MIMO Downlink Scheduling with Non-Perfect Channel State Knowledge
下行链路调度方案是公知的，并且在信道状态对于调度器是完全已知的假设下被广泛研究。在多用户MIMO（广播）的情况下，下行链路调度在非完美的信道状态信息（CSI）的存在下，只有很少处理。在本文中，我们提供了一个总体框架，系统地解决这个问题。此外，我们照亮的信道状态预测误差所发挥的关键作用：我们的计划在一个根本不同的方式对待用户与小信道预测误差（“可预测”用户）和用户与大信道预测误差（“不可预测”用户），并可以被解释为一个接近最佳的机会分时策略之间的MIMO下行链路波束成形可预测的用户和空时编码不可预测的用户。我们的研究结果，基于一个现实的MIMO信道模型中使用的3GPP标准化，表明所提出的算法可以显着优于传统的“不匹配”的调度方案，对待可用的CSI，如果它是完美的。
2009-07-09 cs.IT math.IT
A General MIMO Framework for NOMA Downlink and Uplink Transmission Based on Signal Alignment
多输入多输出（MIMO）技术在非正交多址（NOMA）系统中的应用对于提高NOMA系统的性能增益具有重要意义。本文提出了一种新的MIMO-NOMA框架，用于下行链路和上行链路传输，通过应用信号对齐的概念。通过使用随机几何，封闭形式的分析结果，以方便性能评估的建议框架随机部署的用户和用户。研究了固定功率分配和认知无线电功率分配等不同功率分配策略对MIMO-NOMA性能的影响。计算机模拟结果证明了所提出的框架的性能和开发的分析结果的准确性。
2015-08-29 cs.IT math.IT
Massive MU-MIMO-OFDM Downlink with One-Bit DACs and Linear Precoding
大规模多用户（MU）多输入多输出（MIMO）是未来无线通信系统的关键技术。在本文中，我们分析了基于正交频分复用（OFDM）的大规模MU-MIMO系统的下行链路性能，其中基站（BS）配备了1位数模转换器（DAC）。使用Bussgang定理，我们的特点与线性预编码器（如最大比传输和迫零）的比特出错率（BER）的性能。我们的分析考虑了在DAC之前对时域发射信号进行过采样的可能性。我们进一步开发的信息理论的和速率吞吐量与高斯输入可实现的下限。我们的研究结果表明，1位DAC在大规模MU-MIMO-OFDM下行链路中实现的性能是令人满意的，前提是BS天线的数量足够大。
2017-09-06 cs.IT math.IT
Multi-Cell Multi-User Massive FD-MIMO: Downlink Precoding and Throughput Analysis
针对时分双工（TDD）多小区多用户大规模全维MIMO（FD-MIMO）网络，研究了下行链路预编码和功率分配策略。利用信道互易性，消除了DL信道状态信息（CSI）反馈，并且通过经由旋转不变技术（ESPRIT）估计信号参数，将DL多用户MIMO预编码与上行链路（UL）到达方向（DoA）估计相关联。假设UL导频的非正交/非理想扩频序列，UL DoA估计的性能被解析地表征，并且所表征的DoA估计误差被并入到相应的DL预编码和功率分配策略中。仿真结果验证了我们的分析特征的DoA估计的准确性，并表明，所介绍的多用户MIMO预编码和功率分配策略优于现有的基于迫零的大规模MIMO策略。
2018-09-26 cs.IT math.IT
Downlink Achievable Rate Analysis in Massive MIMO Systems with One-Bit DACs
在这封信中，我们调查的大规模多输入多输出（MIMO）系统的下行链路性能的基站配备了一位模数/数模转换器（ADC/DAC）。考虑到基于训练的传输，我们假设基站（BS）采用线性最小均方误差（LMMSE）信道估计器，并将信道估计作为真实信道来预编码数据符号。我们推导出匹配滤波器（MF）预编码的下行链路可达速率的表达式。一个详细的分析所产生的功率效率追求使用我们的表达式的可实现的速率。数值结果验证了我们的分析。特别是，它示出，与传统的大规模MIMO系统相比，在一比特的大规模MIMO系统的性能损失可以通过在BS部署大约2.5倍多的天线来补偿。
2017-02-10 cs.IT math.IT
Design and Analysis of Downlink Channel Estimation Based on Parametric Model for Massive MIMO in FDD Systems
研究了基于频分双工（FDD）的大规模多输入多输出（MIMO）系统下行链路信道估计问题。为了减少FDD系统中下行链路信道估计和上行链路反馈的开销，级联预编码已经被用于大规模MIMO中，使得仅需要估计和反馈低维有效信道。另一方面，传统的信道估计由于缺乏信道的先验知识，很难达到最小均方误差（MMSE）性能。本文设计并分析了一种基于级联预编码的大规模MIMO系统参数模型的下行信道估计策略。对于参数模型，信道频率响应使用路径延迟和相关联的复振幅来表示。上行链路信道的路径延迟首先在基站处被估计和量化，然后通过专用前馈链路被前馈到用户设备（UE）。以这种方式，UE可以提前获得下行链路信道的先验知识，因为已经证明下行链路和上行链路信道可以具有相同的路径延迟。我们的分析和仿真结果表明，所提出的方法可以达到接近MMSE性能。
2016-08-22 cs.IT math.IT
Blind Estimation of Effective Downlink Channel Gains in Massive MIMO
我们考虑大规模MIMO下行链路与时分双工（TDD）操作和共轭波束成形传输。为了可靠地解码期望信号，用户需要知道有效信道增益。在本文中，我们提出了一种盲信道估计方法，它可以应用在用户，它不需要任何下行链路导频。我们表明，我们提出的方案可以大大优于每个用户只有统计信道知识的情况下，性能的差异是特别大的某些类型的通道，最显着的锁眼通道。与依赖于下行链路导频的方案相比，我们提出的方案在宽范围的信噪比下产生更准确的信道估计，并且避免在导频上花费时频资源。
2015-03-31 cs.IT math.IT
Exploiting Hybrid Channel Information for Downlink Multi-User MIMO Scheduling
研究了在发射端信道状态信息（CSIT）不完善的情况下的下行链路多用户MIMO（MU-MIMO）调度问题，CSIT包括粗信道状态信息和当前信道状态信息，以及细信道状态信息和延迟信道状态信息。该调度问题的特征在于基于当前CSIT调度用户以获得即时增益和调度用户以获得更精细但延迟的CSIT和潜在更大的未来增益之间的复杂的“开发-探索权衡”。我们解决这个调度问题，制定了一个基于帧的联合调度和反馈的方法，在每个帧中的一个政策是作为一个马尔可夫决策过程的解决方案。我们证明，我们提出的方法可以任意接近最优，然后证明其显着的收益超过传统的MU-MIMO调度。
2013-03-19 cs.IT math.IT
Waveforms for the Massive MIMO Downlink: Amplifier Efficiency, Distortion and Performance
在大规模MIMO中，大多数预编码器导致下行链路信号遭受高PAR，而与调制阶数以及是否使用单载波或OFDM传输无关。高PAR降低了基站放大器的功率效率。为了提高功率效率，已经提出了低PAR预编码器。在这篇文章中，我们比较了不同的传输方案的大规模MIMO的功率消耗的放大器。结果表明，OFDM和单载波传输在硬化大规模MIMO信道上具有相同的性能，当考虑到低PAR预编码的放大器功率效率较高时，传统预编码器和低PAR预编码器的功耗大致相同。由于具有低PAR的下行链路信号比具有高PAR的信号允许更简单和更便宜的硬件，因此，结果表明，在大规模MIMO基站中应该使用具有单载波或OFDM传输的低PAR预编码。
2015-10-05 cs.IT math.IT
Optimized Training and Feedback for MIMO Downlink Channels
我们考虑MIMO衰落广播信道，其中信道状态信息是在用户终端通过下行链路训练和信道反馈被用来提供发射机信道状态信息（CSIT）的基站。反馈信道（对应的上行链路）被建模为在用户之间正交的AWGN信道。消耗的总带宽是用于下行链路训练、信道反馈和数据传输的带宽/资源的总和。假设信道遵循块衰落模型，并使用迫零波束成形，我们优化了未量化（模拟）和量化（数字）信道反馈的净可达速率。下行链路训练导频的最佳数量被认为是基本上相同的两种反馈技术，但数字反馈被示出提供一个更大的净速率比模拟反馈。
2009-05-22 cs.IT math.IT
Distributed Power Control in Downlink Cellular Massive MIMO Systems
本文比较了集中式和分布式方法来解决多小区大规模多输入多输出（MIMO）系统下行链路中具有服务质量（QoS）约束的功率最小化问题。特别是，我们研究的计算复杂性，基站（BS）之间需要交换的参数的数量，和迭代实现的收敛性。尽管基于对偶分解的分布式实现（其仅需要每个BS处的统计信道知识）通常在几次迭代之后收敛到全局最优，但是需要交换许多参数以达到收敛。
2018-02-20 cs.IT math.IT
Asymmetrical Uplink and Downlink Transceivers in Massive MIMO Systems
即使大规模多输入多输出（MIMO）理论上可以带来巨大的好处，它也会带来相当大的硬件复杂性和昂贵的硬件成本。为了解决这些问题，同时保持系统的性能，我们开发了一种非对称的收发器架构的大规模MIMO系统在本文中释放的无线电频率（RF）链上的枷锁。具体来说，我们首先开发的非对称收发器的接收RF链的数量是从发射RF链的不同的架构。由于RF链的这种不相等数量，出现信道不一致。为了克服信道的不一致性，从而充分利用系统的下行数据传输能力，我们提出了两个上下行信道转移算法。成本和功耗模型的非对称收发器也开发和上行链路的信号噪声损失由于信道的不一致性进行了研究。通过分析系统频谱、成本和能量效率，证明了基于非对称MIMO的大规模MIMO系统在保持合理能量效率的同时，能够获得良好的下行频谱效率。
2021-09-18 cs.IT math.IT
Structured Compressive Sensing Based Superimposed Pilot Design in Downlink Large-Scale MIMO Systems
具有高频谱和能量效率的大规模多输入多输出（MIMO）是未来5G无线通信非常有前途的关键技术。对于大规模MIMO系统，准确的信道状态信息（CSI）获取是一个具有挑战性的问题，特别是当每个用户必须区分和估计来自下行链路中的大量发射天线的众多信道时。与传统的正交导频的导频开销随着发射天线的数量而增加的情况不同，我们提出了一种用于下行链路大规模MIMO场景的频谱有效的叠加导频设计，其中不同发射天线的频域导频在频域中占据完全相同的子载波。同时，大规模MIMO信道的时空共同稀疏性促使我们利用新兴的结构化压缩感知（CS）理论进行可靠的MIMO信道估计，并通过提出的结构化子空间追踪（SSP）算法实现，以低导频开销同时恢复多个信道。仿真结果表明，该方案性能良好，可以接近性能界。
2015-11-27 cs.IT math.IT
Bounds on Eavesdropper Performance for a MIMO-NOMA Downlink Scheme
非正交多址（NOMA）是一种用于未来无线的复用技术，当与多输入多输出（MIMO）结合时，其为用户具有变化的信道强度的系统解锁更高的容量。NOMA利用信道差异来增加吞吐量，而MIMO利用额外的自由度（DoF）来增强吞吐量。本文分析了MIMO-NOMA组合方案的保密容量，证明了在存在被动窃听者的情况下，MIMO-NOMA组合方案在物理层的鲁棒性。我们提出的窃听性能的界限，并显示explanistically，随着用户和天线的数量的增加，窃听的SINR变得很小，无论如何“幸运”，他们可能与他们的信道。
2021-07-08 cs.IT math.IT
No Downlink Pilots are Needed in TDD Massive MIMO
我们考虑大规模多输入多输出（MIMO）下行链路与最大比和迫零处理和时分双工（TDD）操作。为了解码，终端必须知道它们的瞬时有效信道增益。传统上，假设由于信道硬化，该瞬时增益接近其平均值，因此终端可以依赖于该平均值的知识（也称为统计信道信息）。然而，在某些传播环境中，例如锁眼信道，信道硬化并不成立。我们提出了一种盲算法来估计每个用户的有效信道增益，不需要任何下行链路导频。我们推导出我们提出的方案，适用于任何传播信道的每个用户的容量下限。与没有下行链路导频（依赖于信道硬化）的情况相比，以及与使用下行链路导频的基于训练的估计相比，我们的盲算法表现得更好。这种差异在不提供通道强化的环境中尤其明显。
2016-12-23 cs.IT math.IT
Performance Analysis of Zero-Forcing Precoding in Multi-Cell One-Bit Massive MIMO Downlink
研究了多小区大规模多输入多输出（MIMO）系统的下行链路性能，该系统在每个基站（BS）的接收和发送射频（RF）链中采用1位模数转换器（ADC）和数模转换器（DAC），以降低功耗。我们利用Bussgang分解推导出最小均方误差（MMSE）信道估计在每个基站的基础上接收的量化的上行链路训练信号，和渐近封闭形式的表达式下实现的下行链路速率下一位量化迫零（ZF）预编码使用估计的信道。导出的表达式明确地示出了量化噪声、热噪声、导频污染和干扰的影响，并且被用来研究在一比特MIMO系统的每个BS处执行以及常规MIMO系统所需的附加天线的数量。数值结果验证了我们的分析，并显示，尽管需要更多的天线来实现相同的和平均速率，一比特的大规模MIMO系统是更节能的比传统的系统，特别是在高采样频率。
2023-03-06 cs.IT math.IT
Massive MIMO Downlink 1-Bit Precoding with Linear Programming for PSK Signaling
量化的大规模多输入多输出（MIMO）系统由于其功率效率而受到越来越多的关注。提出了一种新的预编码技术，以减轻多用户干扰和量化失真的下行链路多用户（MU）多输入单输出（MISO）系统与1比特量化在发送端。这项工作仅限于PSK调制方案。考虑到1比特量化，针对每个期望的接收矢量优化发射信号矢量。该优化是基于最大化安全裕度的PSK调制的决策阈值。仿真结果表明，与现有的线性预编码技术相比，在未编码的误码率（BER）方面有显着的增益。
2017-04-21 cs.IT math.IT
Deterministic Pilot Design and Channel Estimation for Downlink Massive MIMO-OTFS Systems in Presence of the Fractional Doppler
虽然正交时频空间（OTFS）调制和大规模多输入多输出（MIMO）技术的结合可以使通信系统在高移动性场景中具有更好的性能，但由于实际系统中不准确的建模和高导频开销，下行链路信道估计仍然存在许多挑战。本文提出了一种在分数多普勒条件下下行大规模MIMO-OTFS系统的信道状态信息（CSI）获取方案，包括确定性导频设计和信道估计算法。首先，我们分析了基于正交频分复用（OFDM）调制解调器的单输入单输出（SISO）OTFS的输入输出关系，并将其扩展到大规模MIMO-OTFS。此外，我们制定了一个精确的模型，在实际系统中，分数多普勒被认为是和子路径的影响揭示。基于该模型和导频矩阵的结构，提出了一种确定性导频设计方案，以减少导频开销和节省内存消耗。由于信道几何结构相对于通信时间尺度变化非常缓慢，我们提出了一种改进的基于感知矩阵的信道估计（MSMCE）算法来获取下行链路CSI。仿真结果表明，该方法与传统的下行信道状态信息捕获算法相比具有明显的优势。
2021-05-20 cs.IT math.IT
Max-Min Power Control in Downlink Massive MIMO with Distributed Antenna Arrays
在本文中，我们研究了最优下行链路功率分配在大规模多输入多输出（MIMO）网络与分布式天线阵列（DAA）在相关和不相关信道衰落。在DAA大规模MIMO中，基站（BS）由多个天线子阵列组成。值得注意的是，天线子阵列部署在DAA大规模MIMO小区内的任意位置。因此，距离相关的大尺度传播系数是不同的，从用户到这些不同的天线子阵列，这使得功率控制的一个具有挑战性的问题。我们假设网络以时分双工模式操作，其中每个BS经由上行链路导频获得信道估计。基于信道估计，BS在下行链路中执行最大比传输。然后，我们推导出一个封闭形式的信号干扰噪声比（SINR）的表达式，其中的信道受到相关衰落。基于信干噪比表达式，我们提出了一种全网最大最小功率控制算法，以确保网络中的每个用户接收到统一的服务质量。数值结果表明DAA大规模MIMO提供的性能优势。对于某些特定场景，DAA大规模MIMO可以将平均每用户吞吐量提高高达55%。此外，我们表明，信道衰落协方差是一个重要的因素，在决定DAA大规模MIMO的性能。
2020-10-25 cs.IT 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
Structured Turbo Compressed Sensing for Downlink Massive MIMO-OFDM Channel Estimation
压缩感知已经被用于减少无线通信系统中的信道估计的导频开销。特别地，结构化turbo压缩感知（STCS）提供了用于结构化稀疏信号恢复的通用框架，其具有降低的计算复杂性和存储要求。本文研究了频分复用（FDD）下行链路中大规模多输入多输出（MIMO）正交频分复用（OFDM）信道估计问题。利用大规模MIMO-OFDM信道在角频域（AFD）和角时延域（ADD）的结构稀疏性，采用AFD和ADD概率模型表示信道，并在STCS框架下设计基于消息传递的信道估计器。利用结构稀疏性，提出了几种基于空时编码的MIMO-OFDM信道估计算法。我们表明，与其他现有的算法相比，所提出的算法具有更快的收敛速度，并在广泛的仿真设置下实现竞争力的错误性能。
2018-11-08 cs.IT math.IT
Downlink Power Allocation for STAR-RIS-Assisted Cell-Free Massive MIMO with Multi-antenna Users
The Hong Kong University of Science and Technology（香港科技大学）
本文提出了一种基于ADMM的分数规划算法，用于STAR-RIS辅助的无中心大规模MIMO系统中多天线用户的下行链路功率分配，实现了20%以上的SE提升。
2025-12-20 cs.IT math.IT
Pilot Assignment for Joint Uplink-Downlink Spectral Efficiency Enhancement in Massive MIMO Systems with Spatial Correlation
针对相关瑞利衰落信道下的多小区大规模多输入多输出（MIMO）系统，提出了一种灵活的导频分配方法，用于联合优化上下行数据传输。通过利用最大比处理实现的遍历频谱效率（SE）的封闭形式的表达式，我们制定了一个优化问题，最大化的最小加权和的上行链路和下行链路SE的发射功率和导频分配集。该组合优化问题通过两种顺序算法来解决：首先提出启发式导频分配算法，以获得较好的导频复用集，然后进行数据功率控制。数值结果表明，该算法收敛速度快，比以往的算法更好的最小总和每个用户的SE。
2021-06-30 cs.IT math.IT
Sum Rate Maximization using Linear Precoding and Decoding in the Multiuser MIMO Downlink
我们提出了一种算法，以最大化的瞬时总和数据率发送的基站在多用户多输入多输出系统的下行链路。发射机和接收机可以各自配备有多个天线，并且每个用户可以接收多于一个的数据流。我们表明，最大化的总和率是密切相关的最小化的产品的均方误差（PMSE）。该算法采用上行链路/下行链路的对偶迭代设计发射-接收线性预编码器，解码器，和功率分配，最小化的PMSE下的总和功率约束的所有数据流。数值仿真表明了该算法的有效性，并支持使用PMSE准则，在最大限度地提高整体的瞬时数据率。
2008-01-02 cs.IT math.IT
Statistical Beamforming for FDD Downlink Massive MIMO via Spatial Information Extraction and Beam Selection
在本文中，我们研究了频分复用（FDD）下行链路大规模MIMO系统中的波束成形设计问题，其中瞬时信道状态信息（CSI）被假定为在基站（BS）不可用。我们提出了提取的信息的角度的偏离（AoD）和相应的大尺度衰落系数（a.k.a.）。空间信息）的下行链路信道估计过程，基于此提出了一种新颖的下行链路波束成形设计。在波束形成设计中，我们利用物理信道的空间信息和隐藏稀疏性，将不同用户的子路径分离，构造出近似正交的虚拟信道。此外，我们推导出一个和率表达式及其近似所提出的系统。基于这些封闭形式的速率表达式，我们开发了两个低复杂度的波束选择方案，并进行渐近分析，为系统设计提供有价值的见解。数值结果表明，我们所提出的算法的国家的最先进的波束成形方法的性能显着改善。
2020-03-06 cs.IT math.IT
FDD Massive MIMO Based on Efficient Downlink Channel Reconstruction
大规模多输入多输出（MIMO）系统在基站处部署大量天线，通过同时服务多个用户而不引起严重干扰，显著地提高了频谱效率。然而，该优点依赖于多个用户的下行链路信道状态信息（CSI）的可用性，这在频分双工传输系统中仍然是一个挑战。本文旨在解决这个问题，通过开发一个完整的收发器框架，包括下行链路信道训练（或估计），CSI反馈和信道重建方案。我们的框架为多个用户提供了准确的重建结果，只需少量的训练和反馈开销。具体地，我们首先开发了增强的牛顿化正交匹配追踪（eNOMP）算法来提取与频率无关的参数（即，下倾、方位角和延迟）。然后，通过利用这些频率无关的参数的信息，我们开发了一个有效的下行链路训练方案来估计多个用户的下行链路信道增益。该训练方案在有限的导频量下提供了可接受的增益估计出错率。仿真结果验证了eNOMP算法的精度，并表明采用重构下行信道的系统的和速率性能可以接近采用理想CSI的系统。
2019-02-16 cs.IT math.IT
Downlink MIMO HCNs with Residual Transceiver Hardware Impairments
异构蜂窝网络（HCN）的一个主要限制是忽略了附加剩余收发器硬件损伤（ARTHI）。完美硬件的假设是相当强的，并导致误导性的结论。本文通过引入RTHI对具有小区关联的一般多输入多输出（MIMO）HCN进行建模。我们得出的覆盖概率和阐明的ARTHIs的影响，当各种传输方法被应用。随着硬件质量的降低，覆盖概率也随之降低。特别地，这种影响随着发射功率的增加而更加严重。此外，我们验证，在HCN中，最好在每个基站采用尽可能少的发射天线。
2016-07-18 cs.IT math.IT
Opportunistic Scheduling and Beamforming for MIMO-SDMA Downlink Systems with Linear Combining
本文针对MIMO-SDMA下行链路系统，提出了一种基于线性合并的多用户调度和波束形成方案。从每个移动终端（MT）的所有天线接收的信号被线性组合以改善{ \em有效}信号与噪声干扰比（SINR）。通过利用关于有效SINR的有限反馈，基站（BS）调度多个波束上的同时数据传输到具有最大有效SINR的MT。利用极值理论，我们推导出渐进的系统吞吐量和缩放定律的建议调度和波束形成方案与不同的线性组合技术。计算机模拟证实了所提出的方案可以大大提高系统的吞吐量。
2007-06-26 cs.IT math.IT
Downlink Performance of Massive MIMO under General Channel Aging Conditions
大规模多输入多输出（MIMO）是一种很有前途的技术，旨在通过部署大量的基站（BS）天线使用相干合并来实现高频谱效率。由于用户移动性而导致的信道老化是这种系统的显著降级因素。此外，大规模MIMO的成本效率是其部署的先决条件，这导致低成本天线元件引起高相位噪声。由于相位是时间依赖性的，它有助于通道老化。为此，我们提出了一种新的联合信道相位噪声模型，使我们能够研究在这些条件下的大规模MIMO与最大比传输（MRT）预编码器的下行链路的确定性等效的可实现的和速率。其中值得注意的结果是，由于用户移动性的退化占主导地位的相位噪声的影响。然而，我们证明了相位噪声和用户移动性的联合效应不会降低功率缩放定律$1/\sqrt{M}$（$M$是BS天线的数量），因为已经建立在大规模MIMO系统中具有不完善的信道状态信息。
2015-09-14 cs.IT math.IT
Outage Analysis of Downlink URLLC in Massive MIMO systems with Power Allocation
大规模MIMO由于其高空间自由度而被视为低延迟通信的主要推动者。大规模MIMO的信道硬化和良好的传播特性对于多个URLLC设备的复用特别重要。然而，信道硬化和空间复用的实际效用严重依赖于信道知识的准确性。当多个低延迟设备被复用时，获取准确知识的成本变得至关重要，并且不清楚有多少设备可以被服务于延迟可靠性要求以及应该分配多少导频符号。本文研究了在下行链路中实现高频谱效率和高可靠性之间的权衡，通过采用各种功率分配策略，最大比和最小均方误差预编码器。结果表明，采用最大-最小SINR功率分配方式可以获得最佳的可靠性，但总频谱效率较低。
2020-07-09 cs.IT math.IT
Energy-Efficient Downlink Power Control in mmWave Cell-Free and User-Centric Massive MIMO
本文考虑了无小区和以用户为中心的方法，在毫米波频率工作的无线蜂窝系统的覆盖范围的改善，并提出了下行链路功率控制算法，旨在最大限度地提高全球能源效率。为了解决问题的非凸性，顺序和交替优化之间的相互作用被认为是。混合模拟/数字波束形成器的使用也被考虑在内。数值结果表明，从功率控制算法中获得的好处，以及以用户为中心的方法一般优于无细胞之一。
2018-05-11 cs.IT math.IT
Joint Transmitter-Receiver Design for the Downlink Multiuser Spatial Multiplexing MIMO System
本文提出了一种联合发射机-接收机设计，以最小化加权和功率下的后处理信号干扰噪声比（post-SINR）的约束下，所有子信道。仿真结果表明，该算法不仅可以满足后SINR约束，而且可以方便地调整用户之间的功率分配，通过相应的改变权重。因此，该算法可以通过降低边缘用户的发射功率来消除邻小区干扰，而不会带来性能损失。
2008-11-04 cs.IT math.IT
Precoder Design and Power Allocation for Downlink MIMO-NOMA via Simultaneous Triangularization
在本文中，我们考虑两个用户的功率域多输入多输出（MIMO）非正交多址（NOMA）系统的下行链路预编码器的设计。提出的预编码方案基于同时三角化，将两个用户的MIMO-NOMA信道分解为多个单输入单输出的NOMA信道，假设用户处具有低复杂度的自干扰消除。与基于同步对角化的预编码方案相比，该方案避免了用户MIMO信道的反转，从而提高了遍历速率性能。此外，我们还开发了一种基于凹凸过程的功率分配算法，并利用它来获得所提出的MIMO-NOMA方案的各态历经可达速率区域。我们的研究结果表明，该方案优于基线预编码方案的基础上SD和正交多址接入的用户速率范围很广，并执行接近脏纸编码上限。通过利用基于所提出的MIMO-NOMA方案和点对点MIMO之间的分时的混合方案，可以进一步改进遍历速率区域。
2021-01-14 cs.IT math.IT
Dictionary Learning Based Sparse Channel Representation and Estimation for FDD Massive MIMO Systems
本文研究了FDD Massive MIMO系统的上下行信道估计问题。通过利用稀疏恢复和压缩感知算法，我们能够提高上/下行链路信道估计的准确性，并减少上/下行链路导频符号的数量。这种成功的信道估计建立在信道可以在某个基/字典下稀疏地表示的假设之上。以前的作品模型的通道使用一些预定义的基础/字典，而在这项工作中，我们提出了一个基于字典学习的通道模型，这样的字典是从全面收集的通道测量。学习的字典专门适应于小区特性，并促进更有效和鲁棒的信道表示，这反过来又提高了信道估计的性能。此外，我们通过观察上/下行链路传输之间的AOA/AOD的互易性，将基于字典学习的信道模型扩展到联合上行/下行链路学习框架中，并提出了一种联合信道估计算法，该算法结合了上行和下行接收的训练信号，以获得更准确的信道估计。换句话说，可以通过利用来自更简单的上行链路训练的信息来减少作为FDD Massive MIMO系统中的瓶颈的下行链路训练开销。
2018-05-31 cs.IT math.IT
Analysis of One-Bit Quantized Precoding for the Multiuser Massive MIMO Downlink
我们提出了一个数学分析的线性预编码器的下行链路大规模MIMO多用户系统，采用一位数-模转换器在基站，以降低复杂性和减轻功耗。该分析基于Bussgang定理，并且通常适用于任何线性预编码方案。我们详细研究的量化迫零（ZF）预编码器的特殊情况下，并推导出一个简单的渐近表达式在每个终端的符号出错率。我们的分析表明，量化ZF预编码器的性能主要取决于天线数量与用户数量的比率，并且我们的模拟表明，对于低到中等的信噪比，它可以优于更复杂的最大似然编码器，其中假定大规模MIMO系统进行操作。我们还使用Bussgang定理推导出一个新的线性预编码器优化的情况下，一位量化，并说明其改进的性能。
2016-10-21 cs.IT math.IT
Massive MU-MIMO Downlink TDD Systems with Linear Precoding and Downlink Pilots
我们考虑了一个大规模的MU-MIMO下行时分双工系统，其中一个基站（BS）配备了许多天线，在同一时间频率资源服务于几个单天线用户。我们假设BS使用线性预编码进行传输。为了可靠地解码从BS发送的信号，每个用户应该具有其信道的估计。在这项工作中，我们考虑了一个有效的信道估计方案，以获得CSI在每个用户，称为波束成形训练计划。利用波束成形训练方案，BS对导频序列进行预编码并转发给所有用户。然后，基于接收到的导频，每个用户使用最小均方误差信道估计来估计有效信道增益。该方案的信道估计开销不依赖于基站天线的数目，而仅与用户的数目成正比。然后，我们推导出最大比传输和迫零预编码技术，使我们能够评估的频谱效率，同时考虑到与下行链路导频的传输相关联的频谱效率损失的容量的下限。与以前的工作相比，每个用户只使用统计信道特性来解码发送的信号，我们看到，所提出的波束成形训练方案是最好的中等和低移动性的环境。
2013-10-05 cs.IT math.IT
Cooperative Pilot Spoofing in MU-MIMO Systems
在这封信中，我们考虑下行链路传输的多用户多输入多输出（MU-MIMO）系统与迫零（ZF）预编码器存在多个攻击者。我们提出了一种协作导频欺骗攻击（CPSA），攻击者在上行链路信道训练阶段协作损害信道估计，旨在降低整个小区的下行链路吞吐量。我们首先评估CPSA对信道估计和下行链路ZF预编码设计的影响，然后推导出可实现的下行链路和速率的解析表达式。此外，我们调查的最佳攻击策略，以尽量减少可实现的下行链路和速率。我们证明了所考虑的优化问题是一个凸优化问题，因此可以方便地获得全局最优解。数值结果表明，CPSA攻击导致严重的性能恶化的攻击功率和攻击者的数量的增加。
2020-07-14 cs.IT math.IT
Downlink Power Control in User-Centric and Cell-Free Massive MIMO Wireless Networks
最近，已经引入了所谓的无小区大规模MIMO架构，其中非常大量的分布式接入点（AP）同时并联合地服务于少得多的移动站（MS）。无小区技术的变体是以用户为中心的方法，其中每个AP仅解码其以最大功率接收的MS。本文考虑了无小区和以用户为中心的方法，并使用顺序优化和交替优化的相互作用，推导出下行链路功率控制算法，旨在最大化最小用户的SINR（以确保公平性），或系统和速率。数值结果表明，所提出的算法的有效性，以及以用户为中心的方法一般优于CF之一。
2017-10-21 cs.IT math.IT
Training and Feedback Optimization for Multiuser MIMO Downlink
我们考虑MIMO衰落广播信道，其中衰落信道系数在跨越相干时间$\times$相干带宽的时频块上是恒定的。在闭环系统中，通过基站发送的下行链路训练和来自每个用户终端的显式反馈来获取发射机处的信道状态信息（CSIT）。在开环系统中，CSIT通过利用上行链路训练和信道互易性来获得。我们使用一个紧密的封闭形式的下限遍历可实现的速率在CSIT错误的存在下，以优化系统的整体吞吐量，考虑到明确的开销，由于信道估计和信道状态反馈。基于实际系统的三个时频块模型，我们提供了一些有用的指导方针，为整个系统的优化。特别是，数字（量化）反馈被发现提供了一个很大的优势超过模拟（非量化）反馈。
2009-12-10 cs.IT math.IT
Coherent Product Superposition for Downlink Multiuser MIMO
在两个用户广播信道，其中一个用户有完整的CSIR和其他没有，最近的结果表明，TDMA是严格的次优和产品叠加需要非相干信令实现自由度增益下，许多天线配置。这项工作介绍了产品叠加在域中的相干信令与导频，演示了产品叠加的优势，在低信噪比以及高信噪比，并建立了自由度增益在一个更广泛的接收机天线配置。两类解码器，有和没有干扰消除，进行了研究。通过分析建立了可调速率，并通过模拟进行了说明。
2016-07-25 cs.IT math.IT
Downlink Power Control for Massive MIMO Cellular Systems with Optimal User Association
针对大规模MIMO（multiple-input multiple-output）下行链路蜂窝系统，研究了当每个用户由优化的基站子集服务时，系统的总发射功率消耗最小的问题。我们推导出一个下界的遍历频谱效率（SE）的瑞利衰落信道和最大比传输（MRT）时，基站合作使用非相干联合传输。我们解决了联合用户关联和下行链路发射功率最小化问题，在固定的SE约束。此外，我们解决了一个最大最小的公平性问题，用户特定的权重，最大限度地提高用户之间的最差SE。推导了不同于最大信噪比（max-SNR）关联的最优BS-用户关联规则。仿真结果表明，所提出的方法可以为用户提供比小规模系统更低的发射功率，并且最优用户关联可以在需要时有效地平衡基站之间的负载。
2016-07-07 cs.IT math.IT
A New SLNR-based Linear Precoding for Downlink Multi-User Multi-Stream MIMO Systems
在多用户多输入多输出（MIMO）系统中，信号泄漏噪声比（SLNR）是一个很有前途的线性预编码器设计准则。该方法简化了预编码器的设计问题，并给出了封闭解。在这封信中，我们提出了一种新的线性预编码方案，通过稍微放松SLNR最大化的MU-MIMO系统，每个用户多个数据流。预编码矩阵通过两个厄米特矩阵同时对角化的一般形式获得。新方案减小了每流有效信道增益之间的差距，这是原始SLNR预编码方案中的固有限制。仿真结果表明，所提出的预编码实现了相当大的增益，在错误性能比原来的多流传输，同时保持几乎相同的可实现的和速率。
2010-08-04 cs.IT math.IT
Joint Transmit and Circuit Power Minimization in Massive MIMO with Downlink SINR Constraints: When to Turn on Massive MIMO?
在这项工作中，我们考虑了多小区多输入多输出（MIMO）系统的下行链路，并找到联合最佳数量的基站（BS）天线和传输功率，最大限度地减少功耗，同时满足每个用户的有效信号干扰噪声比（SINR）的约束和BS的功率约束。不同于以往的工作，我们考虑的功耗模型，同时考虑传输和硬件消耗的功率。我们制定了单细胞和多细胞系统的联合优化问题。封闭形式的表达式的最佳数量的BS天线和发射功率推导出单小区的情况下。对多小区情况的分析表明，增加任何小区中的BS天线的数量总是在可行性和总辐射功率方面提高整个系统的性能。这项工作的一个关键贡献是表明，联合优化问题可以放松作为一个几何规划问题，可以有效地解决。该解决方案可以在实践中用于根据业务负载变化来打开和关闭天线。大量的功率节省证明了模拟。
2019-02-21 cs.IT math.IT
The Effect of Spatial Correlation on the Performance of Uplink and Downlink Single-Carrier Massive MIMO Systems
针对频率选择性高斯多用户信道，分析了单载波大规模MIMO系统的上行链路和下行链路。当基站天线间存在空间相关性时，我们给出了可实现的和速率的表达式。已知信道匹配滤波器预编码器（CMFP）在空间不相关的下行链路信道中性能最好。然而，我们发现，在空间相关的下行链路信道具有两个不同的相关模式，并在高的长期平均功率，其他两个预编码器有更好的性能。对于上行链路信道，信道中的部分等效噪声消失，并且与信道匹配滤波器均衡器（CMFE）相比，实现两个常规均衡器导致更好的性能。对均匀线阵和均匀平面阵的计算结果进行了验证。在后者中，由于更多的相关性，空间相关信道的性能下降更大，但相对于信道匹配滤波器预编码器或均衡器的性能增益也更大。在高度相关的情况下，性能可以是信道匹配滤波器预编码器或均衡器的性能的显著倍数。
2019-10-08 cs.IT math.IT
Uplink Downlink Rate Balancing and throughput scaling in FDD Massive MIMO Systems
在这项工作中，我们扩展的概念，上下行链路速率平衡频分双工（FDD）大规模MIMO系统。我们考虑一个基站，大量的天线服务于许多单天线用户。我们首先表明，在上行链路中的任何未使用的容量可以权衡更高的吞吐量在下行链路中的系统，使用脏纸（DP）编码或线性迫零（ZF）预编码。然后，我们还研究了线性波束形成（BF）预编码，ZF预编码和DP编码的情况下，系统吞吐量与天线数量的缩放。我们表明，下行链路的吞吐量是成正比的天线数量的对数。虽然这种对数缩放比上行链路中的速率的线性缩放低，但它仍然可以带来显著的吞吐量增益。例如，我们通过分析和仿真证明，将天线数量从4增加到128将使吞吐量增加5倍以上。我们还表明，作为接收天线的数量的函数的下行链路吞吐量的对数缩放可以实现，即使当发射天线的数量只随接收天线的数量而增加时。
2015-07-14 cs.IT math.IT
Asymptotic analysis of downlink MIMO systems over Rician fading channels
在这项工作中，我们专注于遍历和速率在单小区的大规模多用户MIMO系统中，基站采用N个天线与$K$单天线用户设备进行通信的下行链路。一个正则化迫零（RZF）计划用于预编码的假设下，每个链路形成一个空间相关的MIMO莱斯衰落信道。假设$N$和$K$以非平凡的比率变大并且在基站处可获得完美的信道状态信息来进行分析。随机矩阵理论和大系统分析的最新结果被用来计算作为系统参数，空间相关矩阵和Rician因子的函数的信号与干扰加噪声比的渐近表达式。数值结果被用来评估在不同的操作条件下的有限系统政权的性能差距。
2016-01-26 cs.IT math.IT
Max-Min Multi-Cell Aware Precoding and Power Allocation for Downlink Massive MIMO Systems
针对下行多小区大规模多输入多输出（MIMO）系统，提出了一种最大最小多小区正则迫零（Max-MinMCA-RZF）预编码和功率分配方案。一般相关信道模型被认为是，和所采用的信道状态信息（CSI）捕获模型包括估计误差和导频污染的影响。我们使用随机矩阵理论的结果，以获得确定性的等价物，建议的最大-最小功率分配在大系统的限制，这仅仅取决于统计CSI，但不是对个人的信道实现。我们的数值计算结果表明，建议的最大-最小MCA-RZF预编码器实现了一个显着更高的网络范围内的最小速率比MCA-RZF和传统的RZF预编码器与均匀的功率分配，分别，以及传统的RZF预编码器与最大-最小功率分配。
2017-04-30 cs.IT math.IT
CS-Based CSIT Estimation for Downlink Pilot Decontamination in Multi-Cell FDD Massive MIMO
用于频分双工（FDD）大规模MIMO的发射机处的有效信道状态信息（CSIT）可以促进其与现有FDD蜂窝网络的后向兼容。迄今为止，针对FDD单小区大规模MIMO系统提出了几种CSIT估计方案，但它们都没有考虑小区间干扰（ICI），并且在多小区情况下会受到下行导频污染的影响。为了解决这个问题，本文提出了一种基于压缩感知（CS）的CSIT估计方案，以对抗FDD多小区大规模MIMO系统中的ICI。具体而言，角域大规模MIMO信道在不同的子载波上表现出共同的稀疏性，并且这种稀疏性部分由相邻用户共享。通过利用这些稀疏特性，我们设计的导频信号和相关的信道估计算法的CS理论的框架下，其中与多个相邻的BS相关联的信道可以可靠地估计与低的训练开销的下行链路导频净化。仿真结果验证了所提出的解决方案的良好的下行链路导频去污性能相比，其传统的多小区FDD大规模MIMO。
2021-08-23 cs.IT eess.SP math.IT
Multiuser MIMO Achievable Rates with Downlink Training and Channel State Feedback
我们考虑一个MIMO衰落广播信道和计算可实现的遍历速率时，信道状态信息是通过下行链路训练在接收机获得的，它是由信道状态反馈提供给发射机。在各种假设条件下，分析和比较了非量化（模拟）和量化（数字）信道状态反馈方案。当反馈信道使用的每信道状态系数大于1时，数字反馈被示出为潜在的优越性。此外，我们表明，通过适当的数字反馈链路的设计，在反馈中的错误有轻微的影响，即使是简单的未编码调制的反馈信道上使用。我们首先讨论的情况下，一个未衰落的AWGN反馈信道与正交接入，然后衰落MIMO多址接入（MIMO-MAC）的情况下。我们表明，通过利用MIMO-MAC性质的上行链路信道，一个更好的缩放的反馈信道资源与基站天线的数量可以实现。最后，对于延迟反馈的情况下，我们表明，在现实的情况下，衰落过程具有（归一化）最大多普勒频移0 < F < 1/2，最佳复用增益的分数1 - 2F是可实现的。这项工作的一般结论是，非常显着的下行链路吞吐量是可以实现的简单而有效的信道状态反馈，只要反馈链路设计得当。
2009-05-08 cs.IT math.IT
Downlink Precoding with Mixed Statistical and Imperfect Instantaneous CSI for Massive MIMO Systems
本文研究了大规模多输入多输出（MIMO）系统中一种新的下行链路传输模式的可行性，仅具有统计信道状态信息（CSI）的用户和具有不完美瞬时CSI的用户。研究了混合利用统计CSI和非理想瞬时CSI的下行链路预编码设计问题。首先从理论上分析了两类用户之间的相互干扰对可达速率的影响。在此基础上，考虑到互干扰抑制，提出了一种扩展迫零（eZF）和扩展最大比传输（eMRT）预编码方法，分别以最小化基站总发射功率和最大化用户接收信号功率为目标。由于利用了统计CSI，避免了基于导频的信道估计，从而使更多的活跃用户，更高的系统和速率和更短的传输延迟。最后通过仿真验证了理论分析的正确性和所提出的预编码方法的优越性。
2017-11-30 cs.IT math.IT
Stepwise Transmit Antenna Selection in Downlink Massive Multiuser MIMO
由于大规模MIMO系统的RF电路中的大功率消耗，诸如能量效率或带宽效率的实际相关性能度量既不一定是总发射功率的单调函数，也不一定是有源天线的数量的单调函数。然而，在这些系统中，最佳天线选择在计算上是不可行的。在本文中，我们提出了一种迭代算法来优化发射功率和所选天线的子集受到非单调性能指标在大规模多用户MIMO设置。数值结果给出了能源效率，并表明，对于几个设置所提出的算法报告的选择的天线的最佳数量显着小于发射天线的总数。这一事实表明，在几个大规模MIMO场景中的天线选择不仅降低了硬件复杂度和RF成本，而且提高了系统的能量效率。
2018-02-19 cs.IT math.IT
Timing and Frequency Synchronization for 1-bit Massive MU-MIMO-OFDM Downlink
我们考虑大规模多用户（MU）多输入多输出（MIMO）下行链路的定时和频率同步，其中1位数模转换器（DAC）在基站（BS）。我们专注于实际相关的情况下，正交频分复用（OFDM）是用来在频率选择性信道进行通信。我们的贡献是双重的。首先，我们使用Bussgang定理来分析BS中存在1位DAC时定时和频率偏移对性能的影响。其次，我们证明了广泛使用的Schmidl-Cox同步算法的有效性。我们的研究结果表明，1比特的大规模MU-MIMO-OFDM下行链路是弹性的定时和频率偏移。
2019-05-19 cs.IT eess.SP math.IT
Resource Allocation for Power Minimization in the Downlink of THP-based Spatial Multiplexing MIMO-OFDMA Systems
在这项工作中，我们处理空间复用MIMO-OFDMA系统的下行链路中的资源分配。特别是，我们集中在问题上的联合优化的发送和接收处理矩阵，信道分配和功率分配的目标，最大限度地减少总功耗，同时满足不同的服务质量要求。一个分层的体系结构中使用的用户首先被划分在不同的组的基础上，他们的信道质量，然后信道分配和收发器的设计顺序地解决从一组用户最不利的信道条件。在基站处使用在用户级操作的Tomlinson-Harashima预编码器来去除属于不同组的用户之间的多用户干扰。数值结果被用来突出所提出的解决方案的有效性，并与现有的替代品进行比较。
2014-04-18 cs.IT math.IT
Channel State Feedback Schemes for Multiuser MIMO-OFDM Downlink
在频率平坦的情况下，MIMO广播下行链路的信道状态反馈方案已经被广泛研究。这项工作的重点是更相关的频率选择性的情况下，出现了一些重要的新方面。我们考虑了MIMO-OFDM广播信道，并比较了三种信道状态反馈方案下可实现的遍历速率：模拟反馈，方向量化反馈和“时域”信道量化反馈。前两个计划是以前提出的计划的直接扩展。第三种方案是新颖的，它直接受到高斯相关信源的率失真理论的启发。对于每一个方案，我们得出的条件下，系统实现充分的复用增益。与广泛处理的频率平坦情况的关键区别在于，在MIMO-OFDM中，频域信道传递函数是高斯相关源。新的时域量化方案充分利用了信道频率相关结构，性能优于其他方案。此外，它比复杂的球形矢量量化更容易实现。特别是，我们观察到，没有结构化的码本设计和矢量量化实际上是需要有效的信道状态信息反馈。
2008-04-03 cs.IT math.IT
