Adaptive Beam Tracking with the Unscented Kalman Filter for Millimeter Wave Communication
用于5G蜂窝技术的毫米波（mmWave）通信链路需要高波束成形增益来克服信道损伤并实现高吞吐量。虽然许多工作集中在估计毫米波信道和设计波束成形方案上，但毫米波信道的时间动态性质很快使估计变得陈旧并增加探测开销。我们对毫米波信道的基本时间动态状态空间进行建模，并设计适合于在卡尔曼滤波框架中进行跟踪的探测波束形成器。给定初始信道估计，滤波有效地导致精确的估计，并且允许在数据传输期间针对更高的持续波束成形增益的前向预测。从跟踪的先验信道估计，自适应选择的最佳和受约束的次优波束减少探测开销，同时最大限度地减少估计误差。
2018-04-23 cs.IT eess.SP math.IT
Joint Beam and Channel Tracking for Two-Dimensional Phased Antenna Arrays
模拟波束成形是用于毫米波（mmWave）移动通信的低成本架构。然而，它对于服务快速移动性用户具有两个缺点：（i）无线信道中的毫米波波束和由模拟波束成形操纵的波束具有难以彼此对准的小角度扩展，以及（ii）接收器只能在一个波束方向上观察毫米波信道，并且依赖于波束探测算法来检查其他方向。在本文中，我们开发了一种波束探测和跟踪算法，可以有效地跟踪快速移动的毫米波波束在三维（3D）空间。该算法具有几个显著的特点：（1）衰落信道支持：在衰落信道环境下，可以同时跟踪信道系数和二维（2D）波束方向;（2）探测开销低：实现了波束和信道联合跟踪的最小探测要求;（3）跟踪速度快，跟踪精度高：在静态情况下，该算法的跟踪误差理论上收敛于最小Cramer-Rao下界（CRLB），仿真结果表明，该算法比现有的几种跟踪算法具有更小的跟踪误差和更快的跟踪速度。
2018-12-27 cs.IT eess.SP math.IT
Machine-Learning Beam Tracking and Weight Optimization for mmWave Multi-UAV Links
毫米波（mmWave）混合模拟数字波束形成是一种很有前途的方法，可以满足多无人机（UAV）系统的低延迟约束，作为灵活部署的网络基础设施。然而，在高度动态的多无人机环境中，模拟波束跟踪成为一个关键的挑战。以频谱效率为代价的额外导频传输的开销被证明是必要的，以实现操作中的高弹性。一种处理UAV的高动态的有效方法将机器学习，特别是Q学习应用于模拟波束跟踪。所提出的基于Q学习的波束跟踪方案使用当前/过去的观测来设计来自环境的奖励以促进预测，这显著地提高了数据传输和波束切换的效率。给定所选择的模拟波束，数字波束成形的目标是最大化SINR。接收到的导频信号被用来近似期望的信号和干扰功率，这产生SINR测量以及最佳数字权重。由于基于接收功率选择的模拟波束不能保证混合波束形成实现最大化SINR，因此我们在波束跟踪期间保留额外的模拟波束作为候选。模拟波束与其数字权重的组合实现最大SINR，从而为混合波束形成提供了最佳解决方案。
2019-10-29 cs.IT eess.SP math.IT
m^3TrackFormer: Transformer-based mmWave Multi-Target Tracking with Lost Target Re-Acquisition Capability
The Hong Kong Polytechnic University（香港理工大学）；The Chinese University of Hong Kong, Shenzhen（香港中文大学（深圳））
m3TrackFormer基于Transformer提出毫米波多目标跟踪方法，具备丢失目标快速重获取能力，提升波束预测精度和跟踪稳定性。
2026-02-20 cs.IT eess.SP math.IT
Fast Analog Beam Tracking in Phased Antenna Arrays: Theory and Performance
毫米波（mmWave）通信的方向性在服务快速旋转/移动的终端（例如，移动AR/VR、高速车辆、火车、无人机。由于模拟波束跟踪问题中固有的非凸性，在使用模拟波束成形的毫米波系统中加剧了这一挑战。本文给出了波束跟踪的Cramér-Rao下界，并对模拟波束形成向量进行了优化，得到了最小的CRLB。然后，我们开发了一种低复杂度的模拟波束跟踪算法，同时优化模拟波束形成矢量和波束方向的估计。最后，通过建立一个新的基本理论，对所提出的模拟波束跟踪算法进行了理论收敛性分析，证明了最小均方误差的CRLB是以很高的概率达到的。仿真结果表明，该算法比现有的几种算法具有更快的跟踪速度、更高的跟踪精度和更高的数据率。在我们的算法设计中使用的关键分析工具是随机逼近和控制参数的递归估计。
2019-04-25 cs.IT math.IT
Analog Beam Tracking in Linear Antenna Arrays: Convergence, Optimality, and Performance
毫米波（mmWave）通信的方向性在服务于快速移动的移动终端时产生了重大挑战，高速车辆、火车和无人机。在使用模拟天线阵列的毫米波系统中，由于移相器控制中的固有非凸性，该挑战加剧。在本文中，我们开发了一种递归波束跟踪算法，可以同时实现快速跟踪速度，高跟踪精度，低复杂度，低导频开销。在静态情况下，该算法以很高的概率收敛到波束跟踪的最小Cramér-Rao下界（CRLB）。在动态的情况下，即使在信噪比低至0 dB，我们的算法是能够跟踪移动随机移动的绝对角速度为10-20度每秒，每秒仅使用5个导频符号。如果与简单的TDMA导频模式结合，该算法可以跟踪5G配置中的数百个高速移动设备。仿真结果表明，该算法的跟踪性能优于现有的几种算法。
2017-11-29 cs.IT math.IT
Channel Tracking for Wireless Energy Transfer: A Deep Recurrent Neural Network Approach
在本文中，我们研究了无线能量传输（WET）系统的信道跟踪，这实际上是一个非常重要的，但具有挑战性的问题。考虑到时变信道作为一个序列进行预测，我们利用循环神经网络（RNN）技术进行信道跟踪。特别地，将深度长短期记忆（LSTM）RNN与深度前馈神经网络相结合，我们开发了一种用于WET系统的新的信道跟踪方案，该方案基于先前的信道状态信息（CSI）估计以及来自能量接收器的当前和先前收获的能量反馈信息来估计能量发送器处的CSI。数值结果表明了该方法的优越性和有效性。
2018-12-07 cs.IT math.IT
Robust Continuous-Time Beam Tracking with Liquid Neural Network
针对毫米波通信中波束训练开销大的问题，提出基于liquid neural network的鲁棒连续时间波束跟踪方案，动态调整波束实现实时对准，较现有深度学习方法最高提升46.9%的归一化频谱效率。
2024-08-26 cs.IT eess.SP math.IT
An Efficient Uplink Multi-Connectivity Scheme for 5G mmWave Control Plane Applications
毫米波（mmWave）频率为下一代蜂窝系统的容量提供了数量级增加的潜力。然而，毫米波网络中的链路易受阻塞影响，并且可能遭受质量的快速变化。在毫米波和/或传统频率下与多个小区的连接被认为是稳健通信的关键。在毫米波中支持多连接的挑战之一是要求网络跟踪每个链路的方向以及功率和时序。为了解决这一挑战，我们实现了一种新的上行链路测量系统，在传统频带中操作的本地协调器的联合帮助下，保证了对信道传播条件的连续监测，并允许设计高效的控制平面应用，包括切换、波束跟踪和初始接入。我们表明，基于上行链路的多连接方法，使消费更少，性能更好，更快，更稳定的小区选择和调度决策相对于传统的基于下行链路的独立计划。此外，我们认为，所提出的框架保证（i）在存在毫米波预期的信道动态的情况下有效跟踪用户，以及（ii）对主要传播路径被阻塞或不可用的情况的快速反应。
2017-07-21 cs.IT cs.NI math.IT
GPS-Aided Deep Learning for Beam Prediction and Tracking in UAV mmWave Communication
Department of Intelligent Mechatronics Engineering, and Department of Convergence Engineering for Intelligent Drone, Sejong University（智能机电工程系，智能无人机融合工程系，世宗大学）
提出一种GPS辅助深度学习模型，通过位置数据映射波束索引，同时预测UAV毫米波通信的当前与未来最优波束，在保证95%预测准确率的同时将开销降低约93%。
2025-07-11 cs.IT cs.LG eess.SP
Transport Layer Performance in 5G mmWave Cellular
毫米波（mmWave）频带可能在下一代蜂窝系统中发挥重要作用，这是由于大规模带宽和高维天线的可用性所带来的非常高的吞吐量的可能性。特别是在非视距条件下，由于附近建筑物和地形表面的散射，接收到的RF功率可能会发生显著变化。当用户在本地环境中移动时，散射对象来来去去。在毫米波波段的高端，粗糙表面散射会产生基于簇的小规模衰落，其中信号电平在几个波长上的变化可能超过20 dB。这种高水平的信道可变性可能对拥塞控制提出重大挑战。利用我们最近开发的基于ns3的端到端mmWave框架，本文提出了下一代mmWave网络中TCP拥塞控制的第一个性能评估。重要的是，该框架可以结合毫米波信道的详细模型、波束形成和跟踪算法，并且建立在从纽约市的实际测量导出的统计信道模型以及详细的射线轨迹上。
2016-03-08 cs.IT math.IT
Channel Dynamics and SNR Tracking in Millimeter Wave Cellular Systems
毫米波（mmWave）频率可能在第五代（5G）蜂窝系统中发挥重要作用。在这些频段开发系统的一个关键挑战是快速信道动态的潜力：由于毫米波信号被许多材料阻挡，手持设备相对于环境中物体的位置或方向的微小变化可能导致信道质量的大幅波动。本文讨论的问题跟踪的信号噪声比（SNR），这是一个必不可少的过程，速率预测，切换和无线链路故障检测。本文提出了一种从周期同步信号中估计信噪比的简单方法。该方法，然后使用真实的实验在常见的阻塞情况下结合室外统计模型进行评估。
2016-04-19 cs.IT cs.NI math.IT
On the Phase Tracking Reference Signal (PT-RS) Design for 5G New Radio (NR)
由于支持广泛的宽带应用和服务的智能手机/移动设备的激增，移动数据业务量已经被驱动到前所未有的高水平，需要下一代移动通信系统，即，第五代（5G）。毫米波（mmWave）频段可以提供更大的可用频谱带宽，因此被认为是显着提高5G NR容量的最有前途的方法之一。然而，在毫米波频带上操作的设备和网络无线电节点遭受相位噪声，并且在不校正相位噪声的情况下，网络的性能可能会遭受显著损失。在本文中，我们研究了相位噪声的影响，并提供了全面的解决方案，以跟踪相位噪声，通过使用相位跟踪参考信号（PT-RS），目前在3GPP版本15标准化。诸如PT-RS模式、干扰随机化、多TRP操作等的设计方面，并给出了评价结果。
2018-07-19 cs.IT math.IT
A Survey of Beam Management for mmWave and THz Communications Towards 6G
本文综述了面向6G的毫米波和太赫兹通信中的波束管理，涵盖初始接入与波束跟踪，分析了窄波束开销、信道波动等挑战，并探讨了AI、RIS和ISAC带来的机遇与未来研究方向。
2024-02-06 cs.IT cs.SY eess.SY
Super Fast Beam and Channel Tracking in 2D Phased Antenna Arrays
毫米波（mmWave）是未来高速移动通信的一个有吸引力的候选。然而，由于毫米波的传播特性，波束和对准成为服务具有快速移动速度的用户的关键挑战。在本文中，我们开发了一种联合波束和信道跟踪算法，可以跟踪波束从水平和垂直方向，通过使用二维（2D）相控天线阵列。当天线数逐渐增大到无穷大时，为了使波束和信道联合跟踪的Cramer-Rao下界（CRLB）渐近达到最小，得到了一个通用的最优波束形成参数序列。该序列在不同的条件下被证明是渐近最优的，例如，信道系数、路径方向和天线阵列尺寸。我们证明了该算法收敛到最小CRLB在静态场景。仿真结果表明，该算法在跟踪精度和速度带宽方面优于现有的几种算法。
2019-07-02 cs.IT math.IT
Deep Learning-based Beam Tracking for Millimeter-wave Communications under Mobility
Hanyang University（汉阳大学）；Seoul National University（首尔国立大学）
在本文中，我们提出了一种基于深度学习的毫米波（mmWave）通信波束跟踪方法。波束跟踪用于使用探测波束来发送已知符号，并跟踪时变信道以保持可靠的通信链路。当用户设备（UE）装置的姿态快速变化时，毫米波信道也倾向于快速变化，这阻碍了无缝通信。因此，需要能够捕获由设备的运动引起的毫米波信道的时间行为的模型，以应对该问题。因此，我们采用深度神经网络来分析时变通道和惯性传感器获取的信号中的时间结构和模式。我们提出了一种基于长短期记忆（LSTM）的模型，该模型基于UE处可用的输入信号序列来预测未来信道行为的分布。该信道分布用于1）针对未来信道状态自适应地控制探测波束，以及2）在顺序贝叶斯估计框架下通过测量更新步骤来更新信道估计。我们的实验结果表明，所提出的方法实现了显着的性能增益比传统的波束跟踪方法在各种移动性的情况下。
2022-12-02 cs.IT cs.LG eess.SP
High-Resolution Angle Tracking for Mobile Wideband Millimeter-Wave Systems with Antenna Array Calibration
毫米波（mmWave）系统使用定向波束来支持高速率数据通信。发射和接收波束之间的小的未对准（例如，由于移动性）可能导致接收信号质量的显著下降，尤其是在视距通信信道中。在本文中，我们提出并评估高分辨率的角度跟踪策略，宽带毫米波系统的移动性。我们自定义设计成对的辅助光束作为跟踪光束，并使用它们来捕获角度变化，数据光束的转向方向被调整到该角度变化。不同于传统的波束跟踪设计，所提出的框架既不依赖于角度变化模型，也不需要在网格上的假设。对于实际实施所提出的方法，我们研究阵列校准误差对辅助波束对设计的影响。数值结果表明，通过采用所提出的方法，良好的角度跟踪性能可以在各种天线阵列配置，信道模型，和移动性条件下实现。
2018-02-12 cs.IT eess.SP math.IT
Dual Sub-6 GHz -- Millimeter Wave Beamforming and Communications to Achieve Low Latency and High Energy Efficiency in 5G Systems
我们提出了一种混合架构，它集成了RF（即，sub-6 GHz）和毫米波（mmWave）技术。特别是，毫米波频段的通信面临着巨大的挑战，由于可变信道，间歇性连接和高能耗。另一方面，数据的电子处理速度与毫米波接口的典型速率具有相同的量级，这使得使用复杂算法来跟踪信道变化并相应地调整资源是不切实际的。我们提出的架构集成了RF和毫米波接口的波束成形和数据传输，并利用接口之间的时空相关性。基于室内和室外环境中的大量实验，我们证明了集成的RF/mmWave信令和信道估计方案可以解决与mmWave波束成形相关的高能量使用和延迟问题。此外，在较高层处的两个接口之间的协作有效地解决了由高度间歇性的毫米波连接引起的高延迟。我们设计了一个调度器，充分利用毫米波带宽，而RF链路作为一个回退机制，以防止高延迟。为此，我们制定了一个最佳的调度问题，在RF和毫米波接口的目标是最大限度地提高延迟约束的吞吐量的毫米波接口。我们证明使用次加性分析，最优调度策略是基于一个单一的阈值，可以很容易地通过，尽管高链路变化。
2017-06-08 cs.IT math.IT
Joint Beam Management and SLAM for mmWave Communication Systems
针对毫米波SLAM中波束管理开销大的问题，提出联合波束管理与SLAM框架，通过分层扫描、IMU辅助和无线电地图特征跟踪实现亚米级精度并降低约40%开销。
2023-07-16 cs.IT eess.SP math.IT
A Study of Dynamic Multipath Clusters at 60 GHz in a Large Indoor Environment
毫米波（mmWave）频率下的可用的基于几何的随机信道模型（GSCM）不一定保持模拟信道的空间一致性，这对于具有超密集用户的小小区是必不可少的。在本文中，我们的工作集群参数化的成本2100信道模型使用移动信道模拟在61 GHz的赫尔辛基机场。该论文考虑了一种经过优化以匹配测量的射线追踪器，以获得毫米波频率的双向通道。一个联合聚类跟踪框架被用来确定集群参数的COST 2100信道模型。KPowerMeans算法和卡尔曼滤波器分别用于识别聚类位置和预测跟踪聚类位置。结果证实，联合聚类和跟踪是一个合适的工具，集群识别和跟踪我们的光线跟踪结果。集群质心的运动，集群的寿命和每个快照的集群数量进行了研究，这组光线跟踪结果。仿真结果表明，多径分量（MPC）分组成簇毫米波频率。
2018-09-02 cs.IT eess.SP 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
Fast Accurate Beam and Channel Tracking for Two-dimensional Phased Antenna Arrays
毫米波信道的稀疏性和严重的衰减意味着需要高度定向的通信。大型阵列产生的窄波束要求精确对准，这在服务快速移动的用户时很难实现。在本文中，我们专注于准确的二维的【形】（2D）波束和信道跟踪问题，旨在最大限度地减少勘探开销和跟踪误差。使用具有周期性探索和通信的典型帧结构，首先提供经证明的最小探索开销。然后针对三种不同动态特性的信道设计了跟踪算法。证明了准静态信道和动态信道I的算法在逼近最小Cramer-Rao下界（CRLB）方面是最优的。分析了算法的计算复杂性，表明了算法的有效性，仿真结果验证了算法在跟踪误差和跟踪速度方面的优势。
2020-12-02 cs.IT math.IT
Integrated Communication and Localization in mmWave Systems
随着第五代（5G）移动通信系统的商业化，已经对5G和第六代移动通信系统的演进进行了广泛的研究。未来的移动通信系统显然正朝着更智能和软件可重构的功能范例发展，该功能范例可以提供无处不在的通信，并且还可以感测、控制和优化无线环境。因此，通过利用毫米波（mmWave）的高度定向传输特性来集成通信和定位是一种有前途的路线。这种方法不仅扩展了通信系统的定位能力，而且提供了增强通信的新概念和机会。在本文中，我们解释了毫米波系统中的集成通信和定位，其中这些过程共享同一组硬件架构和算法。我们还概述了关键的使能技术和本地化的基本知识。然后，我们提供了两个很有前途的研究方向与极大的天线阵列和基于模型的神经网络的定位。我们还讨论了在信道估计，信道状态信息反馈，波束跟踪，同步，干扰控制，资源分配和用户选择方面的位置辅助毫米波通信的全面指导。最后，本文概述了集成系统中通信和定位的相互协助和增强的未来趋势。
2020-09-29 cs.IT eess.SP math.IT
New Beam Tracking Technique for Millimeter Wave-band Communications
在本文中，我们提出了一种有效的波束跟踪方法的移动性的情况下，毫米波波段通信。当移动场景中移动台的位置改变时，基站需要频繁地执行波束训练以跟踪时变信道，从而花费大量资源用于训练波束。为了减少训练开销，我们提出了一种新的波束训练方法，称为“波束跟踪”，它利用连续性质的时变出发角（AoD）的波束选择。我们表明，只有两个训练波束的传输是足够的跟踪时变AoD在良好的精度。我们推导出最佳的波束对的选择，最大限度地减少Cramer-Rao下界（CRLB）的AoD估计平均超过统计分布的AoD。我们的数值结果表明，所提出的波束跟踪方案产生更好的AoD估计比传统的波束训练协议与更少的训练开销。
2017-02-01 cs.IT math.IT
Beamspace SU-MIMO for Future Millimeter Wave Wireless Communications
对于未来的网络（即，第五代（5G）无线网络及以后），具有大的可用未许可频谱的毫米波（mmWave）通信是实现千兆多媒体应用的有前景的技术。由于毫米波无线电的短波长，大规模的天线阵列可以封装到毫米波收发器的有限尺寸中。因此，通过定向波束成形（BF），毫米波发射机（MTX）和毫米波接收机（MRX）都能够支持5G网络中的多个波束。然而，对于MTX和MRX之间的传输，大多数工作仅考虑了单个波束，这意味着它们没有充分利用毫米波的潜力。此外，单波束传输的连通性很容易被阻塞。在这种情况下，我们提出了一个单用户多波束并发传输方案，未来毫米波网络与多个反射路径。基于空间频谱重用，该方案可以被描述为波束空间中的多输入多输出（MIMO）技术（即，在波束数域中）。此外，本研究探讨了实现该方案的挑战和潜在的解决方案，包括多波束选择，合作波束跟踪，多波束功率分配和同步。理论分析和数值仿真结果表明，该波束域SU-MIMO能够在保持网络连通性的同时，大幅度提高MTX和MRX之间传输的可达速率。
2017-04-14 cs.IT cs.NI math.IT
Beampattern-Based Tracking for Millimeter Wave Communication Systems
我们提出了一种跟踪算法，以保持在毫米波（mmWave）通信系统中的基站（BS）和移动台（MS）之间的通信链路，其中天线阵列用于波束形成在BS和MS。下行链路传输被认为是，并在MS处执行跟踪，因为它相对于BS移动。具体来说，我们考虑的情况下，MS旋转迅速，由于手的运动。该算法通过使用波束的辐射图案的变化作为到达角（AoA）的函数来估计该角度。数值结果表明，该算法实现了精确的光束对准时，MS在一个很大的角速度范围内旋转。例如，当跟踪更新每10 ms可用时，该算法可以支持高达每秒800度的角速度。
2016-12-15 cs.IT math.IT
Channel Fingerprint Based Beam Tracking for Millimeter Wave Communications
具有固定波束码本的波束成形结构由于低硬件成本而为毫米波（mmWave）通信提供了经济的解决方案。然而，搜索最佳波束成形配置的训练开销与码本大小成比例。为了提高波束跟踪的效率，我们提出了一个波束跟踪方案的基础上的信道指纹数据库，其中包括统计波束形成增益和用户位置之间的映射。该方案通过利用训练的波束配置并估计未训练的波束配置的增益来跟踪用户移动。仿真结果表明，该方案实现了显着的波束形成性能增益比现有的波束跟踪方案。
2019-12-25 cs.IT eess.SP math.IT
Angle Feedback for NOMA Transmission in mmWave Drone Networks
在本文中，我们考虑一个无人机（UAV）的无线网络使用非正交多址（NOMA）传输毫米波频率提供宽带数据的频谱效率的方式在热点场景。NOMA发射器收集关于用户信道质量的信息的必要性成为实际部署中的主要缺点。因此，我们考虑各种有限的反馈方案的NOMA传输，以减轻跟踪和反馈完整的信道状态信息（CSI）的用户的复杂性。特别是，通过波束成形，我们允许NOMA利用空间域，因此用户角度出现作为一个有前途的（但新颖的）有限的反馈方案。我们表明，随着NOMA传输的用户区域变宽，用户在发射机侧的角度变得更加独特，使得用户角度反馈在这种情况下比距离反馈更好的选择。我们严格推导和分析NOMA传输的中断和速率性能，考虑到各种用户订购策略，包括完整的CSI，角度和距离反馈方案。我们的分析结果NOMA中断总和率使用这些反馈方案匹配密切与模拟，并提供了有用的见解，适当选择有限的反馈方案，不同的部署几何形状和操作配置。
2019-02-28 cs.IT math.IT
Comparison of Limited Feedback Schemes for NOMA Transmission in mmWave Drone Networks
将非正交多址（NOMA）传输引入基于无人机（UAV）的通信网络是一种有前途的解决方案，以提高其频谱效率。然而，对于这样一个网络的实际部署，确定一个实用的用户反馈方案的NOMA是必不可少的。在本文中，考虑到两个实际的反馈方案，我们介绍了NOMA传输的无人机作为空中基站（BS）提供覆盖在一个大型体育场。特别地，UAV-BS生成定向波束，并且多个用户在采用NOMA传输的同一波束内同时被服务。每个用户被认为具有基于其服务质量（QoS）要求的目标速率。为了减轻跟踪和反馈完整信道状态信息的负担，我们考虑两种有限反馈方案作为实际的替代方案：1）用户距离，和2）在不同的用户区域几何形状下相对于波束形成方向的用户角度。我们的评估结果表明，与正交模型相比，具有有限反馈的NOMA可以提供更好的和率。此外，基于用户区域的几何形状，我们发现，有一个最佳的反馈方案和用户排序准则的NOMA传输，可以最大限度地提高和速率。
2018-03-09 cs.IT math.IT
Direction-Shift Keying for High-Mobility mmWave Communications: Geometry-Based Resilience to Short Channel Coherence Times and Phase Noise
Sabanci University（萨贝里大学）；Hamad Bin Khalifa University（哈马德·本·哈利法大学）；TÜBİTAK BİLGEM（土耳其科学技术研究委员会信息通信技术研究中心）；Istanbul Technical University（伊斯坦布尔理工大学）
本文研究毫米波系统中方向移位键控（DSK）对相位噪声和短信道相干时间的鲁棒性，推导了最优检测器结构，提出方向相干时间（DCT）并证明其相对信道相干时间有 d/λ 量级增益，且 DSK 能固有消除相位噪声。
2026-10-16 cs.IT math.IT
Deep Learning Based Antenna-time Domain Channel Extrapolation for Hybrid mmWave Massive MIMO
Xidian University（西安电子科技大学）；Science and Technology on Electronic Information Control Laboratory（电子信息控制重点实验室）；Memorial University（纪念大学）
在时变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的开销过高，在基站获取下行链路信道状态信息是一项非常具有挑战性的任务。在本文中，我们考虑在BS的混合预编码结构，并检查天线时域信道外推。我们设计了一个潜在的常微分方程（ODE）为基础的网络变分自动编码器（VAE）的框架下学习的映射函数，从部分上行链路的信道到完整的下行链路的BS侧。具体地说，编码器采用门控递归单元，解码器采用全连接神经网络。利用端到端的学习来优化网络参数。仿真结果表明，该网络可以有效地从部分上行链路信道中推断出完整的下行链路信道，从而显著降低了信道训练开销。
2021-08-09 cs.AI cs.IT eess.SP
Angle-based SLAM on 5G mmWave Systems: Design, Implementation, and Measurement
研究5G毫米波系统在不改变架构和标准下实现SLAM，开发了基于连续消除的角度提取方法和纯角度SLAM算法，实现单基站亚米级定位与建图。
2023-05-22 cs.IT eess.SP math.IT
LiDAR Aided Future Beam Prediction in Real-World Millimeter Wave V2I Communications
本文介绍了第一个大规模的现实世界的评估使用激光雷达数据来指导毫米波波束预测任务。开发了一种机器学习（ML）模型，该模型利用LiDAR传感数据来预测当前和未来的光束。基于大规模真实世界数据集DeepSense 6G，该模型在具有高度移动车辆的车辆到基础设施通信场景中进行了评估。实验结果表明，所开发的激光雷达辅助波束预测和跟踪模型可以在$95\%$的情况下预测最佳波束，并且波束训练开销减少超过$90\%$。LiDAR辅助的光束跟踪实现了与基线解决方案相当的精度性能，该基线解决方案具有先前最佳光束的完美知识，而不需要关于先前最佳光束信息的任何知识，并且不需要任何光束校准。这突出了毫米波和太赫兹通信系统中关键光束对准挑战的有前途的解决方案。
2022-03-10 cs.IT eess.SP math.IT
Active and Dynamic Beam Tracking UnderStochastic Mobility
我们考虑在毫米波频率及以上的主动和顺序波束跟踪的问题。我们专注于无人机到无人机通信的动态场景，我们将问题等效为跟踪沿视线路径的最佳波束形成向量。在这种设置中，所产生的波束理想地指向具有足够高分辨率的到达角方向。现有的解决方案使用过滤策略或通过考虑可预测的移动性来考虑可预测的移动或小的随机移动，但是当由于不可预测的移动而导致跟踪失败时，必须求助于重新估计协议。我们提出了一种算法，主动学习的AoA通过不断发展的贝叶斯后验概率信念，这是用于波束形成向量的顺序选择。我们提出了一种自适应导频分配策略的基础上权衡互信息与频谱效率。数值上，我们分析了我们提出的算法的性能，并证明了显着的改进，现有的战略。
2021-06-21 cs.IT eess.SP math.IT
Beamwidth Selection for a Uniform Planar Array (UPA) Using RT-ICM mmWave Clusters
波束成形是克服毫米波信道高路径损耗的主要技术。因此，性能改进需要对空间域的了解和控制。特别地，天线结构和辐射参数影响毫米波通信系统中的波束成形性能。为了解决诸如波束失准、中断损失、跟踪能力丧失、阻塞等损害，必须确定波束宽度的最佳值。在我们之前的论文中，假设每个集群创建一个波束的通信系统，我们从理论上研究了集群级毫米波信道中的波束宽度-接收功率关系。我们在分析中使用了均匀线阵天线。在本文中，我们重新分析和更新的情况下，我们使用矩形均匀平面阵列（R-UPA）天线的表达式。矩形波束模型被认为是近似的天线的主瓣方向图。对于信道，我们推导出两个集群内信道模型，IEEE 802.11ad和我们以前的工作基于射线跟踪（RT-ICM）的波束宽度相关的提取功率表达式。结合天线增益和信道增益，在完全对准的情况下，我们确认最佳波束宽度收敛于零。进行渐近分析的接收功率，我们给出的配方和见解，实际的非零波束宽度值可以实现，虽然牺牲微妙的最大接收功率。我们的分析表明，要达到典型室内毫米波集群最大功率的95%，3.5度的实际波束宽度就足够了。最后，我们的分析结果表明，有一个13 dB的最大理论接收功率的增加时，UPA使用超过100。我们表明，一个8 × 8的UPA可以达到50%的最大接收功率，而接收功率仍然是10 dB以上的情况下。
2020-06-05 cs.IT cs.NI eess.SP
