Minimum Symbol Error Rate-Based Constant Envelope Precoding for Multiuser Massive MISO Downlink
本文研究了多用户大规模MISO下行信道的恒包络（CE）预编码器设计问题。CE信号的使用允许采用低成本射频链，从而促进大规模MIMO的实现。然而，由于非凸CE约束，后续CE预编码器设计通常具有挑战性。现有的CE预编码器设计考虑对接收符号的失真水平的一些措施的最小化，并且它们通常旨在改善符号出错率（SER）性能。在本文中，我们制定了一个最小的SER为基础的设计CE预编码。设计公式是非凸的，我们提出了两个低复杂度的一阶算法，使用梯度投影。奇怪的是，我们的仿真结果表明，所提出的设计可以实现比特出错率性能接近迫零波束成形没有CE信令的限制。
2018-04-23 cs.IT math.IT
Fast Converging Algorithm for Weighted Sum Rate Maximization in Multicell MISO Downlink
在多小区环境的下行链路中最大化加权和速率的问题是相当感兴趣的。不幸的是，这个问题被认为是NP难的。对于多天线基站和单天线移动终端的情况下，我们设计了一个低复杂度，快速和可证明收敛的算法，局部优化系统的下行链路中的加权和速率。特别是，我们推导出一个迭代的二阶锥规划制定的加权和率最大化问题。该算法在几次迭代内收敛到局部最优。所提出的方法的优越性能是通过数值比较它与其他已知的解决方案。
2012-11-08 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
Low-Complexity Widely-Linear Precoding for Downlink Large-Scale MU-MISO Systems
在这封信中，我们提出了一个宽线性最小均方误差（WL-MMSE）预编码方案采用实值发送符号的下行链路大规模多用户多输入单输出（MU-MISO）系统。与使用WL预编码器和WL检测器的用于单用户多输入多输出（SU-MIMO）系统的现有WL-MMSE收发器相比，所提出的方案仅使用WL预编码和在用户终端（UT）处的简单常规检测。此外，为了避免与大矩阵的求逆相关联的计算复杂性，我们使用多项式展开（PE）来修改WL-MMSE预编码器。我们的仿真结果表明，在过载的系统中，UT的数量大于基站天线的数量，建议的PE WL-MMSE预编码器与矩阵多项式中只有几项实现了显着更高的总和速率比系统采用传统的MMSE预编码。因此，可以在小区中服务共享相同时间/频率资源的更多UT。我们验证了我们的模拟结果的渐近和率，这是通过使用随机矩阵理论的结果得到的解析表达式。
2015-02-06 cs.IT math.IT
Coordinated Linear Precoding in Downlink Multicell MU-MISO OFDMA Networks
研究了下行链路多小区多用户正交频分多址（OFDMA）网络中的协作线性预编码。提出了一种简单、快速、可证明收敛的算法，该算法在每个基站（BS）发射功率约束下最大化加权和速率。利用序贯参数凸逼近（SPCA）方法，将非凸加权和率最大化（WSRM）问题逼近到一个可解的凸形式。通过适当的变量变换、一阶线性逼近和双曲约束变换等方法，得到了优化问题的目标函数和约束条件的二阶锥规划（SOCP）公式，与已知的迭代WSRM算法相比，该算法收敛于次优解所需的迭代次数较少.最后，数值结果证明了所提出的算法的有效性和优越性。
2017-08-16 cs.IT math.IT
Low-Complexity Algorithm for Worst-Case Utility Maximization in Multiuser MISO Downlink
本文研究了多天线基站与多个单天线用户通信的下行链路无线系统的最坏情况效用最大化问题。具体来说，我们联合设计每个用户的传输协方差矩阵，以鲁棒地最大化最坏情况（即，最小）系统效用函数。这个问题已经被证明是NP-难的，因此任何寻找最优解的算法都可能具有过高的复杂性。鉴于此，我们寻求一个有效的和更准确的次优解的WCUM问题。通过交替求解两个凸问题，提出了一种低复杂度的迭代WCUM算法。我们还证明了该算法的收敛性，并证明了其Pareto最优的WCUM问题。一些仿真结果表明，该算法的性能增益和更高的计算效率比现有的算法。
2013-02-25 cs.IT math.IT
Delay Performance of the Multiuser MISO Downlink under Imperfect CSI and Finite Length Coding
我们使用随机网络演算来研究迫零波束形成的多用户MISO系统的延迟性能。首先，我们考虑理想的假设与长码字和完美的CSI在发射机，在那里我们观察到一个强大的信道硬化效应，结果在非常高的可靠性方面的最大延迟的应用程序。然后，我们研究了更现实的假设下，不完美的CSI和有限块长度信道编码的系统。这些影响导致干扰和传输错误，我们推导出封闭形式的下限和上限的错误概率。与理想情况相比，不完美的CSI和有限长度编码导致平均传输速率的大规模降级。令人惊讶的是，系统仍然保持与理想情况下相同的定性行为：只要平均传输速率高于到达速率，系统仍然可以实现相对于最大延迟的非常高的可靠性。
2018-06-26 cs.IT math.IT
Low-Complexity Robust MISO Downlink Precoder Design With Per-Antenna Power Constraints
本文考虑了多输入单输出（MISO）下行链路系统，旨在减轻在基站（BS）的信道状态信息（CSI）的不完善的影响的波束形成器的设计。该设计的目标是最小化指定的信号干扰噪声比（SINR）目标的中断概率，同时满足每天线功率约束（PAPC），并以较低的计算成本。基于对稳健波束形成的偏移最大化技术的见解，以及关于最优性条件的结构的观察，开发了涉及闭合形式表达式的评估的低复杂度迭代算法。为了进一步降低计算成本，算法被开发用于迫零（ZF）和最大比传输（MRT）波束成形方向的每个天线功率约束的变体。在MRT的情况下，我们的低复杂度版本的系统具有大量的天线可能是独立的利益。所提出的算法扩展到系统的PAPC和总功率约束。仿真结果表明，所提出的鲁棒设计可以提供显着的收益，在中断概率，同时满足PAPC。
2017-04-25 cs.IT 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
Construction of One-Bit Transmit-Signal Vectors for Downlink MU-MISO Systems with PSK Signaling
我们研究了下行链路多用户多输入单输出（MU-MISO）系统，其中基站（BS）有大量的天线与成本有效的一位数-模转换器（DAC）。在这个系统中，我们首先确定天线选择可以产生一个非平凡的符号错误率（SER）的性能增益，通过减轻错误地板的问题。与先前关于一比特预编码的工作类似，由于其组合性质，找到最佳发射信号向量（包括预编码和天线选择）需要穷举搜索。受此启发，我们提出了一个低复杂度的两阶段算法，直接获得这样的发射信号矢量。在第一阶段中，我们通过迭代硬阈值算法获得一个可行的发送信号向量，其中所得到的向量确保每个用户的无噪声观测属于期望的决策区域。在第二阶段，比特翻转算法被用来细化可行向量，使得每个用户的接收信号对加性高斯噪声具有更强的鲁棒性。通过仿真结果，我们证明了所提出的方法可以产生一个更优雅的性能-复杂度权衡比现有的一比特预编码方法。
2019-01-23 cs.IT math.IT
Exploring Green Interference Power for Wireless Information and Energy Transfer in the MISO Downlink
在本文中，我们提出了一种高能效的信息和能量传输，其中我们利用无线干扰的建设性部分作为绿色有用信号功率的来源。而不是在传统的方案中抑制干扰，我们利用用户之间的建设性干扰，固有的下行链路，作为有用的信息和无线能量的来源。具体来说，我们提出了一种新的预编码设计，最大限度地减少发射功率，同时保证通用相移键控调制信号的服务质量（QoS）和能量收集的限制。修改QoS约束以适应相长干扰。我们推导出预编码优化问题的次优解和局部最优解。与传统方案相比，所提出的预编码通过调整约束以适应建设性干扰作为有用信号功率的源来降低发射功率。我们的仿真结果表明，与传统的预编码相比，所提出的数据辅助预编码显着节省功率。
2015-01-16 cs.IT math.IT
Improving the Performance of the Zero-Forcing Multiuser MISO Downlink Precoder through User Grouping
我们考虑多输入单输出（MISO）高斯广播信道，在基站（BS）和$N_u$单天线用户的$N_t$天线在下行链路。我们提出了一种新的用户分组预编码器，它提高了迫零（ZF）预编码器的和速率性能，特别是当信道是病态的。所提出的预编码器将所有用户划分为大小相等的小组。下行链路波束成形然后以这样的方式进行，即在每个用户的接收机处，来自意图用于不在其组中的用户的信号的干扰被消除。组内干扰仍然存在，并且通过在BS处使用脏纸编码（DPC）的连续干扰预减法来消除。所提出的用户分组方法不同于用户选择，因为它是用于将信息预编码到所选择的（调度的）用户的方法，而不是用于选择哪些用户要被调度的方法。通过分析和仿真，所提出的基于用户分组的预编码器相比，ZF预编码器实现了可实现的和速率的显着改善。当用户配对时（即，每组具有两个用户），所提出的预编码器的复杂度是$O(N_u^3) + O(N_u^2 N_t)$，其与ZF预编码器的复杂度相同。
2014-11-27 cs.IT math.IT
Resource Allocation for Multi-User Downlink MISO OFDMA-URLLC Systems
研究了多输入单输出（MISO）正交频分多址（OFDMA）超可靠低时延通信（URLLC）系统下行链路的资源分配算法设计。为了满足URLLC对时延的严格要求，采用了短分组传输，并在资源分配算法设计中考虑了短分组传输。资源分配被优化以最大化加权系统和吞吐量，该加权系统和吞吐量服从关于URLLC用户的发送比特数、分组错误概率和延迟的服务质量（QoS）约束。尽管所得到的优化问题的非凸性，通过单调优化找到最优解。相应的最优资源分配策略可以作为次优低复杂度解决方案的性能上限。我们开发这样一个低复杂度的资源分配算法，以达到性能和复杂度之间的平衡。我们的仿真结果揭示了使用多个天线减少延迟和提高URLLC系统的可靠性的重要性。此外，所提出的次优算法的性能接近所提出的最优算法，并优于两个基线计划的相当大的利润率，特别是当用户有异构的延迟要求。最后，传统的资源分配设计的基础上香农的容量公式是不适用于MISO OFDMA-URLLC系统，因为他们可能会违反用户的延迟约束。
2019-10-14 cs.IT math.IT
Sum-Rate Maximization for Linearly Precoded Downlink Multiuser MISO Systems with Partial CSIT: A Rate-Splitting Approach
研究了在发射端信道状态信息不完全的情况下，下行MU-MISO系统的和速率最大化问题。相反，现有的作品，我们认为，而非正统的传输方案。特别地，针对其中一个用户的消息被分成两部分：可以被所有用户恢复的公共部分，以及由相应用户恢复的私有部分。另一方面，其余用户通过私人消息接收他们的信息。当CSIT误差随着SNR的增加而衰减时，这种速率分裂（RS）方法被证明可以提高可实现的自由度（DoF）。在这项工作中，RS策略与线性预编码器设计和优化技术相结合，以实现在整个SNR范围内最大化的遍历SR（ESR）性能。预编码器设计的基础上部分CSIT知识，通过解决一个随机速率优化问题，使用样本平均近似（SAA）加上加权最小均方误差（WMMSE）的方法。数值结果表明，除了ESR增益，RS的好处还包括放宽CSIT质量要求和增强的可实现的速率区域相比，传统的传输与NoRS。
2016-08-24 cs.IT math.IT
Neural Network Based Optimization of Transmit Beamforming and RIS Coefficients Using Channel Covariances in MISO Downlink
针对RIS辅助MISO下行链路，提出基于信道协方差的无监督BNN与有监督RIS CNN，以减少波束更新并提升和速率、降低计算时间。
2025-02-17 cs.IT eess.SP math.IT
Non-Linear Precoding via Dirty Paper Coding for Near-Field Downlink MISO Communications
本文提出基于香肠纸编码的非线性预编码方法，通过预取消已知干扰提升近场下行MISO通信的总速率性能。
2025-11-20 cs.IT math.IT
Constructive Multiuser Interference in Symbol Level Precoding for the MISO Downlink Channel
研究了多天线系统下行链路中多用户同时传输时的干扰问题。利用符号级预编码，本文讨论了一种新的多用户干扰抑制方法。提出了联合利用数据信息（DI）和信道状态信息（CSI）来设计符号级预编码器的概念。在这个方向上，数据流之间的干扰在某些条件下被转换为有用信号，该有用信号可以提高下行链路传输的信号干扰噪声比（SINR）。我们提出了一个最大比传输（MRT）为基础的算法，联合利用DI和CSI收集建设性多用户干扰的好处。随后，建立相长干扰下行链路传输与物理层多播之间的关系。在这种情况下，新的建设性干扰预编码技术，解决了发射功率最小化（最小功率）在每个用户的接收机的单个SINR约束提出。此外，通过最大化的加权最小SINR（最大最小SINR）的用户的公平性是通过找到最小功率和最大最小SINR问题之间的联系。此外，启发式预编码技术，提出了解决加权和率的问题。最后，大量的数值结果表明，所提出的计划优于其他国家的最先进的技术。
2014-08-20 cs.IT math.IT
Joint MOO of Transmit Precoding and Receiver Design in a Downlink Time Switching MISO SWIPT System
在本文中，我们考虑一个时间切换（TS）共址的同时无线信息和功率传输（SWIPT）系统由多个多天线接入点，服务于多个单天线用户。在这种情况下，我们提出了一个多目标优化（MOO）的框架，共同设计帕累托最优波束成形向量和TS比为每个接收机。目标是最大化效用向量，包括实现的数据率和所有用户同时收获的能量。该问题是一个非凸秩约束的多目标优化问题，通过加权Chebycheff方法将其松弛转化为一个非凸半定规划问题。利用优化极小化算法求解非凸SDP，并证明了最优解满足秩约束。我们还研究了在固定TS比的情况下，用同样的方法优化波束形成向量的问题。数值结果提供了两个协调的接入点与MISO配置。结果示出了所收获的能量和信息数据率目标之间的权衡，并且示出了优化预编码策略和TS比对该权衡的影响。
2016-10-26 cs.IT math.IT
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
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
Resource Allocation for Secure Multi-User Downlink MISO-URLLC Systems
本文研究了安全多用户下行超可靠低延迟通信（URLLC）的资源分配算法设计。为了增强物理层安全性，基站（BS）配备有多个天线，并且由BS注入人工噪声（AN）以削弱窃听者的信道。为了满足安全URLLC系统中严格的延迟要求，采用短分组传输（SPT），并考虑资源分配设计。资源分配算法设计被公式化为最小化总发射功率的优化问题，同时保证关于URLLC用户的发射比特数、分组错误概率、信息泄漏和延迟的服务质量（QoS）约束。由于优化问题的非凸性，找到全局解需要高的计算复杂性。因此，我们提出了一个低复杂度的算法，基于逐次凸逼近（SCA）找到一个次优的解决方案。我们的仿真结果表明，所提出的资源分配算法设计，确保了保密的URLLC用户的传输，并产生显着的功率节省相比，基线方案。
2020-02-26 cs.IT math.IT
Deep Unfolding for SIM-Assisted Multiband MU-MISO Downlink Systems
University of Manitoba（曼尼托巴大学）
本文提出一种交替优化框架，通过深度展开网络实现多频段MU-MISO下行系统的高效传输，提升频谱效率和用户速率。
2026-05-08 cs.IT math.IT
Low-Complexity Symbol-Level Precoding for MU-MISO Downlink Systems with QAM Signals
本研究提出了一个大规模的天线系统的发射信号的建设具有成本效益的1位数模转换器在下行链路。在正交幅度调制星座中，如何克服由其固有特性引起的严重的误码平层问题仍然是一个有待解决的问题。为此，我们首先提出了一个可行性条件，保证每个用户的无噪声信号被放置在所需的决策区域。对于加性噪声的鲁棒性，我们提出了一个优化问题，然后将可行性条件转化为级联矩阵形式。我们提出了一个低复杂度的算法来产生一个1位的发送信号的基础上提出的优化问题制定为一个定义良好的混合整数线性规划。数值结果验证了该方法在检测性能和计算复杂性方面的优越性。
2021-06-01 cs.IT eess.SP math.IT
Coordinate Update Algorithms for Robust Power Loading for the MU-MISO Downlink with Outage Constraints
研究了单小区多用户多输入单输出下行链路在服务质量约束下的功率分配问题。基站获取信道的估计，并且对于给定的波束成形结构，设计功率分配，以便最小化所需的总传输功率，以确保满足接收机处的目标信号与干扰和噪声比，服从指定的中断概率。我们考虑的情况下，在基站的信道估计的错误可以建模为零均值和高斯。这种模型特别适合于具有准静态信道的时分双工（TDD）系统，其中基站在上行链路阶段期间估计信道。在该模型下，我们采用了精确的确定性表征的中断概率转换的机会约束制定一个确定性的。虽然确定性公式是不凸的，我们开发了一个坐标下降算法，可以证明收敛到一个全局最优解时，起点是可行的。洞察到的确定性配方的结构产生的近似结果，在协调更新算法具有良好的性能和显着降低计算成本。所提出的算法提供了更好的性能比现有的鲁棒功率加载算法，是基于易处理的保守近似，甚至可以提供更好的性能比鲁棒预编码算法的基础上，这样的近似。
2016-02-26 cs.IT math.IT
Learning Robust Beamforming for MISO Downlink Systems
Jeonbuk National University（国立全北大学）；Pukyong National University（釜庆国立大学）
研究了下行多用户系统中鲁棒波束形成优化的学习算法。基站（BS）识别有效的多天线传输策略，只有不完美的信道状态信息（CSI）和它的随机特性。为此，我们提出了一种鲁棒的训练算法，其中深度神经网络（DNN），它只接受完美CSI的估计和统计知识，被优化以适应现实世界的传播环境。因此，经过训练的DNN可以仅基于实际CSI的不完美观测来提供有效的鲁棒波束成形解决方案。数值结果验证了所提出的学习方法相比，传统的计划的优势。
2021-03-02 cs.IT cs.LG eess.SP
Robust Transmission in Downlink Multiuser MISO Systems: A Rate-Splitting Approach
我们考虑一个下行链路多用户MISO系统的有界误差的信道状态信息在发送端（CSIT）。我们首先看看在鲁棒的设计问题，实现最大最小的公平用户之间（在最坏的情况下）。与文献中采用的传统方法相反，我们提出了一种基于速率分割（RS）策略的非正统设计。每个用户的消息被分成两部分，公共部分和私有部分。所有公共部分被打包成一个超级公共消息，使用公共码本进行编码，而私有部分被独立编码。得到的符号流被线性预编码并同时发送，每个接收机通过解码公共流及其对应的专用流来检索其预期消息。对于CSIT的不确定性区域，缩放与SNR（例如，通过缩放反馈位的数量），我们证明了基于RS的设计实现了更高的最大-最小（对称）自由度（DoF）相比，传统的设计（NoRS）。对于非缩放CSIT的特殊情况（例如，固定数量的反馈比特），并且与NoRS相反，RS可以实现非饱和的最大-最小速率。我们提出了一个强大的算法的基础上切割集的方法加上加权最小均方误差（WMMSE）的方法，我们证明了其性能增益超过国家的最先进的设计。最后，我们扩展了RS策略，以解决服务质量（QoS）约束的功率最小化问题，我们表现出显着的收益超过基于NoRS的设计。
2016-06-26 cs.IT math.IT
MISO Downlink with Fluid Antenna Multiple Access
University of Hertfordshire（赫特福德大学）
针对采用最大比传输或迫零预编码的MISO下行FAMA系统，建立了统一分析框架，推导了每端口SIR的Beta-prime分布、闭式CDF、跨端口相关性及严格中断概率界，揭示了分集阶数和尾行为，并比较了两种预编码的性能。
2026-05-22 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
Sum-Rate Maximization for Multiuser MISO Downlink Systems with Self-sustainable IRS
本文研究了多用户多输入单输出（MISO）下行链路通信辅助下的自我可持续的智能反射表面（IRS），它可以收获的功率从接收到的信号。我们研究了联合设计的波束形成器在接入点（AP）和相移和功率收获时间表在IRS最大化的系统和速率。该设计被制定为一个非凸优化问题，考虑到IRS元件的能力，收获无线功率实现自我可持续性。随后，我们提出了一个计算效率高的交替算法，以获得一个次优的解决方案的设计问题。仿真结果表明：在IRS辅助系统中，系统和速率与系统自维持能力之间存在一个非平凡的折衷关系;随着IRS单元数目的增加，系统性能得到改善;采用小比特分辨率的离散移相器的IRS，在连续相移的情况下，系统和速率足以达到理想情况下的可观值。
2020-05-24 cs.IT eess.SP math.IT
Secure Users Oriented Downlink MISO NOMA
提出了一种面向安全用户的多输入单输出（MISO）非正交多址接入（NOMA）下行传输方案，其中多个合法用户分为服务质量（QoS）要求用户（QU）和被被动窃听者窃听的安全要求用户（SU）。其基本思想是利用迫零波束形成（ZFBF）来消除SU之间的干扰，然后基于所获得的波束形成向量来有效地调度多个QU，将合法用户划分为多个用户簇，以这种方式，QU可以共享并发传输并帮助干扰窃听者以增强SU保密性。目标是在满足每个SU的保密中断概率（SOP）约束和每个QU的QoS约束的前提下，分别最大化所有SU的可实现最小保密率（MSR）和总和保密率（SSR）.为了提供一个全面的调查，我们考虑两个极端的情况下，窃听者有完美的多用户检测能力（保密下限）或不具有多用户检测能力（保密上限）。在下界情况下，分别提出了求解最大最小保密率（MMSR）和最大和保密率（MSSR）问题的Dinkelbach算法和基于单调优化（MO）的外多块近似算法.对于上界情况，提出了一种基于交替优化（AO）的算法来求解这两个非凸问题。最后，通过数值计算验证了所提出的方案相对于传统正交多址接入（OMA）方案的优越性。
2019-03-01 cs.IT math.IT
Unraveling the Rank-One Solution Mystery of Robust MISO Downlink Transmit Optimization: A Verifiable Sufficient Condition via a New Duality Result
针对多用户多输入单输出（MISO）下行链路，研究了在信道状态信息（CSI）不准确情况下的鲁棒传输优化问题。这个鲁棒的问题处理一般秩的发送协方差设计，它遵循一个安全的速率约束下的球形有界CSI的不确定性制定。奇怪的是，在以前的作品中的仿真结果表明，鲁棒问题承认在大多数情况下，秩一最佳传输协方差。这样的数值发现是有吸引力的，因为具有秩一协方差的传输可以通过单流发射波束成形容易地实现。这就产生了一个根本性的重要问题，即，我们是否可以在理论上确定的条件下，鲁棒问题承认一个秩一的解决方案。在本文中，我们确定了一个这样的条件。简单地说，我们证明了鲁棒性问题是保证承认秩一的解决方案，如果CSI的不确定性不是太大，多用户信道是不是太差的条件。为了建立上述条件，我们开发了一个新的对偶框架，通过它的鲁棒问题和相关的极大极小问题之间的密切关系被揭示。我们的条件只涉及一个简单的表达式，相对于多用户信道和其他系统参数。特别是，与文献中出现的其他充分秩一条件不同，我们的条件是可验证的。我们的分析框架，其他几个CSI不确定性模型的应用进行了讨论。
2016-12-31 cs.IT math.IT
Outage Constrained Robust Transmit Optimization for Multiuser MISO Downlinks: Tractable Approximations by Conic Optimization
在本文中，我们考虑一个概率信号干扰噪声比（SINR）约束的问题，在不完美的信道状态信息（CSI）的存在下，多用户多输入单输出（MISO）下行链路的情况下，发射波束成形设计。特别是，我们处理基于中断的服务质量约束，其中每个用户的SINR不满足服务要求的概率不能低于给定的中断概率规范。研究概率SINR约束问题的解决方法很重要，因为实际系统中经常存在CSI错误，如果处理不当，可能会导致严重的SINR中断。然而，主要的技术挑战是如何处理概率SINR约束。为了解决这个问题，我们提出了一种新的松弛-约束（RAR）方法，它包括两个关键要素-半定松弛（SDR），和保守近似概率约束的分析工具。其基本目标是建立近似的概率SINR约束公式的形式凸锥优化问题，使他们可以很容易地实现可用的求解器。使用一个直观的最坏情况的参数或专门的概率结果，我们开发了各种保守的近似方案处理概率约束与二次不确定性。因此，我们得到了几个RAR替代处理概率SINR约束的问题。我们的技术适用于复高斯CSI误差和i.i.d.未知分布的有界CSI误差。此外，从我们广泛的模拟结果表明，建议RAR方法显着改善现有的，无论是在解决方案的质量和计算复杂性。
2011-08-04 cs.IT math.IT
Cooperative Interference Management with MISO Beamforming
该对应关系研究了多小区系统中的下行链路传输，其中每个具有多个天线的多个基站（BS）协作地设计它们各自的发射波束成形向量以优化整体系统性能。为简单起见，假设所有移动站（MS）均配备有单个天线，并且在每个小区中同时存在一个活动MS。因此，感兴趣的系统可以通过称为MISO-IC的多输入单输出（MISO）干扰信道（IC）来建模，其中干扰被视为噪声。我们提出了一种新的方法来表征不同的速率元组的活跃MS上的可达速率区域的MISO-IC的帕累托边界，通过探索MISO-IC和认知无线电（CR）MISO信道之间的关系。我们表明，每个帕累托边界率元组的MISO-IC可以实现在一个分散的方式时，每个BS达到自己的信道容量受到一定的一组干扰功率约束（也称为干扰温度约束的CR系统）在其他MS接收机。此外，我们表明，这一结果导致一个新的分散算法实现多小区合作下行波束成形。
2010-06-28 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
Stable Matching for Selection of Intelligent Reflecting Surfaces in Multiuser MISO Systems
在这封信中，我们提出了一个智能反射面（IRS）选择策略多IRS辅助多用户多输入单输出（MISO）系统。特别是，我们提出的IRS选择问题作为一个稳定的匹配问题。提出了一种两阶段的用户-IRS分配算法，其主要目标是实现稳定的用户-IRS匹配，从而提高系统的和速率。该算法的第一阶段采用了著名的盖尔Shapley匹配设计的稳定的婚姻问题。然而，由于多用户系统中的干扰，在第一阶段之后获得的匹配可能不稳定。为了克服这个问题，片面（即，在所提出的算法的第二阶段中，仅识别IRS阻塞对（BP），其中BP是在交换它们的伙伴之后更好的IRS对。因此，第二阶段验证所提出的算法中的稳定匹配。数值结果表明，该分配实现了更好的和率性能相比，基于距离和随机匹配算法。
2021-01-16 cs.IT math.IT
Sum Rate Maximization for Multiuser MISO Downlink with Intelligent Reflecting Surface
智能反射面（IRS）是一种由大量可重构无源单元组成的平面阵列，通过独立控制各单元的相移，实现接收端反射信号的自对准。由于IRS可以在没有RF链的情况下实现，因此它被视为用于提高未来通信系统的频谱效率的具有成本效益的解决方案。这项工作考虑了IRS辅助的多用户多输入单输出下行链路传输，我们的目标是通过联合优化基站的发射波束形成器和IRS的相移（可以是连续的或离散的）来最大化和速率。这种和速率最大化（SRM）问题是具有挑战性的，特别是对于离散相位的情况下。为了解决这个问题，我们首先推导出一个更容易处理的等效公式的SRM问题的结构化凸约束和光滑的目标。从那里，定制派生块协调加速投影梯度算法的开发。仿真结果表明，所提出的设计优于国家的最先进的设计在和速率性能。
2020-10-21 cs.IT eess.SP math.IT
Robust Design for Intelligent Reflecting Surfaces Assisted MISO Systems
在这项工作中，我们研究了统计鲁棒波束形成设计的智能反射面（IRS）辅助多输入单输出（MISO）无线系统在不完美的信道状态信息（CSI），其中信道估计误差被假定为加性高斯。我们的目标是联合优化发射/接收波束形成器和IRS相移，以最大限度地减少用户的平均均方误差（MSE）。特别是，为了解决非凸优化问题，开发了一种有效的算法，利用交替优化和优化最小化技术。仿真结果表明，该方法在信道状态信息有误差的情况下仍具有鲁棒的均方误差性能，且性能明显优于传统的非鲁棒方法。
2020-06-12 cs.IT eess.SP math.IT
Flexible Intelligent Layered Metasurfaces for Downlink Multi-user MISO Communications
针对传统堆叠式智能超表面层数多、功率衰减严重的问题，提出由两层形状可控柔性超表面构成的FILM架构，结合交替优化方法求解信道拟合问题，在减少层数的同时大幅提升了多用户MISO系统的和速率与误码率性能。
2025-10-28 cs.IT math.IT
MISO Wireless Communication Systems via Intelligent Reflecting Surfaces
智能反射面（IRSs）是近年来无线通信领域的研究热点。特别地，作为低成本的无源设备，IRS使得能够控制无线传播环境，这在常规无线网络中是不可能的。为了充分利用这种IRS辅助的通信系统，接入点（AP）处的波束形成器和IRS处的相移都需要被优化设计。然而，到目前为止，最佳设计还没有得到很好的理解。本文研究了一种基于IRS的点对点多输入单输出（MISO）通信系统。AP处的波束形成器和IRS相移被联合优化以最大化频谱效率。两个有效的算法，分别利用不动点迭代和流形优化技术，开发解决由此产生的非凸优化问题。所提出的算法不仅实现了更高的频谱效率，但也导致较低的计算复杂性比国家的最先进的方法。仿真结果表明，在无线系统中部署大规模的IRS比增加AP处的天线阵列尺寸更有效地提高频谱和能量效率。
2019-04-27 cs.IT math.IT
Robust and Secure Sum-Rate Maximization for Multiuser MISO Downlink Systems with Self-sustainable IRS
本文研究了一种可自我维持的智能反射表面（IRS），它可以同时从接收到的信号中反射和收获能量的多用户多输入单输出（MISO）下行链路通信。我们研究了联合设计的波束形成器在接入点（AP）和相移，以及能量收集时间表在IRS最大化系统和速率。该设计被制定为一个非凸优化问题，考虑到IRS元件的无线能量收集能力，安全通信，以及对信道状态信息（CSI）不完善的影响的鲁棒性。随后，我们提出了一个计算效率高的迭代算法，以获得一个次优的解决方案的设计问题。在每次迭代中，采用S-过程和逐次凸逼近来处理中间优化问题。仿真结果表明：（1）在系统总速率和IRS的自维持性之间存在一个非平凡的折衷关系：（2）所提出的方案所获得的性能增益在大量能量收集IRS元件的情况下是饱和的; 3）配备有小比特分辨率离散移相器的IRS足以实现相当大的系统总和-具有连续相移的理想情况的速率。
2021-08-04 cs.IT eess.SP math.IT
Intelligent Reflecting Surface Assisted Multi-User MISO Communication: Channel Estimation and Beamforming Design
最近出现了使用智能反射表面（IRS）重新配置无线传播环境的概念，其中IRS包括大量的无源反射元件，其可以智能地反射撞击的电磁波以增强性能。以前的工作已经显示出有前途的增益假设在基站（BS）和IRS，这是不切实际的，由于反射元件的无源性质的完美的信道状态信息（CSI）的可用性。本文的初步贡献之一，研究了IRS辅助的多用户多输入单输出（MISO）通信系统下不完美的CSI。不同于最近的几个作品，开发最小二乘（LS）估计的IRS辅助信道矢量，我们利用先验知识的大规模衰落统计在BS推导出贝叶斯最小均方误差（MMSE）信道估计的协议下，IRS适用于一组最佳的相移矢量在多个信道估计子阶段。由此产生的均方误差（MSE）的分析和数值显示是低于实现的LS估计。联合设计的预编码和功率分配在BS和反射波束成形在IRS提出了最大化的最小用户信号干扰噪声比（SINR）的发射功率约束。性能评估的结果说明了所提出的系统的效率，并研究其对信道估计误差的敏感性。
2020-05-04 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
Unsupervised Learning for AoD Estimation in MISO Downlink LoS Transmissions
针对传统AoD估计的实时测量与数据收集挑战，提出统一DML和SML训练的无监督学习框架，结合接收信号与导频信息，在LoS下提升精度并减少观测次数，降低开销与延迟。
2025-04-19 cs.IT eess.SP math.IT
Achievable Rate Region of MISO Interference Channel Aided by Intelligent Reflecting Surface
研究了智能反射面辅助下多输入单输出（MISO）干扰信道的可达速率域。我们利用协调IRS提供的额外设计自由度来增强期望信号和抑制干扰，从而扩大干扰信道的可达速率区域。为此，我们联合优化发射机处的主动发射波束成形和IRS处的被动反射波束成形，受到反射波束成形向量的恒模约束。为了解决非凸优化问题，我们提出了一种迭代算法来优化发射波束形成通过二阶锥规划（SOCP）和反射波束形成通过半定松弛（SDR）。数值结果表明，该算法的IRS辅助干扰信道的性能可以显着优于传统的干扰信道没有IRS。
2020-05-19 cs.IT eess.SP math.IT
Energy Efficient Symbol-Level Precoding in Multiuser MISO Channels
本文研究了利用多天线系统下行链路中同时多用户传输间干扰的思想。利用符号级预编码，讨论了一种通过联合利用信道状态信息（CSI）和数据信息（DI）来解决多用户干扰的新方法。在这个方向上，数据流之间的干扰在某些条件下被转换为有用信号，该有用信号可以提高下行链路传输的信号干扰噪声比（SINR）。在这种情况下，提出了新的建设性干扰预编码技术，解决了在每个用户的接收机的发射功率最小化（最小功率）与个别SINR的约束。此外，我们调查的CI预编码设计的假设下，接收到的MPSK符号可以驻留在一个宽松的区域，以便被正确地检测。
2015-05-08 cs.IT 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
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
Power-Efficient Resource Allocation for Multiuser MISO Systems via Intelligent Reflecting Surfaces
智能反射表面（IRSs）被认为是下一代无线通信的关键使能器，由于它们的定制无线传播环境的能力。在本文中，我们研究了功率有效的资源分配IRS辅助多用户多输入单输出（MISO）系统。为了使发射功率最小化，在接入点（AP）处的波束成形向量和IRS处的相移两者被联合优化，同时考虑用户的最低所需服务质量（QoS）。为了解决非凸性的制定优化问题，内部近似（IA）算法的开发。与现有的设计，不能保证局部最优性，该算法是保证收敛到Karush-Kuhn-Tucker（KKT）的解决方案。我们的仿真结果表明，该算法的有效性相比，基线计划，并揭示部署IRS是更有前途的比利用多个天线在AP的能源效率。
2020-05-14 cs.IT eess.SP 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
Joint Beamforming Design for Multiuser MISO Downlink Aided by a Reconfigurable Intelligent Surface and a Relay
可重构智能表面（RIS）由于其可控的散射元件，能够引导电磁波到所需的方向，最近引起了相当大的关注。虽然RISs与继电器有一些相似之处，但两者有影响其性能的根本差异。为了利用中继和RIS的优点，本文提出了一种多用户通信系统，其中中继和RIS合作，以提高性能的能量效率。使用奇异值分解（SVD），半定规划（SDP），和函数逼近，我们提出了不同的解决方案，用于优化波束形成矩阵在基站（BS），中继，并在RIS的相移，以最大限度地减少总发射功率的服务质量（QoS）的约束。当继电器工作在半双工和全双工模式时，以及当反射元件具有连续和离散相移时，该问题在不同的情况下得到解决。仿真结果提供了在全双工和半双工模式下，在不同的优化方案下，系统的性能进行比较，与没有RIS或中继。结果表明，全双工中继与RIS协作的系统性能优于其他所有方案，且全双工中继的贡献高于RIS。然而，当所需的QoS高时，RIS比半双工中继执行得更好。结果还表明，增加RIS反射元件的数量在中继器存在的情况下比在没有中继器的情况下更好地提高性能。
2021-04-30 cs.IT math.IT
SINR Analysis of an IRS Assisted MU-MISO System
在这项工作中，我们描述了中断概率（OP）的智能反射面（IRS）辅助多用户多输入单输出（MU-MISO）通信系统。使用两步近似方法，我们近似的信号干扰加噪声比（SINR）的任何下行链路用户的对数正态随机变量。各种系统参数的影响进行了研究，使用OP的封闭形式的表达式。它的结论是，IRS的位置有一个关键的作用，但适当增加的IRS元素的数量将有助于弥补性能的损失，如果IRS的位置是次优的。
2022-08-07 cs.IT 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
Construction of 1-Bit Transmit Signal Vectors for Downlink MU-MISO Systems: QAM constellations
在本文中，我们研究了具有大量天线阵列的基站在具有成本效益的1位数模转换器下的发射信号的构造。由于其粗糙的非线性特性，传统的预编码方法不能产生有吸引力的性能与严重的错误平层问题。此外，由于其组合性质，找到最佳发射信号在计算上是不可信的。因此，有效地构造1比特发射信号仍然是一个悬而未决的问题。作为我们早期工作的扩展，我们提出了一种有效的方法来构建一个1比特的正交幅度调制星座下的发射信号。为此，我们首先推导出所谓的可行性条件，确保每个用户的无噪声观测属于一个期望的决策区域，然后将其转换为线性约束。考虑到对加性噪声的鲁棒性，所提出的构造方法被配制成一个定义良好的混合整数线性规划问题。在此基础上，我们开发了一种低复杂度的算法来解决它（等效地，生成一个1比特的发送信号）。通过仿真，验证了该方法在计算复杂性和检测性能方面的优越性。
2021-04-22 cs.IT eess.SP math.IT
Joint Constellation Rotation and Symbol-level Precoding Optimization in the Downlink of Multiuser MISO Channels
研究了无线多天线系统下行链路中多个用户间的同时干扰问题。为了利用多用户干扰并在接收机侧将其转换为有用功率，通过联合利用来自每个单独用户的数据和信道状态信息来利用符号级预编码。本文介绍了一种复杂性降低计划，利用星座的对称性，以减少可能的计算和符号级优化问题的约束条件的数量。本文还提出了一种新的传输技术，联合优化发送符号级预编码和星座旋转的数据流为每个用户。其目的是增加具有相长干涉的概率，从而提高性能。我们专注于提高能源效率，通过降低所需的功率，以满足一定的服务质量的约束，通过解决一个符号级的预编码问题，并找到每个用户星座旋转的最佳相位。该问题是非凸的，因此，我们提出了一个有效的分支定界算法结合半定松弛来解决问题，并找到一个有效的解决方案。数值结果以比较的方式示出所提出的技术的有效性，其在能量效率和功耗方面优于最先进的符号级预编码方案。
2020-11-08 cs.IT eess.SP math.IT
