的信息传输。与现有的工作相比，我们采用了一个非线性模型的基础上，所采用的EH电路的精确分析收获的功率。我们联合优化的波束成形矢量在下行链路和下行链路和上行链路传输分配的时间，以最大限度地减少平均发射功率在下行链路下的每用户数据速率约束在上行链路。我们分别给出了资源分配问题的可行性条件和平凡解的存在性条件。对于资源分配具有非平凡解的情况，我们表明，在下行链路中采用不超过三个波束成形向量进行功率传输是最佳的。为了确定这些波束形成向量，我们开发了一种基于半定松弛（SDR）和逐次凸逼近（SCA）的迭代算法。我们的仿真结果表明，所提出的资源分配计划优于两个基线计划的基础上线性和S形EH模型，分别。
2021-10-04 cs.IT math.IT
Statistically Optimal Beamforming and Ergodic Capacity for RIS-aided MISO Systems
本文研究相关莱斯衰落下RIS辅助MISO系统的波束成形优化问题，提出基于半定松弛的迭代算法获取统计最优解，并推导了特殊情况下中断概率与遍历容量的闭式表达式，揭示了i.i.d.衰落及LoS分量对系统性能增益的影响规律。
2023-07-01 cs.IT math.IT
Secrecy Wireless Information and Power Transfer with MISO Beamforming
用于同时无线信息和功率传输（SWIPT）的无线电信号的双重使用最近引起了极大的关注。为了满足能量接收器（ER）以比信息接收器（IR）高得多的接收功率操作的实际要求，ER需要比IR更靠近发射器部署。然而，由于无线信道的广播性质，一个关键问题是发送到IR的消息不能被ER窃听，ER拥有来自发射机的更好的信道。在本文中，我们解决了这个新的保密通信问题，在多用户多输入单输出（MISO）SWIPT系统中，多天线发射机发送信息和能量同时一个IR和多个ER，每个与一个天线。通过优化发射波束形成向量及其功率分配，我们最大限度地提高了传输到ER的加权总能量，并对发送到IR的信息进行保密率约束。我们通过将其转化为两阶段问题来最优地解决这个非凸问题。首先，我们固定的信号与干扰加噪声比（SINR）在IR和获得最佳波束形成的解决方案，通过应用技术的半定松弛（SDR）。然后通过一维搜索最优SINR值来解决原问题。进一步，提出了两种次优的低复杂度波束形成方案，并将其可达（保密）率-能量（R-E）域与最优方案进行了比较。
2013-07-31 cs.IT math.IT
Beamforming for MISO Interference Channels with QoS and RF Energy Transfer
我们考虑一个多用户多输入单输出干扰信道的接收机的特点是由服务质量（QoS）和射频（RF）能量收集（EH）的约束。我们考虑功率分离RF-EH技术，其中每个接收器将接收到的信号分成两个部分：a）用于信息解码和b）用于电池充电。支持QoS和RF-EH约束的最小所需功率被公式化为优化问题，该优化问题结合了每个发射机处的发射功率和波束成形设计以及每个接收机处的功率分配比。我们考虑固定波束成形的情况下，当波束成形设计被纳入优化问题。对于固定波束形成，我们研究了三个标准的波束形成方案，迫零（ZF），正则化迫零（RZF）和最大比传输（MRT）的混合方案，MRT-ZF，包括MRT和ZF波束形成的线性组合也检查。在此基础上，针对MRT、RZF和MRT-ZF波束形成问题，提出了基于二阶锥规划的优化算法。此外，利用半定规划（SDP）和秩松弛的帮助下，波束形成和功率分配的联合优化进行了研究。
2013-11-28 cs.IT math.IT
Secure Beamforming in MISO NOMA Backscatter Device Aided Symbiotic Radio Networks
共生无线电（SR）网络是未来大规模物联网设备低功耗无线通信的可能解决方案。本文研究了一种多输入单输出的非正交多址接入（NOMA）反向散射器件（BD）辅助的SR网络，该网络具有潜在的窃听者。在网络中，基站（BS）使用NOMA协议向中心用户和小区边缘用户广播信号。利用环境反向散射调制，BD通过来自BS的入射信号向中央用户发送其自己的消息。我们提出了一个约束凹凸过程为基础的算法，最大化的$ε$中断保密率从BD到中央用户的BS可实现的保密率约束下，从中央和小区边缘用户。仿真结果表明，我们提出的网络实现了更大的保密率区域比正交多址（OMA）网络。
2019-06-08 cs.IT math.IT
Joint Fractional Time Allocation and Beamforming for Downlink Multiuser MISO Systems
众所周知，只有当用户数量小于基站（BS）的发射天线数量时，基站（BS）处用于管理服务多个用户的干扰的传统发射波束成形才有效。非正交多址接入（NOMA）可以通过牺牲用户的隐私来提高信道条件较差的用户的吞吐量，因为信道条件较好的其他用户可以解码信道条件较差的用户的信息。NOMA仍然倾向于用户的数量小于BS发射机处的天线的数量。本文解决了这样的问题，通过分配单独的分数时隙为用户提供类似的信道条件。这使得BS能够在时间单元内服务更多用户，同时保护每个用户的隐私。分数时间和波束形成向量被联合优化以最大化系统的吞吐量。一个有效的路径跟踪算法，它调用一个简单的凸二次规划在每次迭代，提出了解决这个具有挑战性的优化问题。数值结果证实了它的通用性。
2017-08-28 cs.IT math.IT
Energy Efficient Robust Beamforming and Cooperative Jamming Design for IRS-Assisted MISO Networks
在无线通信网络中，节能设计和安全通信是至关重要的。然而，通过使用物理层安全性实现的能量效率可能受到信道条件的限制。为了解决这一问题，研究了一种智能反射面辅助的多输入单输出（MISO）独立协同干扰网络。在理想信道状态信息和非理想信道状态信息下，通过联合设计发射波束形成和干扰波束形成以及IRS相移矩阵，使能量效率最大化。为了解决非凸分式优化问题，提出了一种基于半定规划（SDP）松弛的算法来求解理想CSI情形下的能量效率最大化问题，而在非理想CSI情形下，则采用一种基于$\mathcal{S}$ -过程的交替优化算法来求解该问题.仿真结果表明，所提出的设计优于基准计划的能源效率。此外，能源效率和保密率之间的权衡发现在IRS辅助的MISO网络。此外，它表明，IRS可以帮助提高能源效率，即使CSI的不确定性。
2020-12-09 cs.IT cs.SY eess.SY
Robust AN-Aided Beamforming and Power Splitting Design for Secure MISO Cognitive Radio With SWIPT
研究了一种同时进行无线信息和功率传输的多输入单输出认知无线电下行网络。在该网络中，次级用户与多个主用户和多个能量收集接收器共存。为了保证安全通信和能量收集，研究了不完全信道状态信息（CSI）下鲁棒安全人工噪声辅助波束形成和功率分配设计问题。具体而言，发射功率最小化问题和最大-最小公平能量收集问题，制定了有界CSI误差模型和概率CSI误差模型。这些问题是非凸的，解决起来很有挑战性。针对这些问题，提出了一种一维搜索算法，在有界CSI误差模型下基于${\cal S}\text{-Procedure} $，在概率CSI误差模型下基于Bernstein型不等式.结果表明，最佳的鲁棒安全波束形成下的有界CSI误差模型可以实现，而一个次优波束形成的解决方案下的概率CSI误差模型可以得到。阐明了在最大最小公平性准则下，次用户接收机的保密率与能量收集接收机所收集的能量之间的折衷。
2016-02-22 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
