Experimental Performance Evaluation of Cell-free Massive MIMO Systems Using COTS RRU with OTA Reciprocity Calibration and Phase Synchronization
下行相干多用户传输是无小区大规模多输入多输出（MIMO）系统的关键技术，而在发射端获得信道状态信息（CSI）是其基本要求。为了避免时分双工系统中的CSI反馈，由于收发器的射频电路失配，需要校准上行链路信道参数以获得下行链路CSI。本文提出了一种用于无线互易校准的参考信号的设计。频域生成的参考信号可以充分利用第五代（5G）新无线电的灵活帧结构，其可以对商用现货（COTS）远程无线电单元（RRU）和商用用户设备完全透明。为了进一步获得多个RRU的校准，提出了一种基于遗传算法的交织式RRU分组方法，并提出了一种平均Argos校准算法。我们开发了一个无小区的大规模MIMO原型系统与COTS的RRU，证明了校准误差的统计特性和校准算法的有效性，并评估不同的协作传输方案的校准延迟的影响。
2022-08-30 cs.IT math.IT
Partial reciprocity-based precoding matrix prediction in FDD massive MIMO with mobility
针对移动场景下FDD大规模MIMO系统实时预编码的挑战，提出基于部分互易性的预编码矩阵预测方案，利用信道格拉姆矩阵降复杂度，通过闭式特征向量插值预测预编码器，在30-500km/h速度下性能优于传统方案。
2024-10-06 cs.IT eess.SP math.IT
Combining Reciprocity and CSI Feedback in MIMO Systems
基于互易性的时分双工（TDD）大规模MIMO（多输入多输出）系统利用在上行链路中获得的信道估计来在下行链路中执行预编码。然而，在信道估计不足以在空间上分离多个用户终端的意义上，由于信道估计质量不足，在低上行链路参考信号信噪比下，该方法被批评为崩溃。相反，基于码本的下行链路预编码已经被提倡作为替代解决方案，以便绕过这个问题。我们分析这个问题，考虑一个“网格的光束世界”有限数量的可能的下行链路信道实现。假设终端可以准确地检测到下行链路信道，我们表明，在互易性的情况下，仔细设计的下行链路信道和上行链路参考信号之间的映射将执行比传统的TDD大规模MIMO和频分双工（FDD）大规模MIMO的方法。我们得出优雅的度量设计这个映射，并进一步，我们提出了算法，找到良好的序列映射。
2022-06-10 cs.IT eess.SP math.IT
Optimal Channel Estimation for Reciprocity-Based Backscattering with a Full-Duplex MIMO Reader
后向散射通信（BSC）技术可以实现低成本可持续无线设备的无处不在的部署。在这项工作中，我们调查的全双工多输入多输出（MIMO）阅读器的效率，以提高有限的通信范围的单基地BSC系统。由于这种性能受到信道估计（CE）质量的强烈影响，我们首先推导出一种新的最小二乘估计的前向和后向链路之间的阅读器和标签，假设互易性保持和K正交导频从第一个K天线的N天线阅读器发送。我们还得到了相应的线性最小均方误差估计的后向散射通道。在使用这些估计定义在阅读器的收发器设计后，我们共同优化正交导频的数量和能量分配的CE和信息解码阶段，以最大限度地提高平均反向散射信噪比（SNR），有效地解码标签的消息。该SNR在优化变量中的单峰性以及联合全局最优设计的紧密解析近似也被讨论。最后，所选的数值结果验证了所提出的分析，提出了关键的见解读者的最佳资源利用率，并量化了可实现的收益超过基准计划。
2019-01-10 cs.IT math.IT
Over-the-Air DPD and Reciprocity Calibration in Massive MIMO and Beyond
针对大规模MIMO系统的非线性收发器与非互易性挑战，提出基于基站天线互耦空口测量的DPD与互易性校准联合方法，无需专用硬件且复杂度低，仿真验证其在校准误差与下行速率上的优势。
2025-08-23 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
A Partial Channel Reciprocity-based Codebook for Wideband FDD Massive MIMO
频分双工（FDD）大规模MIMO系统中信道状态信息（CSI）的获取是一个巨大的挑战。在本文中，我们解决这个问题，一个新的CSI反馈框架，使部分互易性的上行链路和下行链路信道在宽带制度。首先，我们推导出了一个给定的角度延迟分布的宽带大规模MIMO信道协方差矩阵的秩的封闭形式的表达。一个低秩性质的识别，这推广了著名的结果的窄带均匀线阵设置。然后，我们提出了一个部分信道互易性（PCR）码本，启发的低秩行为和事实，即上行链路和下行链路信道具有相似的角度延迟分布。与5G中的最新码本相比，所提出的PCR码本方案在用户侧实现了更高的性能、更低的复杂度，并且需要更少量的反馈。我们推导出实现渐近无差错CSI反馈所需的反馈开销。还提出了两种低复杂度的替代方案，以进一步降低基站侧的复杂度。实际3GPP信道模型的仿真结果表明，与最新的5G码本相比，我们提出的方法具有显着的增益，这证明了我们提出的方法是5G及以后的实用解决方案。
2022-01-26 cs.IT eess.SP math.IT
Scalable Synchronization and Reciprocity Calibration for Distributed Multiuser MIMO
大规模分布式多用户MIMO（MU-MIMO）是一种结合了“大规模MIMO”和“小小区”优点的有前途的无线网络架构。它由多个接入点（AP）组成，通过有线回程网络连接到中央服务器，并充当大型分布式天线系统。我们专注于下行链路，它在流量方面要求更高，在实现方面比上行链路更具挑战性。为了实现下行链路信号的多用户联合预编码，需要在发射机侧的信道状态信息。我们考虑时分双工（TDD），其中，由于信道互易性，可以从用户上行链路导频信号获知{ \em下行链路}信道。此外，相干多用户联合预编码只有在AP保持足够准确的相对定时和相位同步时才是可能的。AP同步和TDD互易校准是为了实现分布式MU-MIMO下行链路而要解决的两个关键问题。在本文中，我们提出了新的空中同步和校准协议，以及网络规模的规模。所提出的方案可以应用于由大量AP形成的网络，每个AP由廉价的802.11级时钟驱动，并具有标准的RF前端，而不是明确设计为互易的。我们的协议可以结合，作为一个积木，任何合适的定时和频率估计。在这里，我们重新审视联合ML定时和频率估计的问题，并使用相应的Cramer-Rao界来评估同步协议的性能。总体而言，所提出的同步和校准方案，以达到足够的精度，令人满意的分布式MU-MIMO性能。
2015-04-01 cs.IT cs.NI math.IT
A Partial Reciprocity-based Channel Prediction Framework for FDD Massive MIMO with High Mobility
大规模多输入多输出（MIMO）被认为可以为5G及以后提供未被代表的频谱效率增益。然而，在其商业部署过程中出现了一个实际挑战，这被称为“移动性的诅咒”。大规模MIMO系统的性能随着用户速率的增加而急剧下降。在本文中，我们解决了频分双工（FDD）的大规模MIMO与新的信道状态信息（CSI）获取框架的问题。提出了一种用于信道训练的联合角度延迟多普勒（JADD）宽带预编码器。我们的想法包括在开发的FDD和角度延迟多普勒信道结构的部分信道互易性。更精确地，基站（BS）使用矩阵变换（MP）方法基于UL导频来估计UL信道的角度延迟多普勒信息。然后根据提取的参数计算宽带JADD预编码器。之后，用户估计并反馈一些标量系数，以供BS重构预测的DL信道。渐近分析表明，随着基站天线数和带宽的增加，CSI预测误差收敛到零。工业信道模型的数值结果表明，该框架能够很好地适应高速（350 km/h）、大CSI时延（10 ms）和信道采样噪声。
2022-05-26 cs.IT eess.SP math.IT
Subcarrier-Interlaced FDD for Faster-than-TDD Channel Tracking in Massive MIMO Systems
规范大规模MIMO使用时分双工（TDD）来利用相干时间内的信道互易性，从而避免信道状态信息（CSI）的反馈，这是在基站处进行预编码所需的。我们扩展的想法，利用互易性的相干带宽，分配子载波的多载波（OFDM）为基础的系统在一个交错的方式向上和下行链路，分别称为（OFDM-）子载波交错FDD（IFDD）。在时间和频率相干性两者内利用这种“二维”信道互易性不需要任何CSI反馈，并且甚至更需要提供比TDD更快的信道跟踪。为了解决实际硬件的缺陷，我们进行了测量，验证了IFDD的实际可行性。事实证明，该方案会引发与全双工（FDup）文献中众所周知的类似的发送/接收隔离问题（自干扰）。如将示出的，诸如自干扰或频率偏移之类的硬件挑战对于大规模MIMO操作不是关键的，但是随着天线的数量变大可以被忽略。最后，我们量化了IFDD如何允许跟踪信道变化比TDD更快地在广泛的常用导频符号率。
2018-04-16 cs.IT math.IT
Performance Analysis of Multi-User Massive MIMO Downlink under Channel Non-Reciprocity and Imperfect CSI
分析了基于线性预编码时分双工的多用户大规模MIMO下行链路系统在信道非互易性（NRC）和不完全信道状态信息（CSI）联合影响下的性能。我们考虑一个通用的和现实的NRC模型，占收发器的频率响应，以及在用户设备（UE）和基站（BS）侧的相互耦合失配。该分析涵盖了线性预编码方案的两种最突出的形式，即迫零（ZF）和最大比传输（MRT），并且假设在UE侧仅使用波束成形信道的统计特性来解码接收到的信号。在i.i.d.的近似下，高斯信道下，推导了有效信干噪比（SINR）的解析表达式和相应的容量下界。表达式表明，在中等到高信噪比，不完善的NRC校准所造成的额外的干扰，可以降低这两个预编码器的性能显着。此外，ZF被证明是更敏感的NRC比MRT。实际NRC水平的数值评估表明，这种性能损失的频谱效率可以高达42%的ZF，而它通常是小于13%的MRT。它还表明，由于NRC，两个预编码器的渐近大天线性能饱和到一个相同的有限水平。导出的分析表达式提供了有用的工具和有价值的技术见解，例如，计算BS和UE中的NRC校准要求，用于在有效SINR或系统容量界限方面的任何给定的特定性能目标。
2018-03-03 cs.IT math.IT
CSI Compression for Massive MIMO-OFDM: Mismatch-Aware Rate-Distortion Trade-offs
POSTECH（韩国科学技术院）
本文研究了在基站使用不完美的协方差模型重建CSI时，宽频频分复用大规模MIMO的CSI压缩问题。提出了一种基于Gaussian测试信道和不匹配MMSE重建规则的可实现不匹配Gaussian率-失真特性，通过共享特征向量域实现鲁棒的反向水填充分配。
2026-04-19 cs.IT math.IT
Reciprocity Calibration for Massive MIMO: Proposal, Modeling and Validation
针对时分双工大规模MIMO系统，提出了一种基于互耦的校准方法，使下行链路预编码基于上行链路信道估计。整个校准过程仅在基站（BS）侧通过探测所有BS天线对来执行。一个期望最大化（EM）算法推导出，它处理的测量通道，以估计校准系数。EM算法在均方误差（MSE）和总速率容量意义上优于当前最先进的窄带校准方案。与其前辈一样，EM算法是通用的，因为它不仅适合于校准共址的大规模MIMO BS，而且非常适合于校准分布式MIMO系统中的多个BS。所提出的方法进行了验证，从一个大规模的MIMO测试平台获得的实验证据。此外，我们将窄带校准系数的估计作为一个跨频率的随机过程，并基于测量数据研究了这个过程的子空间。随着这项研究的见解，我们提出了一个估计器，利用该过程的结构，以减少跨频率的校准误差。基于该估计量的渐近性质，建立了标定误差的模型，并用测量结果进行了验证。
2017-02-21 cs.IT math.IT stat.AP
Asymptotic Analysis of SU-MIMO Channels With Transmitter Noise and Mismatched Joint Decoding
无线系统的射频组件中的硬件损伤对传输造成不可避免的失真，而传统的线性信道模型无法捕获这些失真。在本文中，一个“binoisy”的单用户多输入多输出（SU-MIMO）的关系被认为是通过在发送侧的加性噪声项建模的额外的失真。通过扩展的SU-MIMO信道模型，研究了收发器硬件损伤对多天线点对点系统可达速率的影响。信道输入分布包括实际的离散调制方案，如QAM和PSK，以及高斯信号。此外，失配检测和解码的影响时，接收机有足够的信息的非理想性进行了研究。数值结果表明，对于实际系统参数，只有在高调制阶数时，发送端噪声和解码失配的影响才变得显著。
2014-10-22 cs.IT math.IT
Harmonized Cellular and Distributed Massive MIMO: Load Balancing and Scheduling
具有能够在“大规模MIMO”机制中操作的大阵列基站（BS）的多层网络被设想为在满足爆炸式的无线业务需求方面发挥关键作用。大规模MIMO在具有基于互易性的训练的小小区上操作，承诺每单位面积具有低开销的高频谱效率。此外，在使用简单的准入控制机制和基本的BS调度器的蜂窝大规模MIMO HetNet中，接近最优的用户-BS关联和资源分配是可能的，因为可以利用大规模MIMO先验地预测调度的用户速率。由于每个上行链路导频固有地训练所有附近BS处的天线阵列，因此基于互易性的训练自然能够实现协作多点传输（CoMP）。在本文中，我们考虑了分布式MIMO形式的CoMP，它提高了小区边缘的性能，而不需要合作BS之间的信道状态信息交换。我们提出了用于在下行链路中协调操作分布式和蜂窝大规模MIMO的方法，其在整个网络上以较粗的时间尺度优化资源分配。我们还提出了在资源块级的目标接近最优分配的调度策略。仿真表明，所提出的方法可以显著优于网络优化的仅蜂窝大规模MIMO操作（即，没有CoMP的操作），尤其是在小区边缘。
2015-05-03 cs.IT math.IT
Channel Estimation for TDD/FDD Massive MIMO Systems with Channel Covariance Computing
本文提出了一种新的TDD/FDD大规模MIMO系统信道估计方案，该方案通过利用阵列信号处理技术重构上下行信道协方差矩阵（CCM）来实现。具体地，从瞬时上行链路信道状态信息（CSI）中提取每个多径信道的角度信息和功率角谱（PAS）。然后，重建上行链路CCM，并可以用于改善上行链路信道估计，而无需任何额外的训练成本。由于上行链路和下行链路信道之间的角度互易性以及PAS互易性，即使对于FDD大规模MIMO系统，也可以用类似的方法来推断下行链路CCM。然后，下行链路瞬时CSI可以通过向每个用户的主导特征方向训练来获得。所提出的策略适用于任何类型的PAS分布和阵列几何形状。数值结果表明，所提出的方法优于现有的。
2017-10-02 cs.IT math.IT
An Analysis of Phase Synchronization Mismatch Sensitivity for Coherent MIMO Radar Systems
在这项研究中，混合克拉美-罗界（CRB）的目标定位，建立估计均方误差（MSE）的相位同步失配的水平在相干多输入多输出（MIMO）雷达系统与广泛分布的天线的敏感性。对于未知参数的向量的联合估计，推导出MSE的下限，所述未知参数的向量由目标位置和据称已知的系统参数的失配组成，即，雷达上的相位偏移同步误差被建模为随机和高斯。对于正交波形的情况，推导了混合CRB的封闭形式表达式，目标定位MSE的界限表示为两项之和-第一项表示没有相位失配的CRB，第二项捕获失配效应。后者示出依赖于相位误差方差，不匹配的发送和接收传感器的数量和系统的几何形状。对于给定的相位同步误差方差，该表达式提供了分析可实现的定位精度的手段。或者，对于预定的定位MSE目标值，导出的表达式可以用于确定分布式系统中的必要相位同步水平。
2009-10-29 cs.IT math.IT
A Framework for Over-the-air Reciprocity Calibration for TDD Massive MIMO Systems
针对TDD大规模MIMO系统射频前端不对称导致的信道互易性偏差问题，本文提出统一的空口校准框架与基于天线分组的新型校准方法，结合克拉美罗界评估估计器性能，支持非相干积累以降低业务影响，实现了高精度、资源高效的互易性校准。
2017-10-30 cs.IT eess.SP math.IT
Beyond 5G: Leveraging Cell Free TDD Massive MIMO using Cascaded Deep learning
Virginia Tech（弗吉尼亚理工大学）；IIT Madras（印度马德拉斯理工学院）
本文讨论了在基于正交频分复用（OFDM）的无小区大规模MIMO系统中时分双工（TDD）互易性的校准，其中（射频）RF链的响应使得端到端信道是非互易的，即使物理无线信道是互易的。我们进一步解决了在导频子载波以外的位置处的上行链路信道估计的不可用性，并提出了一种单发解决方案，以从选定导频子载波处的上行链路信道估计所有子载波处的下行链路信道。我们提出了一个级联的两个深度神经网络（DNN）来实现这个目标。所提出的方法是容易扩展的，并且消除了基于天线的合作的相对互易性校准的需要，这通常在无小区大规模MIMO系统中引入依赖性。
2020-04-04 cs.IT cs.LG math.IT
The Impact of SAR-ADC Mismatch on Quantized Massive MU-MIMO Systems
本文研究SAR-ADC电容阵列失配对大规模MU-MIMO系统的影响，通过Bussgang分解建模失配效应，并仿真证明即使低分辨率ADC基站也不应忽略电容失配。
2023-11-28 cs.IT eess.SP math.IT
Mismatched Data Detection in Massive MU-MIMO
我们研究大规模多用户（MU）多输入多输出（MIMO）无线系统中，在数据检测器中使用的发射信号的先验分布不同于真正的先验不匹配的数据检测。为了最大限度地减少先前的不匹配所造成的性能损失，我们包括一个调整阶段到最近提出的大MIMO近似消息传递（LAMA）算法，这使得数据检测器的发展与最佳以及次最佳的参数调整。我们表明，精心选择的先验知识，使设计更简单，计算更有效的数据检测算法相比，LAMA使用最佳的先验知识，同时实现接近最佳的错误率性能。特别是，我们证明了一个硬件友好的近似的确切先验，使低复杂度的数据检测器，实现接近个人最佳性能的设计。此外，高斯先验和均匀先验覆盖正交幅度调制（QAM）星座的超立方体内，我们的性能分析恢复经典和最近的结果，线性和非线性大规模MU-MIMO数据检测，分别。
2021-10-18 cs.IT eess.SP math.IT
A Simple DFT-aided Spatial Basis Expansion Model and Channel Estimation Strategy for TDD/FDD Massive MIMO Systems
针对多用户大规模多输入多输出（MIMO）系统，提出了一种新的传输策略，包括上行/下行信道估计和用户调度。首先，利用角度互易性和均匀线阵的物理特性，提出了一种离散傅里叶变换（DFT）辅助的空间基扩展模型（SBEM），用于描述参数维数少的上下行信道。SBEM算法可以用很少的训练资源进行多用户上下行信道估计，大大降低了训练开销和反馈开销。同时，通过利用用户的空间信息，可以立即缓解上行链路训练中的导频污染问题。为了提高频谱效率和充分利用空间资源，我们还设计了贪婪的用户调度方案在数据传输期间。与现有的低秩模型相比，新提出的SBEM提供了一种替代的信道捕获，而无需信道统计的TDD和FDD系统的基础上的角度互易性。此外，所提出的方法可以有效地部署通过快速傅立叶变换（FFT）。各种数值结果证实了所提出的研究。
2016-01-09 cs.IT math.IT
Training Sequence Design for Feedback Assisted Hybrid Beamforming in Massive MIMO Systems
在未来商业无线通信中使用大规模天线系统是一种新兴技术，其使用过量的发射天线来实现高频谱效率。在实践中，利用大规模天线阵列实现潜在增益取决于足够的信道估计精度。许多先前的工作集中在基于TDD的网络上，依赖于上行链路和下行链路信道之间的互易性。然而，大多数当前部署的商用无线系统是基于FDD的，使得难以利用信道互易性。在大规模MIMO FDD系统中，信道估计的问题变得更具挑战性，这是由于伴随着大量的训练资源和反馈要求，其与天线的数量成比例。在本文中，我们考虑的问题，采用一组训练信号和它的映射到训练周期的训练序列的设计。我们专注于降维训练序列的设计，以及发射预编码器的设计，旨在降低硬件复杂度和功耗。由此产生的设计扩展到混合模拟-数字波束成形系统，采用有限数量的有源RF链的发射预编码，通过应用Toeplitz分布定理的大规模线性天线系统。训练序列参数选择的一个实用的指导方针，提出了性能分析。
2015-07-18 cs.IT math.IT
A Scalable Framework for CSI Feedback in FDD Massive MIMO via DL Path Aligning
与时分双工（TDD）系统不同，在频分双工（FDD）的情况下，下行链路（DL）和上行链路（UL）信道不再是互逆的。然而，一些长期参数，例如信道路径的时间延迟和到达角（AoA），仍然具有互易性。在本文中，通过有效地利用上述有限的互易性，我们解决了DL信道状态信息（CSI）反馈在一个实际的宽带大规模多输入多输出（MIMO）系统中工作在FDD模式。利用正交频分复用（OFDM）波形并假设频率选择性衰落信道，我们提出了一个可扩展的框架，用于DL导频设计、DL CSI获取以及UL中相应的CSI反馈。具体地，基站（BS）可以发送具有精心选择的相移的基于FFT的导频。然后，用户可以依赖于所谓的时域聚合信道（TAC），以根据其自己的关于DL信道的统计的知识或来自服务BS的指令来导出降低的维数的反馈。我们证明，每个用户可以只反馈一个标量数每个DL信道路径的BS恢复DL CSI。全面的数值结果进一步证实了我们的设计。
2016-12-30 cs.IT math.IT
Spatial-Temporal BEM and Channel Estimation Strategy for Massive MIMO Time-Varying Systems
针对时变环境下的多用户大规模多输入多输出（MIMO）系统，提出了一种新的信道估计方法。我们引入了一种离散傅里叶变换（DFT）辅助的空时基扩展模型（ST-BEM）来降低上下行信道的有效维数，从而大大降低了训练开销和反馈开销。新提出的ST-BEM由于角度互易性而适用于时分双工（TDD）系统和频分双工（FDD）系统，并且可以通过快速傅立叶变换（FFT）有效地部署。各种数值结果证实了所提出的研究。
2016-10-29 cs.IT math.IT
Massive MIMO Performance - TDD Versus FDD: What Do Measurements Say?
大规模MIMO中的下行链路波束成形依赖于上行链路导频测量-利用互易性和TDD操作，或者依赖于使用预定的波束网格，其中用户设备报告其优选波束，主要是在FDD操作中。大规模MIMO在其最初设想的形式中使用第一种策略，具有上行链路导频，而目前对第二种策略，波束网格有很大的商业兴趣。它已被分析表明，在各向同性散射（独立瑞利衰落）的第一种方法优于第二种。然而，关于它们在实践中的相对绩效仍存在争议。在这方面的贡献，这两种策略的性能进行了比较，使用测量的信道数据在2.6 GHz。
2017-04-03 cs.IT math.IT
Robust Linear Processing for Downlink Multiuser MIMO System With Imperfectly Known Channel
本文提出了一种粗糙的下行链路多用户MIMO方案，利用信道均值和天线的相关性，以减轻由于真实和估计CSI之间的不匹配的性能损失。
2008-11-04 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
CSI Feedback Under Basis Mismatch: Rate-Splitting Transform Coding for FDD Massive MIMO
POSTECH（浦项科技大学）
研究针对大规模MIMO频分双工系统中CSI反馈的基正交匹配问题，提出基于率分拆变换编码的实用架构，通过随机向量量化推导端到端均方误差表达式，实现最优率分配和基正交更新阈值识别。
2026-04-22 cs.IT eess.SP math.IT
RRH based Massive MIMO with "on the Fly" Pilot Contamination Control
密集的大规模天线部署是用于在蜂窝网络的下行链路（DL）中递送每单位面积非常大的吞吐量的最有前途的技术之一。我们认为这样的密集部署涉及由连接到服务于地理区域的相同前传的多天线远程无线电头端（RRH）单元形成的分布式系统。在RRH处经由基于互易性的训练（即，通过使用由用户发送的上行链路（UL）导频来估计用户的信道，并利用UL/DL信道互易性）来最有效地获得每个活动用户与其附近的RRH天线之间的DL信道的知识。我们认为积极的导频重用RRH系统，从而一个单一的导频维度同时分配给多个活跃的用户。我们介绍了一种新的编码导频方法，它允许每个RRH单元检测导频冲突，即，当在其附近的多于单个用户使用相同的导频尺寸时。由于所提出的编码导频方法，可以基本上避免导频污染。如图所示，相对于传统的重用方案和向活跃用户分配伪随机导频向量的一些最近的方法，这种策略可以以增加每UL导频维度的复用增益的形式产生致密化益处。
2016-01-08 cs.IT math.IT
A joint channel estimation and beamforming separation principle for massive MIMO systems
本文证明在多用户 MIMO 系统中，将波束成形与信道估计分离在一般条件下不损失最优性，最优处理可分解为 MMSE 信道估计与 MMSE 波束成形，适用于集中式和分布式架构。
2025-07-11 cs.IT math.IT
Reciprocity Calibration of Dual-Antenna Repeaters
针对双天线中继器正反向增益不一致问题，提出利用两节点多状态双向测量估计并补偿增益差，实现网络透明的互易传播与互易波束赋形。
2024-06-13 cs.IT eess.SP 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
Multiuser MIMO Beamforming with Full-duplex Open-loop Training
在本文中，全双工无线电被用来不断更新的信道状态信息的发射机，这是需要计算的下行预编码矩阵在MIMO广播信道。全双工操作允许利用用于开环上行链路训练的信道互易性来估计下行链路信道。然而，训练的上行链路传输在下行链路接收移动节点处产生干扰。我们描述了最佳的训练资源分配及其相关的频谱效率，在建议的开环训练为基础的全双工系统。我们还评估了半双工对应的性能，以获得全双工训练的相对增益。尽管由于全双工而存在节点间干扰，但是在半双工操作上获得了显著的频谱效率改善。
2015-05-07 cs.IT math.IT
Low-Complexity and Basis-Free Channel Estimation for Switch-Based mmWave MIMO Systems via Matrix Completion
针对毫米波通信中基于开关的混合大规模MIMO系统，提出一种基于矩阵补全的无基低复杂度信道估计方案，可避免基失配问题，复杂度显著低于传统压缩感知类估计器。
2016-11-23 cs.IT math.IT
Antenna Grouping based Feedback Compression for FDD-based Massive MIMO Systems
大规模多输入多输出（MIMO）的最新研究表明，通过在基站部署大量天线，可以实现容量增益的潜在突破。为了实现大规模MIMO系统所承诺的性能，在基站处必须提供准确的发送侧信道状态信息（CSI）。虽然在时分双工（TDD）系统中可以通过采用信道互易性来获得发送侧CSI，但是对于频分双工（FDD）系统，需要从用户终端到基站的CSI的显式反馈。在本文中，我们提出了一种基于天线分组的反馈减少技术的大规模MIMO系统基于FDD。所提出的算法，被称为天线组波束形成（AGB），映射多个相关的天线元件到一个单一的代表性值使用预先设计的模式。该方法通过引入报头的概念来选择合适的组模式和有效载荷的概念来修改反馈分组，以减少维数的信道向量。仿真结果表明，在相同的目标和速率要求下，与传统的对整个信道矢量进行矢量量化的方法相比，该方法可以显著降低反馈开销。
2015-07-21 cs.IT math.IT
Learning-Based Phase Compression and Quantization for Massive MIMO CSI Feedback with Magnitude-Aided Information
大规模MIMO无线FDD系统经常面临有效获取下行链路信道状态信息（CSI）的挑战。先前的工作已经证明了通过利用它们的CSI幅度之间的上行链路/下行链路互易性在CSI编码和恢复中的潜力。然而，这样的框架单独地编码CSI相位和幅度。为了改进CSI编码，我们提出了一个基于学习的框架，基于有限的CSI反馈和幅度辅助信息。超越以前的工作，我们提出的框架与修改后的损失函数，使端到端的学习，共同优化CSI幅度和相位恢复性能。仿真结果表明，该框架优于替代方法的相位恢复在室内和室外场景中的整体CSI恢复。
2021-12-17 cs.IT eess.SP math.IT
BeamSync: Over-The-Air Synchronization for Distributed Massive MIMO Systems
本文针对分布式大规模 MIMO 系统中多 AP 的时频同步问题，提出了一种名为 BeamSync 的空中同步协议，无需通过前传传输测量数据即可校准分离的 AP，并推导了最优相位与频率偏移估计器，仿真显示其性能较传统方法提升 3 dB。
2023-11-18 cs.IT eess.SP math.IT
Reciprocity Calibration of Dual-Antenna Repeaters via MMSE Estimation
University of Osaka（大阪大学）；Ericsson Research, Ericsson Japan K. K.（爱立信研究，爱立信日本株式会社）；Linköping University（林雪平大学）
本文提出了一种基于MMSE的贝叶斯互易校准方法，通过von Mises去噪器提高相位对齐精度，实现低计算复杂度和高校准精度的协调设计。
2026-02-05 cs.IT eess.SP 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
Distributed MIMO With Over-the-Air Phase Calibration Integrated Into the TDD Flow
Linköping University（林雪平大学）
本文提出将空中接口相位校准集成到TDD流程中，通过调整TDD时隙切换点，实现AP间短时间段的测量，分析校准资源与频谱效率的权衡，展示分布式MIMO的可行性。
2026-05-11 cs.IT math.IT
Channel Covariance Estimation in Massive MIMO Frequency Division Duplex Systems
在频分双工（FDD）模式下的多用户Massive MIMO系统中，信道协方差是获取瞬时信道状态信息（CSI）的关键因素。在此上下文中，信道互易性不成立，并且通常预期关于下行链路信道的协方差信息必须由用户设备（UE）估计并反馈。作为另一种CSI获取技术，我们建议根据观测到的上行链路协方差来推断下行链路协方差。该推断过程依赖于上行链路/下行链路协方差矩阵的字典，以及对应的黎曼空间中的插值;一旦字典已知，估计就不依赖于来自UE的任何形式的反馈。在这篇文章中，我们提出了几种不同的插值方法，并通过模拟对它们进行基准测试。
2016-02-18 cs.IT math.IT stat.AP
Massive MIMO testbed - Implementation and Initial Results in System Model Validation
本文介绍了一种新的SDR基于大规模MIMO测试床的设计和实现，多达70个节点在田纳西理工大学建成。该部署可以达到$30 \times 30$天线MIMO方案。通过该测试平台，我们能够测量信道矩阵，并使用实验数据计算大规模MIMO系统的可达速率。测量的信道容量随着基站的天线数量线性增加。我们还演示了信道的互易性，包括电路的影响，从发射机和接收机。我们表明，范德蒙信道模型是更现实的描述大规模MIMO架构比广泛使用的高斯信道模型，在容量方面。通过在仿真过程中调整到达角范围$α$和基站天线距离$d$，我们发现对于每个选择的$d$，在一定的$α$下，Vandermonde模型与我们的测量容量一致，并且$α$非常接近实验部署的容量。首次通过实验验证了Vandermonde信道模型在大规模MIMO系统中的可行性。
2014-12-30 cs.IT cs.NI math.IT
Self-Interference Suppression for the Full-Duplex Wireless Communication with Large-Scale Antenna
在这封信中，我们提出了一种用于多用户MIMO系统的共享天线全双工大规模MIMO模型。该模型利用基站（BS）处的单个天线阵列来同时发送和接收信号。它同时具有全双工系统和时分双工（TDD）大规模MIMO系统的优点，即，高频谱效率和信道互易性。重点研究了大规模MIMO系统中常用的迫零（ZF）和最大比传输/最大比合并（MRT/MRC）线性处理方法。作为主要的发现，我们证明了自干扰（SI）在共享天线全双工大规模MU-MIMO系统可以抑制在完全依赖的上行链路和下行链路信道的天线数量变得足够大。
2015-10-01 cs.IT cs.NI math.IT
Large-Scale MIMO versus Network MIMO for Multicell Interference Mitigation
本文比较了两种重要的下行链路多小区干扰抑制技术，即大规模（LS）多输入多输出（MIMO）和网络MIMO。我们考虑一个合作的无线蜂窝系统工作在时分双工（TDD）模式，其中每个合作集群包括$B$基站（BS），每个配备有多个天线和调度$K$单天线用户。在LS-MIMO系统中，每个BS采用$BM$天线不仅服务于其调度的用户，而且使用迫零（ZF）波束成形来消除对协作集群内的其他用户造成的干扰。在网络MIMO系统中，每个BS仅配备有$M$天线，但是通过回程链路上的数据和信道状态信息交换以及使用ZF波束成形的联合下行链路传输来实现干扰消除。两种系统都能够完全消除集群内干扰，并为每个用户提供相同数量的空间自由度。假设由TDD提供的上行链路-下行链路信道互易性，两个系统在上行链路导频传输阶段期间经受相同的信道捕获开销。此外，每个集群处的可用总功率是固定的，并且假设在两个系统中跨下行链路波束均匀分布。建立在信道分布函数和使用工具从随机排序，本文表明，然而，从性能的角度来看，用户体验更好的服务质量，平均在小尺度衰落，LS-MIMO系统下比网络MIMO系统。多小区网络的数值仿真表明，这一结论也适用于正则化ZF波束形成方案。因此，考虑到在每个BS处添加过多数量的天线的可能的较低成本，LS-MIMO可以是朝向蜂窝网络中的干扰减轻的优选路线。
2014-07-22 cs.IT math.IT
Dual-Polarized FDD Massive MIMO: A Comprehensive Framework
本文提出了一种在频分双工（FDD）模式下利用双极化天线实现大规模多输入多输出（MIMO）系统的综合方案。在大规模MIMO阵列中采用双极化元件最近已经是常见的实践，并且原则上可以使空间自由度的数量加倍，而阵列尺寸的增加小于比例。然而，由于FDD模式中的高信道维度和上行链路-下行链路（UL-DL）信道互易性的缺乏，处理双极化信道是苛刻的。特别地，在多用户设置中，在用于UL和DL传输两者的信道协方差获取中以及在DL信道的公共训练中出现困难。为了克服这些挑战，我们开发了由三个步骤组成的统一框架：（1）协方差估计方法，以从有噪声的正交UL导频有效地估计UL协方差;（2）UL-DL协方差变换方法，其从先前步骤中估计的UL协方差获得DL协方差;（3）具有有限DL导频维度的多用户公共DL信道训练方法，其使得BS能够估计有效用户DL信道并且将它们用于无干扰DL波束成形和数据传输。我们提供了大量的实证结果来证明我们的计划的适用性和优点。
2020-08-25 cs.IT math.IT
Downlink Channel Reconstruction for Spatial Multiplexing in Massive MIMO Systems
为了在基站获取信道状态信息，大规模多输入多输出（MIMO）系统的研究大多考虑时分复用（TDD），以利用上下行信道的互易性。然而，即使在TDD中，BS仍然需要发送下行链路训练信号，其在3GPP标准中被称为信道状态信息参考信号（CSI-RS），以在实践中支持空间复用。这是因为，由于功耗和电路复杂性问题，在许多情况下，在用户设备（UE）处，发射天线的数量小于接收天线的数量。由于这种失配，来自UE的上行链路探测参考信号（SRS）不足以使BS获得完整的下行链路MIMO CSI。因此，在接收到下行链路CSI-RS之后，UE需要使用预定义的码本向BS反馈量化的CSI以支持空间复用。在本文中，提出了可能的方法来重建完整的下行链路MIMO CSI在BS考虑实际的天线结构，减少下行链路CSI-RS开销，通过利用SRS和量化的下行链路CSI。数值结果表明，基于所提出的下行MIMO CSI重构技术的空间复用的频谱效率优于仅基于量化CSI的传统方法。
2021-02-10 cs.IT math.IT
PolarDenseNet: A Deep Learning Model for CSI Feedback in MIMO Systems
Standards and Mobility Innovation Lab（标准与移动创新实验室）；Samsung Research America（三星美国研究院）
在多输入多输出（MIMO）系统中，在基站（BS）处需要高分辨率信道信息（CSI）以确保最佳性能，特别是在多用户MIMO（MU-MIMO）系统的情况下。在频分双工（FDD）系统中不存在信道互易性的情况下，用户需要向BS发送CSI。在FDD系统中，与该CSI反馈相关联的大开销常常成为提高系统性能的瓶颈。在本文中，我们提出了一种基于AI的CSI反馈的自动编码器架构的基础上，在UE的CSI编码到一个低维的潜在空间，并解码它在BS通过有效地减少反馈开销，同时最大限度地减少恢复过程中的损失。我们的仿真结果表明，基于AI的建议架构优于使用5G新无线电（NR）系统中采用的DFT基的最先进的高分辨率线性组合码本。
2022-02-02 cs.AI cs.IT math.IT
Graph Theory Based Approach to Users Grouping and Downlink Scheduling in FDD Massive MIMO
大规模MIMO被认为是下一代5G网络的关键推动因素之一。通过在BS处使用大量天线，可以提高频谱和能量效率。不幸的是，下行链路信道估计开销与天线的数量成线性比例。这不会在时分双工（TDD）系统中产生复杂性，因为上行链路方向的信道估计可以直接用于下行链路方向上的链路自适应。然而，这种信道互易性对于其中上行链路和下行链路存在不同物理传输信道的频分双工（FDD）系统是不可行的。为了减少FDD系统中信道状态信息（CSI）的反馈量，提出了一种很有前途的两阶段波束成形传输方法。然而，这种传输方案的性能受到用户分组和选择机制的高度影响。在本文中，我们首先介绍了一种新的相似性度量加上一种新的聚类技术，以实现适当的用户分区。我们还使用图论开发了一个低复杂度的组调度方案，优于目前现有的方法在总速率和吞吐量公平性。这种性能增益是通过计算机模拟证明的。
2017-12-08 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
Repeater-Assisted Massive MIMO Downlink Performance with Calibration Errors
The University of Electro-Communications（电气通信大学）；Linköping University（林雪平大学）
本文建模了中继辅助大规模MIMO系统中校准误差的影响，推导了下行频谱效率的解析表达式，并分析了误差显著的特殊情况。
2026-06-15 cs.IT eess.SP math.IT
FDD Massive MIMO Without CSI Feedback
发射机信道状态信息（CSIT）对于大规模多输入多输出（MIMO）系统提供的频谱效率增益是必不可少的。在频分复用（FDD）大规模MIMO系统中，通常通过下行链路信道估计和用户反馈来获取CSIT，但是随着天线数量的增加，用于每个用户的CSI训练和反馈的开销增加，导致频谱效率的降低。在本文中，我们表明，在FDD中使用上行链路导频，下行链路和频谱效率增益与完美的下行链路CSIT是可以实现的，当在基站的天线数量是无限的一些温和的信道条件下。该方法的核心思想是利用上下行信道的几何互易性，提出了基于上行导频的均方误差最优下行信道重构方法。我们还提出了一个强大的下行链路预编码方法利用重建的信道与误差协方差矩阵。我们的系统级仿真结果表明，我们提出的预编码方法可以达到可比的总和频谱效率迫零预编码与完美的下行链路CSIT，没有CSI训练和反馈。
2023-02-09 cs.IT eess.SP math.IT
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
Truncated Polynomial Expansion Downlink Precoders and Uplink Detectors for Massive MIMO
在基于TDD互易性的大规模MIMO中，能够在上行链路-下行链路时隙持续时间的一小部分内计算所有OFDM资源块上的下行链路预编码矩阵是至关重要的。由于这种计算延迟的限制，大规模MIMO的早期实现仅限于简单的共轭波束成形（ConjBF）预编码方法。然而，理论分析和系统仿真已经广泛证明，对于大量但实际数量的发射天线，正则化迫零（RZF）预编码通常比ConjBF有效得多。为了恢复ConjBF和RZF之间的间隙的显著部分并且还满足非常严格的计算延迟约束，已经提出了截断多项式展开（TPE）方法。在本文中，我们提出了一种新的TPE方法，优于所有以前提出的方法在一般非对称的情况下，用户与任意天线相关。此外，所提出的方法是显着更简单，更灵活，比以前提出的方法的基础上确定性的等价物和自由概率在大随机矩阵理论。我们认为功率分配与我们的TPE方法，并表明，经典的系统优化问题，如最小和功率和最大最小速率可以很容易地解决。此外，我们提供了一个详细的计算延迟分析，专门针对一个高度并行的FPGA硬件架构。
2017-11-11 cs.IT math.IT
