A Novel Hybrid Beamforming Algorithm with Unified Analog Beamforming by Subspace Construction Based on Partial CSI for Massive MIMO-OFDM Systems
混合波束成形（HB）已被广泛研究，以减少大规模多输入多输出（MIMO）系统中昂贵的射频（RF）链的数量。然而，先前关于HB的工作限于单个用户设备（UE）或单个UE组，采用不能应用于正交频分复用（OFDM）系统中在不同频率资源中服务的多个UE组的频率平坦的第一级模拟波束成形（AB）。针对大规模MIMO-OFDM系统，提出了一种基于所有用户空间协方差矩阵（SCM）知识的统一AB的HB算法，以支持多组用户。所提出的HB方法具有更少数量的RF链，可以实现超过95%的全数字波束成形性能。此外，提出了一种新的实用的子空间构造（SC）算法的基础上的部分信道状态信息来估计所需的SCM。所提出的SC方法可以提供超过97%的性能的完美SCM的情况下。利用所提出的方法，可以实现显著的成本和功率节省，而不会造成大的性能损失。此外，所提出的方法可以应用于大规模MIMO-OFDM系统中的时分双工和频分双工。
2016-11-02 cs.IT math.IT
Terahertz-Band Joint Ultra-Massive MIMO Radar-Communications: Model-Based and Model-Free Hybrid Beamforming
Duzce University（迪兹杰大学）；University of Luxembourg（卢森堡大学）；United States Army Research Laboratory（美国陆军研究实验室）
太赫兹（THz）频段的无线通信和传感技术由于其高工作带宽而成为近距离应用的热点。为了解决THz处的极高衰减，已经提出了超大规模多输入多输出（MIMO）天线系统用于THz通信以补偿传播损耗。然而，与这些巨大天线阵列的全数字波束形成器相关联的成本和功率是过高的。针对一种新的低THz波段超大规模多输入多输出结构，提出了一种基于模型和无模型的宽带混合波束形成器。此外，最近的发展，以节省频谱的驱动下，我们提出了一个联合超大规模多输入多输出雷达通信系统的波束形成器，其中的基站服务于多天线用户设备（RX），并通过生成多个波束向RX和目标跟踪雷达目标。我们制定的GoSA波束形成器的设计作为一个优化问题，以提供一个权衡之间的无约束的通信波束形成器和所需的雷达波束形成器。为了减轻频率无关模拟波束形成器在太赫兹波段产生的波束分裂效应，我们提出了一种相位校正技术，使多个子载波的波束对准一个物理方向。为了进一步降低超大规模多输入多输出计算复杂度并增强鲁棒性，我们还对所提出的基于模型的混合波束形成器实现了深度学习解决方案。数值实验表明，这两种技术优于传统的方法在频谱效率和雷达波束方向图，以及表现出更少的硬件成本和计算时间。
2021-09-29 cs.IT cs.LG eess.SP
Beamforming Design for Continuous Aperture Array (CAPA)-Based MIMO Systems
The University of Hong Kong（香港大学）；Queen Mary University of London（伦敦大学女王玛丽学院）
针对CAPA-MIMO波束成形优化计算代价高的问题，本文推导了可达速率的闭式表达式，并提出基于变分法的WMMSE迭代算法及Gauss-Legendre求积的低复杂度实现，显著提升性能并降低计算复杂度。
2025-07-18 cs.IT math.IT
Multi-User Flexible Coordinated Beamforming using Lattice Reduction for Massive MIMO Systems
在多用户大规模多输入多输出（MU-Massive-MIMO）系统中，预编码算法的应用受到发射天线数必须大于或等于接收天线总数的维数约束。针对过载MU-Massive-MIMO系统中的维数约束问题，提出了一种格基约简（LR）辅助的灵活协作波束形成（LR-FlexCoBF）算法。一个随机的用户选择方案与建议LR FlexCoBF扩展其应用到MU-Massive-MIMO系统与任意过载水平。仿真结果表明，所提出的LR-FlexCoBF预编码算法在比特出错率（BER）和和速率性能方面都有明显的改善。
2014-12-23 cs.IT math.IT
Joint Robust Transmit/Receive Adaptive Beamforming for MIMO Radar Using Probability-Constrained Optimization
针对多输入多输出（MIMO）雷达的发射和接收信号导向矢量同时存在高斯和任意分布失配的情况，提出了一种基于概率约束优化的MIMO雷达发射/接收联合鲁棒自适应波束形成方法。利用对偶理论还推导出了概率约束的紧下界。所提出的概率约束鲁棒波束形成问题是一个非凸的NP-困难问题。然而，我们将其成本函数重新表示为双二次函数，而概率约束分为发送和接收部分。然后，提出了一种基于二阶锥规划的块坐标下降法来解决双凸问题。仿真结果表明，与最坏情况和其他现有的最先进的MIMO雷达联合发射/接收鲁棒自适应波束形成方法相比，所提出的波束形成方法具有更好的鲁棒性。
2015-08-10 cs.IT math.IT
Massive MIMO Performance Comparison of Beamforming and Multiplexing in the Terahertz Band
在本文中，我们比较了两个主要的MIMO技术，波束成形和复用，在太赫兹（THz）波段的性能。THz波段的主要问题是其巨大的传播损耗，这是由电磁波的分子吸收引起的巨大信号衰减引起的。为了克服路径损耗问题，已经建议在网络中采用大规模MIMO，并且期望在几米内的距离内提供Tbps。在这种背景下，波束成形最近被研究为主要技术，以利用太赫兹中的MIMO并克服非常高的路径损耗，假设太赫兹通信信道是视距（LoS）并且没有显著的多径射线。另一方面，最近的研究还表明，众所周知的分子吸收的能量可以立即以相同的频率重新辐射。这种再辐射信号与主信号相关，并且可以为通信信道提供丰富的散射路径。这意味着即使在THz频带的LoS场景中也可以实现显著的MIMO复用增益。我们的仿真结果揭示了一个令人惊讶的观察，MIMO复用可能是一个更好的选择比MIMO波束成形在一定条件下的太赫兹通信。
2017-10-26 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
Hybrid Beamforming via the Kronecker Decomposition for the Millimeter-Wave Massive MIMO Systems
尽管其有希望的性能增益，毫米波大规模MIMO的实现仍然面临着一些实际挑战。特别是，在数字域中实现大规模MIMO需要数百个与天线数量相匹配的RF链。此外，将这些组件设计为在毫米波频率下操作是具有挑战性的并且成本高昂。这些激发了混合波束成形的最新发展，其中MIMO处理被划分为模拟和数字域中的单独实现，分别称为模拟和数字波束成形。使用相控阵的模拟波束形成引入了对波束形成系数的单模约束，使得传统的MIMO技术不适合并且需要新的设计。在本文中，我们提出了一个系统的设计框架，混合波束形成的多小区多用户大规模MIMO系统在毫米波信道稀疏传播路径的特点。该框架依赖于将模拟波束成形向量和路径观测向量分解为作为单模向量的因子的克罗内克积。利用Kronecker混合积的性质，设计了模拟波束形成器的不同因子，用于对干扰路径进行调零或对数据路径进行相干合并。此外，信道估计方案的设计，使建议的混合波束成形。该方案通过模拟波束扫描估计数据和干扰路径的AoA，通过模拟波束转向估计数据路径增益。分析了信道估计方案的性能。特别是，由波束扫描产生的AoA谱，它显示了AoA范围内路径的幅度分布，以封闭形式导出。结果表明，小区间干扰水平与阵列大小、导频序列长度的平方根和路径之间的空间间隔成反比。
2017-04-12 cs.IT math.IT
Robust Beamforming for Physical Layer Security in BDMA Massive MIMO
在本文中，我们设计了鲁棒波束形成，以保证物理层安全的多用户波束分多址（BDMA）大规模多输入多输出（MIMO）系统，当考虑到信道估计误差。借助于人工噪声（AN），提出了一种在保证合法用户和窃听者具有不同信干噪比（SINR）的同时，最小化基站（BS）发射功率的设计方案。严格证明了在BDMA大规模MIMO方案下，初始非凸优化问题可以等价地转化为凸半定规划问题，从而保证最优秩1波束形成解。在此基础上，我们进一步推导出了最优波束形成方向和最优波束形成功率分配的封闭形式，从而大大降低了计算复杂性，使所提出的设计方案具有实际应用价值。仿真结果验证了该算法的有效性。
2017-11-29 cs.IT math.IT
Flexible Unsupervised Learning for Massive MIMO Subarray Hybrid Beamforming
École Polytechnique de Montréal（蒙特利尔工程学院）
混合波束形成是一种很有前途的技术，以提高大规模MIMO系统的能量效率。特别地，子阵列混合波束形成可以通过减少移相器的数量来进一步降低功耗。然而，由于子阵连接和相移量的离散性，设计混合波束形成矢量是一项复杂的任务。找到RF链和天线之间的最佳连接需要在大的搜索空间中解决非凸问题。此外，传统的解决方案假设完美的CSI是可用的，这在实际系统中并非如此。因此，我们提出了一种新型的无监督学习方法来设计适用于任何子阵列结构的混合波束形成，同时支持量化移相器和有噪CSI。所提出的架构的一个主要特点是，没有波束形成码本是必需的，和神经网络的训练，以考虑相移量化。仿真结果表明，所提出的深度学习解决方案可以实现比现有方法更高的总速率。
2022-08-10 cs.IT cs.LG eess.SP
Interference-Nulling Time-Reversal Beamforming for mm-Wave Massive MIMO in Multi-User Frequency-Selective Indoor Channels
毫米波（mm-wave）和大规模MIMO已经被提出用于下一代无线系统。然而，这些技术的实施存在许多公开的问题。特别地，波束成形在mm波系统中是必要的，以便对抗高传播损耗。然而，传统的波束控制在具有频率选择性衰落的富散射多径信道中并不总是合适的，例如在室内环境中发现的那些。在这种情况下，时间反演（TR）被认为是一种有前途的波束成形技术，这种毫米波大规模MIMO系统。在本文中，我们分析了一个基带TR波束成形系统的毫米波多用户大规模MIMO。我们验证，随着天线数量的增加，TR产生良好的均衡和干扰缓解性能，但用户间干扰（IUI）仍然是一个主要的损害。因此，我们提出了一种新的技术称为干扰零TR（INTR），以尽量减少IUI。我们数值评估INTR的性能，并将其与传统TR和均衡TR波束形成进行比较。我们使用60 GHz MIMO信道模型与空间相关的IEEE 802.11ad SISO NLoS模型的基础上。我们证明，INTR优于传统的TR方面的平均BER每用户和可实现的总和速率在不同的条件下，同时提供分集和复用增益。
2015-06-18 cs.IT math.IT
Beamforming Technologies for Ultra-Massive MIMO in Terahertz Communications
具有频带$0.1-10$ THz的太赫兹（THz）通信被设想为未来高速无线通信的有前景的解决方案。虽然THz信号具有数十GHz的可用带宽，但THz信号存在严重的自由扩展损耗和分子吸收损耗，这限制了无线传输距离。为了补偿传输损耗，可以应用超大规模多输入多输出（UM-MIMO）技术通过波束形成技术来产生高增益的定向波束。本文综述了太赫兹UM-MIMO系统中的波束形成技术。具体而言，我们首先提出了太赫兹UM-MIMO系统模型，并确定其信道参数和结构类型。然后，我们说明了通过UM-MIMO波束形成的基本原理，并讨论了太赫兹UM-MIMO的远场和近场假设。此外，THz波段的一种重要波束形成策略，即，波束训练，其中概括了波束训练协议和码本设计方法。分别研究了THz UM-MIMO系统中智能反射面辅助的联合波束形成和多用户波束形成。分析了太赫兹波束形成中的空间宽带效应和频率宽带效应，并提出了相应的解决方案。此外，我们提出了相应的制造技术和照明的新兴应用受益于太赫兹波束成形。最后强调了THz UM-MIMO系统面临的挑战和未来的研究方向。
2023-03-13 cs.IT eess.SP math.IT
A Family of Deep Learning Architectures for Channel Estimation and Hybrid Beamforming in Multi-Carrier mm-Wave Massive MIMO
Duzce University（迪兹杰大学）；University of Luxembourg（卢森堡大学）
混合模拟和数字波束成形收发器有助于解决下一代毫米波（mm-Wave）大规模多输入多输出（多输入多输出）系统中昂贵硬件和高训练开销的挑战。然而，在混合架构中缺乏全数字波束成形以及毫米波的短相干时间对信道估计施加了额外的约束。解决这些挑战的现有工作主要集中在窄带信道上，其中采用基于优化或贪婪算法来导出混合波束形成器。在本文中，我们介绍了一种用于频率选择性宽带毫米波系统的信道估计和混合波束成形的深度学习（DL）方法。特别是，我们考虑了大规模多输入多输出正交频分复用（MIMO-OFDM）系统，并提出了三种不同的DL框架，包括卷积神经网络（CNN），它接受接收信号的原始数据作为输入，并在输出端产生信道估计和混合波束形成器。我们还介绍了离线和在线预测方案。数值实验表明，与当前最先进的优化和DL方法相比，我们的方法提供了更高的频谱效率，更少的计算成本和更少的导频信号数量，以及对接收到的导频数据，损坏的信道矩阵和传播环境的偏差的更高的容忍度。
2022-01-03 cs.IT cs.LG eess.SP
Transmit Beamforming for MIMO Communication Systems with Low Precision ADC at the Receiver
多天线系统已经被设计在几GHz的带宽中操作的多吉比特通信系统的标准广泛使用。在本文中，我们研究了使用发射机（Tx）波束成形技术，以提高低精度ADC的MIMO系统的性能。我们激励的方法，使用本征模发射波束成形（这施加在完整的MIMO系统的对角结构），并使用本征模功率分配，最大限度地减少未编码的BER的有限精度系统。虽然我们不能保证这种方法的最优性，但我们观察到，即使是低精度ADC，它也可以在没有本征模功率分配的情况下执行高达全精度的系统。例如，在接收机处具有有限精度ADC的高吞吐量MIMO系统中，仿真结果表明，对于接收机处具有3比特精度ADC的3/4 LDPC编码的2x2 MIMO OFDM 16-QAM系统，在26 dB的SNR下实现了0.0001的BER。这比具有全精度但相等本征模功率分配的相同系统所需的好1dB。
2013-10-06 cs.IT math.IT
Smart Hybrid Beamforming and Pilot Assignment for 6G Cell-Free Massive MIMO
本文研究了Cell-Free大规模MIMO网络，其中每个接入点（AP）都配备了一个混合收发器，与全数字收发器相比，降低了复杂性和成本。渐近近似的频谱效率推导出上行链路和下行链路。利用这些表达式，最大-最小问题被公式化以优化（i）AP处的模拟波束形成器和（ii）导频分配。仿真结果表明，这些变量的优化大大提高了网络的性能。
2023-01-13 cs.IT eess.SP math.IT
Two-Stage Beamformer Design for Massive MIMO Downlink By Trace Quotient Formulation
针对大规模多用户MIMO下行链路两阶段波束形成问题，研究了仅基于信道统计信息的外波束形成器设计问题，并基于信漏噪比（SLNR）对该问题进行了研究。为了消除对瞬时信道状态信息的依赖，通过假设迫零（ZF）内波束形成推导出平均SLNR的下限，并提出了一种最大化平均SLNR下限的外波束形成器设计方法。结果表明，所提出的基于SLNR的外波束形成器的设计问题减少到一个跟踪商问题（TQP），这是经常遇到的领域中的机器学习。一个迭代算法，以获得最佳的解决方案，建议TQP。所提出的方法具有根据不同的信道统计特性，最优地控制对期望用户的信号功率和对非期望用户的干扰泄漏功率之间的加权因子的能力。数值结果表明，所提出的外波束形成器的设计方法产生显着的性能增益比现有的方法。
2014-11-26 cs.IT math.IT
Joint optimal beamforming and power control in cell-free massive MIMO
我们推导出一个快速和最佳的算法，解决实际的加权最大最小信干噪比问题，在无小区的大规模MIMO网络。该优化问题首次同时考虑了非理想协作下的长期功率控制和分布式波束形成设计。特别是，我们认为以用户为中心的接入点集群合作的基础上，可能有限的信道状态信息共享。我们的优化算法融合了强大的功率控制工具的基础上，干扰演算与最近开发的团队理论框架的分布式波束形成设计。此外，我们提出了一个变化，在实践中表现出更快的收敛。
2022-08-31 cs.IT eess.SP math.IT
Optimal Power Allocation for GSVD-Based Beamforming in the MIMO Wiretap Channel
本文考虑了一个多输入多输出（MIMO）高斯窃听信道模型，其中存在一个发射机，一个合法的接收机和一个窃听者，每个都配备了多个天线。当发送者和合法接收者可以以一定的正速率通信时，同时确保窃听者获得零比特的信息，就可以实现完美的保密。本文在假设发射端基于广义奇异值分解（GSVD）进行波束形成的前提下，研究了任意天线数下多天线MIMO窃听信道的理想保密容量。更准确地说，GSVD为基础的预编码器，实现保密容量的最佳分配的功率。这种解决方案被证明有几个优势，比以前的工作，认为保密容量的一般MIMO高斯窃听信道下的高信噪比的假设。数值结果来说明所提出的理论研究结果。
2010-06-09 cs.IT math.IT
A Comparison of MIMO Techniques in Downlink Millimeter Wave Cellular Networks with Hybrid Beamforming
在未来的毫米波（mmWave）蜂窝网络中将需要大型天线阵列，从而实现大量不同的可能天线架构和多输入多输出（MIMO）技术。仍然不清楚哪种MIMO技术作为不同网络参数的函数是最期望的。因此，本文比较了混合波束赋形使能的多用户（MU）MIMO和单用户空间复用（SM）与单用户模拟波束赋形（SU-BF）的覆盖范围和速率性能。针对MU-MIMO毫米波蜂窝网络，提出了一种用于覆盖和速率分析的随机几何模型，该模型考虑了混合模拟/数字预编码器和合并器的毫米波特定硬件约束，以及角域稀疏的阻塞相关信道模型。分析结果突出了多用户毫米波网络的覆盖范围，速率和功耗的权衡。在毫米波蜂窝网络中，由于发射机处的完美信道状态信息和轮询调度，MU-MIMO通常是比SM或SU-BF更好的选择。然而，这种观察忽略了由于信道获取或计算复杂性而引起的任何开销。考虑到这种开销的影响，我们的结果可以重新解释，以便量化MU-MIMO提供比SM或SU-BF更高速率的最小允许效率。
2016-03-02 cs.IT math.IT
Massive MIMO Multicast Beamforming Via Accelerated Random Coordinate Descent
大规模多输入多输出系统的一个关键特征是大量的天线和用户。因此，降低波束形成设计的计算复杂性变得势在必行。为此，本文的目标是通过并行加速随机坐标下降（ARCD）实现比现有波束形成方法更低的复杂度。然而，它是已知的，ARCD只适用于当问题是凸的，光滑的，和可分离的。相比之下，波束形成设计问题是非凸的，非光滑的，不可分离的。尽管存在这些挑战，本文表明，它是可能的，将ARCD多播波束成形利用优化最小化和强大的对偶性。数值结果表明，所提出的方法减少了一个数量级的执行时间相比，国家的最先进的方法。
2019-02-07 cs.IT math.IT
Low-Complexity Hybrid Beamforming for Massive MIMO Systems in Frequency-Selective Channels
频率选择性信道的混合波束成形是一个具有挑战性的问题，因为移相器向所有子载波提供相同的相移。现有的方法仅仅依赖于信道的频率响应，并且混合波束形成器在整个频带上最大化平均频谱效率。与最先进的技术相比，我们表明，通过联合利用大规模多输入多输出（MIMO）信道的频域和时域特性，可以实现大量的和速率增益，无论是对于丰富的和稀疏的散射信道。在我们提出的方法中，射频（RF）波束形成器在时域中相干地组合接收到的符号，因此，它将信号的功率集中在特定的时间样本上。结果，RF波束形成器消除了“有效”传输信道的频率响应，并减小了其均方根延迟扩展。然后，基带组合器减轻频域中的残余干扰。利用大规模MIMO信道的良好传播条件，我们给出了所提出的波束形成器及其性能的闭式表达式，并证明了当所采用的移相器网络的数量是时域中可分辨多径分量的两倍时，我们所提出的方案可以实现全数字迫零的性能。
2019-03-12 cs.IT math.IT
Federated Learning for Hybrid Beamforming in mm-Wave Massive MIMO
Duzce University（迪兹杰大学）；Koc University（科奇大学）
用于混合波束形成的机器学习已经通过使用集中式机器学习（CML）技术被广泛研究，其需要使用从用户收集的大数据集来训练全局模型。然而，由于有限的通信带宽和隐私问题，用户和基站（BS）之间的整个数据集的传输在计算上是禁止的。在这项工作中，我们引入了一个联邦学习（FL）为基础的框架，混合波束成形，模型训练是在BS只收集来自用户的梯度。我们设计了一个卷积神经网络，其中输入是信道数据，在输出端产生模拟波束形成器。通过数值模拟，FL被证明是更宽容的缺陷和腐败的信道数据，以及具有更少的传输开销比CML。
2020-08-22 cs.IT cs.LG eess.SP
Channel reciprocity calibration in TDD hybrid beamforming massive MIMO systems
模拟数字混合波束形成结构是构建低成本大规模多输入多输出系统的一种非常有吸引力的解决方案。通常，这些系统使用一组固定波束进行发送和接收，以避免需要在发射机处为每个天线元件单独获得信道状态信息（CSIT）。然而，这样的方法不能充分利用混合AD波束成形系统的潜力。或者，可以通过假设传播信道的模型来估计CSIT，而由于其较差的散射性质，该模型仅在毫米波（mmWave）频带中得到验证。在本文中，我们专注于时分双工（TDD）系统与混合波束形成结构，并提出了一个互惠校准方案，允许获得完整的CSIT。与现有的CSIT捕获方法不同，我们的方法不需要对信道模型进行任何假设，并且在理论上可以估计CSIT到任意小的误差。
2017-08-25 cs.IT math.IT
Joint CSI Estimation, Beamforming and Scheduling Design for Wideband Massive MIMO System
针对宽带大规模多输入多输出（MIMO）系统，提出了一种联合设计信道估计、波束形成和调度的新方法。与所提出的方法，我们首先量化的最大数量的用户设备（UE），可以发送导频可能是或可能不是正交的。具体地，当信道具有最大的$L$多径抽头，并且我们分配$\tilde{M}$子载波用于信道状态信息（CSI）估计时，在大规模MIMO机制中可以估计最大的$\tilde{M}$ UE CSI（与传统CSI估计方法相比是$L$倍）。然后，我们提出使用基于贪婪的调度来调度这些UE的子集，以利用所提出的联合波束成形和调度设计在每个子载波上发送它们的数据。我们采用众所周知的最大比合并器（MRC）波束成形方法在上行链路信道数据传输。所有的解析表达式通过数值结果进行了验证，所提出的设计优于传统的正交频分复用（OFDM）传输方法是证明使用大量的数值模拟在长期演进（LTE）信道环境中。所提出的信道估计和波束形成设计是线性的，易于实现。
2018-01-16 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
Large-Scale Beamforming for Massive MIMO via Randomized Sketching
大规模MIMO系统为未来的无线通信系统带来了频谱和能量效率的显著改善。正则化迫零（RZF）波束形成能够提供良好的性能，具有数值稳定性和对信道不确定性的鲁棒性。然而，在大规模MIMO系统中，RZF波束成形中的矩阵求逆运算在计算上变得昂贵。为了解决这一计算问题，我们将提出一种新的随机草图的RZF波束形成方法具有低计算复杂性。这是通过基于预条件Richard迭代的随机草图求解线性系统来实现的，这保证了最优解的高质量近似。我们从理论上证明了迭代获得的近似序列线性快速收敛到精确的RZF波束形成矩阵的迭代次数的增加。此外，它证明了系统的和率为这样的序列的近似收敛到准确的线性收敛速度。我们的模拟结果验证了我们的理论研究结果。
2020-03-30 cs.IT eess.SP math.IT
Hybrid Beamforming and Combining for Millimeter Wave Full Duplex Massive MIMO Interference Channel
全双工（FD）通信可以彻底改变无线通信，因为它避免了使用独立的信道进行双向通信。这项工作推广了毫米波（mmWave）频段的点对点FD通信，包括K对大规模MIMO FD节点同时工作。我们提出了一种新的联合混合波束成形（HYBF）和加权和速率（WSR）最大化的合并方案，使大规模MIMO FD链路的共存成本有效。该算法依赖于基于最小化-最大化方法的替代优化。此外，我们提出了一种新的SI和大规模MIMO干扰信道感知功率分配方案，包括最优功率控制。仿真结果表明，显着的性能改善相比，传统的双向全数字半双工（HD）系统。
2022-01-04 cs.IT eess.SP math.IT
Energy Efficiency and Asymptotic Performance Evaluation of Beamforming Structures in Doubly Massive MIMO mmWave Systems
基于毫米波使用的未来蜂窝系统将严重依赖于在发射机和接收机处使用天线阵列。由于复杂性原因和能量消耗问题，全数字预编码和后编码结构可能是不可行的，因此已经研究了利用简化的硬件和有限数量的RF链的次优结构。本文认为，并作出比较评估，无论是从频谱效率和能源效率的角度来看，几个次优的预编码和后编码波束成形结构的蜂窝多用户MIMO（MU-MIMO）系统与大量的天线。分析公式的渐近可实现的频谱效率和几个波束形成结构的全球能源效率推导出大量的天线制度。使用最近可用的数据移相器和开关的能量消耗，我们表明，全数字波束形成器实际上可以实现更大的能源效率比低复杂度的解决方案，以及低复杂度波束转向纯模拟波束形成在某些情况下可能代表一个良好的性能复杂度权衡解决方案。
2017-11-10 cs.IT math.IT
Subspace Tracking Algorithms for Millimeter Wave MIMO Channel Estimation with Hybrid Beamforming
本文提出了使用子空间跟踪算法在毫米波（mmWave）频率执行MIMO信道估计。使用子空间的方法，我们开发了一个协议，使估计的权利（分别。左）发射机处的奇异向量（分别为接收器）侧;在此基础上，我们将收缩投影近似子空间跟踪算法（PASTd）和正交Oja算法（OOJA）引入到本文的信道估计框架中，得到了两种信道估计算法。在算法设计阶段也明确考虑了波束形成器的混合模拟/数字性质。数值结果表明，所提出的估计算法是有效的，他们表现得更好，比两个相关的竞争替代品在公开文献中。
2017-04-22 cs.IT math.IT
Joint Beamforming and Broadcasting in Massive MIMO
大规模MIMO系统的下行链路被认为是基站必须同时服务两类终端的情况下：一组不完美的瞬时信道状态信息（CSI）是可用的，和一组没有CSI是可用的。激励应用包括无线网络中的公共信道和控制信息的广播。一种新的技术被开发和分析：联合波束成形和广播（JBB），通过该技术，基站波束成形到CSI可用的终端组，并广播到没有CSI可用的其他终端组。广播信息不干扰波束成形，因为它被放置在波束成形所针对的终端共同看到的信道矩阵的零空间中。将JBB与正交接入（OA）进行比较，通过正交接入，基站将时间-频率资源划分成两个分离的部分，每组终端一个。结果表明，JBB可以大大优于OA在所需的总辐射功率为给定的速率目标。
2016-03-14 cs.IT math.IT
On Beamformer Design for Multiuser MIMO Interference Channels
针对多用户时不变多输入多输出干扰信道，研究了几种线性波束形成器的设计方法。值得注意的是，考虑了干扰对齐和基于和速率的算法，例如最大信号干扰加噪声（max-SINR）算法。干扰对齐下的最优线性波束形成由两层组成：内部预编码器和解码器（或接收滤波器）完成干扰对齐以消除用户间干扰，外部预编码器和解码器对角化内部预编码器和解码器干扰对齐产生的有效单用户信道。在高信噪比下，建立了这种两层波束形成与最大信干噪比算法之间的关系。此外，最大信干噪比算法的线性波束形成算法的类内的最优性，其局部收敛指数率，建立在高信噪比。
2010-11-29 cs.IT math.IT
Hybrid Beamforming with Spatial Modulation in Multi-user Massive MIMO mmWave Networks
射频（RF）链的成本是大规模MIMO毫米波网络的最大缺点。通过采用空间调制（SM），可以实现比发射天线更少数量的RF链，但仍然实现高频谱效率。在这项工作中，我们提出了一个系统模型的SM计划与混合波束形成在发射机和数字组合在接收机。在该模型中，空间调制比特映射到天线阵列的索引。结果表明，该模型实现了约5dB的增益比经典的多用户SM计划，只有8个发射天线在每个天线阵列。可以通过增加每个阵列处的发射天线的数量而不增加RF链的数量来进一步提高该增益。
2017-09-14 cs.IT math.IT
Joint Active and Passive Beamforming for Intelligent Reflecting Surface Aided Multiuser MIMO Communications
研究了智能反射面（IRS）辅助多用户多输入多输出系统中以加权和速率最大化为目标的主被动波束联合优化问题。我们表明，这个问题可以通过矩阵加权均方误差最小化等价解决。特别地，对于无源IRS波束形成的优化，我们首先提出了一种基于流形优化的具有优良性能的迭代算法。通过使用矩阵分式规划技术，以获得一个更容易处理的目标函数，然后我们提出了一个低复杂度的优化-最小化方法的基础上。数值结果验证了我们所提出的算法的收敛性和显着的性能改善的通信场景没有IRS的援助。
2021-01-27 cs.IT math.IT
On-off Analog Beamforming for Massive MIMO
该文研究了一种新的大规模多输入多输出（MIMO）系统模拟波束形成结构，根据发射端的信道状态信息，将多根发射天线中的每一根天线切换为开启或关闭，形成波束。这种开关模拟波束形成（OABF）方案在硬件复杂度和算法复杂度方面都具有优势。OABF可以完全去除传统模拟波束形成方案中广泛使用的高成本、功耗和笨重的模拟移相器;它只需要部署易于实现的低成本模拟开关。此外，我们表明，这种简单的天线开关操作形成的波束可以实现相当好的性能与低复杂度的波束形成算法。具体来说，我们首先提出了两个最佳的信噪比最大化算法，以确定每个开关的通断状态下的每天线功率约束和总功率约束，分别。在此基础上，我们从理论上证明了OABF可以实现全分集增益和全阵列增益，复杂度高达多项式阶。数值结果与理论分析一致。我们相信，OABF的简单结构使得大规模MIMO更容易在实际系统中实现。
2017-01-31 cs.IT math.IT
Single Anchor Localization and Orientation Performance Limits using Massive Arrays: MIMO vs. Beamforming
下一代蜂窝网络将经历毫微微蜂窝、毫米波通信和大规模天线阵列的组合。由于大规模阵列提供的波束形成能力以及高角分辨率，只能使用一个充当锚节点的单个接入点（AP）进行定位估计，从而避免专用于定位的超大基础设施。在这种情况下，我们的论文的目的是在调查的定位和定向性能限制，采用大规模的阵列在AP和移动端。因此，我们首先渐近地证明了在大规模阵列制度的Cramer-Rao界（CRB）的紧密性，并在存在或不存在多径。接着，我们提出了MIMO和波束形成的阵列结构，时间同步误差和多径分量的比较。在不同的阵列配置中，我们还考虑随机加权作为MIMO的高分集增益和相控阵保证的高方向性之间的权衡。通过评估不同阵列配置的CRB，结果显示分集和波束形成增益之间的相互作用，以及通过改变定位精度方面的阵元数量可实现的好处。
2017-05-25 cs.IT math.IT
Joint Transmit and Receive Beamforming for Multi-Relay MIMO-OFDMA Cellular Networks
针对多用户、多中继、多输入-多输出正交频分多址（MIMO-OFDMA）蜂窝网络，提出了一种基于联合发射和接收波束赋形的传输协议。更具体地说，网络的MIMO信道在数学上被分解成几个有效的多输入单输出（MISO）信道，这些信道被空间复用以进行传输。为了提高可达到的容量，这些MISO信道使用一对新的分组算法进行分组，然后根据它们的性能与复杂度的权衡\footnote{This paper concisely focuses on the transmission protocol proposed in our previous work [1]. For more details, please refer to [1].}进行评估。
2016-02-17 cs.IT math.IT
A Generalized Framework on Beamformer Design and CSI Acquisition for Single-Carrier Massive MIMO Systems in Millimeter Wave Channels
针对时分双工（TDD）模式下采用单载波（SC）调制的频率选择性大规模多输入多输出（MIMO）系统，利用毫米波（mm）频段的联合角度-延迟域信道稀疏性，建立了降维信道状态信息（CSI）估计和预波束形成器设计的一般框架。首先，基于一种通用子空间投影方法，考虑了联合角度-时延功率分布和用户分组，推导了空间相关宽带MIMO信道下的降秩最小均方误差（RR-MMSE）瞬时CSI估计器。其次，统计预波束形成器的设计被认为是频率选择性SC大规模MIMO信道。我们研究的降维问题和子空间（波束空间）的建设，RR-MMSE估计可以实现尽可能准确。最后，通过在适当的降维波束空间中进行最小二乘（LS）估计，得到了一种时空域相关器型降秩信道估计器，作为RR-MMSE估计的近似。据观察，所提出的技术显示出显着的鲁棒性的导频干扰（或污染）的导频开销的显着减少。
2016-07-05 cs.IT math.IT
Turbo-Like Beamforming Based on Tabu Search Algorithm for Millimeter-Wave Massive MIMO Systems
对于毫米波（mmWave）大规模MIMO系统，通常采用基于码本的模拟波束成形（包括发射预编码和接收合并）来补偿mmWave信号的严重衰减。然而，传统的波束成形方案涉及在预定义的码本中进行复杂的搜索以找出模拟预编码器和模拟组合器的最佳对。针对这一问题，本文将Turbo均衡器的思想与禁忌搜索（TS）算法相结合，提出了一种基于TS的Turbo-like波束形成方案，称为Turbo-TS波束形成，以实现低复杂度的近最优性能。具体而言，Turbo-TS波束形成方案由以下两个关键部分组成：1）基于基站和用户之间的迭代信息交换，设计了一种Turbo-like联合搜索方案，以找到模拟预编码器和模拟合并器的近最优对; 2）受人工智能中发展起来的TS算法思想的启发，我们提出了一种基于TS的预编码/合并方案，以在具有低复杂度的Turbo式联合搜索的每次迭代中智能地搜索最佳预编码器/合并器。分析表明，所提出的Turbo-TS波束形成可以大大降低搜索复杂度，仿真结果验证了它可以达到接近最优的性能。
2015-07-16 cs.IT math.IT
Technical Report: Outage Performance of Full-Duplex MIMO DF Relaying using Zero-Forcing Beamforming
本文研究了多天线终端的解码转发协作网络中全双工中继的性能。更具体地说，通过分析端到端的统计，我们推导出精确的封闭形式的表达式的端到端中断概率的发送和接收ZFBF计划在瑞利衰落环境。一些选定的结果显示了一些有趣的观察有用的系统设计者。具体来说，我们观察到中断性能可以通过采用不同的天线配置的联合ZF为基础的预编码得到改善。
2017-03-09 cs.IT math.IT
Directivity-Beamwidth Tradeoff of Massive MIMO Uplink Beamforming for High Speed Train Communication
高移动性自适应和大规模多输入多输出（MIMO）应用是下一代高速训练（HST）无线通信系统的两个主要发展目标。在本文中，我们考虑如何设计一个位置感知波束形成的大规模MIMO系统中的高流量密度HST网络。首先分析了波束指向性和波束宽度之间的折衷关系，在此基础上给出了定位精度的灵敏度分析。然后，为了保证高效率的传输，我们推导出一个优化问题，以最大限度地提高不同的定位精度的限制下的波束方向性。在此基础上，我们提出了一种低复杂度的波束形成设计，利用位置信息，它既不需要特征分解（ED）的上行链路信道协方差矩阵（CCM），也不需要ED的下行链路CCM（DCCM）。最后，我们研究了未来高业务密度HST网络中的波束形成方案，其中强调了两个HST相遇的情况。通过利用实时位置信息，我们提出了一种最佳的自适应波束形成方案，以最大化有限的信道资源约束下的可达速率区。数值仿真表明，在高业务密度的HST场景下，定位误差小于一定值的大规模MIMO系统可以保证满足传输效率要求的性能，并且两个HST相遇时的可达速率区域也得到了极大的改善。
2017-04-11 cs.IT math.IT
Millimeter-Wave Massive MIMO Testbed with Hybrid Beamforming
大规模多输入多输出（MIMO）技术在毫米波（mmWave）频段获得大阵列增益至关重要。然而，存在实际的挑战，例如在这样的系统中的高硬件成本和功耗。这些问题的一个有前途的解决方案是采用混合波束成形架构。这种架构的收发器（TRx）链的数量比天线总数少得多，从而实现了成本和能量高效的系统。在本文中，我们提出了一个实时毫米波（28 GHz）大规模多输入多输出测试床与混合波束成形。该测试平台具有用于波束选择的64天线/16 TRx单元，可以以模块化方式扩展到更大的阵列尺寸。为了在真实传播环境中测试从基带处理算法到调度和波束选择的所有内容，我们将基于软件定义无线电技术构建的现有100天线/100 TRx大规模多输入多输出测试平台（低于6 GHz）的功能扩展到灵活的毫米波大规模多输入多输出系统。
2020-12-02 cs.IT eess.SP math.IT
Efficient Relay Beamforming Design with SIC Detection for Dual-Hop MIMO Relay Networks
在本文中，我们考虑了一个双跳多输入多输出（MIMO）中继无线网络中，源-目的地对都配备了多个天线，通过大量的半双工放大转发（AF）中继终端进行通信。针对MIMO中继系统，提出了两种基于匹配滤波器（MF）和正则迫零（RZF）预编码技术的线性波束形成方案。我们着重于中继节点的线性过程，并利用前向信道和后向信道的信道状态信息（CSI）设计新的中继波束形成器。所提出的波束成形设计是基于QR分解（QRD）滤波器在目的节点执行连续干扰消除（SIC），以实现最大的空间复用增益。仿真结果表明，在不同的系统参数下，所提出的波束形成器在满足节点内阵列增益和分布式阵列增益的情况下，其遍历容量优于其他中继方案。
2010-06-22 cs.IT cs.NI math.IT
A New Coordinated Beamformer for MIMO-based Ad Hoc Networks
该研究提出了一种新的方案，基于MIMO的ad hoc网络。这是完成的，而使用的干扰驱动技术（IDT）在Nakagami-m衰落信道与完美的信道状态信息在发送器和接收器。建议使用该技术来减少所有不需要的干扰的影响，这些干扰通常由与所使用的节点相关的定义的无线电传输范围的重叠引起。事实上，IDT被用作一个协调的波束形成器在合作计划，根据均方误差准则。方法和分析结果进行证明的能力的文件。
2015-11-22 cs.IT cs.NI math.IT
On the Energy Efficiency of MIMO Hybrid Beamforming for Millimeter Wave Systems with Nonlinear Power Amplifiers
多输入多输出（MIMO）毫米波（mmWave）系统由于在高频下操作并且采用大量射频（RF）硬件组件而易受硬件损害的影响。特别地，由于能量效率的考虑，在发射机处采用的非线性功率放大器（PA）在接近饱和操作时使信号失真。在本文中，我们研究了MIMO毫米波混合波束形成方案在非线性PA的存在下的性能。首先，我们开发了一个统计模型，在这样的系统中发送的信号，并表明，带内失真的空间方向的波束成形滤波器。这表明，即使在大天线制度，窄波束可以转向接收器，非线性PA的影响不应该被忽略。然后，通过采用一个现实的功率消耗模型的PA，我们研究了在这样的系统中的频谱和能源效率之间的权衡。我们的研究结果表明，当发射天线的数量变大时，增加发射功率电平可以在能量效率方面起反作用。此外，使用数值模拟，我们表明，当发射功率是大的，模拟波束形成导致更高的频谱和能量效率相比，数字和混合波束形成方案。
2018-06-05 cs.IT math.IT
Optimal Joint Beamforming and Power Control in Cell-Free Massive MIMO Downlink
提出了一种新的无小区大规模MIMO（CFmMIMO）系统下行链路联合波束赋形和功率控制优化模型。所提出的优化模型的目标是最大限度地减少用户干扰，同时满足服务质量（QoS）的约束和功耗限制。所提出的最小-最大优化模型是作为一个混合整数非线性规划，这是直接听话。数值结果表明，所提出的联合波束成形和功率控制方案是有效的，并优于竞争方案的数据率，功耗和能源效率。
2021-07-22 cs.IT eess.SP math.IT
Learning Beamforming in Cell-Free Massive MIMO ISAC Systems
本文针对无蜂窝大规模MIMO ISAC系统中的波束成形设计挑战，提出了一种基于异构图神经网络（GNN）的新模型，该模型支持低复杂度扩展，在增删接入点时无需完全重训练，且能实现接近最优的性能并适应多种网络结构。
2024-09-26 cs.IT eess.SP math.IT
Elevation Beamforming with Full Dimension MIMO Architectures in 5G Systems: A Tutorial
全维（FD）多输入多输出（MIMO）技术作为下一代无线通信网络的一种有前途的技术，在过去几年中吸引了无线工业界和学术界的大量研究关注。FD-MIMO场景利用平面二维有源天线系统（AAS），其不仅允许将大量天线元件放置在可行的基站（BS）形状因子内，而且还提供在仰角和传统方位角维度上的自适应电子波束控制的能力。本文介绍了一个教程仰角波束成形分析蜂窝网络利用FD大规模MIMO天线阵列。与第三代合作伙伴计划（3GPP）中专注于FD-MIMO标准化的现有作品相比，本教程在天线阵列和3D信道建模的理论方面具有深度。为了弥合工业界和学术界之间的差距，本初步教程介绍了3GPP Release 13中提出的支持仰角波束成形的相关阵列和收发器架构设计。然后，它提出并比较了两种不同的三维信道建模方法，可用于仰角波束形成技术的性能分析。基于这两种信道建模方法，对FD-MIMO阵列的空间相关性进行了表征和比较，分析了不同信道和阵列参数对空间相关性的影响。所有这些方面放在一起，以提供一个数学框架，在单小区和多小区的情况下的仰角波束成形方案的设计。仿真例子与比较和讨论。为此，本文重点介绍了最新的研究成果，并指出了未来的研究方向。
2019-06-05 cs.IT math.IT
Efficient Beamforming for MIMO Relaying Broadcast Channel with Imperfect Channel Estimation
研究了蜂窝网络下行链路中的多输入多输出（MIMO）中继板播信道，其中基站和中继站都配备有多个天线，每个用户终端只有一个天线.在实际场景中，信道估计在接收机处是不完美的。以最大化每个用户的信干噪比为目标，分别针对单中继和多中继两种情况，提出了两种鲁棒的线性波束形成方案。这两种方案分别基于奇异值分解（SVD）、最小均方误差（MMSE）和正则化迫零（RZF）。仿真结果表明，该方案优于传统的方案与不完善的信道估计。
2020-03-22 cs.IT eess.SP math.IT
Non-Orthogonal Multiple Access (NOMA) for Downlink Multiuser MIMO Systems: User Clustering, Beamforming, and Power Allocation
研究了具有连续干扰消除（SIC）的非正交多址（NOMA）在下行多用户多输入多输出（MIMO）蜂窝系统中的应用，其中小区内用户终端的接收天线总数大于基站的发射天线数。我们首先将UE接收天线动态地分组为等于或大于BS发射天线的数量的多个集群。单个波束成形向量然后由集群中的所有接收天线共享。我们提出了一种线性波束形成技术，其中所有的接收天线可以显着消除簇间干扰。另一方面，每个集群中的接收天线基于功率域NOMA进行调度，接收机端具有SIC。对于集群间和集群内的功率分配，我们提供了动态功率分配解决方案，其目标是最大化整体小区容量。对提出的MIMO-NOMA系统进行了广泛的性能评估，并与传统的基于正交多址（OMA）的MIMO系统和其他现有的MIMO-NOMA解决方案进行了比较。数值结果量化的容量增益的MIMO-NOMA模型在MIMO-OMA和其他现有的MIMO-NOMA解决方案。
2016-11-22 cs.IT cs.NI math.IT
Hybrid Beamforming for Millimeter Wave MIMO Integrated Sensing and Communications
在这封信中，我们认为毫米波（mmWave）MIMO通感一体化（ISAC）的混合波束成形。以目标雷达波束方向图为目标，在满足通信用户信干噪比（SINR）和双功能雷达通信基站总发射功率的约束下，设计了双功能雷达通信基站的发射波束。为了提供额外的自由度的波束设计问题，我们引入了一个相位矢量的目标波束方向图，并提出了一个交替的最小化方法来迭代优化发射波束和相位矢量，其中涉及二阶锥规划和约束最小二乘估计，分别。然后基于设计的发射波束，在毫米波MIMO中移相器网络的恒包络约束下，仍然采用交替最小化方法，确定模拟波束形成器和数字波束形成器。仿真结果表明，在相同的通信用户信干噪比约束条件下，较大的天线阵列可以获得更好的雷达波束质量。
2022-03-12 cs.IT eess.SP math.IT
Hybrid Beamforming and Adaptive RF Chain Activation for Uplink Cell-Free Millimeter-Wave Massive MIMO Systems
在这项工作中，我们研究了混合模拟数字波束成形（HBF）架构的上行链路无小区（CF）毫米波（mmWave）大规模多输入多输出（MIMO）系统。{We首先提出了两种HBF方案，即分散式HBF（D-HBF）和半集中式HBF（SC-HBF）。在前者中，基于本地信道状态信息（CSI）在每个AP处独立地生成数字和模拟波束形成器。相比之下，在后者中，仅在AP处本地获得数字波束形成器，而在中央处理单元（CPU）处基于从所有AP接收的全局CSI生成模拟波束形成矩阵。我们表明，在这两个HBF方案中生成的模拟波束形成器提供了大致相同的可实现速率，尽管D-HBF的复杂度较低，并且缺乏CSI要求。此外，为了降低功耗，我们提出了一种新的自适应射频（RF）链激活（ARFA）方案，该方案基于CSI动态激活/停用AP处的RF链及其连接的模数转换器（ADC）和移相器（PS）。对于RF链的激活，提出了低复杂度的算法，其可以在总可实现速率中仅具有边际损失的情况下实现能量效率（EE）的显著改善。
2021-04-30 cs.IT math.IT
On Optimizing Feedback Interval for Temporally Correlated MIMO Channels With Transmit Beamforming And Finite-Rate Feedback
在点对点多输入多输出（MIMO）信道中具有理想信道状态信息（CSI）的接收机可以计算使传输速率最大化的发射波束成形向量。对于频分双工，发射机不能直接估计CSI，并且必须经由速率受限的反馈信道从接收机获得量化的发射波束成形向量。我们假设MIMO信道的时间演化被建模为一个时间相关系数参数化的高斯-马尔可夫过程。由于反馈速率通常较低，我们假设秩一发射波束成形或利用单个数据流的传输。对于给定的反馈速率，我们分析了最大化两个发射天线或两个接收天线的系统的平均接收功率的最佳反馈间隔。对于其他系统的大小，最佳的反馈时间间隔近似最大化的速率差在一个大的系统限制。数值结果表明，大系统近似可以相当准确地预测有限尺寸系统的最优区间。数值结果还表明，量化发射波束形成的最佳反馈间隔给出了更大的速率比现有的卡尔曼滤波器方案没有多达10%，比反馈的每一个块44%，当反馈比特数是小时。
2018-03-28 cs.IT math.IT
Multiuser MIMO Downlink Beamforming Design Based on Group Maximum SINR Filtering
在本文中，我们的目标是解决多用户多输入多输出（MIMO）下行波束成形问题，其中一个多天线基站广播数据到许多用户。每个用户被分配多个数据流，并且在其接收器处具有多个天线。提出了一种基于迭代法的联合发射接收波束形成和功率分配问题的有效解决方案。我们采用组最大信号干扰噪声比（SINR）滤波器组（GSINR-FB）作为我们的波束形成器，通过用户的数据流之间的合作，利用接收机的多样性。每个用户的数据流受到平均SINR约束，该平均SINR约束在无线通信系统中具有许多重要的应用，并且用作测量服务质量（QoS）的良好度量。GSINR-FB还优化其输出的平均SINR。在GSINR-FB波束形成器的基础上，提出了一种SINR均衡的最优功率分配结构，将复杂的功率分配问题简化为线性问题。仿真结果验证了所提出的算法优于以前的作品，具有近似相同的复杂度。
2011-03-29 cs.IT math.IT
Optimal Beamforming for MIMO Shared Relaying in Downlink Cellular Networks with ARQ
在本文中，我们研究了自动重传请求（ARQ）和半双工解码和转发共享中继的蜂窝网络的下行链路的性能。在该系统中，两个多输入多输出（MIMO）基站服务于两个单天线用户。MIMO共享中继将丢失的分组重传给目标用户。首先，我们研究了基站直接重传的系统，导出了系统中断概率的封闭表达式，证明了直接重传可以克服衰落，但不能克服干扰。在此之后，我们调用共享中继和设计的中继波束成形矩阵，使信号干扰噪声比（SINR）的改善，在中继功率约束的用户。当只有一个用户的传输失败的情况下，我们推导出一个封闭的形式解决方案的中继波束形成器。另一方面，当两个传输失败时，我们提出的波束形成问题作为一个序列的非凸可行性问题。我们使用半定松弛（SDR）将每个可行性问题转化为凸优化问题。我们确保秩一的解决方案，因此，在SDR中没有最优性的损失。仿真结果表明，所提出的中继波束形成策略相比，直接ARQ系统的中断概率的优越性能。
2016-10-10 cs.IT math.IT
