Uplink Multi-User MIMO Implementation in OpenAirInterface for a Cell-Free O-RAN Testbed
Fraunhofer Heinrich Hertz Institute（弗劳恩霍夫海因里希赫兹研究所）
本文提出了一种基于OAI的无细胞O-RAN测试平台，实现了利用SRS信道估计进行上行多用户MIMO信号分离与解码的实验验证。
2026-01-14 eess.SP
Testbed Evaluation of AI-based Precoding in Distributed MIMO Systems
KU Leuven（荷语鲁汶大学）；IS-Wireless
本文提出在分布式MIMO测试平台中实现和验证基于AI的预编码框架，通过真实信道状态信息训练图神经网络模型，在插值和外推场景中实现多用户场景15.7%的性能提升，单用户场景接近最大比率传输性能。
2026-04-13 eess.SP
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
Integrated Real-Time Testbed for Wideband RFID and Wireless Power Transfer
Graz University of Technology（格拉茨工业大学）；NXP Semiconductors Austria GmbH & Co KG（恩智浦半导体奥地利有限公司）
提出一个集成实时8×8分布式MIMO测试平台，用于宽带反向散射通信和无线功率传输，通过信道状态信息实现能量收集增益和实时定位。
2026-06-04 eess.SP
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
Rate-Splitting Multiple Access for Uplink Massive MIMO With Electromagnetic Exposure Constraints
本文针对上行大规模MIMO系统，提出在电磁暴露约束下利用速率分割多址接入（RSMA）提升能量效率，通过改进注水方案和贪心算法优化发射协方差矩阵与解码顺序，并验证了方案有效性。
2022-12-14 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
A TDD Distributed MIMO Testbed Using a 1-Bit Radio-Over-Fiber Fronthaul Architecture
本文提出了一种基于1-bit光纤无线电前传架构的低成本、可扩展TDD分布式MIMO测试平台，实验验证了其在上下行链路、多用户预编码及OFDM波形下均能实现较低的EVM并具备抗干扰鲁棒性。
2024-03-26 eess.SP
EMF-Efficient MU-MIMO Networks: Harnessing Aerial RIS Technology
本文提出ARIS辅助的多用户MIMO上行架构，通过联合优化波束赋形、资源、功率、相移与轨迹降低EMF暴露，较固定ARIS和无ARIS方案分别减排超30%和90%。
2024-12-08 eess.SP
Insights on the Uplink Operation of a 1-bit Radio-Over-Fiber Architecture in Multi-User D-MIMO Communication
本文研究了1位光子前传架构在多用户D-MIMO通信中的上行操作，通过实验和模拟验证了其在均匀服务质量保障方面的有效性，并指出上行传输受限于自动增益控制器的动态范围，可通过UE功率控制缓解。
2025-12-01 eess.SP
Hybrid RIS and DMA Assisted Multiuser MIMO Uplink Transmission With Electromagnetic Exposure Constraints
在第五代及以后的无线通信时代，可重构智能表面（RIS）和动态超颖表面天线（DMA）是顺应高质量无线通信服务需求的新兴超颖材料，推动了便携式无线终端的多样化。然而，随着无线设备的迅速扩展，电磁辐射不断增加，不可避免地影响到公众健康，这就要求在传输设计中限制暴露水平。为了减少电磁辐射和保持通信服务的质量，我们研究了频谱效率（SE）最大化与EM约束的混合RIS和DMA辅助多用户多输入多输出系统的上行链路传输。具体而言，交替优化采用优化发射协方差，RIS相移，和DMA权重矩阵。我们首先计算出给定RIS和DMA参数的发射协方差矩阵的注水解。然后采用加权最小均方误差法、块坐标下降法和最小化-最大化法对RIS相移矩阵进行优化。此外，我们解决了无约束DMA权重矩阵优化问题的封闭形式，然后设计DMA权重矩阵，以接近DMA约束下的性能。数值结果证实了EM感知SE最大化传输方案在常规基线上的有效性。
2022-05-10 cs.IT eess.SP math.IT
Joint data rate and EMF exposure analysis in user-centric cell-free massive MIMO networks
本研究的目的是分析统计的数据率和入射功率密度（IPD）在以用户为中心的无细胞网络（UCCFNs）。为此，我们的分析提出了一些性能指标，使用随机几何（SG）。一方面，计算了IPD的一阶矩和边缘分布。另一方面，速率和IPD的联合分布的界限提供了两种情况：当它是相关的，以获得高于给定阈值的IPD值（用于能量收集的目的），以及当这些值应该保持低于阈值（出于公共健康的原因）。除了获得这些指标，这项工作结合了与UCCFNs是新的SG模型的功能：基于集体信道统计的功率分配，以及相邻集群之间存在潜在的重叠。我们的数值结果说明了可实现的速率和IPD性能之间的权衡。对于所考虑的系统，这些结果也突出了最佳节点密度最大化的联合分布的存在。(This工作已提交给IEEE可能出版。版权可能会在不通知的情况下转让，之后可能无法再访问此版本。
2023-01-26 cs.IT eess.SP math.IT
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
LTE Spectrum Sharing Research Testbed: Integrated Hardware, Software, Network and Data
本文介绍了弗吉尼亚理工大学支持长期演进（LTE）信令和射频（RF）频谱共存研究的无线测试平台。LTE不断完善，并发布新功能。随着LTE通信环境的扩展，出现了新的研究问题，包括在恶劣RF信令环境中的操作以及与其他无线电的共存。我们的测试平台为调查这些和其他研究问题提供了一个集成的研究工具;它允许分析问题的严重性，设计和快速原型解决方案，并使用符合标准的设备和测试程序对其进行评估。该模块化测试平台集成了通用软件定义无线电硬件、LTE专用测试设备、RF组件、免费开源和商用LTE软件、可配置的RF网络和记录的雷达波形样本。它支持RF通道仿真和空中辐射模式。测试台可以远程访问和配置。RF切换网络允许设计许多不同的实验，这些实验可以涉及支持多输入多输出（MIMO）天线操作的各种真实和虚拟无线电。我们提出的测试平台，它已经启用的研究和一些宝贵的经验教训，我们学到的，可能有助于设计，开发和运营未来的无线测试平台。
2017-10-06 eess.SP
Skin-MIMO: Vibration-based MIMO Communication over Human Skin
我们探讨了多输入多输出（MIMO）通信的可行性，通过人体皮肤上的振动。使用现成的电机和压电传感器分别作为振动发射器和接收器，我们建立了一个2x2 MIMO测试平台，以收集和分析来自真实对象的振动信号。我们的分析表明，存在多个独立的振动通道之间的一对发送器和接收器，证实了MIMO的可行性。不幸的是，机械马达的缓慢斜坡和快速变化的皮肤信道使得传统的基于信道探测的信道状态信息（CSI）获取不切实际，这对于实现MIMO容量增益是至关重要的。为了解决这个问题，我们提出了Skin-MIMO，这是一种基于深度学习的CSI采集技术，可以完全基于发射机处的惯性传感器（加速度计和陀螺仪）测量来准确预测CSI，从而消除了对信道探测的需求。基于实验振动数据，我们表明，皮肤MIMO可以提高MIMO容量的2.3倍相比，单输入单输出（SISO）或开环MIMO，没有访问CSI。一个令人惊讶的发现是，测量角速度的陀螺仪在预测皮肤振动方面优于加速度计，加速度计测量线性加速度，并广泛用于固体物体振动通信的先前研究。
2020-01-30 cs.NI eess.SP
High-Precision Machine-Learning Based Indoor Localization with Massive MIMO System
Lund University（隆德大学）
高精度蜂窝定位是下一代通信系统的关键技术之一。在本文中，我们研究了将机器学习（ML）应用于大规模多输入多输出（MIMO）系统以提高定位精度的潜力。我们分析了一个新的基于ML的定位管道，它有两个并行的全连接神经网络（FCNN）。第一FCNN采用瞬时空间协方差矩阵来捕获角度信息，而第二FCNN采用信道脉冲响应来捕获延迟信息。我们融合这两个FCNN的估计坐标，以进一步提高精度。为了测试定位算法，我们在3.7 GHz的大规模多输入多输出测试平台上进行了室内测量活动。在实测场景中，所提出的管道可以通过结合延迟和角度信息来实现厘米级的精度。
2023-03-07 cs.LG eess.SP
A Practical Analysis: Understanding Phase Noise Modelling in Time and Frequency Domain for Phase-Locked Loops
本研究提出一种实用的相位噪声建模方法，应用于USRP X310系列SDR设备，通过测量数据推导PLL关键性能指标并建立相位噪声PSD参数化模型，以支持相位噪声对MIMO系统性能影响的研究。
2025-07-16 cs.SY eess.SP eess.SY
Proof of Concept: Local TX Real-Time Phase Calibration in MIMO Systems
本文提出了一种用于MIMO系统的本地实时相位校准方法，通过比较瞬时和平滑校准方法，验证了其在不同SDR模型中的有效性，实现了高精度的相干传输。
2026-02-18 eess.SP
Channel Estimation for Massive MIMO systems using Tensor Cores in GPU
为了有效地使用大规模MIMO系统，快速和准确的信道估计是非常重要的。但是大规模天线阵列的存在需要高导频开销以实现高精度的估计。此外，当与基于软件的处理系统（如CPU和GPU）一起使用时，高处理延迟成为一个主要问题。为了减少导频开销，结合基于PN序列相关性的信道估计方案来实现导频传输方案。然后，为了处理高处理延迟的问题，Nvidia GPU中的Tensor Cores用于计算信道估计。在ORBIT Testbed平台上使用Nvidia V100 GPU进行了实验，验证了导频传输方案的性能。通过改变诸如PN序列长度、信道脉冲响应长度、复用发射机的数量和MIMO的规模等因素，评估了信道估计的张量核实现的准确性和处理延迟。
2022-06-11 cs.DC eess.SP
Moving Object Classification with a Sub-6 GHz Massive MIMO Array using Real Data
Ericsson AB（爱立信公司）
使用无线信号在室内环境中的不同活动之间进行分类是用于各种应用（包括入侵检测、病人护理和灵巧家庭）的新兴技术。研究人员已经展示了不同的方法来利用WiFi信号对活动及其潜在益处进行分类。在本文中，我们分析分类的运动对象采用机器学习的真实数据从一个大规模的多输入多输出（MIMO）系统在室内环境中。我们在视线和非视线场景中对不同的活动进行测量，并在3.7 GHz下运行大规模MIMO测试平台。我们提出了利用基于幅度和相位的特征分类任务的算法。对于所考虑的设置，我们对分类性能进行了基准测试，并表明即使使用少量实验，我们也可以使用真实的大规模MIMO数据实现高达98%的准确率。此外，我们证明了增益的性能结果与一个大规模的MIMO系统相比，有限数量的天线，如在WiFi设备。
2021-02-09 cs.IT cs.LG eess.SP
Towards Fine-Grained Indoor Localization based on Massive MIMO-OFDM System: Experiment and Analysis
随着室内定位服务需求的快速增长，细粒度室内定位技术受到了广泛关注。具体地，大规模（大规模）多输入多输出（MIMO）系统由于高角度分辨率而受到越来越多的关注。提出了一种基于大规模多输入多输出正交频分复用（OFDM）系统的室内定位实验平台，该系统支持物理层信道测量。而不是利用信道状态信息（CSI）直接定位，我们专注于从多径分量（MPC），这是通过空间交替广义期望最大化（SAGE）算法从CSI中提取的角度定位。在现有的MPC之上，我们提出了一个基于不同的单度量和混合度量方案的广义指纹系统。我们评估了不同天线拓扑结构、训练集大小、天线数量和有效信噪比（SNR）的影响。实验结果表明，该指纹识别方法可以实现厘米级的定位精度与一个相对较小的训练集。具体地，分布式均匀线阵获得了最高的精度与约1.63-2.5厘米的平均绝对误差，由于高的空间分辨率。
2021-09-08 eess.SP
An Analytical and Experimental Study of Distributed Uplink Beamforming in the Presence of Carrier Frequency Offsets
Department of Electrical and Computer Engineering, Rice University（莱斯大学电气与计算机工程学院）；Rice University（莱斯大学）；University of California, Irvine (UCI)（加州大学欧文分校）；Apple Inc.（苹果公司）
本文研究了在存在载波频率偏移情况下分布式上行波束成形技术的分析与实验评估，提供了SINR的闭合表达式并公开了相关数据集用于未来研究。
2026-01-17 cs.SY eess.SP eess.SY
EMF-Aware MU-MIMO Beamforming in RIS-Aided Cellular Networks
可重构智能表面（RISs）是关键的新兴第六代（6 G）技术之一，其有望通过添加人工传播路径来改善发送器和接收器之间的链路预算。在这种重新配置的传播环境中，下行链路（DL）多用户多输入多输出（MU-MIMO）为蜂窝网络带来容量改进。它受益于MIMO系统提供的空间维度，以通过应用适当的波束成形（BF）方案来实现在相同的无线电资源上向多个用户同时传输独立的数据流。然而，在某些情况下，长时间为同一用户子集提供服务可能会导致一些不期望的区域，其中平均电磁场暴露（EMFE）超过监管限制。为了解决这一挑战，我们在本文中提出了一种新的电磁场（EMF）感知MU-MIMO BF方案，旨在优化的整体容量下的EMF约束条件下，在RIS辅助蜂窝网络。
2022-09-29 cs.IT eess.SP math.IT
XL-MIMO Channel Modeling and Prediction for Wireless Power Transfer
Graz University of Technology（格拉茨工业大学）
本文针对XL-MIMO系统中初始接入问题，比较了几种波前成形方法，并展示了基于几何环境信息预测镜面多路径分量的可行性，验证了在3.8GHz频段下1W发射功率可实现12.3米距离的1mW功率传输。
2026-07-08 eess.SP
Location-Informed Interference Suppression Precoding Methods for Distributed Massive MIMO Systems
本文针对分布式大规模MIMO系统提出位置信息辅助的干扰抑制预编码改进算法，通过硬件校准和实测数据验证，在发射机无需显式CSI的条件下实现基于位置的干扰抑制。
2025-11-07 eess.SP
Robust Localization in OFDM-Based Massive MIMO through Phase Offset Calibration
Interuniversity Microelectronics Centre (IMEC)（微电子研究中心）；Department of Electrical Engineering (ESAT), KU Leuven（荷语天主教鲁汶大学电气工程系）；Department of Electrical Engineering (EEMCS-EE), University of Twente（特温特大学电气工程系）
本文提出了一种基于空间模糊函数的鲁棒CSI校准框架，有效缓解了大规模MIMO中空间相位偏移对定位精度的影响，将定位误差从5米降低至1.2厘米。
2026-01-20 eess.SP
Dual Gradient Descent EMF-Aware MU-MIMO Beamforming in RIS-Aided 6G Networks
可重构智能表面（RIS）是即将到来的第六代（6 G）通信的关键技术之一，它可以通过添加人工传播路径来提高接收端的信号强度。在下行链路（DL）多用户多输入多输出（MU-MIMO）通信的背景下，设计适当的波束成形（BF）方案以充分利用这种重新配置的传播环境并提高网络容量是一个主要挑战。由于MIMO系统提供的空间维度，独立的数据流可以在相同的无线电资源上同时发送到多个用户。重要的是要注意，在一段时间内为相同的用户子集提供服务可能会导致平均电磁场暴露（EMFE）超过监管限制的不期望区域。为了应对这一挑战，在本文中，我们提出了一种基于双梯度下降（Dual-GD）的电磁场（EMF）感知MU-MIMO BF方案，旨在优化RIS辅助6 G蜂窝网络中EMFE约束下的整体容量。
2022-10-03 cs.IT eess.SP math.IT
Precoder Implementation and Optimization in 5G NR Massive MIMO Radio
本文在IIT Madras自研5G测试平台的RRH中实现并优化了16、32、64通道线性预编码器，在500微秒时隙内完成信道矩阵与用户数据的矩阵乘法，展示了低DSP和BRAM占用及1.2 Gbps吞吐量。
2024-12-31 eess.SP
BS-Breath: Respiration Sensing with Cell-free Massive MIMO
提出 BS-Breath，利用通信型无蜂窝大规模 MIMO OFDM 基站，通过多子载波呼吸投影与 WAC 多天线融合实现高精度呼吸感知。
2025-02-17 eess.SP
Creating and Operating Areas With Reduced Electromagnetic Field Exposure Thanks to Reconfigurable Intelligent Surfaces
移动网络运营商必须在目标覆盖区域内提供目标服务质量。从第二代到第五代的每一代网络都达到了更高的服务质量（QoS）目标和覆盖区域大小。然而，新网络的部署有时会受到电磁场（EMF）暴露约束的挑战。在本文中，考虑到这些限制，我们评估了新的和最近的概念减少电动势暴露面积。这种区域将由移动网络运营商应其客户的要求创建和运营。在这样的区域中，客户保持享受高数据速率的因特网接入，同时获得减少的EMF暴露。为了确保这种EMF暴露减少，我们建议部署连接到移动网络的可重构智能表面（RIS），并利用联合RIS-M-MIMO上行链路波束成形方案。我们使用我们的基于光线跟踪的仿真工具来可视化和表征在具有挑战性的环境中的减少EMF暴露区域的传播。我们的模拟表明，运营商可以创建和操作这样一个区域的条件下，它小心地放置在环境中的RIS。
2022-06-14 eess.SP
EMF-Aware Power Control for Massive MIMO: Cell-Free versus Cellular Networks
针对EMF约束下的CF-mMIMO系统，本文提出上行与下行最大化用户最小速率的功率控制方法，并证明其在满足电磁安全限制的同时优于蜂窝mMIMO且提升公平性。
2024-04-24 cs.IT eess.SP math.IT
Electromagnetic Singularity-Aware MIMO Channels: Scattering-Based Channel Modeling and Physics-Aware Power Allocation
Graduate School of Engineering, The University of Osaka（大阪大学大学院工学研究科）；Tsinghua University（清华大学）
该研究针对电磁奇异态附近MIMO信道的不稳定性，构建了电磁奇点感知MIMO信道模型，提出奇点感知发射协方差优化方法，可降低90.32%的加权奇异信道暴露量，同时保留95%的标称注水算法速率。
2026-10-14 eess.SP
Reduced-Dimension Design of MIMO Over-the-Air Computing for Data Aggregation in Clustered IoT Networks
物联网（IoT）网络的一个基本操作是通过无线信道聚合分布式感测数据以用于函数计算，称为无线数据聚合（WDA）。针对密集传感器，最近开发的技术称为空中计算（AirComp），可以通过使用多访问信道的波形叠加属性“空中”聚合分布式数据来显著降低WDA延迟。在这项工作中，我们设计了多输入多输出（MIMO）AirComp，用于计算集群物联网网络中的向量值函数，其中多天线传感器形成集群，多天线接入点（AP）执行WDA。由此产生的高维但低秩MIMO信道使得降低AirComp中的信道或信号维度以避免暴露于来自信道零空间的噪声变得重要。受此启发，我们开发了一个降维MIMO AirComp的框架，具有分解聚合波束成形（DAB）。考虑具有非重叠到达角范围的可分离信道簇的情况。最优DAB具有这样的结构，其中内部分量提取相应信道簇的主导特征空间，并且外部分量联合均衡所得到的低维信道。考虑更复杂的不可分簇的情况。我们提出了一个次优的DAB设计，其中的内组件进行降维和联合均衡集群信道协方差矩阵和外组件联合均衡的小规模衰落信道。此外，有效的算法，利用AirComp原则的各个DAB组件和信道反馈的排名优化。
2018-12-06 cs.IT cs.NI eess.SP
GNN-based Precoder Design and Fine-tuning for Cell-free Massive MIMO with Real-world CSI
针对现有基于GNN的无蜂窝大规模MIMO预编码方法仅在合成数据验证、真实环境泛化性存疑的问题，提出模拟CSI预训练加真实CSI层冻结微调的方案，性能提升15.7%，验证了迁移学习的作用与泛化潜力。
2025-05-13 eess.SP
GR-WiFi: A GNU Radio based WiFi Platform with Single-User and Multi-User MIMO Capability
针对开源 IEEE 802.11 MIMO 测试平台不足的问题，本文提出基于 GNU Radio 的 GR-WiFi，支持 802.11n/ac 单用户与多用户并行流及 HT/VHT 共存，并通过仿真和实测验证性能。
2025-01-10 cs.NI eess.SP
An Implementation of Multi-User MIMO Downlink for O-RAN 5G New Radio using OpenAirInterface
本文基于 OAI 实现符合 O-RAN 的 5G NR MU-MIMO 下行系统，利用 CSI/PMI 调度两 UE 共享 RB，并通过仿真与试验台验证高 SNR 下的吞吐量增益及 BLER 约束。
2025-09-29 eess.SP
EMF Exposure Mitigation via MAC Scheduling
本文提出在 MAC 调度器层面采用注水功率分配，在滑动窗口内约束 EIRP 并保障用户公平，仿真表明其能以更小性能代价缓解 EMF 暴露。
2024-04-19 cs.NI eess.SP
EMF-Compliant Power Control in Cell-Free Massive MIMO: Model-Based and Data-Driven Approaches
本文提出基于模型和数据驱动的方法，解决蜂窝式大规模MIMO系统中在电磁场约束下的功率控制问题，通过优化算法和深度学习技术实现高效性能与低复杂度的平衡。
2025-11-28 cs.IT eess.SP math.IT
A Practical Spectrum Sharing Scheme for Cognitive Radio Networks: Design and Experiments
频谱短缺是无线网络中的一个基本问题，并且随着无线设备的快速扩散，这个问题变得日益尖锐。为了解决这个问题，在认知无线电网络（CRN）的背景下，频谱共享已被认为是一个有前途的解决方案。在本文中，我们提出了一个实用的频谱共享方案的小型CRN，包括一对主用户和一对辅助用户利用多输入多输出（MIMO）技术。在我们的方案中，我们假设次用户承担跨网络干扰消除（IC）的全部责任。我们还假设次要用户不了解主要网络，包括其信号波形、帧结构和网络协议。我们提出的方案的关键组成部分是两个MIMO为基础的干扰管理技术：盲波束形成（BBF）和盲干扰消除（BIC）。我们已经建立了一个无线测试平台上的原型，我们的计划，并证明了原型的二级网络可以与商业Wi-Fi设备（主要用户）共存。实验结果进一步表明，对于具有两个或三个天线的次级设备，BBF和BIC在办公室环境中分别实现平均25dB和33dB的IC能力。
2019-05-27 cs.NI eess.SP
Electromagnetic Field Exposure Avoidance thanks to Non-Intended User Equipment and RIS
一方面，由于使用大规模多输入多输出（MIMO）和波束成形的新网络的部署，对高吞吐量的需求不断增长。另一方面，在一些国家或城市，不关心正在进行的通信的人们需要任意低的电磁场暴露（EMFE），这减缓了新网络的部署。最近，有人提出，在设计未来的第六代（6 G）时，除了提供更高的吞吐量之外，还提供一种新的服务类型：任意低的EMFE。最近的工作表明，可重新配置的智能表面（RIS），联合优化的基站（BS）波束成形可以提高所需位置的接收吞吐量，同时减少EMFE无处不在。在本文中，我们引入了一个新的概念，一个非预期用户（NIU）。NIU是网络的用户，当他/她没有下载/上传数据时，他/她请求低EMFE。NIU让他/她的设备（称为NIU设备（NIUE））与网络交换一些控制信令和导频，以帮助网络避免将NIU暴露于为网络的另一个用户传输数据的波：目标用户（IU），其设备称为IU设备（IUE）。具体来说，我们提出了几个新的计划，以最大限度地提高IU吞吐量下的EMFE约束在NIU（在实践中，在NIUE的干扰约束）。几个传播方案进行了研究。分析和数值计算结果表明，在有限的复杂度和信道信息下，合理的功率分配和波束优化可以显著提高电磁场约束系统的性能。
2022-10-07 cs.IT eess.SP math.IT
ACHEM: A Real-Time Digital Twin Framework with Channel and Radio Emulation
本文提出ACHEM，首个基于SDR的端到端无线通道仿真环境和工具集，支持多发射机、MIMO通信、多频段等，实现USRP系统在纯数字环境中的完整仿真。
2026-10-22 cs.NI eess.SP
