Swarm Intelligence Optimization of Multi-RIS Aided MmWave Beamspace MIMO
针对基站与用户直连链路全阻断的多RIS辅助毫米波波束域MIMO系统，提出基于PSO的低复杂度算法联合优化波束选择、功率分配与RIS配置，在复杂度和速率间实现良好权衡，且增加RIS单元比激活更多基站波束更能提升速率。
2025-05-20 cs.IT eess.SP math.IT
Lower Bound on the Sum-rate of Decremental Beam Selection Algorithm for Beamspace MIMO Systems
通常，迫零（ZF）预编码在高干扰状态下遭受严重的接收信噪比（SNR）降级。然而，最近的证据表明，毫米波（mmWave）系统主要是噪声限制的高增益天线作为空间滤波器的干扰信号。这使得ZF预编码与其他线性预编码对应物一样有吸引力。考虑ZF预编码，推导了在毫米波频率下波束空间MIMO（B-MIMO）系统中采用递减波束选择（BS）算法的和速率的下界。该界限通过确定性平方双曲函数将全维和降维（即BS之后）B-MIMO系统的预编码矩阵的Frobenious范数联系起来。注意，ZF预编码和递减BS都不是新概念。然而，推导出的和率界提供了一个新的见解的主题。给定一个特定的全维B-MIMO信道，所提出的界限可以用来理解BS算法的限制。
2019-01-30 cs.IT math.IT
Beamspace Equalization for mmWave Massive MIMO: Algorithms and VLSI Implementations
针对毫米波大规模MIMO部署中基带处理功耗与成本过高的问题，本文提出新型波束空间均衡算法及对应VLSI架构，在22nm工艺下实现了显著的功耗节省与更优的检测性能。
2025-11-13 cs.AR cs.IT eess.SP
Deep Learning-based Channel Estimation for Beamspace mmWave Massive MIMO Systems
在波束空间毫米波（mmWave）大规模多输入多输出系统中，当接收机配备有限数量的射频（RF）链时，信道估计是非常具有挑战性的。为了解决这个问题，我们利用一个学习的基于去噪的近似消息传递（LDAMP）网络。这种神经网络可以从大量的训练数据中学习信道结构和估计信道。此外，我们提供了一个分析框架的渐近性能的信道估计。基于我们的分析和仿真结果，LDAMP神经网络显着优于国家的最先进的压缩感知为基础的算法，即使当接收机配备了少量的RF链。因此，深度学习是毫米波通信中信道估计的有力工具。
2019-01-14 cs.IT math.IT
Optimality of the Discrete Fourier Transform for Beamspace Massive MU-MIMO Communication
波束空间处理是一种新兴技术，用于降低在毫米波（mmWave）和太赫兹频率下操作的大规模多用户（MU）多输入多输出（MIMO）通信系统中的基带复杂度。在这样的高频下波传播的高方向性确保了在用户设备和基站（BS）之间仅存在少量的传输路径。为了解决波传播的稀疏性质，波束空间处理传统上计算BS处的均匀线性天线阵列上的空间离散傅里叶变换（DFT），其中每个DFT输出与特定波束相关联。在本文中，我们研究的DFT的最优性条件的稀疏波束空间处理与理想的毫米波信道模型和现实的渠道。为此，我们提出了两个算法，学习酉波束空间变换使用$\ell^4$范数为基础的稀疏性措施，我们调查其最优性理论和模拟。
2021-07-14 cs.IT eess.SP math.IT
Simultaneous Beam and User Selection for the Beamspace mmWave/THz Massive MIMO Downlink
波束空间毫米波（mmWave）和太赫兹（THz）大规模多输入多输出（massive MIMO）由于其丰富的带宽和高吞吐量而构成下一代通信的有吸引力的方案。然而，它们的用户和波束选择问题必须被有效地解决。受到这一挑战的启发，我们明确地开发了低复杂度的解决方案。我们引入脏纸编码（DPC）的联合用户和波束选择问题。我们揭示了引人注目的属性的DPC和速率在波束空间大规模多输入多输出，显示其单调的演变对用户的数量和选择的波束。然后，我们利用其有益的性质，大大简化了联合用户和波束选择问题。此外，我们开发了一套算法，解决简化的问题，方便同时用户和波束选择的基础上部分波束空间信道的第一次罢工独特的权衡。此外，我们推导了算法的和率界，并分析了它们的复杂度。我们的仿真结果验证了所提出的设计和分析的有效性，确认其优于以前的解决方案。
2023-01-15 cs.IT cs.SY eess.SP
Beam Management for Millimeter Wave Beamspace MU-MIMO Systems
毫米波（mmWave）通信作为用于5G网络的有前途的技术已经引起越来越多的关注。毫米波的关键架构特征之一是在发射器和接收器侧使用大规模天线阵列。因此，通过采用定向波束成形（BF），毫米波基站（MBS）和毫米波用户（MUE）都能够支持多波束同时传输。然而，大多数研究只考虑了单个波束，这意味着它们没有充分发挥毫米波的潜力。在此背景下，为了提高具有多次反射的短距离室内毫米波网络的性能，我们研究了下行链路多用户多波束传输的挑战和潜在解决方案，其可以被描述为高维（即，波束空间）多用户多输入多输出（MU-MIMO）技术，包括多用户BF训练、同时用户分组和多用户多波束功率分配。此外，我们提出的理论和数值结果表明，波束空间MU-MIMO相比，单波束传输可以大大提高毫米波系统的速率性能。
2018-09-30 cs.IT cs.NI 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
Beamspace Channel Estimation in mmWave Systems via Cosparse Image Reconstruction Technique
研究了毫米波通信系统中三维透镜天线阵的波束域信道估计问题。我们分析了三维透镜天线阵列的聚焦能力和波束空间信道响应矩阵的稀疏性。考虑到分析，我们观察到信道矩阵可以被视为2D自然图像;也就是说，信道是稀疏的，并且相邻元素之间的变化是微妙的。因此，对于信道估计，我们采用了一种图像重建技术，称为稀疏非信息参数估计器为基础的cosparse分析AMP成像（SCAMPI）算法。SCAMPI算法比诸如正交匹配追踪和支持检测算法的早期算法更快且更准确。为了进一步改进SCAMPI算法，我们将信道分布建模为通用的高斯混合（GM）概率，并将期望最大化学习算法嵌入SCAMPI算法中学习GM概率中的参数。我们表明，GM概率优于常见的均匀分布用于图像重建。我们还提出了一个移相器减少选择网络结构，以减少系统的功耗，并证明了SCAMPI算法是强大的，即使移相器的数量减少了10%。
2017-07-28 cs.IT math.IT
Beamspace Channel Estimation for Wideband Millimeter-Wave MIMO: A Model-Driven Unsupervised Learning Approach
毫米波（mmWave）通信已经成为集成了广泛的数据需求应用的未来无线网络的有前途的技术之一。为了补偿毫米波信道衰减大的问题，同时避免硬件开销，提出了一种基于透镜的波束域大规模多输入多输出（MIMO）系统。然而，宽带毫米波系统中的波束偏斜效应使得信道估计非常具有挑战性，特别是当接收器配备有有限数量的射频（RF）链时。此外，在新环境中使用毫米波系统之前无法获得真实信道数据，这使得无法使用预先设置的真实数据来训练基于深度学习（DL）的信道估计器。为了解决这个问题，我们提出了一个模型驱动的无监督学习网络，命名为学习去噪的广义期望一致（LDGEC）信号恢复网络。通过利用Stein的无偏风险估计器损失，LDGEC网络可以仅用与导频符号相对应的有限测量来训练，而不是真实的信道数据。即使是为无监督学习设计的，LDGEC网络也可以通过逐去噪的方式用真实信道进行监督训练。数值结果表明，当接收机配备有少量RF链和低分辨率ADC时，基于LDGEC的信道估计器显著优于最先进的基于压缩感知的算法。
2021-05-12 cs.IT eess.SP math.IT
Reliable Beamspace Channel Estimation for Millimeter-Wave Massive MIMO Systems with Lens Antenna Array
采用透镜天线阵列的毫米波大规模MIMO通过波束选择可以大大减少所需的射频（RF）链路数量。然而，波束选择要求基站获得准确的波束空间信道信息。这是一项具有挑战性的任务，因为波束空间信道的大小很大，而RF链的数量有限。本文研究了毫米波透镜天线阵列大规模MIMO系统的波束域信道估计问题。具体而言，首先设计了一种适用于透镜天线阵列的毫米波大规模MIMO系统的自适应选择网络，并在此网络的基础上，将波束空间信道估计问题转化为稀疏信号恢复问题。然后，充分利用毫米波波束空间信道的结构特点，提出了一种性能可靠、导频开销小的基于支持检测（SD）的信道估计方案。最后，性能和复杂度的分析，证明所提出的SD为基础的信道估计方案可以估计稀疏波束空间信道的支持与传统的计划相当或更高的精度。仿真结果表明，该方法能够充分利用波束域信道的结构特性，即使在低信噪比区域，也能获得较好的信道估计性能。
2017-08-24 cs.IT math.IT
Spectrum and Energy Efficient Beamspace MIMO-NOMA for Millimeter-Wave Communications Using Lens Antenna Array
波束空间多输入多输出（MIMO）的最新概念可以显著减少毫米波（mmWave）大规模MIMO系统中所需的射频（RF）链的数量而没有明显的性能损失。然而，现有的波束空间MIMO的基本限制是，在相同的时频资源上，支持的用户的数量不能大于RF链的数量。为了打破这一基本限制，在本文中，我们提出了一种新的频谱和能量高效的毫米波传输方案，该方案将非正交多址（NOMA）的概念与波束空间MIMO相结合，即，波束空间MIMO-NOMA通过在波束空间MIMO系统中使用NOMA，在相同的时频资源下，支持的用户数量可以大于RF链的数量。特别地，在典型的毫米波信道模型下，分析了所提出的波束空间MIMO-NOMA的可达和速率，与现有的波束空间MIMO相比，表现出明显的性能增益。然后，设计了一种基于迫零（ZF）原理的预编码方案，以降低波束空间MIMO-NOMA系统中的波束间干扰。此外，为了最大化可达和速率，通过求解联合功率优化问题，提出了一种动态功率分配算法，该算法不仅考虑了波束内功率优化，还考虑了波束间功率优化。最后，提出了一种低复杂度的迭代优化算法，实现了动态功率分配。仿真结果表明，与现有的波束空间MIMO相比，本文提出的波束空间MIMO-NOMA可以获得更高的频谱和能量效率。
2017-07-21 cs.IT math.IT
Finite-Alphabet Wiener Filter Precoding for mmWave Massive MU-MIMO Systems
多用户（MU）预编码的功率消耗是全数字大规模MU多输入多输出（MIMO）基站中的主要关注点，所述全数字大规模MU多输入多输出（MIMO）基站具有以毫米波（mmWave）频率操作的数百个天线元件。我们建议用有限字母表WF预编码（FAWP）矩阵来替换部分线性维纳滤波器（WF）预编码矩阵，这使得能够使用消耗低功率和面积的低精度硬件。为了最大限度地减少我们的方法的性能损失，我们提出了有效地计算FAWP矩阵，最好地模仿WF预编码器的方法。我们的研究结果表明，FAWP矩阵的方法无限精度的错误率和错误向量幅度的性能，只有3位的预编码权重，即使在现实的毫米波信道中工作。因此，FAWP是在全数字毫米波大规模MU-MIMO系统中大幅降低功耗和硅面积的有前途的方法。
2020-09-10 cs.IT eess.SP math.IT
Beamspace Channel Estimation for Millimeter-Wave Massive MIMO Systems with Lens Antenna Array
通过采用透镜天线阵列，波束空间MIMO可以利用波束选择来减少毫米波大规模MIMO系统中所需的RF链的数量，而不会有明显的性能损失。然而，要实现接近容量的性能，波束选择需要大尺寸波束空间信道的准确信息，这是一个挑战，特别是当RF链数量有限时。为了解决这个问题，在本文中，我们提出了一种基于可靠支持检测（SD）的信道估计方案。具体来说，我们建议将总波束空间信道估计问题分解为一系列子问题，每个子问题只考虑一个稀疏信道分量。对于每个通道组件，我们首先利用毫米波波束空间通道的结构特征可靠地检测其支持。然后，从总波束空间信道估计问题中去除该信道分量的影响。在检测到所有信道分量的支持度后，稀疏波束空间信道的非零元素可以以较低的导频开销进行估计。仿真结果表明，提出的基于SD的信道估计方法优于传统的信道估计方法，即使在低信噪比区域也具有令人满意的精度。
2016-07-18 cs.IT math.IT
Distributed Neural Precoding for Hybrid mmWave MIMO Communications with Limited Feedback
混合预编码是用于毫米波（mmWave）大规模多输入多输出（MIMO）通信的成本有效的技术。本文提出了一种深度学习方法，通过使用分布式神经网络的混合模拟和数字预编码设计有限的反馈。所提出的分布式神经预编码网络，称为DNet，致力于实现两个目标。首先，DNet实现信道状态信息（CSI）压缩与分布式架构的神经网络，这使得实际部署在多个用户。具体地说，这种神经网络由多个具有相同结构和参数的独立子网络组成，既减少了训练参数的数量，又降低了网络的复杂度。其次，DNet从有限反馈的重构CSI学习混合预编码的计算。与现有的黑盒神经网络设计不同，DNet是根据混合预编码矩阵计算的数据形式进行专门设计的。仿真结果表明，与传统的有限反馈预编码方法相比，在不同CSI压缩比的测试下，DNet的性能提高了近50%。
2022-04-18 cs.IT eess.SP math.IT
CSI Transfer From Sub-6G to mmWave: Reduced-Overhead Multi-User Hybrid Beamforming
针对多用户混合波束成形中导频开销过大的问题，提出SA-MUHBF框架，利用卷积神经网络和图神经网络从sub-6G信道预测mmWave波束空间并选择波束，显著降低了开销并提升了频谱效率与泛化能力。
2024-11-14 cs.IT eess.SP math.IT
Weighted Sum Rate Maximization of the mmWave Cell-Free MIMO Downlink Relying on Hybrid Precoding
依赖于混合预编码的无小区MIMO概念构成了能够显著增加毫米波（mmWave）通信系统的网络容量的创新技术。它免除了传统多小区MIMO系统的小区边界，同时通过限制接入点（AP）处的射频（RF）链的数量来大幅降低功耗。在本文中，我们的目标是最大化毫米波无小区MIMO系统的加权和速率（WSR），通过构思一个低复杂度的混合预编码算法。我们制定的WSR优化问题受到每个AP的发射功率约束和模拟预编码器的移相器的恒模约束。提出了一种分块坐标下降（BCD）算法来迭代求解该问题。在每次迭代中，经典的拉格朗日乘子方法和惩罚对偶分解（PDD）方法相结合，以获得接近最优的混合模拟/数字预编码矩阵。此外，我们扩展了我们提出的算法，推导出封闭形式的表达式，用于全数字无小区MIMO系统的预编码器。此外，我们给出了我们提出的方法的收敛性分析和复杂性分析。最后，我们的仿真结果表明，无论是全数字和混合预编码矩阵的算法的优越性。
2022-01-12 cs.IT eess.SP math.IT
Grassmannian-Coded Beamforming for mmWave Channel Sensing with Unknown Complex Path Gain
University of California San Diego（加州大学圣地亚哥分校）；Tampere University（坦佩雷大学）
本文探讨了单RF链非自适应信道感知中通道码与子空间码的新型见解，揭示了最大似然角度估计的性能由最小子空间距离和波束增益决定，并提出基于稀疏天线选择的子空间码提升感知性能。
2026-09-01 cs.IT eess.SP math.IT
Double Intelligent Reflecting Surface-assisted Multi-User MIMO mmWave Systems with Hybrid Precoding
研究了双智能反射面（IRS）对毫米波（mmWave）多用户多输入多输出（MIMO）网络频谱利用率的影响。具体而言，我们的目标是解决一个加权和速率最大化问题，通过联合优化的数字预编码在发射机和模拟移相器在IRS，受最小可实现的速率约束。为了便于设计一个有效的解决方案，我们首先重新制定成一个易于处理的利用优化最小化（MM）方法的原始问题。然后，提出了一种块坐标下降（BCD）方法，以获得一个次优的解决方案，其中的预编码矩阵和移相器交替优化。具体地，数字预编码矩阵设计问题通过二次约束二次规划（QCQP）来解决，而模拟相移优化通过黎曼流形优化（RMO）来解决。分析了算法的收敛性和计算复杂性。最后，仿真结果验证了所提出的设计的性能，以及双IRS在提高频谱效率的有效性。
2021-11-26 cs.IT eess.SP math.IT
Multiuser Precoding for Sum-Rate Maximization in Relay-Aided mmWave Communications
中继辅助传输被认为是应对毫米波通信中出现的严重路径损耗和链路阻塞的关键策略。这项工作认为，中继辅助多用户毫米波通信的情况下，旨在通过最佳的传输和中继预编码器设计的总和速率最大化。我们提出了一种新的联合预编码器的设计策略，利用加权最小均方误差（WMMSE）使用其等效的总和速率最大化。我们获得了发射和中继预编码器的封闭形式的表达式，并建议通过交替优化迭代来计算它们，而不必求助于复杂的数值优化技术。数值结果验证了所提出的预编码策略的优越性相比，传统的预编码方案。
2020-03-06 cs.IT math.IT
Spatial Lobes Division Based Low Complexity Hybrid Precoding and Diversity Combining for mmWave IoT Systems
研究了毫米波物联网系统中低复杂度的混合模拟/数字预编码和分集合并技术。首先，通过利用毫米波在角域中的稀疏性，我们提出了一种空间波瓣划分（SLD），将毫米波信道的总路径分为几个空间波瓣，其中每个空间波瓣中的路径形成一个低秩子信道。其次，基于SLD运算，提出了一种低复杂度的混合预编码方案HYP-SLD。具体来说，对于每个低秩子信道，我们制定的混合预编码设计作为一个稀疏重建问题，并分别最大化频谱效率。最后，我们进一步提出了一种基于最大比合并的分集合并方案，名为HYP-SLD-MRC，以改善毫米波物联网系统的比特出错率（BER）性能。仿真结果表明，所提出的HYP-SLD方案大大降低了经典正交匹配追踪（OMP）方案的复杂度。此外，所提出的HYP-SLD-MRC方案取得了很大的改善BER性能相比，全数字预编码方案。
2018-11-15 cs.IT math.IT
Near-Optimal Hybrid Analog and Digital Precoding for Downlink mmWave Massive MIMO Systems
毫米波（mmWave）大规模MIMO可以实现频谱和能量效率的数量级提高，通常采用混合模拟和数字预编码来克服毫米波频率引起的严重信号衰减。然而，大多数的混合预编码方案集中在全阵列结构，这涉及到一个高的复杂度。在本文中，我们提出了一个接近最佳的迭代混合预编码方案的基础上更现实的子阵列结构，具有较低的复杂度。首先将复杂的容量优化问题分解为一系列易于处理的问题，对每个天线阵列逐一考虑。然后，利用连续干扰消除（SIC）的思想，优化从第一个天线阵列到最后一个天线阵列的可达容量，该思想以易于并行化的迭代过程实现。仿真结果表明，该混合预编码方案在保持可接受的计算复杂性的同时，具有比其他混合预编码方案更好的性能。
2015-07-16 cs.IT math.IT
Hybrid Precoding for Multi-Group Multicasting in mmWave Systems
已知多播波束成形可以提高频谱效率。然而，它的好处和挑战的混合预编码器设计在毫米波（mmWave）系统仍然研究不足。为此，本文研究了混合发射预编码器（具有任意数量的有限分辨率相移）和接收组合器的毫米波多组多播的第一联合设计。我们提出的设计利用半定松弛（SDR），交替优化和Cholesky矩阵因式分解，依次优化数字/模拟预编码器在发射机和组合器在每个接收机。通过考虑多天线架构的接收器，我们的设计显着提高了系统的整体性能。具体地说，在只有两个接收天线的情况下，每个接收消息的平均发射功率提高了$ 16.8\% $，而成功的信息接收提高了$ 60\% $。我们通过大量的模拟证明，即使在具有挑战性的场景下（即，当共处一地的用户属于不同的多播组时）。
2020-02-03 cs.IT eess.SP 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
Spectral-Efficient Analog Precoding for Generalized Spatial Modulation Aided MmWave MIMO
广义空间调制（GenSM）辅助毫米波（mmWave）多输入多输出（MIMO）最近受到了学术界的广泛关注。然而，由于发射机对信道状态信息（CSI）的知识的利用不足，最新技术的GenSM辅助的毫米波MIMO系统的可实现速率远不是最优的。在此背景下，本文提出了一种新的模拟预编码方案，以提高传统的GenSM辅助毫米波MIMO的频谱效率（SE）。更具体地说，我们首先设法用封闭形式的表达式来下界GenSM辅助的毫米波MIMO的可实现的SE。其次，利用这个下限作为成本函数，提出了一种低复杂度的迭代算法来设计模拟预编码器的SE最大化。最后，进行数值模拟，以证实所提出的设计相对于最先进的GenSM辅助毫米波MIMO方案的优越性能。
2017-04-28 cs.IT math.IT
Photonic Hybrid Precoding for Millimeter Wave RoF Systems
毫米波信道的大传播路径损耗和有限散射对物理层信号处理提出了新的挑战。因此，在这篇文章中，我们提出了一个光子混合预编码模型的毫米波无线电光纤系统，克服了射频预编码的硬件限制。在硅光子集成电路（Si-PIC）的帮助下，光子预编码策略对抗毫米波的大损耗并减轻用户间干扰。仿真结果表明，该模型可以提供显着的编码增益比传统的预编码系统。
2017-07-02 cs.IT math.IT
MmWave Channel Estimation via Atomic Norm Minimization for Multi-User Hybrid Precoding
为了在毫米波蜂窝系统中进行多用户多输入多输出传输，需要对高维信道进行估计，以设计多用户预编码器。传统的基于网格的压缩感知（CS）方法在毫米波信道估计中存在基不匹配问题，影响了信道的准确重构，降低了预编码性能。本文将毫米波信道估计公式化为原子范数最小化（ANM）问题。与使用离散字典的基于网格的CS方法相比，ANM使用连续字典来表示毫米波信道。我们考虑一个连续的字典的基础上通过少量的射频链在天线域中的子采样。我们表明，毫米波信道估计使用ANM可以制定为一个半定规划（SDP）的问题，用户信道可以准确地估计通过现成的SDP求解器在多项式时间。仿真结果表明，ANM可以实现更好的估计精度相比，基于网格的CS，并显着提高了多用户预编码提供的频谱效率。
2018-02-14 cs.IT math.IT
Alternating Minimization for Hybrid Precoding in Multiuser OFDM mmWave Systems
混合预编码是支持毫米波（mmWave）通信的定向传输的具有成本效益的方法。虽然现有的混合预编码的工作主要集中在单用户单载波传输，在实践中，需要多载波传输，以打击大大增加的带宽，和多用户MIMO可以提供额外的空间复用增益。本文提出了一种新的多用户OFDM毫米波系统的混合预编码结构，该结构大大简化了混合预编码器的设计，并且能够接近全数字预编码器的性能。特别地，两组移相器被组合以将来自射频（RF）链的信号映射到天线。提出了一种基于交替最小化的混合预编码算法（AltMin），交替优化数字预编码器和模拟预编码器。一个主要的算法创新是模拟预编码器的LASSO公式，它产生计算效率高的算法。仿真结果将显示所提出的算法的性能增益。此外，它将揭示，消除用户间干扰是关键的多用户OFDM混合预编码系统。
2017-01-06 cs.IT math.IT
MmWave Amplify-and-Forward MIMO Relay Networks with Hybrid Precoding/Combining Design
在本文中，我们考虑放大转发中继网络的毫米波系统，并提出了一种混合预编码器/组合器的设计方法。首先设计仅相位RF预编码/组合矩阵以支持多流传输，其中我们补偿信道的本征模的相位。然后，执行基带预编码器/组合器以实现最大的互信息。基于互信息的数据处理不等式，我们首先联合设计基带源和中继节点，使互信息在目的基带接收机之前最大化。提出的低复杂度的迭代算法的源和中继节点之间的等价性的基础上的互信息最大化和加权MMSE。在得到源节点和中继节点的最优预编码器和合并器后，在基带接收端实现MMSE-SIC滤波器，以保持互信息不变，从而得到整个中继系统的最优互信息。仿真结果表明，与文献中的其他算法相比，该算法以较低的复杂度获得了更好的性能。此外，我们也提出了一个稳健的联合收发器的设计不完美的信道状态信息。
2019-10-30 cs.IT eess.SP math.IT
Spatially Sparse Precoding in Millimeter Wave MIMO Systems
毫米波（mmWave）信号经历的路径损耗比当前在大多数无线应用中使用的微波信号多几个数量级。因此，毫米波系统必须利用通过波长的减小而成为可能的大型天线阵列，以利用波束成形增益来对抗路径损耗。具有多个数据流的波束成形（称为预编码）可用于进一步提高毫米波频谱效率。在传统的多天线系统中，波束成形和预编码都是在基带处数字地完成的。然而，毫米波系统中混合信号器件的高成本和功耗使得RF域中的模拟处理更具吸引力。这种硬件限制限制了可以由实际毫米波收发器应用的预编码器和组合器的可行集合。在本文中，我们考虑发射预编码和接收机合并在毫米波系统与大型天线阵列。我们利用毫米波信道的空间结构，将预编码/合并问题制定为稀疏重构问题。利用基追踪的原理，我们开发了精确近似最佳无约束预编码器和组合器的算法，使它们可以在低成本的RF硬件中实现。我们提出的算法的性能的数值结果表明，它们允许毫米波系统接近其不受约束的性能限制，即使当收发器的硬件限制被认为是。
2013-05-11 cs.IT math.IT
On the Power Leakage Problem in Millimeter-Wave Massive MIMO with Lens Antenna Arrays
新兴的具有透镜天线阵列的毫米波（mmWave）大规模多输入多输出（MIMO）（也称为“波束空间MIMO”）可以有效地减少所需的高功耗射频（RF）链的数量。因此，它被认为是即将到来的5G通信及以后的一种有前途的技术。然而，目前大多数关于波束空间MIMO的研究都没有考虑到波束空间信道中的重要功率泄漏问题，这可能会导致信噪比（SNR）和系统和速率的显着下降。为此，本文提出了一种波束对准预编码方法来处理功率泄漏问题。首先，提出了一种移相器网络（PSN）结构，使波束空间MIMO中的每个RF链能够选择多个波束来收集泄漏功率。然后，基于所提出的PSN结构，设计了一种基于旋转的预编码算法，该算法将所选择的波束的信道增益朝向相同的方向对齐，以最大化每个用户处的接收SNR。此外，我们揭示了一些系统设计的见解，通过分析所提出的波束对准预编码方法的总速率和能量效率（EE）。在仿真中，所提出的方法被发现，以实现接近最佳的和速率性能相比，理想的情况下，没有功率泄漏，并获得更高的EE比现有的计划与线性或平面阵列。
2020-08-24 cs.IT math.IT
Frequency Selective Hybrid Precoding for Limited Feedback Millimeter Wave Systems
混合模拟/数字预编码在毫米波（mmWave）系统中提供了硬件复杂度和系统性能之间的折衷。这种类型的预编码允许毫米波系统利用足够的链路裕度所需的大天线阵列增益，同时允许低成本和功耗硬件。大多数先前的工作集中于窄带毫米波系统的混合预编码，在发射机处具有完美的或估计的信道知识。然而，mmWave系统将可能在具有频率选择性的宽带信道上操作。因此，本文考虑宽带毫米波系统与有限的反馈信道之间的发送器和接收器。首先，针对给定的RF码本，推导出最优的混合预编码设计。这为任何其他启发式算法提供了基准，并为码本设计提供了有用的见解。其次，开发了用于宽带毫米波系统中的空间复用的高效混合模拟/数字码本。最后，基于Gram-Schmidt正交化理论，提出了一种低复杂度、接近最优的贪婪频率选择性混合预编码算法。仿真结果表明，开发的混合码本和预编码器的设计实现了非常好的性能相比，无约束的解决方案，而需要更少的复杂度。
2016-08-23 cs.IT math.IT
Hybrid Precoding for Mixture Use of Phase Shifters and Switches in mmWave Massive MIMO
针对毫米波大规模多输入多输出通信，提出了一种混合预编码的可变移相器（VPS）结构，用于移相器和开关的混合使用。针对VPS结构，提出了一种混合预编码设计方案（VPS-HPD），通过交替优化模拟预编码器和数字预编码器，根据信道状态信息对相位进行优化。为了降低VPS-HPD方案的计算复杂性，提出了一种用于VPS架构的低复杂度HPD方案（VPS-LC-HPD），该方案包括三个阶段的交替优化，其中每个阶段都有一个封闭形式的解，并且可以有效地实现。为了降低大量交换机引入的硬件复杂度，我们考虑了一种组连接的VPS架构，并提出了一种HPD方案，其中HPD问题被划分为多个独立的子问题，每个子问题由VPS-HPD或VPS-LC-HPD方案灵活地解决。仿真结果验证了所提方案的有效性，并表明所提方案在降低计算复杂性或硬件复杂性的情况下，可以获得满意的频谱效率性能。
2022-08-01 cs.IT eess.SP math.IT
Learning-based Max-Min Fair Hybrid Precoding for mmWave Multicasting
本文研究了毫米波系统中单组多播的混合发射预编码器和模拟接收合并器的联合设计。我们提出了LB-GDM，这是一种低复杂度的基于学习的方法，它利用梯度下降与动量和交替优化来设计（i）混合发射机的数字和模拟组成部分以及（ii）每个接收机的模拟组合器。此外，我们还扩展了我们提出的方法来设计全数字预编码器。我们通过数值计算表明，实施LB-GDM在混合或数字预编码器达到最好的性能相比，竞争对手的设计基于半定松弛。具体而言，在最小信噪比方面，我们报告了全数字和混合预编码器分别高达105%和101%的增益的显着改善。
2020-02-27 cs.IT eess.SP math.IT
Energy-Efficient Hybrid Analog and Digital Precoding for mmWave MIMO Systems with Large Antenna Arrays
毫米波（mmWave）MIMO可能会使用混合模拟和数字预编码，它使用少量的RF链来避免与混合信号分量（如模数分量）相关的能耗，更不用说基带处理复杂性。然而，大多数混合预编码技术考虑需要大量移相器的全连接架构，这也是能量密集型的。本文主要研究子连接结构下更节能的混合预编码，提出了一种基于连续干扰消除（SIC）的混合预编码算法，该算法具有接近最优的性能和较低的复杂度。受SIC多用户信号检测思想的启发，本文首先提出将非凸约束下的总可达速率优化问题分解为一系列简单的子速率优化问题，每个子速率优化问题只考虑一个子天线阵列。然后，我们证明，最大限度地提高每个子天线阵列的可实现的子速率相当于简单地寻求一个预编码向量足够接近（在欧几里得距离方面）的无约束的最优解。最后，本文提出了一种低复杂度的基于SIC的混合预编码算法，该算法可以避免奇异值分解和矩阵求逆。复杂度评估表明，基于SIC的混合预编码的复杂度仅为典型mmWave MIMO系统中最近提出的空间稀疏预编码的复杂度的10%左右。仿真结果验证了基于SIC的混合预编码接近最优的性能。
2015-07-16 cs.IT math.IT
Dynamic Subarrays for Hybrid Precoding in Wideband mmWave MIMO Systems
混合模拟/数字预编码架构可以解决大规模MIMO系统中可实现的频谱效率和功耗之间的权衡问题。这使得它成为毫米波系统的一个有前途的候选者，毫米波系统需要在发射机和接收机处部署大型天线阵列，以保证足够的接收信号功率。大多数关于混合预编码的先前工作集中在窄带信道上，并且假设完全连接的混合架构。然而，MmWave系统被期望是具有频率选择性的宽带。本文针对频率选择性毫米波系统，提出了一种基于全连接OFDM的混合模拟/数字预编码的封闭解。然后，将该解决方案扩展到部分连接但固定的架构，其中每个RF链连接到天线的特定子集。所得到的解决方案提供的见解，混合子阵列结构应该如何设计。在此基础上，提出了一种基于长期信道特性动态构造混合子阵的新方法。仿真结果表明，所提出的混合预编码解决方案实现的频谱效率接近宽带毫米波信道中的全数字架构。此外，结果表明，开发的动态子阵解决方案优于固定的混合子阵结构在各种系统和信道条件。
2016-06-27 cs.IT math.IT
Fairness-Aware Hybrid Precoding for mmWave NOMA Unicast/Multicast Transmissions in Industrial IoT
本文研究了工业物联网（IoT）毫米波通信的双层非正交叠加传输。本质上，覆盖层是被设计为用公共消息服务覆盖范围内的所有设备的普遍存在的多播信号，即，关键控制包。底层是由私有单播消息组成的复合信号。由于安全问题，所有设备都能解码多播信息是至关重要的。为了确保这一要求，我们联合优化混合预编码器，模拟组合器，功率分配和公平性。具体来说，我们将两个重叠的信号之间的功率分配约束，并强制执行补充每设备的约束，以保证组播公平性。从频谱效率、组播公平性和误比特率三个方面对该方案的性能进行了评估，从而证实了该方案的可行性。
2020-02-27 cs.IT eess.SP math.IT
Wideband Hybrid Precoding for Next-Generation Backhaul/Fronthaul Based on mmWave FD-MIMO
毫米波（mmWave）通信由于其大的传输带宽而被认为是下一代回程/前传网络不可或缺的技术。特别是对于异构网络（HetNet），毫米波全维（FD）-MIMO被用来在虚小区基站（BS）和宏小区BS之间建立回程/前传链路，其中高效的预编码是先决条件。在此背景下，本文提出了一种基于主成分分析（PCA）的混合预编码的宽带毫米波MIMO回程/前传信道。首先，我们提出了一个最佳的混合预编码器，利用主成分分析（PCA），从而最佳的高维频率选择性预编码器投影到低维频率平坦预编码器。此外，该组合器的设计，通过利用加权PCA，其中接收信号的协方差被考虑作为权重的最佳最小均方误差（MMSE）的全数字组合器，以进一步提高性能。仿真结果表明，该方案在频谱效率（SE）和误码率（BER）性能上优于传统方案。
2018-09-10 cs.IT math.IT
Joint Precoding for Active Intelligent Transmitting Surface Empowered Outdoor-to-Indoor Communication in mmWave Cellular Networks
毫米波（mmWave）蜂窝网络中的室外到室内通信由于毫米波信号的传播特性引起的严重衰减和高穿透损耗而一直是一个具有挑战性的研究问题。我们提出了一种可行的解决方案，以实现室外到室内毫米波通信系统的援助下，一个主动智能发射表面（主动ITS），其中主动ITS允许从室外基站（BS）的传入信号通过表面和室内用户设备（UE）接收后，移动其相位和放大其幅度。然后，研究了基站和主动智能交通系统的联合预编码问题，以最大化通信系统的加权和速率（WSR）。一个有效的块坐标下降（BCD）的算法来解决它的次优解的近封闭形式。此外，为了减少有源智能交通系统的尺寸和硬件成本，我们提供了一个块放大架构，部分删除电路组件的功率放大，其中多个传输型元件（TE）在每个块共享一个相同的功率放大器。仿真结果表明，在相同的系统总功耗下，主动式智能交通系统能够以比被动式智能交通系统少得多的TE实现给定的性能，这使得主动式智能交通系统适用于尺寸受限且美观的应用场景，而由块放大结构引起的不可避免的性能下降是可以接受的。
2022-06-28 cs.IT eess.SP math.IT
Learning Sparsifying Transforms for mmWave Communication via $\ell^4$-Norm Maximization
Ericsson Research（爱立信研究院）；ETH Zurich（苏黎世联邦理工学院）
本文通过ℓ⁴-范数最大化学习毫米波通信的稀疏化变换，评估DFT的最优性并改进稀疏化方法。
2026-01-08 cs.IT eess.SP math.IT
Machine Learning Based Hybrid Precoding for MmWave MIMO-OFDM with Dynamic Subarray
由于射频（RF）中的频率平坦模拟预编码器，混合预编码设计对于宽带毫米波（mmWave）大规模MIMO可能具有挑战性。现有的宽带混合预编码研究主要集中在全连接阵列（FCA）上，而很少考虑能量有效的部分连接子阵列（PCS），包括固定子阵列（FS）和动态子阵列（DS）。在此背景下，本文提出了一种基于机器学习的毫米波大规模MIMO宽带混合预编码算法。具体而言，我们首先提出了一种基于主成分分析（PCA）的FS的最佳混合预编码器，从而从全数字MIMO的最佳频率选择性预编码器的主成分中提取每个子阵列的频率平坦RF预编码器。此外，我们扩展的PCA为基础的混合预编码DS，其中一个共享的凝聚层次聚类（AHC）算法开发的机器学习提出了分组DS提高频谱效率（SE）。最后，我们调查的能量效率（EE）的无源和有源天线所提出的计划。仿真结果表明，该方案在SE和EE方面都优于传统方案。
2018-09-10 cs.IT math.IT
Reduced-Feedback Hybrid Precoding for Wideband mmWave MIMO-OFDM Systems via Hierarchical Interpolation
Academia Sinica（中央研究院）；National Sun Yat-sen University（国立中山大学）；Virginia Tech（弗吉尼亚理工大学）；National Cheng Kung University（国立成功大学）
本文提出一种宽带毫米波MIMO-OFDM系统的降反馈混合预编码框架，通过分层插值减少数字预编码反馈负担，反馈减少约98.34%，兼具良好性能与鲁棒性。
2026-10-27 cs.IT eess.SP math.IT
Spatial Modulation for More Spatial Multiplexing: RF-Chain-Limited Generalized Spatial Modulation Aided MmWave MIMO with Hybrid Precoding
混合预编码在毫米波多输入多输出系统中的应用已被证明可以有效减少射频链路的数量。然而，独立数据流的最大数量通常受到RF链数量的限制，这导致限制空间复用增益。为了进一步提高可实现的频谱效率（SE），在本文中，我们提出了一种新的广义空间调制（GenSM）辅助毫米波MIMO系统通过有源天线组的索引来传送额外的数据流，而不需要额外的RF链。此外，我们还提出了一种混合模拟和数字预编码方案的SE最大化。更具体地说，一个封闭形式的下限首先推导出量化的建议系统的可实现的SE。利用该下界作为代价函数，提出了一种两步算法来优化混合预编码器。该算法不仅利用了代价函数在数字功率分配向量上的收敛性，而且调用了凸$\ell_\infty$松弛算法来处理模拟预编码所施加的非凸约束。最后，所提出的方案是通过仿真来表现出优于最先进的毫米波MIMO方案方面可实现的SE。
2017-09-08 cs.IT math.IT
HydraWave: Multi-Group Multicast Hybrid Precoding and Low-Latency Scheduling for Ubiquitous Industry 4.0 mmWave Communication
工业4.0预期工业设备的大规模互连（例如，传感器、执行器）来支持工厂自动化和生产。由于有线连接与自动化相协调的刚性，无线信息传输引起了极大的关注。然而，制造业的现有解决方案在应对关键性能需求方面面临着关键问题：超低延迟，高吞吐量和高可靠性。此外，无线毫米波技术的最新进展倡导混合预编码，具有可负担的硬件和出色的空间复用性能。因此，我们提出了HYDRAWAVE-一种新的范式，考虑联合设计的组调度和混合预编码多组组播，以支持无处不在的低延迟通信。我们的混合预编码器，半定松弛和Cholesky矩阵分解的基础上，有利于稳健的设计的恒模相移呈现强大的性能在一小部分的全数字预编码器所需的功率。此外，我们的新的组调度公式最大限度地减少了调度窗口的数量，同时考虑到共同调度的多播接收器的信道相关性。相比穷举搜索，这使得在高开销的最佳调度，HYDRAWAVE只会产生9.5%以上的延迟。众所周知，与其他基准方案相比，HYDRAWAVE的增益高达102%。
2020-09-02 cs.IT eess.SP math.IT
MIMO-Aided Nonlinear Hybrid Transceiver Design for Multiuser mmWave Systems Relying on Tomlinson-Harashima Precoding
为毫米波（mmWave）系统设计的混合模数（A/D）收发器受到了大量的研究关注，因为与全数字对应物相比，其成本更低，能耗更低。我们进一步提高他们的性能，通过构思一个汤姆林森-Harashima预编码（THP）的多用户多输入多输出（MIMO）毫米波系统的下行链路的非线性联合设计。我们的优化标准是，最小化的均方误差（MSE）的信道不确定性下的系统受到现实的发射功率约束和单位模约束施加在控制的模拟波束成形（BF）矩阵的元素BF操作在射频域。我们将这个优化问题转化为一个更易于处理的形式，并开发了一个有效的基于块坐标下降（BCD）的算法来解决它。然后，一个新的双时标非线性联合混合收发器的设计算法，它可以被看作是一个扩展的BCD为基础的联合设计算法，以减少信道状态信息（CSI）信令开销和过时的CSI的影响。此外，我们确定了近最佳的消除阶THP结构的基础上的MSE的下限。所提出的算法可以保证收敛到原问题的Karush-Kuhn-Tucker（KKT）解。仿真结果表明，我们提出的非线性联合混合收发器的设计算法显着优于现有的线性混合收发器的算法和方法的性能的全数字收发器，尽管其成本和功耗较低。
2020-08-13 cs.IT eess.SP math.IT
Hybrid Precoding for mmWave V2X Doubly-Selective Multiuser MIMO Systems
毫米波（mmWave）是为车联网（V2X）通信提供高数据率的实用解决方案。这使得未来的自动驾驶汽车能够与基站（BS）交换大数据，例如速度和位置，以提高高级驾驶辅助系统（ADAS）的感知能力。在这种情况下，我们考虑一个单小区多用户双选择系统，其中BS同时服务于多个车辆。为了实现这一要求，在混合架构中实现BS以支持多个空间流，而车辆具有仅模拟的结构。在这项工作中，我们开发了一种低复杂度的混合预编码算法，其中的混合预编码器在BS和模拟组合器在车辆的设计需要小的训练和反馈开销。我们提出了一个两阶段的混合预编码算法，其中第一阶段设计的模拟波束形成器在单用户的情况下，而第二阶段设计的多用户数字预编码器在BS。在第二阶段，我们推导出封闭形式的数字预编码器，如最大比传输（MRT），迫零（ZF）和最小均方误差（MMSE）作为第一个变量，而我们提出迭代数字预编码器作为第二个变量。用于两种变体的数字预编码器的设计需要从车辆发送到BS的有限反馈。我们参考随机矢量量化（RVQ）和波束控制码本来分别对变体I和II的反馈进行优化，因为完美的反馈需要长开销和大量训练。我们评估的数字和模拟码本的量化对完美的信道状态信息在发送端（CSIT）所产生的速率损失。
2021-03-23 cs.IT eess.SP math.IT
Joint Deep Reinforcement Learning and Unfolding: Beam Selection and Precoding for mmWave Multiuser MIMO with Lens Arrays
Zhejiang University（浙江大学）；University of California, Davis（加州大学戴维斯分校）
基于离散透镜阵列（DLA）的毫米波（mmWave）多用户多输入多输出（MU-MIMO）系统由于其简单的硬件实现和优异的性能而受到广泛关注。在这项工作中，我们研究了波束选择和数字预编码矩阵的毫米波MU-MIMO系统与DLA的联合设计，以最大限度地提高和速率的发射功率约束和选择矩阵结构的约束。针对离散变量和耦合约束的非凸问题，提出了一种有效的联合神经网络设计框架，该框架由基于深度强化学习（DRL）的神经网络和基于深度展开的神经网络组成，分别用于优化波束选择和数字预编码矩阵.对于基于DRL的神经网络，我们将波束选择问题描述为一个马尔可夫决策过程，并提出了一种双深度Q网络算法来解决这个问题，基站被认为是一个代理，其中的状态，动作和奖励函数被仔细设计。在数字预编码矩阵的设计方面，本文提出了一种基于深度展开神经网络的加权最小均方误差迭代算法，该算法通过引入可训练参数将算法展开为一种分层结构。仿真结果表明，这种联合训练的神经网络明显优于现有的迭代算法，具有较低的复杂度和较强的鲁棒性。
2021-01-05 cs.IT cs.LG eess.SP
Machine Learning Inspired Energy-Efficient Hybrid Precoding for MmWave Massive MIMO Systems
混合预编码是毫米波大规模MIMO系统的一种很有前途的技术，因为它可以大大减少所需的射频（RF）链的数量，而没有明显的性能损失。然而，大多数现有的混合预编码方案需要复杂的移相器网络，这仍然涉及高能耗。在本文中，我们提出了一种节能的混合预编码架构，其中模拟部分是由少量的开关和逆变器，而不是大量的高分辨率移相器来实现。我们的分析证明，提出的混合预编码架构和传统的性能差距是小的，并保持恒定的天线数量时，趋于无穷大。然后，受机器学习中交叉熵（CE）优化的启发，我们提出了一种基于自适应CE（ACE）的混合预编码方案。它旨在通过最小化CE来自适应地更新混合预编码器中元素的概率分布，这可以以足够高的概率生成接近最优解的解。仿真结果表明，该方案可以获得接近最优的和速率性能和更高的能量效率比传统的计划。
2017-08-24 cs.IT math.IT
Low-Complexity Distributed Precoding in User-Centric Cell-Free mmWave MIMO Systems
基于用户中心（UC）的无小区（CF）结构可以为毫米波（mmWave）多输入多输出（MIMO）系统提供覆盖增强的优势，被认为是实现可靠和高速率业务的关键技术。在本文中，我们提出了一种新的波束选择方案和预编码算法的UC CF毫米波MIMO系统，其中的加权和速率最大化问题制定。针对波束选择和预编码联合设计的非凸性和复杂度高的问题，本文将波束选择和预编码分开设计。特别地，所提出的波束选择旨在减少簇间波束间干扰，然后我们还提出了一种基于加权和均方误差（WSMSE）框架的预编码算法，其中预编码矩阵可以以分布式方式更新。我们进一步使用低秩分解和Neumann级数展开（NSE）来降低预编码的计算复杂性。仿真和复杂度分析验证了所提算法的有效性，其计算复杂性有了很大的降低。
2022-05-07 cs.IT cs.SY eess.SY
Generalized Spatial Modulation Aided MmWave MIMO with Sub-Connected Hybrid Precoding Scheme
由于专用射频（RF）链的高成本和低能量效率，从实际的角度来看，毫米波（mmWave）多输入多输出（MIMO）系统中的RF链的数量通常是有限的。在这种情况下，独立数据流的最大数量也受到RF链数量的限制，这因此导致限制潜在可达到的空间复用增益。为了解决这个问题，本文提出了一种新的广义空间调制（GenSM）辅助毫米波MIMO系统，它能够通过有源天线组的索引传输额外的数据流，并且不需要额外的RF链。此外，还提出了一个两步算法来优化混合预编码器的设计，频谱效率（SE）最大化。最后，数值仿真结果表明，所提出的方案实现了优越的SE性能。
2017-04-28 cs.IT math.IT
User Scheduling for Millimeter Wave Hybrid Beamforming Systems with Low-Resolution ADCs
我们研究了毫米波（mmWave）混合模拟/数字波束成形系统的上行链路用户调度与低分辨率模数转换器（ADC）。推导新的调度标准的毫米波系统，我们表明，在波束空间中的信道结构，除了信道的幅度和正交性，在最大限度地提高可实现的速率的预定用户由于量化误差起着关键作用。该准则表明，对于给定的信道增益，为了最大化可实现的速率，被调度用户的信道需要（1）具有尽可能多的具有唯一到达角（AoA）的传播路径和（2）在波束空间中均匀的功率分布。利用推导出的标准，我们提出了一种高效的调度算法的毫米波迫零接收机与低分辨率ADC。我们进一步提出了一个弦距离为基础的调度算法，只利用AoA的知识和分析性能推导遍历率在封闭的形式。基于推导出的速率，我们表明，波束空间信道泄漏造成的相位偏移之间的AoA和量化的角度的模拟组合器可以导致通过减少量化误差相比，没有泄漏的信道的总和速率增益。仿真结果验证了所提出的算法和推导的遍历速率表达式的和速率性能。
2019-02-15 cs.IT math.IT
Location-Aided Coordinated Analog Precoding for Uplink Multi-User Millimeter Wave Systems
毫米波（mmWave）通信有望在下一代蜂窝网络中发挥重要作用，旨在应对影响传统无线载波的带宽短缺。已经提出使用边信息作为在毫米波大规模多输入多输出（m-MIMO）通信中加速波束选择的潜在方法。然而，在实践中，这样的信息并不是没有错误的，导致性能下降。在多用户情况下，错误的波束选择可能导致基站（BS）侧的不可减少的用户间干扰。在本文中，我们考虑在毫米波上行链路的情况下，多个用户（UE）的位置辅助预编码器的设计。假设存在直接的设备到设备（D2 D）链路，我们提出了一个分散的协调机制，鲁棒的快速波束选择。该算法允许BS侧的干扰的改进处理，并且进而导致更大的频谱效率。
2017-11-08 cs.IT eess.SP math.IT
Channel Estimation and Hybrid Precoding for Frequency Selective Multiuser mmWave MIMO Systems
针对频率选择性多用户毫米波MIMO系统的混合预编码配置难题，提出利用子载波共同支撑集的压缩信道估计与两种混合预编码设计算法，验证了其在开销、复杂度与性能间的设计权衡。
2024-01-29 cs.IT eess.SP math.IT
Low-complexity Beam Selection algorithms based on SVD for MmWave Massive MIMO Systems
为了在实践中实现毫米波大规模MIMO系统，具有波束选择的波束空间MIMO以显著减少的射频（RF）链的数量提供了有吸引力的解决方案。我们提出了基于奇异值分解（SVD）的低复杂度波束选择算法。首先通过奇异值分解对信道矩阵进行对角化，然后根据和速率最大化准则，以递减或递增的顺序逐个选择合适的波束。为了显著降低算法的复杂度，我们在最后一次迭代中利用奇异值分解来避免从头开始进行奇异值分解。同时，我们提出的算法自然地获得预编码矩阵，可以消除多用户干扰。仿真结果表明，我们提出的算法可以优于竞争算法，包括全数字零预编码。
2022-07-11 cs.IT eess.SP math.IT
