TRICE: A Channel Estimation Framework for RIS-Aided Millimeter-Wave MIMO Systems
研究了基于点到点可重构智能表面（RIS）的毫米波MIMO系统中的信道估计问题。通过利用毫米波信道在角度域的低秩特性，提出了一种非迭代的两阶段RI辅助信道估计（TRICE）框架，其中每一阶段都表示为多维波达方向（DOA）估计问题。因此，我们的TRICE框架是非常普遍的意义上说，任何有效的多维DOA估计解决方案可以很容易地使用在每个阶段，以估计相关的信道参数。数值结果表明，TRICE框架具有较低的训练开销和较低的计算复杂度，相比基准解决方案。
2021-02-02 eess.SP
Beam Selection for Wideband Millimeter Wave MIMO Relying on Lens Antenna Arrays
基于透镜天线阵列的波束空间多输入多输出（MIMO）技术通过波束选择可以显著减少毫米波（mmWave）通信系统中射频链路的数量。然而，在宽带毫米波MIMO系统中，波束成形增益实际上是频率相关的。这种现象被称为波束偏斜，当使用传统的波束选择方法时，它会恶化系统的性能。为了解决这个问题，我们提出了一种宽带波束选择方法毫米波MIMO系统依赖于透镜天线阵列。首先，我们为每个用户选择一个在整个频带上平均能量最大的波束，然后依次选择对和速率贡献最大的波束。提出的宽带波束选择方法的性能分析。数值结果表明，该方法与传统方法相比，具有更高的总速率和能量效率。
2020-04-17 eess.SP
Rate-Loss Mitigation for a Millimeter-Wave Beamspace MIMO Lens Antenna Array System Using a Hybrid Beam-Selection Scheme
速率损失是多用户波束域多输入多输出（MIMO）毫米波系统的一个重要问题。在这样的系统中，多簇信道传播导致作为量化误差的函数，并且因此，每个活动用户遭受显著的速率损失。特别地，在等效波束空间MIMO信道中使用传统的单波束选择（SBS）方案以减少所需的射频（RF）链的数量，但是由于每个用户的信道传播簇的数量有限，该方案不能适当地减轻量化误差。此外，最佳选择的波束或RF链以相同数量的预编码数据流操作。因此，每个活动用户固有地丢失利用传统SBS方案的大量数据流。因此，我们提出了一种混合波束选择（HBS）方案在等效的波束空间MIMO信道实现多波束或RF链组选择的机会，并选择一个可靠的信道传播集群每个活跃用户，这直接影响到减轻量化误差。在毫米波MIMO下行链路信道环境下，通过计算机仿真验证了数值结果。
2019-04-17 eess.SP
Millimeter Wave Channel Estimation for Lens based Hybrid MIMO with Low Resolution ADCs
与毫米波（mmWave）频率通信相关联的高路径损耗可以通过诸如多输入多输出（MIMO）系统的大规模天线阵列来补偿。实现了使用较少射频链的混合波束成形架构，以降低功耗和硬件复杂度，同时仍然支持多流通信。我们提出了一种有效的期望最大化（EM）为基础的毫米波信道估计器的基于透镜的混合MIMO系统与低分辨率采样在接收机。研究了基于透镜的波束形成器，以提供增加的天线增益和降低的实现复杂度，因为传统的波束选择网络被排除在外。在模数转换器处实现低分辨率采样以降低功耗。所提出的解决方案与一个强大的最大后验估计的EM算法的基础上进行更好的比传统的EM方法和最小均方误差基线在中高信噪比区域。
2022-11-15 eess.SP
A Millimeter Wave MIMO Testbed for 5G Communications
本文提出了一种2 × 2毫米波（毫米波）多输入多输出（MIMO）的测试平台，工作在30 GHz左右。在26.25 GHz下运行的系统的链路评估是在测试台上进行的，发射和接收天线之间的通信距离很短。为了验证TD-LTE下行链路时分长期演进（TD-LTE）双工方案的系统级性能，采用了一种基于FPGA的软件无线电（SDR）系统，该系统具有用户可编程、可重构和实时信号处理等特点。在30 GHz的工作频率下，得到了QPSK数字调制星座图。该测试平台可用于5G通信的信号测试、通信算法和测量计量的开发。
2018-09-19 eess.SP
Hybrid Beamforming/Combining for Millimeter Wave MIMO: A Machine Learning Approach
混合波束形成（HB）技术是一种在毫米波（mmWave）多输入多输出（MIMO）系统中以低复杂度支持超高传输容量的新兴技术。然而，数字和模拟波束形成器的设计是一个具有挑战性的任务，非凸优化，特别是对于多用户场景。近年来，深度学习研究的兴起为通信系统的信号处理提供了新的视角。在这项工作中，我们提出了一种基于深度神经网络的HB多用户毫米波大规模多输入多输出系统，简称DNHB。HB系统被公式化为自动编码器神经网络，其以端到端的自监督学习的方式进行训练。由于深度神经网络具有强大的表示能力，所提出的DNHB表现出优于传统线性处理方法的性能。根据仿真结果，DNHB优于约2 dB的误比特率（BER）性能相比，现有的方法。
2020-01-03 eess.SP
Energy Efficiency Maximization in Millimeter Wave Hybrid MIMO Systems for 5G and Beyond
在毫米波（mmWave）频率处，多输入多输出（MIMO）系统中的硬件组件的较高成本和功耗不允许利用用于每个天线的单独射频（RF）链完全在基带处进行波束成形。在这种情况下，为了实现空间复用，混合波束成形（其使用移相器将较少数量的RF链连接到大量天线）是具有成本效益和节能的替代方案。本文介绍了我们对完全自适应收发器的研究，这些收发器在逐帧的基础上调整其行为，以便毫米波混合MIMO系统始终以最节能的方式运行。基于穷举搜索的蛮力方法是计算密集型的，所以我们研究了分数规划作为一种低成本的替代方案来解决问题，最大限度地提高能源效率。性能结果表明，与涉及仅模拟或仅数字信号处理解决方案的基线情况相比，所得到的毫米波混合MIMO收发器实现了显著改善的能效结果，并且显示了与蛮力方法的性能折衷。
2020-03-26 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
Deep-Learning-based Millimeter-Wave Massive MIMO for Hybrid Precoding
毫米波（mmWave）大规模多输入多输出（MIMO）已被认为是下一代通信的新兴解决方案，其中混合模拟和数字预编码是用于降低与混合信号分量相关联的硬件复杂度和能量消耗的重要方法。然而，现有的混合预编码方案的根本局限性在于它们具有高计算复杂度并且不能充分利用空间信息。为了克服这些限制，本文提出了一种支持深度学习的毫米波大规模多输入多输出框架，用于有效的混合预编码，其中用于获得优化解码器的预编码器的每次选择都被视为深度神经网络（DNN）中的映射关系。具体地，基于DNN通过训练选择混合预编码器，以优化毫米波大规模多输入多输出的预编码过程。此外，我们提出了广泛的仿真结果，以验证所提出的方案的优异性能。结果表明，基于DNN的方法能够最小化mmWave大规模多输入多输出系统的误码率（BER），提高系统的频谱利用率，与传统的混合预编码方案相比，该方法在降低计算复杂度的同时，获得了更好的混合预编码性能.
2019-01-19 eess.SP
Wideband Coplanar Waveguide MIMO Antenna for 6G Millimeter-Wave Applications with Defected Ground Structure
本文提出一种面向6G毫米波频段（25-33.5 GHz）的宽带共面波导MIMO天线，采用DGS微带贴片结构设计单天线及2x2 MIMO天线，在8.5 GHz宽带回波损耗上表现优异。
2025-08-12 eess.SP
Anti-jamming Transmission of Downlink Cell Free Millimeter-Wave MIMO System
本文针对多用户下行毫米波 CF-MIMO 系统，提出了一种基于交替优化的抗干扰混合波束成形（AO-AJHBF）方案，通过结合广义瑞利商和低复杂度投影梯度上升法，有效提升了系统的可抵抗干扰功率。
2024-10-14 eess.SP
Exploiting Out-of-Band Information for Millimeter-Wave MIMO Channel Estimation: Performance in Static and Dynamic Scenarios
Institute of Telecommunications, TU Wien（维也纳工业大学电信研究所）；Christian Doppler Laboratory for Digital Twin assisted AI for sustainable Radio Access Networks（可持续无线电接入网络数字孪生辅助人工智能克里斯蒂安·多普勒实验室）
本文研究了毫米波MIMO系统中利用带外sub-6 GHz信息提升信道估计性能的方法，分析了不同波束成形配置在静态和动态环境下的性能，展示了在不同传播条件下谱效率的提升。
2026-07-10 eess.SP
Hybrid Precoding For Millimeter Wave MIMO Systems: A Matrix Factorization Approach
研究了有限字母输入的毫米波（mmWave）多输入多输出（MIMO）系统的混合预编码设计。预编码问题是模拟和数字预编码器的联合优化问题，我们将其视为具有功率和恒模约束的矩阵分解问题。我们的工作提出了三个主要贡献：第一，我们提出了一个充分条件和必要条件的混合预编码方案，实现无约束的最佳预编码器时，数据流的数量Ns满足Ns = minfrank（H）;Nrfg，其中H表示的信道矩阵和Nrf是射频（RF）链的数量。其次，我们证明了在我们的矩阵分解问题的耦合功率约束可以被删除，而不会失去最优性。第三，我们提出了一个基于Broyden-Fletcher-Goldfarb-Shanno（BFGS）的算法来解决我们的矩阵分解问题，使用梯度和Hessian信息。数值结果表明，我们提出的算法优于现有的混合预编码算法。
2020-03-26 eess.SP
Machine Learning for Beam Alignment in Millimeter Wave Massive MIMO
研究了多用户毫米波（mmWave）大规模多输入多输出系统的波束对准问题。与现有的工作使用机器学习（ML），对准方法与部分波束使用ML（AMPBML）提出了没有任何先验知识，如用户位置信息。用于AMPBML的神经网络（NN）根据毫米波信道模型使用模拟环境进行离线训练，然后在线部署以使用部分波束预测波束分布向量。然后，基于所获得的波束分布向量的主导条目的索引，同时对准所有用户的波束。仿真结果表明，AMPBML算法在训练时隙数和频谱效率方面均优于现有的自适应压缩感知、分层搜索和多径分解与恢复算法。
2020-02-15 eess.SP
Intelligent Environments based on Ultra-Massive MIMO Platforms for Wireless Communication in Millimeter Wave and Terahertz Bands
毫米波（30-300 GHz）和太赫兹波段（0.3-10 THz）通信被设想为关键的无线技术，以满足5G及以后时代对每秒太比特（Tbps）链路的需求。在这个超宽带频率范围内非常大的可用带宽是以非常高的传播损耗为代价的，这与毫米波和太赫兹波段收发器的低功率相结合限制了通信距离和数据速率。在本文中，智能通信环境的概念，使超大规模多输入多输出平台的毫米波和太赫兹频段的频率，以增加通信距离和数据速率。端到端的物理模型的开发，考虑到新型的智能等离子体天线阵列，可以操作在传输，接收，反射和波导的能力，以及毫米波和太赫兹波段多径信道的特点。基于所建立的模型，针对不同的应用场景给出了大量的量化结果，以说明在超大规模多输入多输出环境下，MIMO系统在可达距离和数据速率方面的性能改进。
2019-04-16 eess.SP
A Gridless Compressive Sensing Based Channel Estimation for Millimeter Wave Massive MIMO Systems from 1-Bit Measurements
研究了基于1比特量化测量的稀疏毫米波（mmWave）大规模多输入多输出（MIMO）OFDM信道估计问题。与以前的量化网格上的方法压缩感知，我们介绍了一个离网格凸方案，使用二进制原子范数最小化（BiANM）估计稀疏信道形式的1位测量。此外，在本文中，我们提出了一个解耦的角度延迟版本的BiANM称为解耦二进制原子范数最小化（DeBiANM），以降低复杂性。此外，为了提高估计的准确性，我们开发了重新加权版本的BiANM命名为重新加权二进制原子范数最小化（ReBiANM），这是原子$\ell_0$范数和原子$\ell_1$范数之间的权衡。此外，为了提高性能的DeBiANM，我们介绍了重新加权版本的DeBiANM，称为重新加权解耦二进制原子最小化（ReDeBiANM）。最后，通过仿真结果，对所提方法的性能进行了研究。
2020-03-18 eess.SP
Cell-Free Millimeter-Wave Massive MIMO Systems with Limited Fronthaul Capacity
网络致密化、大规模多输入多输出（MIMO）和毫米波（mmWave）频带最近已经成为未来几代无线通信网络（5G及更高）的物理层使能器。基于先前在亚6 GHz无小区大规模多输入多输出架构上的工作，引入了用于无小区mmWave大规模多输入多输出系统的新框架，该框架考虑了低复杂度混合预编码器/解码器的使用，同时考虑了使用容量受限前传链路的影响。提出了一种基于相异性聚类思想的次优导频分配策略。此外，基于数学上易于处理的表达式为每个用户可实现的速率和前传容量消耗，最大-最小功率分配和前传量化优化算法，提出了使用块坐标下降方法与顺序线性优化程序相结合，确保均匀良好的服务质量在整个覆盖区域的网络。仿真结果表明，该导频分配策略避免了最优小规模CSI方案的计算负担，同时明显优于经典的随机导频分配方法。此外，它们还揭示了可实现的最大-最小每用户速率、前传要求和最佳硬件复杂度（即，天线的数量、RF链的数量）。
2019-02-20 eess.SP
Joint Localization and Orientation Estimation in Millimeter-Wave MIMO OFDM Systems via Atomic Norm Minimization
在此，提出了一种用于从毫米波多输入多输出（MIMO）正交频分复用（OFDM）信号中精确估计目标的位置和方位的基于原子范数的方法。提出了一种新的虚拟信道矩阵，并设计了一种从其原子范数分解中提取定位相关信道参数的算法。然后，基于扩展的不变性原理，提出了一种加权最小二乘问题，以准确地恢复的位置和方向使用的视线和非视线信道信息。的估计和估计误差的理论保证的最优性和唯一性的条件，其特征在于无噪声和有噪声的情况下。通过仿真验证了理论结果。数值结果研究了所提出的算法的鲁棒性不正确的模型阶数选择或同步误差，并突出了性能的改善，比以前的方法。由此产生的性能几乎达到克拉美-罗下界的估计误差。
2022-03-02 eess.SP
PRINCE: A Pruned AMP Integrated Deep CNN Method for Efficient Channel Estimation of Millimeter-wave and Terahertz Ultra-Massive MIMO Systems
毫米波（mmWave）和太赫兹（THz）波段通信利用丰富的带宽来满足6 G无线通信不断增长的数据速率需求。为了在降低硬件成本的情况下补偿高传播损耗，具有混合波束成形结构的超大规模多输入多输出（UM-MIMO）是毫米波和太赫兹频带中有前途的技术。然而，信道估计（CE）对于混合UM-MIMO系统是具有挑战性的，其需要从极少的信道观测恢复高维信道。本文首先提出了一种剪枝近似消息传递（AMP）集成深度卷积神经网络（DCNN）CE（PRINCE）方法，该方法通过附加DCNN网络来提高AMP方法的估计精度。此外，通过截断DCNN网络卷积层中的不重要特征图，开发了包括正则化训练、修剪和细化过程的修剪方法，以减小网络规模。仿真结果表明，PRINCE实现了CE精度和显着低的复杂度之间的良好权衡，与$-10$ dB的归一化均方误差（NMSE）在信噪比（SNR）为$10$ dB后消除$80\%$特征映射。
2022-03-09 eess.SP
Comparative Analysis of Hybrid Precoding Optimization Approaches for Millimeter Wave Massive MIMO System
本文比较了毫米波大规模MIMO系统中基于传统方法和深度神经网络的混合预编码优化，证明DNN方法在频谱效率、误码率和复杂度上优于传统技术，并分析了模型准确性。
2025-04-24 eess.SP
Tensor-Based Channel Estimation and Reflection Design for RIS-Aided Millimeter-Wave MIMO Communication Systems
在这项工作中，我们认为在点对点的可重构智能表面（RIS）辅助毫米波（mmWave）MIMO通信系统的信道估计和反射设计问题。首先，我们表明，通过利用毫米波MIMO信道的低秩性质，接收到的训练信号可以被写为一个低秩的多路张量，允许一个规范的多元CP分解。利用这种结构，提出了一种基于张量的RIS信道估计方法（称为TenRICE），其中使用交替最小二乘法来估计张量因子矩阵。使用TenRICE，发射机到RIS和RIS到接收机的信道被有效地和单独地估计，直到一个微不足道的缩放因子。在此之后，我们制定的波束形成和RIS反射设计作为一个频谱效率最大化的问题。由于它的非凸性，我们提出了一个启发式的非迭代两步法，其中的RIS反射向量是在一个封闭的形式，使用Frobenius范数最大化（FroMax）策略。我们的数值结果表明，TenRICE具有优越的性能，与基准方法相比，接近Cramér-Rao下限，训练开销低。此外，我们表明，FroMax实现了可比的性能，以较低的复杂性基准方法。
2021-12-06 eess.SP
Super-Resolution Channel Estimation for Arbitrary Arrays in Hybrid Millimeter-Wave Massive MIMO Systems
针对毫米波（mmWave）大规模多输入多输出（MIMO）系统，研究了在实际硬件条件限制下（包括任意阵列和混合硬件结构）的有效信道估计技术。本文采用基于角度的方法，通过Jacobi-Anger近似，将非理想、非均匀的阵列流形转换为具有理想均匀几何结构的虚拟阵列域，以便于超分辨角度估计和信道捕获。因此，开发了基于结构的优化技术，以在短的感测时间内有效地估计信道协方差和瞬时信道状态信息（CSI）。特别地，利用信道路径角和路径增益的时变差异，设计了一种两步CSI估计方案，可以快速感知衰落信道。所提出的技术在采样效率方面的基本限制的理论结果。为了提高计算效率，通过乘子交替方向法提出了一种快速迭代算法。其他相关的问题，如假峰消除非均匀线性阵列和扩展到高维情况下也进行了讨论。仿真结果验证了所提方法在任意阵列混合毫米波大规模多输入多输出系统中的有效性。
2019-07-16 eess.SP
Wireless Mobile Distributed-MIMO for 6G
本文提出面向6G的无线移动分布式MIMO架构，让基站与作为网络用户的移动节点分两阶段联合相干传输服务用户，并基于3GPP信道模型证明其能提升系统容量。
2024-09-03 eess.SP
Device Activity Detection and Channel Estimation for Millimeter-Wave Massive MIMO
本文针对毫米波大规模MIMO中的联合用户活动检测与信道估计问题，利用用户活动和信道稀疏性，提出三种基于AMP的CS算法，仿真验证其优于现有最先进方法。
2024-02-07 eess.SP
RIS-Augmented Millimeter-Wave MIMO Systems for Passive Drone Detection
本文提出利用现有毫米波蜂窝MIMO基站与可重构智能表面（RIS）实现无设备被动无人机检测，通过广义似然比检验验证可行性，并分析RIS部署与训练参数以提供系统设计指导。
2025-01-02 eess.SP
Breaking Limits of Line-of-Sight MIMO Capacity in 6G Wireless Communications
针对6G视距MIMO容量提升需求，提出基于准分形均匀圆形阵列（QF-UCA）的MIMO方案，可低复杂度大幅提升视距信道容量，梳理其优势并探讨相关挑战与解法。
2024-08-13 eess.SP
Fully Digital and Hybrid Beamforming Design For Millimeter-Wave MIMO-OFDM Two-Way Relaying Systems
在这项工作中，我们考虑的混合模拟数字（HAD）多载波MIMO-OFDM双向式的【形】中继系统的设计，其中中继站配备了一个HAD放大和转发架构，每个移动台配备了一个全数字波束形成架构。我们提出了一个次优的解决方案，通过重新制定原来的非凸问题作为一个受约束的Tucker 2分解的HAD放大矩阵和他们的全数字对应之间的欧几里德范数和最小化的目标。对于全数字放大矩阵设计，我们使用每个子载波上有效信道的Frobenius范数最大化，并提出了适用于多流通信场景的有效解决方案。在此之后，我们提出了一个交替最大化（AltMax）HAD解决方案，利用张量结构的重新制定的问题。仿真结果表明，所提出的全数字和AltMax为基础的HAD放大矩阵设计优于一些基准方法，特别是对于多流通信场景。
2021-05-20 eess.SP
Asymptotic analysis of V-BLAST MIMO for coherent optical wireless communications in Gamma-Gamma turbulence
研究了相干光无线通信系统在Gamma-Gamma湍流环境下采用V-BLAST MIMO方案时的渐近误码性能。提出了一种新的方法来量化系统的性能和渐近误码性能的数学解。由于V-BLAST MIMO系统的分集增益等于接收机的数量，因此显示了违反直觉的结果。因此，它示出，当应用V-BLAST MIMO方案时，每次传输的符号率可以等于发射机的数量，具有一定的成本分集增益。这意味着，我们可以同时利用MIMO系统的空间复用和分集特性，以实现比现有方案更高的数据速率，在显示严重的湍流和适度衰减的信道。
2021-07-12 eess.SP
Energy Efficient ADC Bit Allocation and Hybrid Combining for Millimeter Wave MIMO Systems
由于每个ADC的功耗与其采样分辨率和硬件复杂度呈指数关系，因此可以采用低分辨率模数转换器（ADC）来提高无线接收器的能量效率（EE）。在本文中，我们的目标是共同优化采样分辨率，即，ADC位数和模拟/数字混合组合器矩阵，其为毫米波多输入多输出系统提供高能效解决方案。提出了一种将混合合路器分解为模拟合路器矩阵、比特分辨率矩阵和基带合路器矩阵的新方法。未知矩阵被计算为矩阵分解问题的解，其中最优的全数字组合器由这些矩阵的乘积近似。提出了一种基于乘子交替方向法的有效解决方案。仿真结果表明，所提出的解决方案实现了高EE性能相比，现有的基准技术，使用固定的ADC分辨率。
2019-09-26 eess.SP
3D-Image Reconstruction using MIMO-SAR FMCW Radar
针对传统SAR成像局限于二维信息的问题，本文提出一种结合虚拟MIMO FMCW雷达与SAR技术的快速时域重建算法，实现了毫米波频段的高分辨率三维雷达成像。
2025-09-07 eess.SP
Two-Step Codeword Design for Millimeter Wave Massive MIMO Systems with Quantized Phase Shifters
提出了一种适用于毫米波（mmWave）大规模多输入多输出（MIMO）系统的两步码字设计方法。首先设计理想码字，这忽略了移相器分辨率和RF链数量方面的硬件约束。在此基础上，考虑硬件约束条件，得到实际码字。对于第一步中的理想码字设计，向波束增益引入附加相位以提供额外的自由度。我们开发了一种相移理想码字设计（PS-ICD）方法，该方法基于交替最小化，每次迭代具有封闭形式的解，并且可以扩展到设计具有不同波束方向图的更一般的波束形成向量。一旦在第一步骤中获得理想码字，第二步骤中的实际码字设计问题是通过考虑混合预编码结构在移相器分辨率和RF链的数量方面的硬件约束来接近理想码字。我们提出了一种基于快速搜索的交替最小化（FS-AltMin）算法，交替设计的模拟预编码器和数字预编码器。仿真结果验证了所提方法的有效性，并表明基于两步方法设计的码字性能优于现有方法。
2020-02-15 eess.SP
Blockage-Aware Robust Beamforming in RIS-Aided Mobile Millimeter Wave MIMO Systems
本文针对移动毫米波MIMO系统的路径阻塞问题，提出基于Neyman-Pearson准则的阻塞感知算法，并设计了可变波束宽度的鲁棒RIS波束成形器与加速投影梯度下降算法，有效实现了中断概率最小化与可达速率最大化。
2024-03-02 eess.SP
Fast Direct Localization for Millimeter Wave MIMO Systems via Deep ADMM Unfolding
部署在毫米波系统中的大规模阵列实现了高角分辨率性能，这反过来又促进了亚米级定位服务。虽然次优，到目前为止，最流行的定位方法是基于所谓的两步程序，其中三角测量应用于聚合的到达角（AoA）测量从协作基站。这主要是由于现有的直接定位方法在大规模系统中的计算成本过高。为了解决这个问题，我们提出了一个基于深度展开的快速直接定位求解器。首先将直接定位问题转化为联合$l_1$ - $l_{2,1}$范数稀疏恢复问题，然后采用交替方向乘子法（ADMM）求解.接下来，我们开发了一个深度ADMM展开网络（DAUN）来从训练数据中学习ADMM参数设置，并为DAUN提出了一个位置细化算法。最后，仿真结果显示了所提出的DAUN的优势，基线求解器在更好的定位精度，更快的收敛速度和显着降低计算复杂度。
2023-02-06 eess.SP
Joint Bit Allocation and Hybrid Beamforming Optimization for Energy Efficient Millimeter Wave MIMO Systems
在本文中，我们的目标是设计高能效的端到端的毫米波多输入多输出系统的通信。这通过联合优化数模转换器（DAC）/模数转换器（ADC）位分辨率和混合波束成形矩阵来完成。在发射机（TX）和接收机（RX）处分别引入混合预编码器和混合组合器到三个部分的新颖分解，表示模拟预编码器/组合器矩阵、DAC/ADC比特分辨率矩阵和基带预编码器/组合器矩阵。未知矩阵被计算为矩阵分解问题的解，其中最佳全数字预编码器或组合器由这些矩阵的乘积近似。提出了一种基于乘法器交替方向法的新颖有效的解决方案，以解决TX和RX处的这些问题。仿真结果表明，所提出的解决方案，其中DAC/ADC的位分配是动态的，在操作过程中，实现更高的能量效率时，与现有的基准技术，使用固定的DAC/ADC位分辨率。
2020-03-11 eess.SP
Anti-jamming beam alignment in millimeter-wave MIMO systems
在毫米波（MMW）多输入多输出（MIMO）通信中，用户及其对应的基站（BS）必须在初始接入和数据传输期间对准其波束以补偿高传播损耗。针对第五代（5G）新无线电（NR）指定的波束对准（BA）过程已被设计为在存在非恶意干扰和噪声的情况下快速且精确。智能干扰器可能利用该弱点，并且可能在BA阶段期间发起攻击，以便降低波束选择的准确性，并且因此不利地影响用户所体验的端到端性能和服务质量。在本文中，我们研究了在毫米波频率的干扰攻击的影响，在BA过程中用于执行初始接入空闲用户和连接用户的适应/恢复。我们表明，5G NR中采用的BA过程非常容易受到智能干扰攻击，因此，我们提出了一种基于随机探测思想的对策，包括随机破坏BS发送的探测序列，以便通过基于正交投影和干扰消除的子空间技术拒绝UE处的干扰信号。数值结果证实了我们的理论研究结果，并显示了非常令人满意的精度所提出的抗干扰方法。
2022-06-16 eess.SP
Orbital-Angular-Momentum Versus MIMO: Orthogonality, Degree of Freedom,and Capacity
针对无线通信容量增长需求，本文对比了基于轨道角动量（OAM）与MIMO的通信系统，发现天线对准时OAM系统自由度不低于相关MIMO，高信噪比视距场景下容量更大。
2024-08-13 eess.SP
Hybrid Beamforming and Combining for Millimeter Wave Full Duplex Massive MIMO Interference Channel
全双工（FD）通信可以彻底改变无线通信，因为它避免了使用独立的信道进行双向通信。这项工作推广了毫米波（mmWave）频段的点对点FD通信，包括K对大规模MIMO FD节点同时工作。我们提出了一种新的联合混合波束成形（HYBF）和加权和速率（WSR）最大化的合并方案，使大规模MIMO FD链路的共存成本有效。该算法依赖于基于最小化-最大化方法的替代优化。此外，我们提出了一种新的SI和大规模MIMO干扰信道感知功率分配方案，包括最优功率控制。仿真结果表明，显着的性能改善相比，传统的双向全数字半双工（HD）系统。
2022-01-04 cs.IT eess.SP math.IT
Antenna Array Diagnosis for Millimeter-Wave MIMO Systems
毫米波（mmWave）MIMO系统中密集的天线经常被雨、雪、灰尘甚至手指遮挡，这会改变信道特性，降低系统性能。为了解决这个问题，我们提出了一个交叉熵启发的天线阵列诊断检测（CE-AAD）技术，利用相邻天线的相关性，当阻塞发生在发射机。然后，我们将提出的CE-AAD算法扩展到发射机和接收机同时发生阻塞的情况。仿真结果表明，该算法的性能优于传统算法。
2021-06-05 cs.IT eess.SP math.IT
Line-of-Sight MIMO for High Capacity Millimeter Wave Backhaul in FDD Systems
无线回程被认为是未来无线网络的关键部分，具有密集的小小区业务和高容量需求。在本文中，我们专注于设计一个高频谱效率的视线（LoS）多输入多输出（MIMO）系统的毫米波（毫米波）回程使用双极化频分双工（FDD）。由于各种物理损伤，例如相位噪声（PHN）、定时偏移（TO）以及LoS MIMO的不良条件数，对于系统实现高频谱效率是非常具有挑战性的。在本文中，我们提出了一个整体的解决方案，包括TO补偿，PHN估计，预编码器/解相关器优化的LoS MIMO无线回程，和交织的每一个部分。我们表明，所提出的解决方案具有鲁棒的性能，对于8x8 MIMO，端到端频谱效率为60 bits/s/Hz。
2020-06-18 cs.IT eess.SP math.IT
Learning Based Hybrid Beamforming for Millimeter Wave Multi-User MIMO Systems
KTH Royal Institute of Technology（KTH皇家理工学院）
混合波束形成（HBF）设计是毫米波（mmWave）多用户多输入多输出（MU-MIMO）系统中的关键环节。然而，传统的HBF方法仍然具有高复杂度并且强烈依赖于信道状态信息的质量。我们提出了一个极端学习机（ELM）框架，以联合优化发射和接收波束形成器。具体来说，为了提供准确的标签训练，我们首先提出了一个基于分数规划和优化最小化的HBF方法（FP-MM-HBF）。然后，基于ELM的HBF（ELM-HBF）框架，提出了提高波束形成器的鲁棒性。与现有方法相比，FP-MM-HBF和ELM-HBF都能提供更高的系统和速率。此外，ELM-HBF不仅可以提供鲁棒的HBF性能，而且消耗非常短的计算时间。
2020-04-27 cs.LG eess.SP
Beam Training based on Dynamic Hierarchical Codebook for Millimeter Wave Massive MIMO
研究了毫米波（mmWave）大规模多输入多输出（massive MIMO）系统中基于分层码本的波束训练问题。与现有的使用相同的分层码本来估计不同的多径分量（MPC）的工作，动态分层码本，根据估计的MPC更新。首先，提出了一种广义的分层码书设计方法。然后在此基础上，提出了一种动态更新分层码本的波束训练方法，该方法通过从码本中去除估计MPC的贡献来动态更新分层码本。仿真结果验证了该方法的有效性，并表明该方法在波束训练的成功检测率方面优于现有方法。
2019-01-05 cs.IT eess.SP math.IT
Enhanced Beam Alignment for Millimeter Wave MIMO Systems: A Kolmogorov Model
City University of Hong Kong（香港城市大学）；The University of Kansas（堪萨斯大学）；Telecom-ParisTech（巴黎高等电信学院）
我们提出了一个增强毫米波（mmWave）多输入多输出（MIMO）系统中的波束对准问题，基于修改的机器学习为基础的标准，称为柯尔莫哥洛夫模型（KM），以前应用于波束对准问题。与以前的KM，其计算复杂性是不可扩展的问题的大小，一个新的方法，集中在离散单调优化（DMO），提出了，导致显着降低复杂性。我们还提出了一个Kolmogorov-Smirnov（KS）标准的先进的假设检验，它不需要任何主观阈值设置相比，频率估计（FE）的方法开发的常规KM。仿真结果表明，所提出的KM学习毫米波波束对准的功效。
2020-07-27 cs.LG eess.SP
Diversity Analysis of Millimeter-Wave OFDM Massive MIMO Systems
分析了毫米波大规模多输入多输出（MIMO）系统中采用正交频分复用（OFDM）的分布式天线子阵的分集增益。我们表明，分集增益取决于发送的数据流的数量，远程天线单元的数量，和RAU之间的传播路径的数量。此外，我们表明，通过使用比特交织编码多波束形成（BICMB），可以实现最大的分集增益在分布式天线子阵列系统。在这两种情况下的假设是，在发送器和接收器处的天线的数量足够大，并且信道状态信息（CSI）在发送器和接收器处是已知的。
2021-05-10 cs.IT eess.SP math.IT
Statistical Properties and Variations of LOS MIMO Channels at Millimeter Wave Frequencies
测量结果的毫米波LOS MIMO系统的时间变化和多径传播的重点。使用不同的系统设置，包括2x2和3x3 MIMO，并且涉及不同的同步过程和前端。此外，不同的传播方案进行了评估，涵盖了广泛的应用领域。结果表明，LOS分量比NLOS分量携带更多的功率，并且在设计这些高带宽系统时，应考虑来自前端的频率选择性。由于发射和接收振荡器差异而引起的频率偏移和其他相位变化被视为信道的一部分，因此，取决于同步设置，MIMO系统表现出不同的时间变化，特别是在独立本地振荡器的情况下。还观察到，这些系统的振幅和相位方面经历显着的非平凡的长期变化。
2018-03-21 cs.IT eess.SP math.IT
Millimeter-Wave Massive MIMO Testbed with Hybrid Beamforming
大规模多输入多输出（MIMO）技术在毫米波（mmWave）频段获得大阵列增益至关重要。然而，存在实际的挑战，例如在这样的系统中的高硬件成本和功耗。这些问题的一个有前途的解决方案是采用混合波束成形架构。这种架构的收发器（TRx）链的数量比天线总数少得多，从而实现了成本和能量高效的系统。在本文中，我们提出了一个实时毫米波（28 GHz）大规模多输入多输出测试床与混合波束成形。该测试平台具有用于波束选择的64天线/16 TRx单元，可以以模块化方式扩展到更大的阵列尺寸。为了在真实传播环境中测试从基带处理算法到调度和波束选择的所有内容，我们将基于软件定义无线电技术构建的现有100天线/100 TRx大规模多输入多输出测试平台（低于6 GHz）的功能扩展到灵活的毫米波大规模多输入多输出系统。
2020-12-02 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
Large Intelligent Surface for Positioning in Millimeter Wave MIMO Systems
用于第五代（5G）蜂窝通信的毫米波（mmWave）多输入多输出（MIMO）系统由于其大带宽和固有的高角度分辨率，还可以实现单锚点定位和对象跟踪。在本文中，我们引入了新发明的概念，大智能表面（LIS），毫米波定位系统，研究的理论性能界限（即，Cramér-Rao下界）进行定位，并与传统的单直接链路单非视距路径定位方案进行了比较，分析了LIS阵元数和移相器值对定位精度的影响，从理论分析和数值研究中验证了LIS的定位性能更好。
2019-09-30 cs.IT eess.SP math.IT
Beamspace Channel Estimation for Millimeter Wave Massive MIMO System with Hybrid Precoding and Combining
提出了一种毫米波（mmWave）大规模多输入多输出系统中波束域信道估计的框架。该框架包括混合预编码和合并矩阵的设计以及过采样波束空间接收矩阵最大项的搜索方法。在此基础上，提出了基于单位矩阵近似（IA）、基于离散零非对角（SZO）和基于集中零非对角（CZO）的三种信道估计方案。从计算复杂度、估计误差和信道训练总时隙数等方面对这些方案与现有的信道估计方案进行了比较。仿真结果表明，所提出的方案优于现有的方案，可以接近理想情况下的性能。特别地，用于信道训练的总时隙可以显著减少。
2019-01-07 cs.IT eess.SP math.IT
Channel Estimation for Intelligent Reflecting Surface-Assisted Millimeter Wave MIMO Systems
智能反射表面（IRSs）被认为是未来毫米波（mmWave）无线通信的有前途的使能者，因为它们能够创建有利的视线（LoS）传播环境。在本文中，我们研究了在下行链路IRS辅助毫米波多输入多输出（MIMO）系统的信道估计。通过利用毫米波信道的稀疏性，我们将信道估计问题表示为固定秩约束的非凸优化问题。为了解决非凸性，提出了一种有效的算法，利用交替极小化和流形优化（MO），它产生一个局部最优解。仿真结果表明，所提出的基于MO的估计（MO-EST）算法显着优于两个基准计划，并证明了MO-EST算法的鲁棒性方面的不完善的知识的稀疏水平的信道在实际实现中。
2020-05-10 cs.IT eess.SP math.IT
LuMaMi28: Real-Time Millimeter-Wave Massive MIMO Systems with Antenna Selection
本文介绍了LuMaMi 28，一个实时的28 GHz的大规模多输入多输出（MIMO）的测试床。在该测试平台中，基站具有16个具有全数字波束成形架构（具有不同的预编码算法）的收发器链，并同时支持具有空间复用的多个用户设备（UE）。UE配备有用于实时天线选择的波束可切换天线阵列，其中从四个预定义波束中选择具有最高信道幅度的一个。对于波束可切换天线阵，我们考虑了两种不同波束宽度和不同峰值增益的UE天线。基于此测试平台，我们提供了毫米波（mmWave）大规模多输入多输出性能在不同的现实生活场景与静态和移动UE的测量结果。我们探索毫米波大规模多输入多输出系统的天线选择的基础上测量的信道数据的潜在好处，并讨论通过实时测量的性能结果。
2021-09-07 cs.IT eess.SP math.IT
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
Near-Field MIMO-ISAR Millimeter-Wave Imaging
The University of Texas at Dallas（德克萨斯大学达拉斯分校）；Texas Instruments（德州仪器）
针对近场成像的成本与扩展性难题，本文提出多基地转单基地相位补偿的高效MIMO三维全息成像算法，设计了MIMO R-ISAR成像系统，结合了MIMO扫描效率与单像素算法的计算效率，经真实场景验证有效。
2023-05-03 cs.CV eess.SP
Coordinated Beam Selection in Millimeter Wave Multi-User MIMO Using Out-of-Band Information
使用带外（OOB）边信息最近已被示出为加速单用户毫米波（mmWave）大规模多输入多输出通信中的波束选择。在本文中，我们提出了一种新的面向对象辅助波束选择框架的毫米波上行链路多用户系统。特别是，我们利用从较低（子6 GHz）频段提取的空间信息，以协助在毫米波频段的用户间协调方案。为了加强协调，我们提出了一个交换协议，利用设备到设备的通信，其中低速率波束相关的信息交换的移动终端之间。分散式协调机制允许抑制所谓的共波束干扰，否则共波束干扰将在基站侧导致不可减少的干扰，从而触发实质的频谱效率增益。
2019-03-29 cs.IT eess.SP math.IT
Hybrid Beamforming for Millimeter Wave MIMO Integrated Sensing and Communications
在这封信中，我们认为毫米波（mmWave）MIMO通感一体化（ISAC）的混合波束成形。以目标雷达波束方向图为目标，在满足通信用户信干噪比（SINR）和双功能雷达通信基站总发射功率的约束下，设计了双功能雷达通信基站的发射波束。为了提供额外的自由度的波束设计问题，我们引入了一个相位矢量的目标波束方向图，并提出了一个交替的最小化方法来迭代优化发射波束和相位矢量，其中涉及二阶锥规划和约束最小二乘估计，分别。然后基于设计的发射波束，在毫米波MIMO中移相器网络的恒包络约束下，仍然采用交替最小化方法，确定模拟波束形成器和数字波束形成器。仿真结果表明，在相同的通信用户信干噪比约束条件下，较大的天线阵列可以获得更好的雷达波束质量。
2022-03-12 cs.IT eess.SP math.IT
