On the Uplink Achievable Rate of Massive MIMO System With Low-Resolution ADC and RF Impairments
研究了射频损伤下粗量化大规模多输入多输出（MIMO）系统的信道估计和上行链路可达速率。我们利用加性量化噪声模型（AQNM）和扩展误差矢量幅度（EEVM）模型分别分析低分辨率模数转换器（ADC）和射频损伤的影响。我们表明，硬件损伤导致非零地板上的信道估计错误，这与传统的情况下与理想的硬件。最大比合并（MRC）技术，然后在接收端使用，并推导出一个近似听话的上行链路可达速率的表达式。仿真结果表明，ADC的分辨率和RF损伤之间有明显的补偿。所提出的研究支持在实际的大规模大规模多输入多输出系统中装备经济的粗糙ADC和经济的不完美RF元件的可行性。
2019-01-22 cs.IT eess.SP math.IT
Active RIS-Aided Massive MIMO Uplink Systems with Low-Resolution ADCs
本文研究了具有低分辨率ADC的主动RIS辅助多用户上行大规模MIMO系统，推导了总可达速率的闭式近似表达式，并提出基于遗传算法优化RIS相移，结果表明主动RIS性能显著优于被动RIS。
2024-04-22 cs.IT eess.SP math.IT
New equivalent model of quantizer with noisy input and its application for ADC resolution determination in an uplink MIMO receiver
当量化器输入信号是所需信号和输入白噪声之和时，量化误差是总输入信号的函数。我们的新等效模型将量化误差分为两个分量：非线性失真（NLD），它是输入信号（无噪声）的期望部分的函数，以及等效的输出白噪声。这种分离是重要的，因为这两个项不同地影响MIMO系统性能。本文介绍了我们的模型，并将其应用于确定最小的模数转换器（ADC）的分辨率，需要操作一个传统的MIMO接收机，可以忽略不计的性能下降。我们还提供了数值模拟来证实理论。我们的模型的广泛分支进一步证明了在两个同伴论文提出的低复杂性抑制的NLD所产生的ADC分辨率不足，和数字抖动，显着降低MIMO发射机数模转换器（DAC）的分辨率要求。
2019-04-17 cs.NI eess.SP
Uplink Transmit Power Optimization for Distributed Massive MIMO Systems with 1-Bit ADCs
针对分布式大规模MIMO系统，本文联合优化UE发射功率与RRH抖动电平，以提升1比特ADC下的上行性能，并比较了BMMSE与BMRC接收机的权衡。
2024-07-22 eess.SP
Reconfigurable Intelligent Surface-Aided Grant-Free Access for Uplink URLLC
可重构智能表面（RISs）通过利用其反射元件的调谐能力，最近被认为是未来通信系统的新兴技术之一。在本文中，我们研究了基于RIS的架构在超可靠低延迟通信（URLLC）环境中用于上行链路传感器数据传输的潜力。特别是，我们提出了一个工业控制场景的RIS辅助免授权访问方案，旨在利用多样性，实现更高的可靠性性能。我们考虑用于上行链路传输的两种不同的资源分配方案，即，专用和共享时隙分配，以及三种不同的接收机类型，即迫零、最小均方误差（MMSE）和MMSE连续干扰消除接收机。我们广泛的数值评估的中断概率表明，我们的方法在可靠性，资源效率和容量方面的收益，并为不同的配置的RIS属性。一个RI辅助免授权接入方案结合先进的接收机被证明是一个非常适合的选择上行链路URLLC。
2020-05-26 eess.SP
Sensing Aided Uplink Transmission in OTFS ISAC with Joint Parameter Association, Channel Estimation and Signal Detection
针对OTFS调制下ISAC车辆网络中感知参数难以与发射机关联的挑战，提出联合参数关联、信道估计与信号检测的双线性恢复方案及Bi-UAMP消息传递算法，数值结果验证其性能逼近理论界限。
2023-05-19 eess.SP
Optimizing Pilots and Analog Processing for Channel Estimation in Cell-Free Massive MIMO With One-Bit ADCs
在无小区云无线电接入网络（C-RAN）架构中，上行链路信道估计由连接到分布式远程无线电头端（RRH）的集中式基带处理单元（BBU）执行。当RRH具有多个天线和有限的无线电前端资源时，上行链路信道估计的设计面临由RRH处的减少的射频（RF）链和一位模数转换器（ADC）所带来的挑战。该工作解决了联合优化导频序列和预RF链模拟组合器的问题，其目标是最小化在BBU处估计的信道向量的均方误差（MSE）的和。问题公式化利用Bussgang定理对ADC操作的影响进行建模。一个有效的解决方案是通过迭代交替优化算法。数值结果验证了所提出的联合设计的优势相比，随机选择导频或模拟组合器的基线计划。
2019-12-18 eess.SP
TransMUSIC: A Transformer-Aided Subspace Method for DOA Estimation with Low-Resolution ADCs
本文提出TransMUSIC框架，利用Transformer模型并行处理快照以辅助低分辨率ADC下的子空间估计，结合神经网络峰值查找实现无网格DOA估计并确定信号源数量，在一比特量化数据下表现优越。
2024-01-04 eess.SP
Uplink-aided High Mobility Downlink Channel Estimation over Massive MIMO-OTFS System
虽然它经常用于正交频分复用（OFDM）系统中，但是在高移动性场景中，在正交时频空间（OTFS）调制上应用大规模多输入多输出（MIMO）可能会遭受巨大的训练开销。在本文中，我们提出了一个上行辅助的高移动性下行信道估计方案的大规模多输入多输出-OTFS网络。具体而言，首先建立上行链路的时域大规模多输入多输出-OTFS信号模型，并采用基于期望最大化的变分贝叶斯（EM-VB）框架，针对每个物理散射路径恢复上行信道参数，包括角度、时延、多普勒频率和信道增益，相应地，借助快速贝叶斯推理，构造了一种低复杂度的方法来克服EM-VB的瓶颈。然后，我们充分利用角度，延迟和多普勒之间的相互作用的上行链路和下行链路和重建的角度，延迟和多普勒频率的下行链路的大规模信道在基站。此外，我们研究了下行链路大规模多输入多输出信道估计的延迟多普勒角域。详细分析了OTFS在时延-多普勒域上的信道色散。各种数值例子来证实所提出的计划的有效性和鲁棒性。
2020-03-16 eess.SP
Joint Impact of ADC and Fronthaul Quantization in Cell-Free Massive MIMO-OFDM Uplink
Bilkent University（比尔肯特大学）；KTH Royal Institute of Technology（皇家理工学院）
本文研究了大规模MIMO-OFDM上行链路中ADC和前haul量化的联合影响，提出了一种前haul策略以减少量化伪影，通过高效算法重建未量化的信号以提升传输效率。
2026-01-10 cs.IT eess.SP math.IT
Energy-Efficient Backscatter Aided Uplink NOMA Roadside Sensor Communications under Channel Estimation Errors
提出了一种基于非正交多址接入（NOMA）的节能交替优化框架，用于超5G智能交通系统（ITS）的反向散射辅助无线供电上行链路传感器通信。具体而言，载波发射器（CE）的发射功率和反射系数的后向散射辅助路边传感器的信道不确定性优化的能量效率（EE）的最大化的网络。制定的问题是解决所提出的两阶段交替优化算法AOBWS（交替优化后向散射辅助无线供电传感器）。在第一阶段，AOBWS采用迭代算法，通过简化的封闭形式计算卡尔达诺的公式，以获得最佳CE发射功率。在第二阶段，AOBWS使用非迭代算法，提供了一个封闭形式的表达路边传感器的服务质量（QoS）和电路功率约束下的最佳反射系数的计算。以全局最优穷举搜索（ES）算法为基准.仿真结果表明，AOBWS算法可以达到接近最优的性能，具有很低的复杂度，这使得它适合于实际的实现。
2022-05-14 eess.SP
Metasurface-Based Receivers with $1$-bit ADCs for Multi-User Uplink Communications
本文研究每个微带配备1比特ADC的超表面接收机，提出模拟与数字合并矩阵的优化分析框架，并通过数值实验揭示系统参数对多用户上行链路性能的影响。
2024-01-15 cs.ET cs.IT eess.SP
Enhanced Uplink Data Detection for Massive MIMO with 1-Bit ADCs: Analysis and Joint Detection
Centre for Wireless Communications, University of Oulu（奥卢大学无线通信中心）
本文提出了一种分析框架，用于大规模MIMO系统中1位ADC的上行数据检测，设计了LMMD接收器和联合检测策略，展示了MMSE在性能上的优势。
2026-03-24 cs.IT eess.SP math.IT
Channel Estimation for RIS-aided mmWave Massive MIMO System Using Few-bit ADCs
毫米波（mmWave）大规模多输入多输出（massive multiple-input multiple-output，massive MIMO）是第五代及以后无线通信系统中最有前途的技术之一。然而，大量的天线导致高功耗和硬件成本，并且高频通信给基站（BS）处的模数转换器（ADC）带来沉重的负担。此外，在大型天线阵列系统中为每个天线配备高精度ADC成本太高。采用低分辨率ADC来解决这个问题是有希望的。在本文中，我们研究了毫米波大规模MIMO系统的级联信道估计的可重构智能表面（RIS）与BS配备了几位ADC的辅助。由于级联信道的低秩特性，级联信道的估计可以用低秩矩阵完备化问题来表示。本文提出了一种贝叶斯最优信道估计框架，用于估计用户-基站-基站级联信道，以解决量化带来的信息丢失问题。为了实现估计器和实现矩阵完成，我们使用高效的双线性广义近似消息传递（BiG-AMP）算法。大量的仿真结果表明，我们提出的方法可以准确地估计级联信道的RIS辅助毫米波大规模MIMO系统与低分辨率ADC。
2023-01-26 cs.IT eess.SP math.IT
Federated Learning in Active STARS-Aided Uplink Networks
本文利用主动同时反射与透射表面辅助联邦学习上行传输，结合无线计算减少上传参数，通过联合优化波束分配与相移提升学习精度，实验验证了其优于现有方案。
2025-07-24 eess.SP
Downlink and Uplink Intelligent Reflecting Surface Aided Networks: NOMA and OMA
智能反射面（IRS）被设想为未来通信网络提供可重构的无线环境。在本文中，下行链路和上行链路IRS辅助非正交多址接入（NOMA）和正交多址接入（OMA）网络进行了研究，其中IRS部署通过协助小区边缘用户设备（UD）与基站（BS）进行通信来增强覆盖。为了表征系统性能，研究了具有Nakagami- $m$衰落的BS-IRS-UD链路的新的信道统计。对于每种情况下，中断概率和遍历率的封闭形式的表达式推导。为了获得进一步的了解，分集阶数和高信噪比（SNR）的斜率为每种情况下获得根据渐近近似在高SNR政权。结果表明，分集阶数受IRS反射单元数和Nakagami衰落参数的影响，但高信噪比斜率与这些参数无关。仿真结果验证了我们的分析，并揭示了优越性的IRS全双工解码和转发中继。
2021-02-04 eess.SP
Intelligent Reflecting Surface Aided MISO Uplink Communication Network: Feasibility and Power Minimization for Perfect and Imperfect CSI
研究了智能反射面（IRS）辅助下的多用户多输入单输出（MISO）上行无线网络中服务质量（QoS）约束下的加权和功率最小化问题。我们对这个问题的各个方面进行了全面的调查。首先，当用户有足够的发射功率，我们提出了一个新的充分条件，保证任意的信息速率约束。这一结果加强了现有文献中的可行性条件。然后，我们设计了新的惩罚对偶分解（PDD）和非线性等式约束的交替方向方法的乘数（neADMM）为基础的解决方案，以解决依赖于IRS的QoS约束，有效地解决了可行性检查和功耗最小化问题。此外，我们进一步扩展我们的建议的情况下，信道状态信息（CSI）是不完善的，并开发了一个在线的随机算法，满足QoS约束随机不需要CSI错误的先验知识。大量的数值结果验证了我们所提出的算法的有效性。
2020-12-27 eess.SP
Uplink Power Control for Distributed Massive MIMO with 1-Bit ADCs
本文研究配备1比特模数转换器的分布式大规模MIMO上行链路功率控制问题，提出三种算法联合优化用户发射功率与基站抖动，证明抖动对多基站联合合并下提升SINDR至关重要。
2023-09-18 cs.IT eess.SP math.IT
Hybrid Deep Reinforcement Learning for Joint Resource Allocation in Multi-Active RIS-Aided Uplink Communications
Faculty of IET German university in Cairo（开罗德国大学信息技术工程学院）
本文提出混合深度强化学习框架，用于多主动RIS辅助上行通信中的联合资源分配，通过优化用户功率、RIS配置和基站波束成形以提升最小用户速率。
2025-12-26 eess.SP
Intelligent Reflecting Surface Aided MISO Uplink Communication Network: Feasibility and Power Minimization for Perfect and Imperfect CSI
研究了智能反射面（IRS）辅助下的多用户多输入单输出（MISO）上行无线网络中服务质量（QoS）约束下的加权和功率最小化问题。我们对这个问题的各个方面进行了全面的调查。首先，当用户有足够的发射功率，我们提出了一个新的充分条件，保证任意的信息速率约束。这一结果加强了现有文献中的可行性条件。然后，我们设计了新的惩罚对偶分解（PDD）和非线性等式约束的交替方向方法的乘数（neADMM）为基础的解决方案，以解决依赖于IRS的QoS约束，有效地解决了可行性检查和功耗最小化问题。此外，我们进一步扩展我们的建议的情况下，信道状态信息（CSI）是不完善的，并开发了一个在线的随机算法，满足QoS约束随机不需要CSI错误的先验知识。大量的数值结果验证了我们所提出的算法的有效性。
2020-12-22 eess.SP
Reverse Link Analysis for Full-Duplex Cellular Networks with Low Resolution ADC/DAC
在这项工作中，我们考虑了一个全双工（FD）的大规模多输入多输出（MIMO）蜂窝网络与低分辨率的模数转换器（ADC）和数模转换器（DAC）。我们的第一个贡献是提供一个统一的框架，反向链路（上行链路）的分析，其中匹配滤波器应用在FD基站（BS）下的信道硬化。其次，我们推导出一般和特殊情况下的信号与量化加干扰加噪声比（SQINR）的表达式。最后，我们量化量化的量化误差，导频污染，和一个六边形的细胞晶格上的频谱效率和累积分布函数（CDF）的全重叠的影响，表明FD优于半双工（HD）在各种各样的情况下。
2022-05-19 eess.SP
Integrated Positioning and Communication for Cooperative Multi-LEO Uplink Communications: A Dual-Timescale Kalman Filter-Aided Approach
针对LEO卫星上行通信中CSI获取难的问题，提出双时间尺度卡尔曼滤波辅助的一体化定位与通信框架，结合UKF定位跟踪与卡尔曼滤波信道估计，通过EM算法联合处理信道估计与协作数据检测，性能优于传统基线。
2025-11-18 eess.SP
Joint Power-control and Antenna Selection in User-Centric Cell-Free Systems with Mixed Resolution ADC
在本文中，我们提出了一种方案的联合优化的用户发射功率和天线选择在接入点（AP）的用户为中心的无小区的大规模多输入多输出（UC CF-mMIMO）系统。我们推导出一个近似表达式的可实现的上行链路速率的用户在UC CF-mMIMO系统中的混合模拟数字转换器（ADC）的分辨率配置文件在AP的存在。使用导出的近似，我们建议最大化的UC CF-mMIMO系统的上行链路和速率在AP的能量约束。采用二进制粒子群算法（BPSO）和逐次凸逼近算法（SCA）交替优化求解。我们还研究了各种系统参数对系统性能的影响。
2022-07-18 cs.IT eess.SP math.IT
Performance Analysis on RIS-Aided Wideband Massive MIMO OFDM Systems with Low-Resolution ADCs
本文分析低分辨率ADC下RIS辅助宽带大规模MIMO OFDM系统的上行可达速率，推导闭式表达式、渐近性能和功率缩放定律，并提出梯度上升算法优化RIS相移以最大化最小用户速率。
2024-03-14 cs.IT eess.SP math.IT
Utilizing High Sampling Rate ADCs for Cost Efficient MIMO Radios
本文研究利用高采样率ADC共享多个MIMO流以降低大规模MIMO基站成本，指出抽取滤波器会引入串扰，并提出在PUSCH估计信道上进行MMSE均衡来缓解该问题。
2025-03-10 eess.SP
Fundamental Trade-offs in Quantized Hybrid Radar Fusion: A CRB-Rate Perspective
Engineering Division, New York University (NYU) Abu Dhabi（纽约大学阿布扎比分校工程部）
本文从CRB-速率视角出发，研究了量化混合雷达融合中的根本性感知-通信权衡，通过推导CRB和可实现速率，分析了ADC分辨率、动态范围和系统配置对性能的影响，并提出了设计指导。
2026-01-29 eess.SP
Joint Receive Antenna Selection and Beamforming in RIS-Aided MIMO Systems
本文研究了一种低复杂度的可重构智能表面辅助多用户多输入多输出系统设计。基站（BS）应用接收天线选择以将其天线的子集连接到可用射频链。对于该设置，BS切换网络、上行链路预编码器和RIS相移被联合设计，使得上行链路和速率被最大化。原理设计问题归结为NP难混合整数优化问题。因此，我们调用加权最小均方误差技术和惩罚对偶分解方法开发一个易于处理的迭代算法，有效地逼近最优设计。我们的数值研究验证了所提出的算法的效率和其优越的性能相比，基准。
2022-12-28 eess.SP
Low-Resolution Massive MIMO Under Hardware Power Consumption Constraints
我们考虑一个全数字大规模多输入多输出架构与低分辨率的模数/数模转换器（ADC/DAC）在基站（BS）和分析的性能之间的权衡BS天线的数量，ADC/DAC的分辨率，和带宽。假设存在硬件功耗约束，我们通过使用ADC/DAC和射频链的实际功耗模型来确定这些设计参数之间的关系。考虑到上行链路导频辅助信道估计，我们建立在Bussgang分解推导出易处理的表达式的上行链路和下行链路遍历可实现的和速率。数值结果表明，当许多BS天线具有非常低的分辨率（即，2到3比特）在上行链路和下行链路中都被采用。
2021-12-03 cs.IT eess.SP math.IT
OTFS-based Integrated Positioning and Communication Systems with Low-Resolution ADCs
School of Computer Science and Electronics Engineering, University of Essex（埃塞克斯大学计算机科学与电子工程学院）
本文提出基于OTFS的集成定位与通信系统，利用低分辨率ADCs进行信道参数估计与波束成形优化，通过仿真验证了上行定位对下行性能的提升作用及低分辨率ADC带来的性能损失。
2026-01-28 cs.IT eess.SP math.IT
Backhaul-aware Uplink Communications in Full-Duplex DBS-aided HetNets
在第五代移动网络中，无人机基站（DBS）是一种很有前途的解决方案，可以为用户提供无处不在的连接，并支持许多应用，而全双工通信具有提高频谱效率的潜力。在本文中，我们研究了回程感知上行链路通信的全双工DBS辅助HetNet（BUD）的目标是最大化的网络的总吞吐量的问题，这个问题被分解为两个子问题：DBS放置问题（包括垂直维度和水平维度）和联合UE关联，功率和带宽分配（Joint-UPB）问题。由于BUD问题是NP难的，我们提出了近似算法来解决子问题，另一个，命名为AA-BUD算法，解决BUD问题，保证性能。AA-BUD算法的性能已经通过大量的模拟，它是优于两个基准算法高达45.8%的吞吐量提高。
2019-10-30 cs.NI eess.SP
Capacity Analysis and Rate Maximization Design in RIS-Aided Uplink Multi-User MIMO
可重构智能表面（RIS）由于其同时实现高光谱效率和能量效率的潜力，近年来引起了人们的广泛关注。本文主要研究了在RI辅助的多用户多输入多输出（MU-MIMO）系统中，如何设计有效的传输方法来最大化上行链路的总吞吐量。为了提供一个有见地的基础，信道容量的RI辅助MU-MIMO的理论分析。然后，传统的传输方案的基础上正交多址作为基线。从信息论的角度，我们提出了两个新的方案，即，\textit{joint transmission}基于二次优化问题的半定松弛，\textit{opportunistic transmission}依赖于最佳用户选择。通过仿真结果证明了所提出的方案在可实现的速率方面优于传统方案。
2023-03-16 cs.IT eess.SP math.IT
Differential Modulation in Massive MIMO With Low-Resolution ADCs
在本文中，我们提出了一种差分调制和检测方案，用于在基站的大量天线的系统的上行链路中，每个配备低分辨率的模数转换器（ADC）。我们推导出一个表达式的最大似然（ML）检测器的差分编码的相位信息符号接收到的基站在低分辨率ADC制度。我们还提出了一个同等性能的降低复杂度的接收机检测相位信息。为了提高支持的数据速率，我们还提出了一个最大似然表达式来检测差分幅度相移键控符号与低分辨率ADC。我们注意到，导出的检测器无法检测到幅度信息。为了克服这个限制，我们使用Bussgang定理和中心极限定理（CLT）开发两个检测器能够检测的幅度信息。我们数值上表明，虽然第一个幅度检测器需要多个量化位可接受的性能，类似的性能可以实现使用一位ADC分组的接收天线，并采用不同的天线组的可变量化电平（VQL）。我们通过仿真验证了所提出的检测器的性能，并与相应的相干检测器进行了比较。最后，我们提出了一个复杂性分析所提出的低分辨率差分检测器
2021-12-02 eess.SP
Fronthaul Compression and Passive Beamforming Design for Intelligent Reflecting Surface-aided Cloud Radio Access Networks
这封信研究了在用户和远程无线电头端（RRH）之间部署多个智能反射表面（IRS）的云无线电接入网络（C-RAN）。具体地，我们考虑上行链路传输，其中每个RRH通过点对点压缩或Wyner-Ziv压缩对从用户接收的信号进行量化，然后通过容量有限的前向链路将量化比特发送到BBU池。为了最大化上行链路和速率，我们联合优化的被动波束形成器的IRS和前端压缩的量化噪声协方差矩阵。提出了一种基于Arimoto-Blahut算法和半定松弛（SDR）的联合前传压缩和无源波束形成设计方法。数值结果表明，所提出的算法实现的性能增益。
2021-04-09 eess.SP
Quantized RIS-aided mmWave Massive MIMO Channel Estimation with Uniform Planar Arrays
本文针对配备少比特ADC和均匀平面阵列的RIS辅助毫米波大规模MIMO系统，提出基于贝叶斯推断与VAMP算法的量化压缩感知级联信道估计方法，并利用FFT加速计算，验证了其在低信噪比下的实用性和准确性。
2024-01-15 cs.IT eess.SP math.IT
Massive MIMO Channel Estimation with Low-Resolution Spatial Sigma-Delta ADCs
我们考虑上行链路大规模多输入多输出（MIMO）系统的信道估计，其中基站（BS）使用具有低分辨率（1-2位）模数转换器的阵列和空间Σ-Δ（$ΣΔ$）架构来在某些角扇区中对远离用户的量化噪声进行整形。我们开发了一个线性最小均方误差（LMMSE）的Bussgang分解的基础上，重新制定的非线性量化器模型，使用一个等效的线性模型加上量化噪声的信道估计。我们还分析了最大比合并（MRC），迫零（ZF），和LMMSE接收器的上行链路可达速率，并提供了一个下限的MRC接收器的可达速率。数值结果表明，优越的信道估计和总和频谱效率性能相比，传统的1或2位量化的大规模多输入多输出系统使用的$ΣΔ$架构。
2021-07-14 cs.IT eess.SP math.IT
Hybrid Radar Fusion with Quantization: CRB-Rate Trade-offs and ADC Dynamic Range
NYU WIRELESS, NYU Tandon School of Engineering（纽约大学坦登工程学院）；Engineering division, New York University Abu Dhabi（阿布扎比纽约大学工程部）
本文研究了混合雷达融合中ADC分辨率与通信速率的权衡，发现提高ADC分辨率虽提升感知性能，但通信速率增益趋于平缓。
2026-01-26 eess.SP
Location-Aided Coordinated Analog Precoding for Uplink Multi-User Millimeter Wave Systems
毫米波（mmWave）通信有望在下一代蜂窝网络中发挥重要作用，旨在应对影响传统无线载波的带宽短缺。已经提出使用边信息作为在毫米波大规模多输入多输出（m-MIMO）通信中加速波束选择的潜在方法。然而，在实践中，这样的信息并不是没有错误的，导致性能下降。在多用户情况下，错误的波束选择可能导致基站（BS）侧的不可减少的用户间干扰。在本文中，我们考虑在毫米波上行链路的情况下，多个用户（UE）的位置辅助预编码器的设计。假设存在直接的设备到设备（D2 D）链路，我们提出了一个分散的协调机制，鲁棒的快速波束选择。该算法允许BS侧的干扰的改进处理，并且进而导致更大的频谱效率。
2017-11-08 cs.IT eess.SP math.IT
Performance Analysis of Quantized Uplink Massive MIMO-OFDM With Oversampling Under Adjacent Channel Interference
大规模多输入多输出（MIMO）系统由于其相对于单天线系统的诸多优点，近年来引起了人们的广泛关注。由于许多天线，期望每个天线的低成本实现和低功耗。为此，在许多研究中已经研究了具有低分辨率模数转换器（ADC）的大规模MIMO结构。然而，在量化的大规模MIMO系统的相邻频带上的强干扰的影响还没有被检查。在这项研究中，我们分析了上行链路大规模MIMO的性能与低分辨率ADC下的频率选择性衰落与正交频分复用在完美和不完美的接收机信道状态信息的情况下。我们推导出的比特出错率和遍历容量的解析表达式。我们表明，干扰频带可以抑制通过增加天线的数量或过采样率时，采用迫零接收机。
2020-02-18 cs.IT eess.SP math.IT
Uplink Data Detection Analysis of 1-Bit Quantized Massive MIMO
本文提出了一种分析框架，在大规模多输入多输出上行链路系统中的数据检测与1位模数转换器（ADC）。考虑到单用户的情况下，我们提供了封闭形式的表达式的期望值和方差的估计符号时，采用最大比合并在基站（BS）随着其渐近行为在高信噪比（SNR）。这些结果被利用，以提高最大似然检测的性能，考虑到分散的估计符号的期望值。相对于BS天线的数量、SNR和用于信道估计的导频长度来评估具有1比特ADC的符号出错率。所提出的分析突出了一个基本的SNR权衡，根据该权衡，在正确的SNR下操作可以大大提高数据检测精度。
2021-07-26 cs.IT eess.SP math.IT
Throughput Maximization for Full-Duplex UAV Aided Small Cell Wireless Systems
研究了全双工无人机辅助的小小区无线系统，其中无人机作为基站同时向下行用户发送数据和从上行用户接收数据。为了最大化包括上行链路和下行链路容量的总系统容量，交替地优化UAV轨迹、下行链路/上行链路用户调度和上行链路用户发射功率。由此产生的优化问题是混合整数和非凸的，这是具有挑战性的解决。为了解决这个问题，利用块坐标下降法和逐次凸逼近技术。仿真结果表明，与其他设计相比，我们的设计可以实现显着的容量增益。
2019-12-10 cs.IT eess.SP math.IT
Max-Min Data Rate Optimization for RIS-aided Uplink Communications with Green Constraints
基于可重构智能反射面（RIS）的智能无线电环境是近年来的研究热点。我们提出了一个联合优化策略波束成形，RIS阶段，功率分配，以最大限度地提高上行链路RIS辅助通信系统的最小SINR。用户受到对其发射功率的约束。我们推导出一个封闭形式的表达的波束形成向量和几何规划为基础的解决方案的功率分配。我们还提出了两种解决方案，用于优化在RIS的相移，一个基于矩阵提升方法和一个使用最小函数的近似。我们还提出了一个启发式算法优化量化相移值。所提出的算法具有实际意义的最大允许电磁场暴露的约束系统。例如，考虑$24$ -单元RIS、$12$ -天线BS和$6$用户，数值结果表明，与具有随机RIS相位的方案相比，所提出的算法在最小SINR方面实现接近$300 \%$的增益。
2022-07-30 cs.IT eess.SP math.IT
Joint Downlink and Uplink Optimization for RIS-Aided FDD MIMO Communication Systems
针对RIS辅助FDD MIMO系统上下行同时传输需求，提出基于AO的两种单位模相移优化方法，联合最大化加权和速率并显著提升性能。
2024-01-21 cs.IT eess.SP math.IT
Energy Efficiency Optimization for Millimeter Wave System with Resolution-Adaptive ADCs
本文研究了多用户毫米波（mmWave）系统的上行链路，其中基站（BS）配备有大规模多输入多输出（MIMO）阵列和分辨率自适应模数转换器（RADC）。虽然在BS处采用大规模多输入多输出可以显著提高频谱效率，但是它也导致高硬件复杂度和巨大功耗。为了克服这些挑战，我们寻求联合优化波束空间混合组合器和ADC量化比特分配，以最大限度地提高系统的能量效率（EE）在一些实际的约束条件下。由于非线性分式目标函数和非凸可行集的存在，该问题是非凸的。为了处理这些困难，我们首先应用一些分数规划（FP）技术，并引入辅助变量重铸这个问题转化为一个等价的形式服从优化。然后，我们提出了一个有效的双循环迭代算法的基础上的惩罚对偶分解（PDD）和优化最小化（MM）的方法来寻找局部平稳解。仿真结果表明，显着的增益超过基线。
2020-05-18 eess.SP
Graph Neural Network Aided Detection for the Multi-User Multi-Dimensional Index Modulated Uplink
针对大规模多用户MIMO上行链路，提出CS-SFIM方案及基于GNN的检测器（GNN-AMP和GEPNet），在降低复杂度的同时逼近最优ML性能。
2025-05-27 eess.SP
Secure Energy-Efficient Uplink Transmission in Movable-Element RIS-aided Systems with Movable Antennas and Artificial Noise
研究全双工基站系统中安全上行链路传输，通过联合优化多参数最大化安全能效。提出基于混合梯度的元学习框架，闭式解更新部分参数，神经元优化器更新其余耦合变量，该设计性能优于基准和多种基线。
2026-07-29 eess.SP
Differential Deep Detection in Massive MIMO With One-Bit ADC
本文提出了一种用于大规模多输入多输出系统上行链路的差分检测方案，该方案在每个接收天线上采用一比特量化器。我们专注于差分幅度和相移键控符号的检测，我们使用Bussgang定理来表示在以前的信道使用期间收到的量化信号的量化接收信号。随后，我们推导出差分编码的幅度和相位信息符号的最大似然检测器。我们注意到，虽然1比特检测器可以解码差分编码的相位信息符号，但它不能解码差分编码的幅度信息。为了解码幅度信息，我们提出了一个一位可变量化电平（VQL）系统，并训练一个深度神经网络来执行两个符号的差分幅度检测。通过Monte-Carlo模拟，我们经验性地验证了所提出的幅度和相位检测器的性能。数值结果表明，在一比特差分系统中获得的频谱效率优于在一比特相干系统中获得的频谱效率
2021-10-27 eess.SP
Reducing Channel Estimation and Feedback Overhead in IRS-Aided Downlink System: A Quantize-then-Estimate Approach
针对IRS辅助下行系统中用户无法利用信道相关性的问题，提出“量化后估计”协议，让用户反馈量化导频信号而非估计信道，基站解量化后利用相关性估计级联信道，降低导频与反馈开销且性能优于传统方案。
2024-11-28 eess.SP
Spectral Efficiency Maximization for Active RIS-aided Cell-Free Massive MIMO Systems with Imperfect CSI
本文针对不完美CSI下主动RIS辅助的无蜂窝大规模MIMO系统，推导仅依赖统计CSI的上行频谱效率闭式表达式，并利用SAC算法优化RIS相移以最大化频谱效率。
2024-02-11 eess.SP
Enabling low-power massive MIMO with ternary ADCs for AIoT sensing
本文研究在AIoT大规模MIMO系统中采用三进制ADC以降低功耗，提出联合导频与数据信道估计方案及改进EM估计器，验证其可行性与性能优势。
2025-08-15 eess.SP
Hybrid Receiver Design for Massive MIMO-OFDM with Low-Resolution ADCs and Oversampling
针对带低分辨率ADC的大规模MIMO-OFDM上行系统，本文推导量化失真闭式近似，联合设计迭代优化的混合收发机以最大化频谱效率，在性能、抗波束斜视和能效上均优于基准方案。
2025-01-21 eess.SP
Uplink Performance of RIS-aided Cell-Free Massive MIMO System Over Spatially Correlated Channels
我们考虑了一个实用的空间相关的可重构智能表面（RIS）辅助无小区（CF）大规模多输入多输出（mMIMO）系统与多天线接入点（AP）在空间相关的莱斯衰落信道。采用最小均方误差（MMSE）信道估计器对聚合RIS信道进行估计。然后，我们调查的上行链路频谱效率（SE）与最大比（MR）和本地最小均方误差（L-MMSE）结合在AP和获得的封闭形式的表达式表征前者的性能。我们推导的分析结果的准确性已被广泛的蒙特卡罗模拟验证。我们的研究结果表明，增加RIS元素的数量总是有益的，但当RIS元素的数量足够大时，收益递减。此外，在RIS阵元数目较少的情况下，AP天线数目对系统性能的影响更为显著，而RIS阵元的空间相关性对系统性能的负面影响比AP天线的负面影响更为严重。
2022-09-28 cs.IT eess.SP math.IT
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
Fairness Optimization for Intelligent Reflecting Surface Aided Uplink Rate-Splitting Multiple Access
本文针对IRS辅助RSMA上行系统，构建最大最小公平速率优化问题，采用AO算法及GPI、SGD方法，并考虑不完美CSIT的鲁棒设计，显著提升公平性并保证可靠性。
2024-03-15 cs.IT eess.SP math.IT
Deep Learning based Channel Estimation for Massive MIMO with Mixed-Resolution ADCs
在这篇文章中，深度学习被应用于估计混合模数转换器（ADC）的大规模多输入多输出（MIMO）系统的上行链路信道，其中一部分天线配备有高分辨率ADC，而其他天线在基站处使用低分辨率ADC。首先提出了一种直接输入深度神经网络（DI-DNN），利用所有天线的接收信号进行信道估计。为了消除粗量化信号的不利影响，开发了选择输入预测DNN（SIP-DNN），其中仅利用由高分辨率ADC天线接收的信号来预测其他天线的信道以及估计它们自己的信道。数值结果表明，所提出的DNN为基础的方法优于现有的方法，特别是与混合的一位ADC，以及所提出的方法对不同的ADC分辨率模式的有效性。
2019-08-17 cs.IT eess.SP math.IT
