Assessment of the Sparsity-Diversity Trade-offs in Active Users Detection for mMTC with the Orthogonal Matching Pursuit
本研究探讨mMTC场景下活跃用户检测（AUD）中频率多样性与信号稀疏性的权衡，通过正交匹配追踪算法分析不同资源配置下两者对检测性能的影响，发现稀疏性与多样性在不同条件下各有优势。
2025-02-12 cs.IT eess.SP math.IT
Contention-based Grant-free Transmission with Independent Multi-pilot Scheme
基于竞争的免授权传输是未来大规模机器类型通信（mMTC）的一种非常有前途的传输方式。在基于竞争的传输中，随机导频冲突是一个具有挑战性的问题。为了解决这个问题，多导频方案被用来减少导频冲突的概率。然而，现有的多导频工作依赖于空间信道的低相关性，限制了其适用性。本文提出了一种独立的多导频方案，该方案利用了多导频的分集特性，不受空间相关性的限制。接收机对数据符号和多个导频都采用干扰消除来确保性能。仿真结果还表明，所提出的独立多导频方案可以显着改善误比特率性能，并增加同时接入用户的数量。
2020-04-07 cs.IT eess.SP math.IT
Optimization of CF-mMIMO Systems for the Coexistence between eMBB+ and mMTC+: From Analytical to GNN-Aided Designs
University of Cassino and Southern Latium (UNICAS)（卡西诺和南拉齐奥大学）；Consorzio Nazionale Interuniversitario per le Telecomunicazioni (CNIT)（意大利国立电信联盟）；Nokia Bell Labs（诺基亚贝尔实验室）
本文研究终端中心无小区大规模MIMO系统中eMBB+与mMTC+的上行共存问题，提出非正交方案并推导统计信道信息下的可达速率闭式表达式，通过序列分数规划解决功率控制问题，并设计多头注意力图神经网络实现近似最优的低复杂度实时操作。
2026-05-27 cs.IT eess.SP math.IT
Spatial Correlation Aware Compressed Sensing for User Activity Detection and Channel Estimation in Massive MTC
免授权接入被认为是大规模机器类型通信（mMTC）的关键使能器，因为它促进能量效率和小的信令开销。由于mMTC中的零星用户活动，联合用户识别和信道估计（JUICE）是主要挑战。本文研究了空间相关衰落信道下，单天线用户和多天线基站（BS）的单小区mMTC中的JUICE。特别是，通过利用零星的用户活动，我们解决了在两种不同的情况下，在多测量矢量压缩感知（CS）框架的果汁，有和没有知识的先验信道分布信息（CDI）在BS。首先，对于没有先验信息的情况下，我们制定的果汁作为一个迭代加权$\ell_{2,1}$-范数最小化问题。第二，当CDI是已知的BS，我们利用可用的信息，并制定从贝叶斯估计的角度作为一个最大的\emph{a posteriori}概率（MAP）估计问题的果汁。对于这两个果汁配方，我们得到有效的迭代解的交替方向的乘法器（ADMM）的基础上。数值实验表明，与现有算法相比，该算法在较短的导频序列下获得了更高的信道估计质量和活动检测精度。
2022-02-02 eess.SP
Pilot Reuse in Cell-Free Massive MIMO Systems: A Diverse Clustering Approach
分布式或无小区（CF）大规模多输入多输出（mMIMO）最近已经被提出作为对当前以网络为中心的系统在提供高速率无处不在的传输方面的限制的回答。提供统一服务水平的能力使CF mMIMO成为超5G和6G网络的潜在技术。准确的信道状态信息（CSI）的获取对于不同的CF mMIMO操作是关键的。因此，使用上行链路导频训练阶段来有效地估计传输信道。可用的正交导频信号的数量是有限的，并且重用这些导频将增加副导频干扰。这会导致被称为导频污染的不期望的影响，其可能降低系统性能。因此，需要适当的导频重用策略来减轻导频污染的影响。本文将CF mMIMO中的导频分配问题归结为一个分集分簇问题，并提出了一种迭代极大值搜索算法来解决该问题，该算法首先将用户设备（UE）组成簇，使得簇内分集最大化，然后为同一簇内的所有UE分配相同的导频。数值结果表明，所提出的技术优于其他方法，有关实现的上行链路和下行链路的平均和每用户数据速率。
2022-12-17 cs.IT eess.SP math.IT
Study of Adaptive Activity-Aware Iterative Detection Techniques for Massive Machine-Type Communications
这项工作研究了免授权低数据速率大规模机器对机器通信（mMTC）的上行链路，其中设备只是偶尔活动，这需要在接收器处进行联合活动和数据检测。我们开发了一个自适应判决反馈检测器，以及一个$l_0$范数正则化的活动感知递归最小二乘算法，只需要导频符号。针对mMTC中的信号检测问题，提出了一种基于低密度奇偶校验（LDPC）的迭代检测和解码方案。仿真结果表明，所提出的方法对现有的计划的性能。
2019-07-30 cs.IT eess.SP math.IT
Reconfigurable Intelligent Surfaces-Enabled Intra-Cell Pilot Reuse in Massive MIMO Systems
本文提出一种RIS辅助的小区内导频复用与信道估计方法，仅利用统计CSI，通过流形优化设计RIS相移并确定其位置，显著提升大规模MIMO系统上下行频谱效率。
2023-10-10 cs.IT eess.SP math.IT
Estimation Large- Scale Fading Channels for Transmit Orthogonal Pilot Reuse Sequences in Massive MIMO System
大规模多输入多输出（MIMO）是未来第五代（5G）系统的关键技术。减少的导频污染（PC）增强了系统性能，并减少了小区间干扰和改善了信道估计。然而，由于单个小区中的用户向相邻小区发送的导频序列不是正交的，因此大规模MIMO系统仍然受到限制。我们提出的信道评估，使用正交导频复用序列（PRS）和零强制（ZF）预编码技术，以消除信道质量差的信道质量的基础上，信道评估，大规模关机评估，并分析最大传输效率的终端用户的信道质量。我们推导了下行链路数据率（DR）和信号干扰噪声比（SINR）的下限，可以实现基于PRS分配给一组用户，其中天线元件的数量减轻干扰时，天线的数量达到无穷大。信道相干间隔限制，正交PRS不能被分配给每个小区中的所有UE。短的相干间隔可以减小PC，提高信道质量。建模结果表明，由于更好的信道评估和更低的损耗，可以实现更高的DR。
2022-10-20 cs.NI eess.SP
Massive Machine Type Communication Pilot-Hopping Sequence Detection Architectures Based on Non-Negative Least Squares for Grant-Free Random Access
使用导频跳频序列的免授权随机接入大规模机器类型通信（mMTC）中的用户活动检测可以用公式表示为求解非负最小二乘（NNLS）问题。在这项工作中，提出了两种架构，使用不同的算法来解决NNLS问题。该算法采用完全并行的方法和定点算法实现，具有较高的检测率和较低的功耗。第一个算法，快速投影梯度，收敛到最佳值更快。第二种算法，乘法更新，部分实现在对数域，并提供了一个更小的芯片面积和更低的功耗。对于每秒约一百万次检测的检测速率，快速算法的芯片面积为约0.7 mm $^2$，相比之下，当在28 nm FD-SOI标准单元工艺中以1 V电源电压实现时，乘法算法的芯片面积为约0.5 mm $^2$。使用256次迭代的快速投影梯度算法的能量消耗约为300 nJ/检测，导致接近理论的收敛。在128次迭代的情况下，需要约250 nJ/检测，检测性能与乘法算法的192次迭代相当，对于乘法算法，需要约100 nJ/检测。
2020-12-07 eess.SP
Mitigating Intra-Cell Pilot Contamination in Massive MIMO: A Rate Splitting Approach
大规模多输入多输出（MaMIMO）已成为第五代（5G）标准的组成部分，并设想在超5G（B5G）网络中进一步发展。由于基站（BS）处有大量天线，MaMIMO最适合满足B5G网络的突出用例，例如增强型移动宽带（eMBB）、超可靠低延迟通信（URLLC）和大规模机器类型通信（mMTC）或其组合。然而，这一追求的关键挑战之一是在实际网络中的大量设备的零星接入行为，这不可避免地导致明显的导频污染问题。用于时分双工（TDD）MaMIMO中的下行链路传输的常规线性预编码物理层策略在存在这种导频污染的情况下将导致显著的频谱效率（SE）损失。在本文中，我们的目标是集成一个强大的多址接入和干扰管理策略，称为速率分裂多址接入（RSMA）与TDD的MaMIMO下行链路传输，并研究其SE性能。提出了一种新的TDD MaMIMO下行链路RSMA传输框架，设计了一种预编码器设计策略和功率分配方案，以最大化不同的网络效用函数。数值结果表明，RSMA是显着更强大的导频污染，并始终实现SE性能，等于或优于传统的线性预编码的MaMIMO传输策略。
2022-11-14 cs.IT eess.SP math.IT
Resource Allocation for Cell-Free Massive MIMO-aided URLLC Systems Relying on Pilot Sharing
资源分配被设想用于无小区（CF）大规模多输入多输出（MIMO）辅助的超可靠和低延迟通信（URLLC）系统。具体来说，以支持多个设备有限的导频开销，导频重用的用户之间被认为是，我们制定了一个联合导频长度和导频分配策略，最大限度地提高设备的数量接纳。然后，联合优化导频功率和发射功率，同时满足设备的解码错误概率、延迟和数据速率要求。首先，我们推导了有限信道块长度（FCBL）下各态历经数据速率的下界。然后，我们提出了一种新的导频分配算法，最大限度地提高设备的数量接纳。基于所提出的导频分配模式，通过联合优化导频功率和净荷功率来最大化加权和速率（WSR）。为了解决由此产生的NP难问题，原始的优化问题首先通过复杂的数学变换来简化，然后找到近似，用于将原始问题转化为一系列可以容易地解决的几何规划（GP）形式的子问题。仿真结果表明，所提出的导频分配策略是能够显着增加接纳设备的数量和所提出的功率分配实现了显着的WSR性能增益。
2023-03-21 eess.SP
Massive Uncoordinated Multiple Access for Beyond 5G
本文提出一种用于mMTC的新型上行多址接入方案，通过分配唯一扩频码同时实现扩频与设备识别，并结合稀疏信号重建和BIC模型阶数选择的识别算法及基于机器学习的非相干多用户检测，消除了导频与设备标识开销，在无信道先验知识下实现了有效数据检测。
2024-03-25 cs.IT eess.SP math.IT
An Algorithm for Grant-Free Random Access in Cell-Free Massive MIMO
大规模接入是超5G（B5G）无线网络的主要应用场景之一，而大规模MIMO是支持大规模接入的关键技术。本文研究了无小区大规模MIMO网络中大规模机器类型通信（mMTC）的免授权随机接入中的活动检测问题。每个活动设备向AP发送预先分配的非正交导频序列，AP将接收到的信号发送到中央处理器（CPU）进行联合活动检测。我们制定的最大似然设备活动检测问题，并提供了一个算法的基础上，坐标下降法具有负担得起的复杂性。我们表明，无小区的大规模MIMO网络可以支持低功耗的mMTC设备，并提供广泛的覆盖范围。
2021-05-21 cs.IT eess.SP math.IT
Error Rate Analysis for Grant-free Massive Random Access with Short-Packet Transmission
免授权大规模随机接入（RA）是一种支持5G及更高网络中的大规模机器类型通信（mMTC）场景的有前途的协议。在本文中，我们专注于出错率分析在免授权的大规模RA，这是至关重要的实际部署，但还没有得到很好的研究。我们考虑一个两阶段的帧结构，与活动检测和信道估计的导频传输阶段，其次是编码的数据符号的数据传输阶段。考虑到短分组传输的特点，我们分析了块出错率（BLER）在有限块长度制度来表征数据传输性能。该分析包括表征活动检测和信道估计误差以及应用随机矩阵理论（RMT）来分析后处理信噪比（SNR）的分布。作为一个案例研究，推导出的BLER表达式进一步简化，以优化导频长度。仿真结果验证了我们的分析，并表明其有效性的导频长度优化。
2022-05-11 cs.IT eess.SP math.IT
Interference-Aware Accurate Signal Recovery in sub-1 GHz UHF Band Reuse-1 Cellular OFDMA Downlinks
在低于1GHz的UHF频带中操作的重用-1系统受到实质性同信道干扰（CCI）的限制。在这种正交频分多址（OFDMA）蜂窝系统中，扇区间或塔间干扰（ITI）使得准确的信号恢复非常具有挑战性，因为低于1GHz的频带仅支持单输入单输出（SISO）链路。干扰感知接收器算法对于减轻这种低频带中的ITI是必不可少的。这样的算法使得能够在整个国土上实现无处不在的移动宽带接入，比如具有服务质量保证的>95%的地理覆盖。干扰感知信号恢复的一个要素是使用非正交导频子载波的基于最小二乘的联合信道估计方案。然后将该估计器与使用正交导频子载波的变体进行比较，以显示该联合估计器的优点。结果表明，所提出的联合估计需要更少的导频被很好地确定相比，其下确定的正交对应。此外，它很容易实现，不需要任何信道统计知识。这项工作还得出了所需的补偿因子的干扰感知检测器在存在的载波间干扰（ICI）源自多个发射机。仿真结果表明，在中高频率选择性下，联合信道估计器的性能优于传统信道估计器。联合检测器的建议的补偿因子被发现是必不可少的相位跟踪导频的情况下，恢复发送信号。
2022-11-15 cs.IT eess.SP math.IT
Addressing Pilot Contamination in Channel Estimation with Variational Autoencoders
针对大规模MIMO系统中的导频污染瓶颈，提出基于变分自编码器的信道估计方法，利用干扰源统计知识计算条件线性最小均方误差估计，性能优于经典方法，且指出设置选择的重要性。
2024-09-11 eess.SP
Clustering-Based Activity Detection Algorithms for Grant-Free Random Access in Cell-Free Massive MIMO
未来的无线网络需要支持大规模机器类型通信（mMTC），其中大量设备访问网络，而大规模MIMO是一种很有前途的使能技术。大规模接入方案已经被研究用于共址大规模MIMO阵列。在本文中，我们研究的活动检测免授权随机接入mMTC在无小区的大规模MIMO网络使用分布式阵列。每个活动设备向接入点（AP）发送非正交导频序列，并且AP将接收到的信号发送到中央处理单元（CPU）以用于联合活动检测。仿真结果表明，在覆盖范围较大的情况下，无蜂窝结构所提供的宏分集增益比共址结构所提供的宏分集增益提高了活动检测性能。
2021-11-30 cs.IT eess.SP math.IT
Robust Learning-Based Sparse Recovery for Device Activity Detection in Grant-Free Random Access Cell-Free Massive MIMO: Enhancing Resilience to Impairments
CentraleSupélec（中央高等电力学院）；IETR - UMR CNRS 6164（电子与电信研究所 - 法国国家科学研究中心联合研究单位6164）
面向无蜂窝大规模 MIMO 的 mMTC 免授权随机接入，提出在 CPU 集中实现的数据驱动稀疏活动检测算法，并验证其抗输入扰动及定点实现性能。
2025-03-13 cs.LG eess.SP
Joint User Association and Pilot Assignment via Phase-Shifted Pilots for Scalable Cell-Free mMIMO
Istanbul Medipol University（伊斯坦布尔梅迪波尔大学）；National University of Sciences and Technology（国立科学与技术大学）
该研究提出基于自适应相移导频的联合用户关联与导频分配框架，突破正交导频序列数量限制，可大幅增加可调度UE数量，同时提升信道估计性能与连通性、公平性指标。
2026-08-31 eess.SP
Joint Subarray Selection, User Scheduling, and Pilot Assignment for XL-MIMO
State University of Londrina (UEL)（隆德里纳州立大学）；Federal Technological University of Paraná (UTFPR)（巴拉那联邦技术大学）
本文提出基于统计CSI的算法，用于XL-MIMO中的联合子阵选择、用户调度和导频分配，以提高频谱效率和系统性能。
2026-01-19 eess.SP
Channel-Correlation-Based Access Point Selection and Pilot Power Allocation for Cell-Free Massive MIMO
University of York（约克大学）；Queen’s University Belfast（贝尔法斯特女王大学）
本文提出了一种基于通道相关性的接入点选择与导频功率分配方法，通过优化用户关联和导频功率分配提升大规模MIMO系统的频谱效率。
2026-02-21 eess.SP
Electromagnetic-Twin Channel Estimation: From Sparse Pilots to Persistent CSI
South China University of Technology（华南理工大学）；University of Missouri（密苏里大学）
本文提出电磁孪生（ET）框架，通过递归同步状态实现持续CSI估计，利用UET-FISTA和ET-ADMM两种凸模式，在稀疏导频下显著提升信道估计精度和有效速率。
2026-09-24 eess.SP
Mitigating Pilot Contamination in Multi-cell Hybrid Millimeter Wave Systems
在本文中，我们研究了多小区多用户（MU）混合毫米波（mmWave）多输入多输出（MIMO）网络的系统性能，该网络采用[1]中提出的信道估计算法进行信道估计。由于正交导频符号在不同小区之间的重用，预计信道估计会受到导频污染的影响，导频污染被认为是传统多小区MU大规模多输入多输出网络的基本性能瓶颈。为了分析导频污染对系统性能的影响，推导了信道估计性能的归一化均方误差（MSE）的闭式近似表达式。我们的分析和仿真结果表明，信道估计误差的导频污染和噪声的影响所产生的渐近消失的天线数量的增加配备在每个射频（RF）链部署在所需的BS。因此，导频污染不再是多小区混合毫米波系统的基本问题。
2018-01-28 cs.IT eess.SP math.IT
Pilot Contamination Elimination for Channel Estimation with Complete Knowledge of Large-Scale Fading in Downlink Massive MIMO Systems
大规模多输入多输出是未来第五代系统的一项重要技术。然而，由于导频污染，大规模多输入多输出系统仍然受到限制，导频污染由于由同一小区中的用户向相邻小区发送的导频序列的非正交性而影响数据率。在对大尺度衰落信道估计的基础上，通过对最大比传输和迫零预编码方法的性能分析，提出了一种在大尺度衰落信道下，利用正交导频复用序列消除边缘用户信道质量差时的伪码的信道估计方法。当天线阵元数接近无穷大时，通过为用户分组分配PRS，我们推导出了下行链路可达到的DR和信干噪比的下界，从而缓解了这个问题。仿真结果表明，由于更好的信道估计和更小的性能损失，可以实现高的DR。
2021-06-25 cs.IT eess.SP math.IT
Joint Activity Detection and Channel Estimation for Clustered Massive Machine Type Communications
针对海量机器类通信中现有CS-MUD算法难以并行、JADCE计算成本高的问题，提出可按MTD集群并行的AEM-ADMM与AEM-SBL算法，性能与传统算法相当且显著降低计算复杂度与运行时间，提升网络可扩展性。
2023-10-03 eess.SP
Spectral Efficiency Analysis of Cell-free Distributed Massive MIMO Systems with Imperfect Covariance Matrix
分析了非理想信道协方差矩阵对无小区分布式大规模多输入多输出（MIMO）系统频谱效率的影响。我们提出了通过交替使用不同相干块中分配的导频及其相移导频来估计信道协方差矩阵，从而提高了不完美协方差矩阵的信道估计精度，并减少了导频开销。在此方案下，最大比合并（MRC）和迫零（ZF）接收机的SE的封闭形式的表达式推导，这使得我们能够选择更好的系统性能的关键参数。仿真结果验证了所提出的信道估计方法的有效性和推导的封闭形式的表达式的准确性。当使用更多的相干块来估计协方差矩阵时，我们可以得到更好的系统性能。此外，通过对不同接收方案（ZF和MRC）和不同导频分配方案（正交导频和导频复用）的SE进行比较，得出了一些有意义的结论。
2021-08-24 cs.IT eess.SP math.IT
Lightweight Learning for Grant-Free Activity Detection in Cell-Free Massive MIMO Networks
IETR - UMR CNRS 6164, CentraleSupélec（CentraleSupélec（IETR - 法国国家科学研究中心 UMR 6164 联合研究单位））
针对 CF-mMIMO 网络中 mMTC 的免授权设备活动检测问题，提出轻量级数据驱动框架及集中式、分散式部署与检测后聚类优化，在显著降低复杂度的同时达到 99% 准确率。
2025-09-26 cs.LG eess.SP
Downlink Resource Allocation in Multiuser Cell-free MIMO Networks with User-centric Clustering
在本文中，我们优化的用户调度，功率分配和波束形成的分布式多输入多输出（MIMO）网络实现以用户为中心的聚类。我们研究了相干和非相干传输模式，制定了加权和速率最大化问题，这些问题的最佳解决方案是已知的NP-难。我们使用分数规划，块坐标下降和压缩感知的工具来构建一个算法，该算法优化了波束成形权重和用户调度，并收敛于一个平滑的非递减模式。信道状态信息（CSI）的优化是至关重要的，我们强调采用低开销的导频分配策略的调度问题的重要性。在这方面，我们使用的层次凝聚聚类的变体，它提供了一个次优的，但可行的，导频分配方案;对于我们的无小区的情况下，我们制定了一个基于区域的导频重用因子。我们的研究结果表明，我们的计划提供了很大的收益，在长期的网络和频谱效率相比，基准计划，如迫零和共轭波束成形（循环调度）分别。此外，结果表明，相干传输的优越性相比，非相干模式下的理想和不完美的CSI为基于区域的导频复用因素，我们考虑。
2021-08-13 cs.IT cs.NI cs.PF
Spectral Efficiency Analysis in Dense Massive MIMO Networks
这项工作考虑了大规模MIMO网络的上行链路，其中基站（BS）根据强度的齐次泊松点过程$λ$随机部署。每个BS配备有$M$天线并且服务于$K$用户设备。采用严格的随机几何框架，结合多斜率路径损耗模型和基于导频的信道估计，分析了$λ$对信道估计精度和频谱效率的影响。最大比和迫零组合被认为是。有趣的分析见解提供到网络参数，如$λ$，天线-UE比$M/K$，和导频复用因子的相互作用。作为$λ$的函数，对导频污染和（小区间和小区内）干扰的相对强度进行了分析和数值评估。结果表明，导频污染仅与不切实际的$M/K\ge 100$值相关。
2019-05-31 cs.IT eess.SP math.IT
Bayesian Learning for Pilot Decontamination in Cell-Free Massive MIMO
EURECOM（欧洲通信研究所）
本文提出了一种基于贝叶斯学习的联合信道估计和数据检测算法，用于减轻cell-free大规模MIMO系统中pilot污染的影响，并引入了新的指标来量化PC。
2025-11-20 cs.IT eess.SP math.IT
Understanding UAV Cellular Communications: From Existing Networks to Massive MIMO
本文的目的是让读者及时了解无人机蜂窝通信，弥合3GPP标准化现状与更前瞻性研究之间的差距。特别强调的是下行命令和控制（C&C）信道的空中用户，其可靠性被认为是最重要的技术的无人机蜂窝通信的商业成功。通过对两种网络部署--当今蜂窝基础设施与下一代大规模MIMO系统--的实际并排比较，揭示了多个关键事实，其中三个主要事实总结如下：（i）UAV小区选择基本上由基站辐射图的副瓣驱动，导致UAV与遥远的小区相关联;（ii）在10 MHz带宽上，并且对于高达300 m的UAV高度，当用于信道估计的上行链路导频在基站站点之间被重用时，大规模MIMO网络可以在74%的情况下支持100 kbps C&C信道，并且在96%的情况下没有跨网络的导频重用;（iii）由于严重的飞行员污染，支持UAV C&C信道可能会大大影响地面用户的性能，除非有合适的功率控制策略。
2018-04-20 cs.IT eess.SP math.IT
A Unified Transformer Architecture for Low-Latency and Scalable Wireless Signal Processing
本文提出一种统一的Transformer架构，将信道估计、插值和解映射集成于单一注意力驱动模型，实现低延迟、可扩展的无线信号处理，在端到端接收、信道插值和估计任务中优于传统基线。
2025-09-09 eess.SP
Hybrid Resource Allocation Scheme for Bistatic ISAC with Data Channels
Nokia Bell Labs Stuttgart（诺基亚贝尔实验室斯图加特）
本文提出了一种混合资源分配方案，通过将低调制阶数符号作为伪导频以提升双工感知性能，同时保持通信链路的频谱效率。
2026-10-16 eess.SP
Optimal Transmit Power and Antenna Selection to Achieve Energy Efficient and Low Complexity in fifth generation Massive MIMO Systems
研究了多小区大规模多输入多输出系统中的联合天线选择和最优发射功率问题。导频干扰和激活的发射天线选择在最大化能量效率中起着至关重要的作用。我们推导出的封闭形式的最大能量效率与最大比传输的大规模衰落的完整知识，同时考虑到信道估计和消除导频污染时，天线接近无穷大。基于拉格朗日多层迭代算法和牛顿迭代算法，研究了最小化导频复用下的联合最优天线选择和最优发射功率问题.可实现的高数据率和总发射功率分配这两种情况对于性能最大能量效率是至关重要的。我们提出了新的功耗为每个天线的发射功率放大器和电路功耗的基础上，分析准确的功耗。仿真结果表明，当噪声功率小于接收导频功率时，基于合理最大发射功率的低复杂度迭代算法可以获得最大能量效率。所提出的低复杂度迭代算法通过重复最小化的导频信号直到实现最佳天线选择和发射功率来提供最大的能量效率。
2021-06-04 cs.IT eess.SP math.IT
Channel Estimation for Reconfigurable Intelligent Surface-Aided Multiuser Communication Systems Exploiting Statistical CSI of Correlated RIS-User Channels
针对RIS辅助多用户MISO系统导频开销过高的问题，本文建立波束域相关信道模型，采用导频复用并提出EP算法，以更低开销实现精确信道估计。
2023-09-27 cs.IT eess.SP math.IT
5G Massive MIMO Architectures: Self-Backhauled Small Cells versus Direct Access
在本文中，我们专注于第五代无线通信网络的关键技术之一，大规模多输入多输出（mMIMO），通过研究其最相关的两个架构：1）提供带内回程的超密集网络（UDN）的自回程的小小区（SC），和2）提供直接存取（DA）的用户设备（UE）。通过全面的基于3GPP的系统级仿真和分析公式，我们展示了这两种架构可实现的端到端UE速率。从现有的作品中，我们提供了两种策略的自回程SC部署，即随机和ad-hoc，其中在后者SC故意靠近UE定位，以实现视线（LoS）接入链路的结果。我们还评估了最佳的回程和接入时间资源分区由于带内自回程（S-BH）操作。我们的研究结果表明，自回程SC的ad-hoc部署更接近具有最佳资源分区和定向天线图案的UE，为小区边缘UE提供了相当于30%和十倍增益的速率改进，与mMIMO DA架构相比，导频重用3和重用1，分别。另一方面，当导频污染的影响不太严重时，mMIMO s-BH在UE速率的中值以上表现不佳，并且DA链路的LoS概率提高。
2019-10-29 cs.NI eess.SP
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
Deep Learning-Assisted Multicast Subgrouping in Massive MIMO
Universidad Rey Juan Carlos（雷乌斯·胡安·卡洛斯大学）；Ericsson AB（爱立信公司）；University of Cassino and Southern Lazio（卡西诺与南拉齐奥大学）
针对大规模MIMO多播中导频开销和异构用户速率限制问题，提出深度学习框架，利用LSTM编码器从用户空间信道统计中预测子组数量和划分，并引入迁移学习优化频谱效率，性能优于传统方法。
2026-06-24 eess.SP
Can Dynamic TDD Enabled Half-Duplex Cell-Free Massive MIMO Outperform Full-Duplex Cellular Massive MIMO?
我们考虑一种支持动态时分双工（DTDD）的无小区大规模多输入多输出（CF-mMIMO）系统，其中每个半双工（HD）接入点（AP）基于用户设备（UE）的数据需求被调度为在上行链路（UL）或下行链路（DL）模式下操作，目标是最大化总UL-DL频谱效率（SE）。我们开发了一种新的，低复杂度，贪婪算法的组合AP调度问题，与理论上建立的最优性保证，通过显示的下限的总和UL-DL SE是子模块化。我们还考虑了UE之间的导频序列重用以限制信道估计开销。在CF系统中，所有AP估计来自每个UE的信道，使得导频分配问题不同于蜂窝情况。我们开发了一种新的算法，迭代最大限度地减少跨UE的导频污染。我们比较我们的解决方案的性能，无论是理论上和通过模拟，对全双工（FD）多小区mMIMO系统。我们的研究结果表明，由于在中央处理单元的信号的联合处理，CF-mMIMO与动态高清AP调度显着优于蜂窝FD-mMIMO的总和SE和90%的可能SE。因此，DTDD使能的HD CF-mMIMO是蜂窝FD-mMIMO的有前景的替代方案，而无需用于自干扰抑制的硬件成本。
2022-05-21 cs.IT eess.SP math.IT
Grant-free Massive Random Access with Retransmission: Receiver Optimization and Performance Analysis
针对免授权大规模随机接入中导频资源受限导致检测与估计可靠性下降的问题，本文提出利用重传并结合相邻块活跃性相关性的AMP接收机，并通过状态演化与随机矩阵理论给出闭式FER近似，仿真验证其性能优于忽略相关性的传统设计。
2023-04-12 cs.IT eess.SP math.IT
A General Framework for Scalable UE-AP Association in User-Centric Cell-Free Massive MIMO based on Recurrent Neural Networks
Università degli Studi della Campania “Luigi Vanvitelli”（路易吉·万维泰利坎帕尼亚大学）；ENEA（意大利国家新技术、能源和经济可持续发展局）；University of Cassino and Southern Lazio（卡西诺和南拉齐奥大学）；Consorzio Nazionale Interuniversitario per le Telecomunicazioni（意大利国家电信大学联盟）；Politecnico di Milano（米兰理工大学）
提出一种基于双向LSTM和混合概率方法的深度学习算法，解决了无蜂窝大规模MIMO网络中UE-AP关联的可扩展性及导频污染问题，无需重训练即优于启发式方案。
2025-03-06 cs.LG eess.SP stat.ML
Joint Activity Detection, Channel Estimation, and Data Decoding for Grant-free Massive Random Access
本文针对免授权大规模随机接入，提出基于BiG-AMP的Turbo接收机及低成本辅助信息辅助接收机，联合利用导频与数据的共同稀疏模式和译码外信息，有效提升活跃性检测、信道估计与数据译码性能。
2023-04-12 cs.IT eess.SP math.IT
Conjugate Beamforming Variants for Multicasting in Cell-Free Massive MIMO Systems
University Rey Juan Carlos（雷伊胡安卡洛斯大学）；University of the Balearic Islands (UIB)（巴利阿里群岛大学）
本文研究了cell-free大规模MIMO系统中适用于物理层多播的可扩展共轭波束成形变种。通过子群中心多播框架分析了经典CB、归一化CB和增强CB，并探讨了不同CB变种在均匀分布、空间聚类和异构场景下的性能表现。
2026-04-19 eess.SP
Enhanced Normalized Conjugate Beamforming for Cell-Free Massive MIMO
在无小区的大规模多输入多输出（MIMO）中，由于系统的分布式拓扑结构，从接入点到用户的信道增益的波动很大。由于这些波动，将信道视为确定性的数据解码方案执行效率低下。减少信道波动的一种方法是设计一种预编码方案，该方案均衡用户看到的有效信道增益。共轭波束形成（CB）不利于硬化用户处的有效信道。在这项工作中，我们提出了一个变体的CB称为增强型归一化CB（ECB），在预编码向量由共轭的信道估计归一化其平方范数。对于这个方案，我们推导出一个精确的封闭形式的表达式，可实现的下行链路频谱效率（SE），占信道估计误差，导频复用和用户的缺乏信道状态信息（CSI），假设独立的瑞利衰落信道。我们还设计了一个最佳的最大-最小公平功率分配的基础上，只有大规模的衰落量。ECB极大地增强了信道硬化，使用户能够仅依靠统计CSI可靠地解码数据。由于所提供的有效信道几乎是确定性的，因此在用户处获取CSI不会产生显著的增益。
2021-01-25 cs.IT eess.SP math.IT
