Model-driven Learning for Generic MIMO Downlink Beamforming With Uplink Channel Information
准确的下行信道信息对于波束成形设计至关重要，但在实际中很难获得。本文研究了一种基于深度学习的下行波束赋形优化方法，以最大化系统和速率，当只有上行信道信息可用时。我们的主要贡献是提出了一种模型驱动的学习技术，利用最佳下行链路波束成形的结构，设计一个有效的混合学习策略，旨在最大限度地提高和速率性能。这是通过在训练阶段联合考虑下行链路信道的学习性能、功率和和速率来实现的。所提出的方法适用于上行链路信道信息可用但其与下行链路信道的关系未知并且不需要显式下行链路信道估计的一般情况。我们进一步扩展开发的技术，以大规模的多输入多输出的情况下，实现了分布式学习策略的多小区系统，而无需小区间信令开销。仿真结果表明，该方法具有接近于现有数值算法的性能，并具有良好的下行信道信息，在总速率方面明显优于现有的数据驱动方法。
2021-09-16 cs.IT eess.SP math.IT
Minimizing Sum-MSE Implies Identical Downlink and Dual Uplink Power Allocations
在多用户下行链路中，在总功率约束下使均方误差和最小的线性预编码器的功率分配是一个非凸问题。许多现有的算法解决了一个等价的凸问题，在虚拟上行链路和应用变换的基础上，上下行对偶找到下行链路的解决方案。在这封信中，我们分析了虚拟上行链路的功率分配子问题的最优性准则，并证明了最优解导致相同的功率分配在下行链路和虚拟上行链路。因此，我们扩展了已知的对偶结果，重要的是，简化了现有的算法用于迭代收发器的设计。
2010-07-19 cs.IT math.IT
Deep Learning based Downlink Channel Prediction for FDD Massive MIMO System
在频分双工（FDD）大规模多输入多输出（MIMO）系统中，由于下行链路训练和上行链路反馈所需的巨大开销，在基站（BS）处获取下行链路信道状态信息（CSI）是非常具有挑战性的任务。在本文中，我们揭示了一个确定性的上行链路到下行链路的映射函数时，位置到信道的映射是双射。受通用近似定理的启发，我们提出了一个稀疏复值神经网络（SCNet）来近似上行链路到下行链路的映射函数。与在实域中运行的一般深度网络不同，SCNet是在复域中构建的，能够通过离线训练来学习复值映射函数。在训练之后，SCNet用于基于估计的上行链路CSI直接预测下行链路CSI，而不需要下行链路训练或上行链路反馈。数值结果表明，SCNet在预测精度方面比一般深度网络具有更好的性能，并在复杂的无线信道中表现出显着的鲁棒性，展示了其在实际部署中的巨大潜力。
2019-08-26 cs.IT eess.SP math.IT
Interference Management with Partial Uplink/Downlink Spectrum Overlap
上行链路和下行链路的频谱资源的同时重用（表示为带内全双工（FD）通信）被提升为当与其半双工（HD）对应物相比时使频谱效率加倍。然而，干扰管理在FD蜂窝网络中仍然具有挑战性，特别是当上行链路和下行链路传输功率之间存在高差异时。当在同时被下行链路传输占用的信道上操作时，上行链路性能可能特别恶化。本文研究了一种下行链路和上行链路部分频谱重叠的蜂窝无线系统。因此，系统的性能成为重叠分数以及上行链路和下行链路传输的功率电平的函数。本文考虑了最大化网络整体效用的问题，以确定每个小区的上行/下行传输功率和上行/下行频谱之间的频谱重叠率，并提出使用内点法求解该问题。仿真结果证实了上行链路性能的脆弱性FD操作，并显示了该方案的FD和HD计划的优越性。结果进一步表明，明确的上行链路和下行链路的性能应该被考虑用于具有重叠的上行链路/下行链路资源的蜂窝网络的有效设计。
2015-11-19 cs.IT cs.NI math.IT
Degrees of Freedom of Uplink-Downlink Multiantenna Cellular Networks
研究了一种上下行双小区蜂窝网络，其中第一个基站（BS）具有$M_1$天线，接收来自其$N_1$服务用户的独立消息，而第二个基站（BS）具有$M_2$天线，向其$N_2$服务用户发送独立消息。也就是说，第一和第二小区分别作为上行链路和下行链路操作。假设每个用户具有单个天线。在该上行链路-下行链路设置下，总自由度（DoF）被完全表征为$(N_1N_2+\min(M_1,N_1)(N_1-N_2)^++\min(M_2,N_2)(N_2-N_1)^+)/\max(N_1,N_2)$、$M_1+N_2,M_2+N_1$、$\max(M_1,M_2)$和$\max(N_1,N_2)$中的最小值，其中$a^+$表示$\max(0,a)$。结果表明，对于广泛类别的网络配置，与传统的上行链路或下行链路操作相比，将两个小区中的一个操作为上行链路并且将另一个小区操作为下行链路可以严格地提高总和DoF，在传统的上行链路或下行链路操作中，两个小区都操作为上行链路或下行链路。来自这种上行链路-下行链路操作的DoF增益被进一步示出为对于具有热点并且具有延迟的信道状态信息的异构蜂窝网络是可实现的。
2014-10-25 cs.IT math.IT
Asymmetric Interference Cancellation for 5G Non-Public Network with Uplink-Downlink Spectrum Sharing
与以下行流量为主的公共4G/5G网络不同，新兴的5G非公共网络（NPN）需要支持大量的上行流量，以支持工业物联网（IIoT）等新兴应用。上行和下行频谱共享正在成为提高NPN的上行吞吐量的可行解决方案，其允许NPN在共存的公共网络中在配置用于下行传输的时频资源上执行上行传输。针对下行公共基站（BS）发射机对共存的上行非公共BS接收机的严重干扰，提出了一种自适应非对称连续干扰消除（SIC）方法，使非公共BS接收机能够对公共BS发射的下行信号进行解码并连续消除，从而减轻干扰。特别地，本文研究了当上行链路非公共BS和下行链路公共BS共存于同一区域中时的基本上行链路和下行链路频谱共享场景，每个BS经由正交频分多址（OFDMA）与多个用户通信。在此设置下，我们的目标是最大化所有非公共用户的公共上行链路吞吐量，在每个公共用户的下行链路吞吐量高于某个阈值的条件下。决策变量包括用于非公共（上行链路）和公共（下行链路）BS两者的子载波分配和用户调度、非公共BS在每个子载波上的解码模式（即，具有或不具有SIC），以及子载波上的速率和功率控制。数值结果表明，所提出的自适应非对称SIC设计显着提高了共同的上行链路吞吐量相比，没有这样的设计基准计划。
2020-11-03 cs.IT math.IT
Utility based Joint Uplink Downlink Optimization Energy Harvesting enabled Hybrid RF/VLC system
混合射频/可见光通信（RF/VLC）系统已被认为是提高数据率的有效手段。迄今为止，对数据率的研究仅限于下行链路通信。在这封信中，我们研究的最大化的总数据率，其中还涉及上行链路数据率。仿真结果验证了算法的收敛性。
2018-12-08 cs.IT math.IT
Uplink and Downlink Performance Bounds for Full Duplex Cellular Networks
利用全双工（FD），无线终端能够在相同的频率资源上同时发送和接收数据，然而，它引入了自干扰和同信道干扰。尽管出现了各种信号处理技术来消除自干扰，但蜂窝系统中FD性能的瓶颈是来自其他上行链路和下行链路信号的同频干扰。在这项工作中，我们研究了FD蜂窝网络的上行链路和下行链路性能，其中用户在上行链路中采用分数功率控制。我们使用Matern集群过程来建模网络，它提供了一个易于处理的和现实的模型来表征上行链路功率控制所需的用户基站的距离。基于所获得的覆盖概率，速率和他们的强大的近似，我们表明，虽然FD提高下行链路的性能，它严重损害了上行链路的性能。此外，我们提供了上行链路和下行链路性能之间的权衡。我们的研究表明，低功率基站的密集部署可以提高FD系统的性能。
2023-01-31 cs.IT math.IT
An uplink-downlink duality for cloud radio access network
上行链路-下行链路对偶性是指在相同的和功率约束下，高斯广播信道与对偶高斯多址信道具有相同的容量区域。本文研究了云无线接入网络（C-RAN）的上行链路和下行链路之间类似的二元关系，其中中央处理器（CP）通过使用有限容量前传链路连接到CP的多个远程无线电头端（RRH）协作为多个移动用户提供服务。这种C-RAN模型的上行链路对应于多址中继信道;下行链路对应于广播中继信道。本文考虑在上行链路和下行链路C-RAN中基于压缩的中继策略，其中量化噪声水平是前传链路容量的函数。如果前传容量是无限的，则应用传统的上行链路下行链路对偶。本文的主要结果是，即使当前传容量是有限的，对偶性继续保持的情况下，独立的压缩应用在每个RRH的意义上，当传输和压缩设计联合优化，上行链路和下行链路的可实现的速率区域保持相同的总功率和个人前传容量约束下。作为对偶结果的一个应用，下行链路C-RAN的功率最小化问题可以有效地解决其上行链路的基础上。
2016-06-29 cs.IT math.IT
Deep Learning for Uplink CSI-based Downlink Precoding in FDD massive MIMO Evaluated on Indoor Measurements
当操作具有处于不同频率的上行链路（UL）和下行链路（DL）信道的大规模多输入多输出（MIMO）系统（频分双工（FDD）操作）时，用于下行链路预编码的信道状态信息（CSI）的获取是主要挑战。由于除了收发器损伤之外，UL和DL CSI两者都由发射器和接收器周围的物理环境确定，因此理所当然的是，对于静态环境，可以存在从UL CSI到DL CSI的映射。首先，我们建议使用各种基于神经网络（NN）的方法来学习这种映射，并使用经典的信号处理提供基线。其次，我们引入了一个计划来评估所有方法的泛化性能和质量，区分已知和以前看不见的物理位置。第三，我们评估所有的方法在一个真实世界的室内数据集收集32天线通道探测器。
2022-09-22 cs.IT eess.SP math.IT
On Multi-Cell Uplink-Downlink Duality with Treating Inter-Cell Interference as Noise
我们认为，在下行链路蜂窝网络建模为高斯干扰广播信道的小区间干扰作为噪声处理的信息理论的最优。建立一个新的上行链路-下行链路的对偶性，我们投在高斯干扰广播信道的问题，在高斯干扰多址接入信道，并描述了一个可实现的GDOF区域下的功率控制和治疗小区间干扰（高斯）噪声。然后，我们确定的条件下，这个可实现的GDoF区域是最佳的。
2019-01-17 cs.IT math.IT
Opportunistic Scheduling for Full-Duplex Uplink-Downlink Networks
我们研究了具有全双工多天线基站和大量单天线半双工用户的蜂窝网络的机会调度和总容量。在同一频带上同时进行上行链路和下行链路会导致上行链路到下行链路的干扰，从而降低性能。我们提出了一个简单的机会联合上下行链路调度算法，利用多用户分集和噪声干扰。我们表明，在同构网络中，我们的算法实现了相同的总容量，如果没有上行链路到下行链路的干扰，渐近的用户数。该算法不需要在基站或上行链路用户处的干扰CSI。它还表明，对于一个简单的类的异构网络没有足够的信道分集，它是不可能实现相应的无干扰系统容量。我们讨论了潜在的使用设备到设备的侧信道，以克服这种限制，在异构网络。
2015-04-22 cs.IT math.IT
In-Band Full-Duplex Communications for Cellular Networks with Partial Uplink/Downlink Overlap
带内全双工（FD）通信已经被乐观地推广以提高蜂窝网络中的频谱利用率。然而，在文献中忽略了FD通信对上行链路和下行链路传输施加的空间干扰的明确影响。本文提出了一个广泛的研究FD通信上的上行链路和下行链路性能的显式效果。为了严谨的分析，我们开发了一个基于随机几何工具集的框架。该模型考虑了FD蜂窝网络中上行链路截断信道反转功率控制。研究表明，FD通信提高了下行链路的吞吐量，在上行链路的吞吐量显着下降的代价。因此，我们提出了一种新的细粒度的重叠方案，表示为$α$双工方案，它允许上行链路和下行链路频带之间的部分重叠。为此，我们表明，重叠量可以通过调整$α$，以达到一定的设计目标进行优化。
2015-08-25 cs.IT math.IT
Amplitude Prediction from Uplink to Downlink CSI against Receiver Distortion in FDD Systems
针对FDD系统中接收机失真导致的CSI幅度预测性能下降问题，提出基于轻量级神经网络的幅度预测方法，通过失真学习网络抑制失真并校准互易性，结合幅度预测网络实现下行CSI幅度预测，提高精度并降低延迟。
2023-08-31 cs.IT eess.SP math.IT
Uplink-Downlink Duality for Beamforming in Integrated Sensing and Communications
University of Toronto（多伦多大学）
本文研究了在集成感知与通信中同时利用通信信号进行感知的波束成形和功率优化问题，提出通过最大化特定感知方向的波束成形功率来最小化贝叶斯Cramér-Rao界，并扩展了经典上行-下行对偶性理论以适应ISAC场景，引入额外条件以处理负噪声功率。
2026-05-13 cs.IT eess.SP math.IT
Joint Rate and SINR Coverage Analysis for Decoupled Uplink-Downlink Biased Cell Associations in HetNets
通过主动将用户卸载到小的和轻负载的小区上的负载均衡对于挖掘密集异构蜂窝网络（HCN）的潜力是至关重要的。卸载主要针对下行链路进行研究，其中通常假设卸载到小小区的用户也将在上行链路上与其通信。耦合下行链路-上行链路卸载的影响还没有很好地理解。与下行链路相比，上行链路功率控制和空间干扰相关进一步使数学分析复杂化。我们提出了一个准确的和易于处理的模型来表征的关联规则和功率控制参数的函数在多层HCN的上行链路的SINR和速率分布。联合上行链路-下行链路速率覆盖也被表征。使用发达的分析，它表明，信道反转（上行链路功率控制）的最佳程度增加与网络中的负载不平衡。与下行链路形成鲜明对比的是，最小路径损耗关联被证明是最佳的上行链路速率。此外，最小路径损耗关联和全信道反转，上行链路SIR是不变的基础设施密度。它进一步表明，去耦关联-采用不同的关联策略的上行链路和下行链路-导致显着改善联合上行链路-下行链路速率覆盖的标准耦合关联HCN。
2015-03-24 cs.IT cs.NI 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
MIMO-PASS: Uplink and Downlink Transmission via MIMO Pinching-Antenna Systems
本文研究多用户MIMO场景下夹持天线系统（PASS）的上下行传输，提出联合优化数字预编码与夹持元件位置的混合波束成形及多用户检测算法，显著提升了系统吞吐量。
2025-03-05 cs.IT eess.SP math.IT
HyperRNN: Deep Learning-Aided Downlink CSI Acquisition via Partial Channel Reciprocity for FDD Massive MIMO
为了充分发挥大规模多输入多输出（MIMO）在下行链路中的优势，需要在基站（BS）处获取信道状态信息（CSI）来优化波束形成矩阵。在频分双工（FDD）系统中，全信道互易性不成立，并且CSI获取通常需要下行链路导频传输，随后是上行链路反馈。先前的工作提出了经由深度学习的导频传输、反馈和CSI估计的端到端设计。在这项工作中，我们引入了一个增强的端到端的设计，利用部分上行链路-下行链路的互易性和时间相关的衰落过程，通过联合利用下行链路和上行链路的导频。所提出的方法基于一种新型的深度学习架构- HyperRNN -它结合了超网络和递归神经网络（RNN），以优化从上行链路到下行链路的长期信道特征的传输。仿真结果表明，HyperRNN实现了较低的归一化均方误差（NMSE）性能，并降低了对导频长度的要求。
2021-07-08 cs.IT eess.SP math.IT
Efficiency Analysis of Decoupled Downlink and Uplink Access in Heterogeneous Networks
分析了上下行接入解耦的两层异构蜂窝网络。上行链路/下行链路解耦的基本性能优势最近已经被引入。在这里，我们通过分析系统的频谱和能量效率来提供对解耦机制的更详细的处理，因为这两个特性的联合改进对于即将到来的5G系统至关重要。相反，一个同质的用户域的共同假设，我们分析了两层用户域，其发射功率完全取决于关联过程。推导出的联合关联概率和分布的服务基站的距离提供了更深入的了解与解耦接入系统的基本原理。严格的理论分析表明，下行链路和上行链路的解耦与两级上行链路功率自适应提高了系统的频谱和能量效率。
2014-12-04 cs.IT math.IT
Improving Wireless Federated Learning via Joint Downlink-Uplink Beamforming over Analog Transmission
本文针对无线联邦学习中的噪声干扰问题，提出低复杂度联合下行-上行波束成形算法JDUBF，通过贪心分解和块坐标下降优化提升训练收敛速率，仿真验证其显著优于传统分离链路设计。
2025-02-04 cs.IT eess.SP math.IT
Can Uplink Transmissions Survive in Full-duplex Cellular Environments?
带内全双工（FD）通信被认为是第五代（5G）蜂窝网络将采用的潜在候选。FD通信使得整个频谱可由上行链路和下行链路同时访问，并且因此被乐观地提升为传输速率的两倍。虽然这对于单个通信链路是正确的，但是交叉模式干扰（即，上行链路和下行链路之间的干扰）可能会减小全带宽增益。本文研究了FD操作在大规模蜂窝网络与真实的基站（BS）的位置和3GPP传播环境。结果表明，由于来自BS的压倒性的跨模式干扰，上行链路是FD操作的瓶颈。以FD方式在公共信道集上操作上行链路和下行链路提高了下行链路速率，但显著降低了上行链路速率（超过1000倍）。因此，我们提出了$α$双工方案，通过可调的部分重叠的上行链路和下行链路信道之间的上行链路和下行链路速率之间的权衡。$α$双工方案可以在上行链路和下行链路速率中的每一个中提供同时的$30\%$改进。为此，我们讨论了向后兼容的$α$双工方案与半双工用户终端。最后，我们指出了未来的研究方向，FD使蜂窝网络。
2016-04-09 cs.IT math.IT
Uplink-Downlink Duality and Precoding Strategies with Partial CSI in Cell-Free Wireless Networks
我们认为一个可扩展的以用户为中心的无线网络与动态集群的形成所定义的Björnsson和Sanguinetti。在已经示出了主导信道子空间信息对于上行链路（UL）导频净化的重要性并且已经在我们先前的工作中检查了不同的UL组合方案之后，在这里，我们研究用于下行链路（DL）的预编码策略。针对不同的天线分布、用户密度和UL导频尺寸，评估分布式可扩展DL预编码和功率分配方法。我们将分布式功率分配方法与基于特定形式的UL-DL二元性的方案进行比较，该方案可由中央处理器基于可用的部分信道状态信息来计算。新的对偶方法实现了UL和DL的几乎对称的“乐观遍历速率”，同时节省了相当大的计算复杂性，因为UL组合向量被重用为DL预编码器。
2022-01-17 cs.IT eess.SP math.IT
Uplink Downlink Rate Balancing in Cooperating Cellular Networks
本文量化协作蜂窝网络中CSI反馈导致的上下行容量权衡，分析有限与无限网络下反馈速率和下行速率的交换比及缩放规律。
2015-07-14 cs.IT math.IT
Cell Associations that Maximize the Average Uplink-Downlink Degrees of Freedom
我们研究的问题相关联的移动终端在线性干扰网络中的基站，最大限度地提高平均速率的目标，实现了在上行链路和下行链路会话。小区关联决策在集中式云级别进行，可以访问全局网络拓扑信息。更具体地，给定每个移动终端可以一次关联到最多N个基站的约束，我们表征最大可实现的前对数因子（自由度）和对应的小区关联模式。有趣的是，结果表明，对于N > 1的情况，最佳小区关联保证了最大上行链路速率的可扩展性，即使当仅针对上行链路进行优化时，并且对于N=1的情况，最佳小区关联是下行链路的小区关联。因此，这项工作提请注意的问题，表征网络拓扑结构的问题，可以通过优化仅为上行链路或仅为下行链路简化。
2016-05-13 cs.IT math.IT
Application Driven Joint Uplink-Downlink Optimization in Wireless Communications
本文介绍了一种新的数学框架，这是用来推导联合上行链路/下行链路可达速率区域之间的一个基站和多个终端的多用户空间复用。该框架包括两个模型：第一个是一个简单的传输模型的上行链路和下行链路，这是能够给出一个下界的情况下，传输是不完美的CSI的容量。具体的信道估计和反馈方案的详细模型提供参数输入到前一个模型，并涵盖最重要的方面，如导频设计优化，线性信道估计，反馈延迟，和反馈量化。我们应用这个框架来确定最佳的导频密度和CSI反馈量，给定的上行链路和下行链路的吞吐量的加权和是最大化为一定的用户速度。我们表明，对于低速，如果下行链路吞吐量是特别重要的，一个显着的一部分，上行链路应投资到CSI反馈。然而，在较高速率下，下行链路性能变得主要受CSI反馈延迟影响，并且因此考虑到上行链路容量的固有牺牲，CSI反馈带来的增益很小。我们进一步表明，对于高速度，它变得有益的是根本不使用CSI反馈，而是在下行链路中应用随机波束成形并在时分双工中操作。
2010-02-02 cs.IT math.IT
RIS-Aided Cooperative Mobile Edge Computing: Computation Efficiency Maximization via Joint Uplink and Downlink Resource Allocation
本文研究RIS辅助的协作移动边缘计算系统，通过联合设计上下行无线资源分配（包括用户关联、波束成形、功率、任务划分及相移），利用组稀疏结构和交替最大化框架最大化计算效率。
2024-03-21 cs.IT eess.SP math.IT
On Uplink-Downlink Duality for Cellular IA
在我们以前的工作中，我们考虑了一个六边形蜂窝网络拓扑的上行链路，并表明，线性“一次”干扰对齐（IA）计划能够实现最佳的自由度（DoF）每个用户，下一个解码的消息传递框架，允许基站交换自己的解码消息在本地回程链路。在这项工作中，我们提供了双重框架的蜂窝网络的下行链路具有相同的回程架构，并表明，对于每个“一次”IA计划，可以实现$d$自由度的每个用户在上行链路中，存在一个双“一次”IA计划，可以实现相同的自由度在下行链路中。为了实现下行链路的“蜂窝IA”，基站现在将使用相同的本地回程链路来交换脏纸预编码信号的量化版本，而不是用户消息。
2014-07-14 cs.IT math.IT
Joint Uplink and Downlink Resource Configuration for Ultra-reliable and Low-latency Communications
支持超可靠和低延迟通信（URLLC）是第五代蜂窝网络的主要目标之一。由于频谱使用效率始终是一个问题，需要大的带宽，以确保严格的服务质量（QoS），我们最大限度地减少总带宽下的URLLC的QoS约束。首先，我们提出了一个数据包传输机制URLLC。为了减少带宽需求以保证接入时延，我们考虑了一种统计复用接入模式，即将发送到不同设备的数据包在基站的同一个队列中等待，下行传输采用广播模式。以这种方式，在多个设备的分组之间共享下行链路带宽。在上行链路传输中，不同的子信道被分配给不同的设备以避免强干扰。然后，联合优化上下行带宽配置和时延分量，以最小化保证总体丢包和端到端时延所需的总带宽，其中包括上下行传输时延、中继时延和回程时延。我们提出了一个两步的方法来找到最优解。仿真和数值结果验证了我们的分析，并显示显着的性能增益，联合优化上行链路和下行链路配置。
2018-01-03 cs.IT math.IT
Centralized Learning of the Distributed Downlink Channel Estimators in FDD Systems using Uplink Data
在这项工作中，我们提出了一种基于卷积神经网络（CNN）的低复杂度方法，用于频分双工（FDD）系统中的下行链路（DL）信道估计（CE）。与现有的工作相比，我们使用的训练数据，这仅仅源于上行链路（UL）域。这允许学习集中在基站（BS）的CNN。在训练之后，网络参数被卸载到BS的覆盖区域内的移动终端（MT）。然后，MT可以利用低复杂度的CNN估计器获得MIMO信道的信道状态信息（CSI）。这避免了不可行的反馈量的必要性，即，在用户处获取训练数据，以及在每个MT处的离线训练阶段。数值结果表明，仅基于UL数据训练的CNN与基于DL数据训练的网络表现同样好。此外，该方法能够优于最先进的CE算法。
2021-05-25 cs.IT eess.SP math.IT
Downlink and Uplink ISAC in Continuous-Aperture Array (CAPA) Systems
University of Alberta（阿尔伯塔大学）；Queen Mary University of London（伦敦玛丽女王大学）；Kyung Hee University（庆熙大学）；The University of Hong Kong（香港大学）
本文提出基于连续孔径阵列的ISAC框架，通过三种波束成形设计提升通信和感知性能，并通过实验验证其在CR和SR方面的优势。
2025-07-20 cs.IT eess.SP math.IT
Uplink and Downlink Transceiver Design for OFDM with Index Modulation in Multi-user Networks
近年来提出了一种新的调制方案，称为具有索引调制的OFDM（OFDM-IM）。该方案允许通过将输入比特流的一部分映射到子载波的索引来发送附加比特。在这项工作中，OFDM-IM在多用户网络的上行链路和下行链路的情况下的性能进行了研究。对于这两种情况，新的基站设计，以克服用户间干扰（IUI）。仿真结果表明，OFDM-IM在多用户网络中的性能优于经典OFDM，即使在大型网络中也能成功消除IUI。
2018-01-30 cs.IT math.IT
Joint Uplink and Downlink Relay Selection in Cooperative Cellular Networks
本文研究了协作蜂窝网络中的中继选择技术，其中用户终端充当移动中继，以帮助基站（BS）和移动台（MS）之间的通信。本文提出了一种新的中继选择方案，称为联合上行链路和下行链路中继选择（JUDRS）。具体来说，我们概括了JUDRS在两个关键方面：（i）中继联合选择上行链路和下行链路，使中继选择开销可以减少，（ii）我们考虑到最小化加权总的能量消耗MS，中继和BS通过考虑信道质量和业务负载条件的上行链路和下行链路。从信息论的角度分析了分集-复用的折衷关系，结果表明该方案在网络中协作终端的数量上实现了全空间分集。数值结果表明，与已有的最佳差信道选择算法和最佳谐波均值选择算法相比，该算法具有显著的能量效率增益。
2010-09-01 cs.IT math.IT
Simultaneous Downlink Data Transmission and Uplink Channel Estimation with Reduced Complexity Full Duplex MIMO Radios
在本文中，我们研究全双工（FD）多输入多输出（MIMO）无线电同时数据通信和控制信息交换。利用最近提出的FD MIMO架构，结合数字发射和接收波束成形与降低复杂度的多抽头模拟自干扰（SI）消除，我们提出了一种新的传输方案，利用信道互易性联合下行链路波束成形信息数据通信和上行链路信道估计，通过训练数据传输。我们采用了一个通用的导频辅助信道估计模型，并提出了一个统一的优化框架，所有涉及FD MIMO设计参数。我们的代表性的Monte Carlo模拟结果的波束形成器以及模拟和数字SI消除的一个示例算法的解决方案表明，所提出的基于FD的联合通信和控制方案提供了1.4倍的下行链路速率的半双工对应。与具有全连接模拟消除的传统FD MIMO架构相比，模拟消除器的硬件复杂度降低了50%，从而实现了这种性能改进。
2020-03-14 cs.IT eess.SP math.IT
Error Bounds for Uplink and Downlink 3D Localization in 5G mmWave Systems
位置感知通信系统有望在下一代移动通信网络中发挥关键作用。因此，需要了解这些网络中的定位限制，特别是使用毫米波技术（mmWave）的网络。为此，我们解决了上行链路和下行链路定位限制的3D位置和方向误差范围毫米波多径信道。我们还进行了详细的分析，不同的系统参数的界限的依赖性。我们的主要研究结果表明，上行链路和下行链路的行为在两个不同的方式。首先，误差边界相对于上行链路和下行链路中的天线的数量具有不同的缩放因子。其次，上行链路定位对用户设备（UE）的方位角敏感，而下行链路不敏感。此外，在所考虑的室外场景中，当存在视线路径时，非视线路径通常改善定位。最后，我们的数值结果表明，毫米波系统能够定位具有亚米位置误差和亚度定向误差的UE。
2018-03-04 cs.IT math.IT
Joint Uplink-Downlink Cooperative Interference Management with Flexible Cell Associations
研究了由K个基站-移动终端组成的干扰网络的信息论模型。每个BS连接到携带相同索引的MT以及L个跟随的MT。我们固定L的值，并在大型网络中研究每个用户的自由度（puDoF）。我们假设每个MT可以与N个BS相关联，并且这些关联由具有网络全局视图的基于云的控制器确定。MT必须与BS相关联，以便BS在下行链路中发送其消息，或者在上行链路中具有其解码的消息。我们提出了puDoF内界为任意值的L时，只考虑上行链路，并表征上行链路puDoF值时，只允许迫零方案。然后，我们引入新的可实现的平均上行链路-下行链路puDoF值，并显示其最优的范围时，N \leq（L/2），当我们限制我们的注意力迫零计划。此外，对于剩余的范围，我们的最佳下行链路方案的特点时，使用上行链路的最佳关联。最后，我们表明，该计划是信息理论上最优的Wyner的线性干扰网络。
2019-11-16 cs.IT math.IT
Full-Duplex Radio for Uplink/Downlink Transmission with Spatial Randomness
我们考虑具有全双工（FD）接入点（AP）的无线系统，其在下行链路（DL）信道中向调度的用户发送，同时在相同频率上在上行链路（UL）信道中同时从用户接收数据。在该系统中，AP处的干扰（LI）以及上行链路（UL）用户与下行链路（DL）用户之间的用户间干扰会导致性能下降。为了表征LI和用户间干扰的影响，我们推导出系统的中断概率和可达到的和速率的封闭形式的表达式。此外，渐近分析，揭示了系统的行为和性能退化的见解。我们的研究结果表明，在某些条件下，FD传输产生的性能增益超过半双工（HD）的操作模式。
2015-03-29 cs.IT math.IT
On Channel Reciprocity to Activate Uplink Channel Training for Downlink Wireless Transmission in Tactile Internet Applications
我们确定，第一次，信道互易性的要求，以激活上行链路信道训练，而不是下行链路信道训练，以实现更高的数据率的下行链路传输从多天线基站到单天线用户。我们首先推导出新的封闭形式的表达式，通过考虑有限块长度的影响，实现了两个信道训练策略的数据率的下限。这两种策略的性能比较结果取决于在上行链路信道训练中使用的信道互易性的量。然后，我们推导出最小信道互易性的近似表达式，使上行链路信道训练优于下行链路信道训练。通过数值计算结果，我们证明了这种最小信道互易性随着块长度的减小或发射天线数量的增加而减小，这表明了激活具有多个发射天线的短分组通信的上行链路信道训练的必要性和益处。这项工作提供了关键的和前所未有的指导方针，选择通道训练策略和通道互惠校准，提供了宝贵的见解减少延迟的触觉互联网应用。
2018-01-10 cs.IT math.IT
Interference Exploitation in Full Duplex Communications: Trading Interference Power for Both Uplink and Downlink Power Savings
本文研究了一种多用户全双工无线通信系统，其中一个全双工无线基站同时为多个单天线半双工用户提供服务。与传统的干扰减轻方法不同，提出了一种基于加权切比雪夫方法的多目标优化问题（MOOP）来研究多用户干扰的权衡问题。在两个期望的系统设计目标（即总下行链路发射功率最小化和总上行链路发射功率最小化问题）之间，同时确保所有用户所需的服务质量（QoS）。在建议的MOOP，我们适应的QoS约束的下行链路用户，以适应建设性干扰（CI）的通用相移键控（PSK）调制信号以及正交幅度调制（QAM）信号。我们还扩展了我们的工作，研究了不完善的上行链路，下行链路和自干扰CSI系统的鲁棒设计。仿真结果和分析表明，该方法可以显著降低功耗。然而，更重要的是，这里的MOOP方法允许将节省的功率与上行链路和下行链路功率节省进行权衡，从而导致无线链路中的总体能量效率提高。
2017-03-30 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
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
Joint Downlink-Uplink Beamforming for Wireless Multi-Antenna Federated Learning
研究无线多天线联邦学习的联合下行-上行波束成形设计，提出基于交替优化的低复杂度算法最小化全局损失上界，显著优于传统分离链路设计并逼近无误通信的理想性能。
2023-07-01 cs.IT math.IT
Near-Field Integrated Sensing, Positioning, and Communication: A Downlink and Uplink Framework
提出一种近场ISPAC框架，采用双阵列结构使基站同时服务通信用户并感知定位目标，通过优化CRB最小化问题，实现仅依赖单基站与有限带宽的联合角度与距离定位。
2023-11-13 cs.IT eess.SP math.IT
Downlink and Uplink Cell Association with Traditional Macrocells and Millimeter Wave Small Cells
毫米波（mmWave）链路将提供高容量，但在穿透固体物体或在固体物体周围衍射方面很差。因此，我们考虑一个混合蜂窝网络，传统的6 GHz以下的宏小区与密集的毫米波小小区共存，移动用户可以机会主义地连接到任何一个。我们开发了一个通用的分析模型来表征和推导的上行链路和下行链路小区关联的SINR和速率覆盖概率，在这样的混合部署。我们提供了广泛的验证这些分析结果（依赖于几个简化的假设）与模拟结果。利用分析结果，不同的解耦上行链路和下行链路的小区关联策略进行了研究，并显示其优越性相比，传统的耦合方法。最后，研究了毫米波中的小小区偏置，并且我们表明，由于宽带宽，前所未有的偏置值是理想的。
2016-01-20 cs.IT math.IT
Joint Uplink-Downlink Cell Associations for Interference Networks with Local Connectivity
研究了由K个基站-移动终端组成的干扰网络的信息论模型。每个BS连接到携带相同索引的MT以及跟随MT的L个MT，其中连接性参数L >= 1。我们固定L的值，研究K趋于无穷大的大型网络。我们假设每个MT可以与Nc个BS相关联，并且这些关联由具有网络全局视图的基于云的控制器确定。MT必须与BS相关联，以便BS在下行链路中发送其消息，或者在上行链路中解码其消息。在以前的工作中，最大化每个用户的平均上行链路-下行链路自由度自由度（puDoF）的小区关联被确定为L=1时的情况。此外，当仅考虑下行链路时，当我们被限制为仅使用迫零干扰消除方案时，针对L的所有值解决了该问题。在这项工作中，我们首先提出了puDoF内界为任意值的L时，只考虑上行链路，并表征上行链路puDoF值时，只允许迫零方案。然后，我们引入新的可实现的平均上行链路-下行链路puDoF值。我们证明了当Nc <= L/2时，新格式是最优的.另外，我们推测当Nc >= L时，在上行链路期间具有单位puDoF是最佳的。
2018-02-22 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
Downlink and Uplink Decoupling: a Disruptive Architectural Design for 5G Networks
蜂窝网络中的小区关联传统上仅基于下行链路接收信号功率，尽管上行链路和下行链路传输功率和干扰电平显著不同。这种方法在宏基站都具有相似的发射功率电平的同构网络中是足够的。然而，随着不同基站类型的发射功率存在很大差异的异构网络的增长，这种方法效率非常低。在本文中，我们研究了下行链路和上行链路解耦（DUDe）的概念，其中下行链路小区关联是基于下行链路接收功率，而上行链路是基于路径损耗。我们提出了这种5G设计方法的动机，并通过基于沃达丰在密集城市地区的LTE现场试验网络的模拟评估了这种设计方法的收益，采用了基于实时网络测量的高分辨率射线跟踪路径损耗预测和现实流量地图。
2014-05-08 cs.IT cs.NI 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
Multi-Pair Two-Way Relay Network with Harvest-Then-Transmit Users: Resolving Pairwise Uplink-Downlink Coupling
双向中继是提高无线网络频谱效率的有效途径，但中继用户距离的不均衡可能导致邻近用户的无线功率过大。为了利用过多的功率，可以应用最近提出的收集然后发送技术。然而，众所周知的是，采集然后发送为用户引入了上行链路-下行链路耦合。由于无线供电双向中继网络中成对用户之间的相互依赖关系和多个用户对之间的干扰，无线供电双向中继网络存在独特的成对上下行耦合，因此，联合上下行网络设计具有重要意义。为此，对于一对用户的情况下，我们表明，可以获得全局最优解。针对一般的多对用户情况，基于凸规划的秩约束差分，提出了一种具有有效初始化的保收敛迭代算法。此外，通过在中继站引入虚拟接收机，得到了最优解性能的下界。对总发射功率的数值计算结果表明，该算法实现的发射功率值接近下限。
2017-07-08 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
Joint Uplink and Downlink Coverage Analysis of Cellular-based RF-powered IoT Network
环境射频（RF）能量收集由于其普遍性和成本效益，已成为大规模物联网（IoT）生态系统中为小型设备和传感器供电的有前途的解决方案。在本文中，我们研究了基于蜂窝的环境RF能量收集物联网的联合上行链路和下行链路覆盖，其中蜂窝网络被假设为RF能量的唯一来源。我们考虑用于功率和信息传输的基于时分的方法，其中每个时隙被划分为三个子时隙：（i）充电子时隙，在该充电子时隙期间，蜂窝基站（BS）充当IoT设备的RF充电器，IoT设备然后使用在该子时隙中收集的能量用于在剩余的两个子时隙期间的信息发送和/或接收，（ii）下行链路子时隙，在该下行链路子时隙期间，IoT设备从相关联的BS接收信息，以及（iii）上行链路子时隙，在该上行链路子时隙期间，IoT设备向相关联的BS发送信息。对于该设置，我们表征联合覆盖概率，其是典型设备在给定时隙中收获足够能量并且相对于其相关联BS在上行链路和下行链路信号干扰噪声比（SINR）覆盖下的事件的联合概率。该度量显著地概括了关于能量收集通信的现有技术，该现有技术通常分别集中于下行链路或上行链路覆盖。关键的技术挑战在于处理在充电子时隙中收集的能量的量与下行链路和上行链路子时隙中的信息信号质量（SINR）之间的相关性。主导的BS为基础的方法来获得紧密的近似，这个联合覆盖概率。还提供了几个系统设计见解，包括与定期供电的物联网网络的比较和吞吐量最佳时隙划分。
2017-05-18 cs.IT math.IT
Uplink and Downlink MIMO-NOMA with 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）系统的上行链路和下行链路预编码器的设计。我们提出了新的上行链路和下行链路的预编码和解码方案，通过分解成多个单输入单输出（SISO）-NOMA信道的用户的MIMO信道的同时三角化（ST）和低复杂度的自干扰消除在接收机处的接收机的MIMO-NOMA信道，降低解码复杂度。提出的ST MIMO-NOMA方案避免了发送端和接收端的信道反转，并充分利用了用户MIMO信道的零空间，有利于获得遍历的可达速率性能。我们的最大遍历可实现的速率区域的建议的上行链路和下行链路ST MIMO-NOMA方案的特征，并将它们与各自的上限，基线MIMO-NOMA预编码方案，和正交多址接入（OMA）。我们的研究结果表明，所提出的方案显着优于所考虑的基线MIMO-NOMA预编码方案和OMA，并有一个小的差距，以各自的上限为大多数信道条件和用户速率。此外，我们表明，一个混合方案，它执行建议的上行链路和下行链路ST MIMO-NOMA和单用户MIMO之间的分时，可以进一步提高性能。
2021-01-14 cs.IT math.IT
Signal and Interference Leakage Minimization in MIMO Uplink-Downlink Cellular Networks
在基站（BS）和MIMO蜂窝系统的用户处的空间域中的线性处理使得能够控制小区间和小区间干扰。已经提出了许多迭代算法，其允许BS和用户仅基于本地信道状态信息经由消息交换以分布式方式计算发送侧和接收侧线性处理器。在本文中，提出了一种新的这样的策略，需要交换的酉矩阵之间的BS和用户。具体地说，集中在一个一般的上行链路和下行链路操作的细胞，线性处理器的设计获得的交替优化解决方案的问题，最小化的加权和的下行链路和上行链路小区间干扰功率和泄漏的信号功率在空间正交的接收子空间。对于下行链路操作的小区，通过最小均方误差（MMSE）或迫零（ZF）预编码来处理小区内干扰，对于上行链路操作的小区，通过联合解码来处理。数值结果验证了所提出的技术相对于现有的类似技术，只占干扰功率的优化的优势。
2014-08-22 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
