Joint User Scheduling and Precoding for XL-MIMO Systems with Imperfect CSI
针对非理想CSI下的XL-MIMO系统，提出联合用户调度与预编码算法，通过长期CSI调度并选择更新CSI的用户，提升和频谱效率并强调训练开销与信道估计误差的影响。
2023-02-25 cs.IT eess.SP math.IT
Leakage Subspace Precoding and Scheduling for Physical Layer Security in Multi-User XL-MIMO Systems
针对多用户 XL-MIMO 的近场球面波前场景，提出泄漏子空间预编码以联合实现安全预编码与用户调度，从而抵御近角窃听者并提升保密和速率。
2022-07-20 cs.IT eess.SP math.IT
Study of Multiuser Scheduling with Enhanced Greedy Techniques for Multicell and Cell-Free Massive MIMO Networks
在这项工作中，我们研究的和速率性能的多小区和无小区的大规模MIMO系统使用线性预编码和多用户调度算法。我们考虑使用一个网络为中心的聚类方法，以减少计算复杂性的技术应用到无细胞系统。然后，我们开发了一个贪心算法，考虑多个候选人的子集的用户进行调度，并接近最佳的穷举搜索的性能。我们评估建议和现有的调度算法在多小区和无小区网络具有相同的覆盖区域。数值结果表明，针对现有的方法，所提出的调度算法的和速率性能。
2023-03-12 cs.IT 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
Gibbs Distribution Based Antenna Splitting and User Scheduling in Full Duplex Massive MIMO Systems
针对全双工大规模多输入多输出（MIMO）系统中的联合天线分裂和用户调度问题，提出了一种基于吉布斯分布的组合优化算法。该问题的最优解可以通过穷举搜索来确定。然而，当样本空间较大时，这种方法的复杂性在实践中变得令人望而却步，这在大规模MIMO系统中通常是这种情况。我们的算法克服了这个缺点，通过将原来的问题转化为一个Kullback-Leibler（KL）散度最小化问题，并通过一个相关的动力系统通过随机梯度下降方法来解决它。使用这种方法，我们提高了频谱效率（SE）的系统，通过执行联合天线分裂和用户调度。此外，数值结果表明，我们提出的算法得到的SE曲线与用户调度的穷举搜索得到的曲线重叠。
2021-12-24 cs.IT math.IT
Distributed User Scheduling for MIMO-Y Channel
该文提出了一种多用户MIMO-Y信道的分布式用户调度方案，其中三个$N_{T}$天线用户（$N_{T}=2N,\,3N$）从三个簇中选出，通过一个$N_{R}$天线放大转发中继（$N_{R}=3N$）进行信息交换，$N\geq1$表示MIMO-Y信道中每个单播传输的数据流数目.所提出的方案有效地收获多用户分集（MuD），而无需全局信道状态信息（CSI）或集中式计算。特别地，提出了一种新的参考信号空间（RSS），使集群（CS）和组（GS）模式的分布式调度。首先考虑使用$N_{T}=2N$的最小用户天线（Min-UA）传输。接下来，我们考虑使用${N_{T}=3N}$的相等数量的中继和用户天线（ER-UA）传输，目的是与Min-UA相比减少CSI开销。对于ER-UA传输，解析推导了所提出的分布式调度方案的可达MuD阶数，证明了所提出的基于RSS的分布式调度方案的优越性和最优性.这些结果揭示了MIMO-Y信道中多用户调度的一些基本行为和用户调度方案的性能-复杂度权衡。
2015-06-20 cs.IT math.IT
Reduced-Feedback Opportunistic Scheduling and Beamforming with GMD for MIMO-OFDMA
作者先前已经提出了用于减少反馈MIMO-OFDMA下行链路系统的启发式调度和波束成形方案，其中每个子载波的MIMO信道被分解成分层的空间子信道。已经证明，与传统方案中针对每个子载波的一个波束形成矩阵（BFM）相比，可以通过返回关于来自每个MT的所有子载波的仅一个波束形成矩阵（BFM）的信息来实现显著的反馈减少。然而，由于先前提出的信道分解是基于奇异值分解导出的，因此所得到的系统性能受到与最小奇异值相关联的子信道的损害。为了克服这一障碍，本文提出了基于几何平均分解的信道分解的改进的机会调度和波束形成方案。除了固有的优势，减少反馈，所提出的方案可以实现改善系统性能的MIMO信道分解成空间子信道更均匀分布的信道增益。数值结果证实了所提出的机会调度和波束形成方案的有效性。
2009-06-22 cs.IT math.IT
Scheduling Versus Contention for Massive Random Access in Massive MIMO Systems
大规模机器类型通信协议通常是在用户之间的协调需要显著的通信开销并且因此是不切实际的假设下设计的。然而，在有效的活动检测和无冲突调度的最新进展表明，协调的成本可以远远低于天真的计划调度。这项工作考虑的情况下，大量的设备与零星的流量寻求访问一个大规模的多输入多输出（MIMO）基站（BS），并探讨了一种方法，在该方法中，设备活动检测之后是一个单一的共同反馈广播消息，这是用来调度活跃的用户到不同的传输时隙，并分配正交导频的用户进行信道估计。建议的协调通信方案相比，两个流行的竞争为基础的计划：编码导频接入，这是基于编码时隙ALOHA的原则，和一个近似的消息传递计划联合用户活动检测和信道估计。数值结果表明，预定的大规模访问提供了显着的增益，在每个时隙的成功传输的数量和总速率，由于减少干扰，在只有一个小的反馈成本。
2022-07-09 cs.IT eess.SP math.IT
Multi-User Scheduling in Hybrid Millimeter Wave Massive MIMO Systems
虽然毫米波频段为移动宽带服务提供了大带宽，但它们遭受严重的路径损耗和阴影。可以应用诸如波束成形（BF）的多天线技术来补偿信号衰减。我们考虑一种特殊情况下的混合BF称为每流混合BF（PSHBF），这是更容易实现比一般的混合BF，因为它规避了联合模拟-数字波束形成器优化的需要。在基站处采用BF使得能够在同一资源块中向若干用户传输多个数据流。在本文中，我们提供了一个离线研究的比例公平多用户调度的毫米波系统PSHBF了解各种系统参数的性能的影响。我们制定多用户调度作为一个优化问题。为了解决非凸性，我们提供了一个可行的解决方案，并通过数值例子表明，所提供的解决方案的性能是非常接近的上限。使用这个框架，我们提供了广泛的数值研究揭示了几个工程见解。
2021-09-13 cs.IT eess.SP math.IT
User-Centric Clustering Under Fairness Scheduling in Cell-Free Massive MIMO
针对无蜂窝大规模MIMO公平调度中导频和聚类频繁重分配的高开销问题，提出固定分配方案，在提升UE吞吐量的同时大幅减少控制信令交换。
2023-05-15 cs.IT eess.SP math.IT
Opportunistic Scheduling and Beamforming for MIMO-SDMA Downlink Systems with Linear Combining
本文针对MIMO-SDMA下行链路系统，提出了一种基于线性合并的多用户调度和波束形成方案。从每个移动终端（MT）的所有天线接收的信号被线性组合以改善{ \em有效}信号与噪声干扰比（SINR）。通过利用关于有效SINR的有限反馈，基站（BS）调度多个波束上的同时数据传输到具有最大有效SINR的MT。利用极值理论，我们推导出渐进的系统吞吐量和缩放定律的建议调度和波束形成方案与不同的线性组合技术。计算机模拟证实了所提出的方案可以大大提高系统的吞吐量。
2007-06-26 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
Study of Enhanced Subset Greedy Multiuser Scheduling for Cell-Free Massive MIMO Systems
针对带簇划分的无蜂窝大规模 MIMO 下行网络，提出增强型贪婪多用户调度算法，推导非理想 CSI 下和速率闭式表达式，并验证其在低信噪比时接近最优性能。
2023-06-05 cs.IT math.IT
A New Approach to User Scheduling in Massive Multi-User MIMO Broadcast Channels
针对多用户大规模多输入多输出（massive MIMO）广播信道，提出了一种新的基于两阶段波束成形的用户调度和波束成形方法。所提出的调度方法的关键思想是：1）使用一组正交参考波束，并在每个参考波束周围构造双锥，以仅基于信道质量指示符（CQI）反馈来选择“接近最优”的半正交用户;以及2）仅基于来自所选择的用户的信道状态信息（CSI）反馈，应用具有迫零波束成形（ZFBF）的用户选择后波束细化。证明了该方法随着用户数的增加是渐近最优的。此外，所提出的同步和波束形成方法几乎实现了现有的半正交用户选择与ZFBF（SUS-ZFBF），需要从所有用户的完整CSI反馈的性能，与显着减少的反馈开销，这是甚至小于所需的随机波束形成。
2014-03-27 cs.IT math.IT
Multi-User MIMO with outdated CSI: Training, Feedback and Scheduling
传统的MU-MIMO技术，例如线性迫零波束成形（LZFB），需要在发射机处的足够准确的信道状态信息（CSIT），以便实现频谱高效传输（自由度增益）。然而，在实际设置中，CSIT准确性可能受到许多问题的限制，包括CSI估计、用户终端到基站之间的CSI反馈延迟以及信道的时间/频率相干性。CSIT反馈延迟和信道动态的后一方面可能导致高效MU-MIMO系统部署中的重大挑战。最近，Maddah-Ali和Tse（MAT）已经表明，即使CSIT的知识完全过时，也可以通过MU-MIMO实现自由度增益。具体来说，过时的CSIT，尽管是完美的CSIT，只有在传输发生后才被称为传输。对CSIT反馈延迟不敏感的这一方面特别令人感兴趣，因为它允许人们重新考虑动态信道条件下的MU-MIMO设计。事实上，如我们所示，通过适当的调度，甚至在CSI估计和反馈误差的上下文中，所提出的MAT方案在这种情况下可以具有优于传统MU-MIMO的性能优势。
2011-09-29 cs.IT math.IT
Joint Scheduling and ARQ for MU-MIMO Downlink in the Presence of Inter-Cell Interference
用户调度和多用户多天线（MU-MIMO）传输是下一代蜂窝系统（例如，LTE-高级）。调度根据用户的信道矢量方向和SINR水平来选择用户组。然而，当在每个小区中独立地应用调度时，在每个用户接收机处的小区间干扰（ICI）功率事先是未知的，因为它在每个新的调度时隙处根据所有干扰基站的调度决策而改变。为了应对这种不确定性，我们考虑调度，MU-MIMO波束成形和自动重传请求（ARQ）的联合操作。我们开发了一个博弈论的框架，这个问题，并建立在随机优化技术，以找到最佳的调度和ARQ方案。具体化我们的框架的情况下，“中断服务率”，我们得到了一个方案的基础上自适应可变速率编码在物理层，结合ARQ在逻辑链路控制（ARQ-LLC）。然后，我们提出了一种新的方案，基于增量冗余混合ARQ（HARQ），能够实现吞吐量性能任意接近的“精灵辅助服务率”，而不需要一个精灵，提供非因果ICI功率电平。与传统的自适应变速率编码和ARQ-LLC相结合的HARQ方案相比，新的HARQ方案更容易实现，并且性能更优越。
2010-01-12 cs.IT math.IT
Scheduling and Pre-Conditioning in Multi-User MIMO TDD Systems
多用户多输入多输出（MIMO）系统的下行链路传输已经从通信理论和信息理论的角度得到了广泛的研究。这些论文中的大多数假设完美/不完美的渠道知识。一般情况下，信道训练和估计问题是分开研究的。然而，在具有高移动性的干扰受限通信系统中，该问题与使系统的吞吐量最大化的问题紧密耦合。在本文中，调度和预处理的基础上存在的倒易通道的计划被认为是解决这个问题。在同构用户的情况下，提出了一种调度方案，并推导出改进的总容量下界。研究了训练序列长度的选择问题，使系统的净吞吐量最大。在异构用户的情况下，提出了一种改进的预处理方法，并推导出优化的预处理矩阵。该方法与调度方案相结合，以进一步提高净可实现的加权和速率。
2008-05-05 cs.IT math.IT
User Scheduling for Millimeter Wave MIMO Communications with Low-Resolution ADCs
在毫米波（mmWave）系统中，我们研究上行链路用户调度时，基站采用低分辨率的模数转换器（ADC）与大量的天线。为了降低接收器中的功耗，低分辨率ADC可能是毫米波系统的潜在解决方案，其中可能部署许多天线以补偿大的路径损耗。由于量化误差，我们表明，在波束空间中的信道结构，除了信道幅度和波束空间的正交性，在最大限度地提高预定用户的可实现速率中起着关键作用。因此，我们得出的最佳标准相对于波束空间中的信道结构，最大限度地提高上行链路的和速率的多用户多输入多输出（MIMO）系统与迫零接收机。利用推导出的标准，我们提出了一个有效的调度算法的毫米波系统与低分辨率ADC。数值结果验证了该算法在总速率方面优于传统的用户调度方法。
2018-01-30 cs.IT math.IT
Multiuser Scheduling for Minimizing Age of Information in Uplink MIMO Systems
研究了多用户多输入多输出（MIMO）状态更新系统中的用户调度问题。在该系统中，多个单天线设备通过共享无线信道向多天线信息融合接入点（AP）发送各自的最新状态。在所考虑的系统中的信息新鲜度是量化的最近提出的度量，称为年龄的信息（AoI）。由于AP处的多个天线带来的额外空间自由度，可以允许多个设备在每个时隙中同时发送。我们的目标是寻求最佳的调度策略，可以最大限度地减少网络范围内的AoI最佳决定哪些设备或设备组被调度在每个时隙中的传输给定的所有设备的瞬时AoI值在时隙的开始。为此，我们制定的多用户调度问题作为一个马尔可夫决策过程（MDP）。我们通过解决公式化的MDP问题来获得最优策略，并开发出低复杂度的次优策略。仿真结果表明，提出的最优和次优策略显着优于国家的最先进的基准计划。
2020-02-12 cs.IT cs.NI eess.SP
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
Resource Allocation and Scheduling in Non-coherent User-centric Cell-free MIMO
本文研究了分布式多用户多输入多输出（MIMO）网络中的用户调度和资源分配问题。我们制定了一个加权和速率最大化问题，可以提供用户比例公平。由于在这种设置中，用户可以由许多发射机服务，因此用户调度特别困难。为了解决这个问题，我们使用块坐标下降，分数规划和压缩感知来构建一个算法，执行用户调度和波束成形。我们的研究结果表明，所提出的框架提供了一个8至10倍的增益，在长期的用户频谱效率相比，基准计划，如循环调度。此外，我们量化的性能损失，由于不完善的信道状态信息和导频训练开销使用一个定义的基于区域的导频重用因子。
2021-02-05 cs.IT cs.NI math.IT
User Scheduling for Heterogeneous Multiuser MIMO Systems: A Subspace Viewpoint
在下行链路多用户多输入多输出（MU-MIMO）系统中，用户实际上是异构的。然而，大多数现有的用户调度算法的设计与一个隐式的假设，用户是同构的。在本文中，我们重新审视这个问题，从子空间的角度来看，探索异构用户的特点。以最小化用户间干扰非正交性为目标，提出了三种新的基于角度的用户调度准则，可应用于各种用户调度算法。虽然第一个标准是通过识别的最大主角的能力，以表征子空间的相关性，因此，用户之间的干扰非正交性，第二个和第三个推导出的，分别使用，与块对角化和容量的变化，通过添加一个新的用户到现有的用户子集的总和速率容量的界限。为了在保持多用户分集增益的同时兼顾异构用户间的公平性，提出了两种新的混合用户调度算法，其计算复杂性仅与用户数成线性关系。我们通过模拟表明，我们提出的用户调度标准和算法的有效性，通常用于在同构环境中。
2011-08-14 cs.IT math.IT
Statistical Learning Based Joint Antenna Selection and User Scheduling for Single-Cell Massive MIMO Systems
在大规模MIMO系统中，基站（BS）处的大量天线和射频（RF）链导致高能耗。因此，如何提高能量效率（EE）与计算效率的方法是一个重大的挑战，在大规模MIMO系统的设计。基于此，本文提出了一种基于学习的随机梯度下降算法，用于在单小区大规模MIMO系统中获得联合天线选择和用户调度的最优上下行联合EE。利用Jensen不等式和无线信道的特性，得到了系统吞吐量的一个下界。随后，结合功耗模型，确定了系统EE的相应下限。最后，采用基于学习的随机梯度下降方法求解天线选择和用户调度联合问题，这是一个组合优化问题。稀有事件模拟嵌入到基于学习的随机梯度下降方法中，以生成具有非常小概率的样本。在分析中，考虑了BS处的完美和不完美信道侧信息（CSI）。最小均方误差（MMSE）信道估计的研究中的不完美的CSI的情况下。此外，在大规模MIMO系统中的可用RF链的数量的约束的效果进行了研究，考虑在BS处的完美和不完美的CSI。
2020-10-26 cs.IT math.IT
Tomlinson-Harashima Precoding for Multiuser MIMO Systems with Quantized CSI Feedback and User Scheduling
本文研究了采用贪婪用户选择的下行多用户MIMO传输中基于低复杂度量化CSI的Tomlinson-Harashima（TH）预编码方案的和速率性能。利用极值理论导出了每个选定用户的输出信干噪比的渐近分布以及随着用户数K增大的渐近和速率。对于固定的有限信噪比和有限数量的发射天线$n_T$，我们证明了随着K的增长大，所提出的方法可以实现最佳的总和速率缩放的MIMO广播信道。我们还证明，如果我们忽略预编码损失，这种方法的平均总和速率收敛到MIMO广播信道的平均总和容量。我们的研究结果提供了深入了解量化CSI对多用户分集增益造成的多用户干扰的影响。
2014-08-03 cs.IT math.IT
Distributed Opportunistic Scheduling for MIMO Ad-Hoc Networks
针对多输入多输出（MIMO）ad-hoc网络，提出了一种基于竞争的媒体接入的分布式机会调度协议。所提出的调度协议区别于其他现有的作品，其明确的设计，通过利用空间复用和分集在{ \em分布式}的方式系统吞吐量的改善。结果，可以调度多个链路以在由发射/接收天线形成的空间信道上同时发射。考虑到反馈需求和系统吞吐量之间的权衡，我们提出并比较了不同层次的反馈信息的协议。此外，在传统的随机接入协议，忽略了竞争链路的物理信道条件，所提出的协议实现了一个纯阈值的政策，从最优停止理论，即只有超过阈值的信道条件的链路允许数据传输。仿真结果表明，所提出的协议可以实现令人印象深刻的吞吐量性能，利用空间复用和分集。
2008-02-28 cs.IT math.IT
On Optimal Scheduling for Joint Spatial Division and Multiplexing Approach in FDD Massive MIMO
大规模MIMO被广泛认为是下一代5G网络的关键推动因素。利用基站处的大量天线，可以增强频谱和能量效率两者。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。在TDD系统中，通过使用信道互易性特性，很容易减轻这种负担。然而，这对于FDD系统是不可行的，因此开发了两阶段波束形成的方法以减少信道状态信息反馈的量。该方案的性能高度依赖于用户的分组和调度机制，本文引入了一种新的相似性度量，再加上一种新的聚类过程，以实现适当的用户分组。我们还着手制定最佳用户调度策略在JSDM，并证明它是NP-难的。这个结果是至关重要的，因为它表明，除非P=NP，有没有多项式时间算法，解决一般的调度问题的全局最优性和使用次优调度策略是更现实的实践。因此，我们使用图论来开发一个次优的用户调度方案，运行在多项式时间，并优于先前在文献中介绍的JSDM在总速率和吞吐量公平的调度方案。
2019-08-11 cs.IT math.IT
QoS-Aware User Scheduling in Crowded XL-MIMO Systems Under Non-Stationary Multi-State LoS/NLoS Channels
在拥挤的无线通信系统中提供最低的服务质量（QoS），具有高用户密度，是具有挑战性的，这是由于具有有限的发射功率预算和资源块的网络结构。智能资源分配方法，如用户调度，功率分配，调制和编码方案的选择，必须实现，以应对挑战。针对拥挤超大规模大规模多输入多输出（XL-MIMO）系统下行链路中最小QoS服务用户数的问题，提出了一种QoS感知的联合用户调度和功率分配技术.所提出的技术是由两个顺序的程序：集团搜索为基础的调度（CBS）算法的用户调度，其次是最佳的功率分配与发射功率预算和最小可达速率每个用户的约束。为了准确地评估所提出的技术在XL-MIMO的情况下，我们提出了一个广义的非平稳多状态信道模型的基础上球面波传播假设下的用户LoS和NLoS传输共存于同一个通信小区。该模型考虑了不同信道状态下的用户在多径衰落模型和路径损耗规律上的传播特性不同。数值结果表明，可实现的和速率，调度用户的数量，和调度用户的分布表明，建议CBS算法提供了一个公平的覆盖整个小区区域，实现显着数量的调度用户时，在LoS和NLoS信道状态下的用户共存的通信小区。
2022-05-13 cs.IT cs.NI eess.SP
Opportunistic Scheduling in Underlay Cognitive Radio based MIMO-RF/FSO Networks
针对基于认知无线电的多输入多输出射频/自由空间光（MIMO-RF/FSO）解码转发系统，提出了一种基于固定干扰功率约束和比例干扰功率约束的次用户发射机（SU-TX）机会调度的最优度量.为了分析所提出的系统的性能，封闭形式的表达式推导出考虑Nakagami- $m$衰落RF链路上的正交空时分组码传输的精确和渐近中断概率。此外，中继和目的地eNodeB之间的FSO链路被建模为具有指向误差的广义马拉加$(\mathcal{M})$湍流信道。最后，仿真结果开发几个有趣的见解到端到端的系统性能和选择概率的SU-TX。它还表明，所提出的系统优于现有的文献中。
2018-05-23 cs.IT math.IT
Opportunistic Scheduling and Beamforming for MIMO-OFDMA Downlink Systems with Reduced Feedback
针对MIMO-OFDMA下行链路系统，提出了一种减少反馈的启发式调度和波束形成方案。不同于传统的波束形成方案，其中波束形成仅由基站（BS）在每个子载波的方式来实现，所提出的方案利用一种新的信道分解技术，由BS和移动终端（MT）联合执行波束形成。所得到的波束成形方案允许BS仅采用{ \em one}波束成形矩阵（BFM）来为{ \em all}个子载波形成波束，而每个MT在本地完成每个子载波的波束成形任务。因此，对于具有$Q$子载波的MIMO-OFDMA系统，与传统方案所需的$Q$ BFM索引和$Q$可支持的吞吐量相比，所提出的机会调度和波束成形方案仅需要一个BFM索引和从每个MT返回到BS的$Q$可支持的吞吐量。所提出的方案的优点变得更加明显时，通过分组相邻的子载波到排他性集群和返回的集群信息，从每个MT实现进一步的反馈减少。理论分析和计算机模拟证实了所提出的降反馈方案的有效性。
2008-02-28 cs.IT math.IT
Impact of Scheduling in the Return-Link of Multi-Beam Satellite MIMO Systems
在多波束卫星系统中使用通用频率复用引入了不可忽略的同信道干扰（CCI）水平，这反过来损害了用户所体验的服务质量。以此为出发点，本文着重于资源管理的网关（集线器）的回程链路上，特别强调的调度算法的基础上二分图的方法。这项研究提供了重要的见解，可实现的每用户速率和所发挥的作用，考虑调度的用户和点波束的数量。更有趣的是，它表明，一个自由时隙分配策略有助于利用可用的卫星资源，从而保证最大最小速率要求的用户。论文最后给出了效率损失和性能提高之间的权衡。
2012-10-16 cs.IT math.IT
Robust Geometry-Based User Scheduling for Large MIMO Systems Under Realistic Channel Conditions
研究了大规模多输入多输出（MIMO）系统上行链路中用户调度问题。基于几何的随机信道模型（GSCM），称为COST 2100信道模型已被用于信道的现实分析。在本文中，我们提出了一种新的用户选择算法的基础上的知识的服务区域和集群的位置的几何形状，而没有完整的信道状态信息（CSI）在基站（BS）。GSCM中的多用户链路相关性源于该区域中的公共簇。吞吐量取决于集群在GSCM中的位置和系统中的用户。仿真结果表明，虽然基站不需要所有用户的信道信息，但基于几何的用户调度算法的系统总速率仅略低于著名的贪婪权团算法。最后通过仿真实验验证了该算法对簇定位误差的鲁棒性。
2018-04-24 cs.IT math.IT
Study of Multiuser Scheduling Based on User Satisfaction for MU-MIMO Systems
Pontifical Catholic University of Rio de Janeiro（里约热内卢天主教大学）；Université Gustave Eiffel（古斯塔夫·埃菲尔大学）；CY Cergy Paris Université（塞吉-巴黎CY大学）；University of York（约克大学）
针对MU-MIMO系统，提出基于用户满意度的调度方法US-SA，其性能接近最优穷举搜索法且计算成本更低，优于其他竞争技术。
2026-08-18 cs.IT math.IT
Joint Interference Alignment and Bi-Directional Scheduling for MIMO Two-Way Multi-Link Networks
借助于动态时分双工（TDD）的新兴技术，可以跨多小区系统优化上行链路和下行链路传输之间的切换点，以便减少小区间干扰的影响。最近已经认识到，还优化上行链路和下行链路传输（或者更一般地，双向链路的两个方向）被调度的顺序可以在干扰减少方面产生显著的益处。在这项工作中，双向调度的优化研究结合设计的线性预编码和均衡的一般多链路MIMO双向系统。提出了一种简单的算法，该算法对双向链路和线性收发器的两个方向上的传输顺序进行联合优化，目的是最小化干扰泄漏功率。数值结果验证了所提出策略的有效性。
2015-05-05 cs.IT math.IT
Maximum Sum-Rate of MIMO Multiuser Scheduling with Linear Receivers
我们分析调度算法的多用户通信系统的用户具有多个天线和线性接收机。当没有信道信息反馈时，我们考虑一种常见的轮询调度算法，并推导出新的精确的和高的信噪比（SNR）的最大和速率的最大比合并（MRC）和最小均方误差（MMSE）接收机的结果。我们还提出了新的分析MRC，迫零（ZF）和MMSE接收机在低信噪比制度。当有有限的反馈能力在系统中，我们认为一个共同的实际调度方案的基础上的信号干扰噪声比（SINR）的反馈在发射机。我们推导出新的精确近似的最大和速率，MRC，ZF和MMSE接收机的情况下。我们还推导出最大和率缩放定律，这表明，所有三个线性接收机的最大和率收敛到相同的值为大量的用户，但在不同的速率。
2008-12-19 cs.IT math.IT
Scheduling and Dynamic Pilot Allocation For Massive MIMO with Varying Traffic
在本文中，我们考虑的问题，联合用户调度和动态导频分配的时分双工（TDD）的大规模MIMO网络在不同的业务条件下。大规模MIMO系统的主要问题之一是可用的正交导频信号的数量是有限的，并且迫切需要将这些信号动态分配到不同用户以利用这些系统的全部益处。此外，导频信号在实践中是无线电资源控制（RRC）配置的，因此频繁的重新配置导致高信令开销并且是昂贵的。利用李雅普诺夫优化框架，提出了一种基于队列大小、用户信道条件和重构代价的大时间尺度下的导频动态分配算法。然后，它在小的时间尺度上调度用户。数值结果表明，我们的算法的有效性，并表明，导频不需要配置频繁的队列延迟增加的代价。
2020-05-06 cs.IT cs.NI math.IT
Sequential Multiuser Scheduling and Power Allocation for Cell-Free Multiple-Antenna Networks
本文针对无蜂窝大规模MIMO网络下行链路，提出基于贪心技术的顺序多用户调度与梯度上升功率分配算法，在不完美CSI下最大化和速率，并降低复杂度与信令负载。
2023-12-21 cs.IT eess.SP math.IT
Learning-Based Multiuser Scheduling in MIMO-OFDM Systems with Hybrid Beamforming
Nokia Bell Labs（诺基亚贝尔实验室）；EURECOM
本文研究了MIMO-OFDM混合波束赋形系统中的多用户调度问题，提出双时间尺度协议结合贪心、排序及机器学习方法，在RF链路限制下最大化比例公平性，揭示了性能与复杂度的权衡。
2025-07-12 cs.IT cs.LG eess.SP
Bounded Deep Unfolding for Joint Beamforming and Scheduling in Multi-Cell MIMO Networks
The Chinese University of Hong Kong, Shenzhen（香港中文大学（深圳））；Shenzhen Research Institute of Big Data（深圳大数据研究院）；Tongji University（同济大学）
针对多小区MIMO下行链路中加权和速率最大化问题，提出一种联合深度展开框架（P-Net和K-Net），通过有界自适应松弛因子加速连续波束赋形并利用长视优先级策略实现低复杂度调度，在保证单调收敛的同时显著提升性能与速度。
2026-07-28 cs.IT eess.SP math.IT
Study of Robust Multiuser Scheduling and Power Allocation in Cell-Free MIMO Networks
本文针对无蜂窝大规模MIMO网络下行链路中信道状态信息不完善的问题，提出鲁棒用户调度与功率分配框架，分别优化总速率和最小化均方误差，仿真验证了其显著提升网络性能的效果。
2025-02-09 cs.IT math.IT
Impact of Channel State Misreporting on Multi-user Massive MIMO Scheduling Performance
系统吞吐量对调度的鲁棒性是一个关键问题。在本文中，我们分析了多用户调度性能的敏感性，在系统中具有大量的天线信道误报。主要结果是，对于结合最大最小功率控制的循环调度器，信道幅度误报对调度性能是有害的，并且具有与纯物理层分析不同的影响。具体而言，对于具有相等平均信噪比（SNR）的同质用户，低报是有害的，而高报是有益的。在低报情况下，推导出了其他情况下的渐近速率损失，当天线数目很大时，该估计是紧的。在我们的研究中，一个有趣的观察结果是，随着误报数量的增加，利率损失“周期性”增加和减少。对于具有不同SNR的异构用户，低报告和高报告都会降低调度器的性能。我们观察到，强烈的误报改变了用户分组的决定，因此大大降低了一些用户的速率，而不管其他人获得速率的提高，而精心设计的弱误报，调度决策保持固定和其他人的速率损失被证明是增长近线性的误报的数量。
2018-04-02 cs.IT math.IT
Interference-Aware Scheduling for Connectivity in MIMO Ad Hoc Multicast Networks
我们考虑一个多播的情况下，涉及一个ad hoc网络的同信道MIMO节点，其中源节点试图通过一些预定义的多跳路由树共享流消息与网络中的所有节点。假设消息被分解为数据包，并且在多个帧上进行传输。每个帧被划分为多个时隙，路由树中的每条链路都被分配了一个时隙来传输其当前数据包。我们提出了一种算法，用于确定时隙的数量和在这些时隙中的链路的调度，以优化网络的连通性，我们定义为所有链路可以达到所需的吞吐量的概率。除了时分复用之外，MIMO节点还采用波束成形来管理链路同时活动时的干扰，并且波束成形器的设计考虑到了最大连接度量。过时的信道状态信息（CSI）的影响被考虑在调度和波束成形设计。我们还推导出的网络连接和总发射功率的界限，以说明干扰对网络性能的影响。我们的仿真结果表明，时隙的数量的选择是优化网络性能的关键，并说明了多个天线在提高网络连接的显着优势。
2012-01-02 cs.IT math.IT
Joint User Scheduling and Beam Selection Optimization for Beam-Based Massive MIMO Downlinks
在基于波束的大规模多输入多输出系统中，信号在射频（RF）前端进行空间处理，从而可以减少RF链的数量以节省硬件成本、功耗和导频开销。大多数现有的工作集中在如何选择或设计模拟波束，以实现接近全数字系统的性能。然而，由于波束与某些用户强相关（定向），因此波束的选择和用户的调度应当被联合考虑。在本文中，我们制定了联合用户调度和波束选择问题的基础上的李雅普诺夫漂移优化框架，并获得了最优调度策略的封闭形式。为了减少开销和计算成本，所提出的调度方案仅基于统计信道状态信息。为此，推导出下行链路广播信道容量的渐近表达式。针对李亚普诺夫优化中的加权和速率最大化问题，提出了一种基于块协调更新的算法，并证明了该算法收敛于松弛问题的最优解.为了进一步降低复杂度，本文还提出了一种增量贪婪调度算法，并证明了该算法的性能在一个常数乘因子内有界。基于广泛使用的空间信道模型的仿真结果。结果表明，所提出的计划是接近最佳的，并优于几个国家的最先进的计划。
2017-11-18 cs.IT math.IT
Channel State Prediction, Feedback and Scheduling for a Multiuser MIMO-OFDM Downlink
我们考虑MIMO-OFDM无线系统的下行链路，其中基站（BS）具有M个天线，并且服务于K个单天线用户终端（UT），其中K大于或等于M。用户从公共下行链路导频符号估计他们的信道向量并反馈预测，BS使用该预测来计算下一时隙的线性波束成形矩阵并根据比例公平调度（PFS）算法选择要服务的用户。我们考虑一个现实的物理信道模型作为标准化的基准和一些替代方案的信道估计和预测方案。我们表明，基于ESPRIT的参数化方法能够准确地预测信道，即使对于相对较高的用户移动性。然而，存在一类信道，其特征在于大的多普勒扩展（高移动性）和集群的角扩展，预测是本质上困难的，所有考虑的方法失败。我们提出了一个修改后的PFS，考虑到“可预测性”状态的UT，并显着优于经典PFS的预测误差的存在。本文的主要结论是，只要对不可预测的用户进行适当的处理，多用户MIMO下行链路即使在存在高移动性用户的情况下也能产生非常好的性能
2008-11-27 cs.IT math.IT
Sum Rates, Rate Allocation, and User Scheduling for Multi-User MIMO Vector Perturbation Precoding
本文研究多用户多输入多输出（MIMO）广播信道。我们考虑的情况下，多个发射天线被用来提供独立的数据流到多个用户通过矢量扰动。我们推导出的平均能量的预编码向量的总和速率的表达式，并使用此推导出一个高的信号噪声比（SNR）的封闭形式的上限，我们通过模拟是紧密的。我们还提出了一个修改向量扰动不同的速率可以分配给不同的用户。我们的结论是，矢量扰动预编码的总和速率增益可以通过减少用户选择问题的速率分配问题来实现。然后，我们提出了一个低复杂度的用户选择算法，试图最大限度地提高高信噪比和速率上界。仿真结果表明，该算法优于其他类似复杂度的用户选择算法。
2009-11-05 cs.IT math.IT
Multi-Cell MIMO Downlink with Cell Cooperation and Fair Scheduling: a Large-System Limit Analysis
我们认为，下行链路的蜂窝网络与多个小区和多天线基站，包括一个现实的距离相关的路径损耗模型，集群的合作小区，和一般的“公平性”的要求。除了蒙特卡洛模拟，没有有效的计算方法来评估这样的系统的遍历吞吐量迄今为止。我们提出了一个解析解的基础上结合大型随机矩阵的结果和凸优化。所提出的方法在计算上比蒙特卡洛模拟更有效，并提供了令人惊讶的准确近似的实际有限维系统，即使是少量的用户和基站天线。数值示例包括2单元线性和三扇区7单元平面布局，没有单元间协作、扇区协作或完全单元间协作。
2010-06-10 cs.IT math.IT
Robust User Scheduling with COST 2100 Channel Model for Massive MIMO Networks
本文考虑大规模多输入多输出（MIMO）网络，其中具有大量天线的基站（BS）与较少数量的用户进行通信。信号使用频分双工（FDD）模式传输。研究了大规模MIMO系统上行链路中的用户调度问题。我们考虑的成本2100通道模型。在本文中，我们首先提出了一种新的用户选择算法的基础上的知识的几何服务区和集群的位置，而没有完整的信道状态信息（CSI）在BS。然后，我们表明，在基于几何的随机信道模型（GSCMs）的相关性产生的共同集群在该地区。此外，利用封闭形式的Cramer-Rao下界（CRLB）的，所提出的方案的鲁棒性聚类位置误差的分析。通过对容量上界的分析表明，容量与集群在GSCM中的位置和用户在系统中的位置密切相关。仿真结果表明，虽然基站接收端不需要所有用户的信道信息，但基于几何的用户调度（GUS）算法的系统总速率仅略低于著名的贪婪权团（GWC）方案\cite{SUSGoldsmithGlobcom,ITC09_Userselection_GWC}。最后，通过仿真实验验证了该算法对簇定位的鲁棒性。
2018-04-20 cs.IT math.IT
Precoding and Scheduling for AoI Minimization in MIMO Broadcast Channels
在本文中，我们考虑一个状态更新系统，其中更新产生在一个恒定的速率在$K$源，并发送到相应的收件人通过一个无噪声的广播信道。我们假设，完美的信道状态信息（CSI）是在每次传输之前在发射机可用，并且发射机能够利用CSI信息来预编码的更新。我们的目标是设计最佳的预编码方案，以尽量减少总和平均\emph{age of information}（AoI）在接收方。在对每个用户的每个更新$B$的大小、发射天线的数目$M$和接收天线的数目$N$的各种假设下，本文确定了相应的年龄最优的预编码和传输调度策略。具体地，对于当$N=1$时的情况，基于循环的更新方案被示出为最优的。对于采用$N>B$或$M\notin[N:2N]$的两用户系统，证明了帧更新方案是最优的。对于两用户系统中的其他情况，一个框架交替更新方案被证明是$2$ -最优的。
2022-03-15 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
Fairness Scheduling in Dense User-Centric Cell-Free Massive MIMO Networks
我们考虑一个以用户为中心的可扩展的无小区大规模MIMO网络与$LM$分布式远程无线电单元天线服务$K$用户设备（UE）。当前文献中的许多工作假设$LM\gg K$，从而实现高UE数据率，但也导致系统在总吞吐量方面不以其最大性能操作。我们提供了一个新的角度对无小区的大规模MIMO网络，调查率分配和UE密度制度，网络利用其全部能力。近似等于$\frac{LM}{2}$的UE密度$K$是系统达到最大总吞吐量的范围。另外，当同时服务$K>\frac{LM}{2}$ UE时，存在具有相对低吞吐量的相当大比例的UE。我们建议减少每个时隙的活动UE的数量，使得系统不以"满负荷“操作，并且通过设计成最大化适当定义的凹的按分量非递减网络效用函数的调度器在所有用户之间施加吞吐量公平性。我们的数值模拟表明，我们可以调整系统，使得根据效用函数实现UE吞吐量的期望分布。
2022-11-28 cs.IT math.IT
A Spatial Basis Coverage Approach For Uplink Training And Scheduling In Massive MIMO Systems
大规模多输入多输出（massive multiple-input multiple-output，massive MIMO）可以提供大的频谱和能量效率增益。然而，其潜力是以获取准确的信道状态信息（CSI）为条件的。在时分双工（TDD）系统中，信道状态信息（CSI）是通过上行链路训练获得的，而上行链路训练受到导频污染的影响。这种现象的影响可以使用空分复用来缓解，空分复用是指基于用户的空间信息对用户进行划分，并相应地处理他们的信号。这种方案的性能主要取决于实现的分组方法。在本文中，我们提出了一种新的空间分组方案，旨在管理导频污染，同时减少所需的训练开销在TDD大规模MIMO。这里，基于离散傅里叶变换矩阵（DFT）的列导出用户特定解码矩阵，将其作为空间基。然后形成副导频用户组，以便获得具有解码矩阵之间的最小重叠的空间基的最佳覆盖。我们提供了两种算法，实现所需的分组，并获得各自的性能保证。我们还通过有效的导频序列分配，利用形成的副驾驶员组来解决小区间副驾驶员干扰。各种数值结果显示所提出的算法的效率。
2018-04-29 cs.IT math.IT
ProxySelect: Frequency Selectivity-Aware Scheduling for Joint OFDMA and MU-MIMO in 802.11ax WiFi
针对802.11ax中OFDMA与MU-MIMO联合调度的频率选择性问题，提出ProxySelect算法，通过代理速率近似和采样候选组生成，在低复杂度下实现接近最优的速率性能。
2025-10-17 cs.IT math.IT
Rate of Channel Hardening of Antenna Selection Diversity Schemes and Its Implication on Scheduling
对于多天线系统，我们计算了当发射机选择具有最强信道的发射天线时天线选择增益的渐近分布。我们用它来渐近估计的基本信道容量分布，并证明，与多输入/多输出（MIMO）系统，天线选择系统的信道硬化在一个较慢的速度，因此一个显着的多用户调度增益可以存在- O（1/ log m）的信道选择，而不是O（1/ sqrt{m}）的MIMO，其中m是发射天线的数量。此外，即使没有这种调度增益，它表明，发射天线选择系统优于开环MIMO系统在低信号干扰加噪声比（SINR）制度，特别是对于少量的接收天线。这可能对无线系统设计有一些影响，因为现代无线系统中的大多数用户具有低SINR
2007-03-05 cs.IT math.IT
Dynamic Channel Acquisition in MU-MIMO
多用户多输入多输出（MU-MIMO）系统由于信道状态信息（CSI）获取开销而受到维度损失的阻碍。在本文中，我们调查用户调度MU-MIMO系统的CSI采集开销，其中基站动态获取用户信道，以避免阻塞系统的CSI开销的帐户。基因辅助优化问题（GAP）首先制定最大化的Lyapunov漂移的每一个调度步骤，将用户队列信息，并考虑到信道的波动。基于GAP的调度方案，即GAP规则，被证明是吞吐量最优的，但实际上是不可行的，因此作为一个性能约束。针对GAP规则的实现开销和延迟不公平性，进一步提出了T帧动态信道捕获方案和幂律DCA方案，分别降低了GAP规则的实现开销和延迟不公平性。这两种方案都是基于间隙规则和证明吞吐量最优。为了使这些方案切实可行，我们提出了启发式方案，基于时隙的量化块长度用户调度方案（QQS），T帧QQS和幂律QQS，这是上述基于GAP的方案的实际版本，分别。基于QOS的方案大大降低了复杂度，并且也相当接近于最优。数值结果评估所提出的计划下的各种系统参数。
2014-10-31 cs.IT math.IT
Fairness Scheduling in User-Centric Cell-Free Massive MIMO Wireless Networks
针对用户数远超天线数的以用户为中心无蜂窝大规模 MIMO 网络，提出基于信息中断概率、冲突图与自适应瞬时速率调度的动态公平调度方法。
2024-04-09 cs.IT eess.SP math.IT
