Deep-Learning Aided Channel Training and Precoding in FDD Massive MIMO with Channel Statistics Knowledge
提出了一种基于深度神经网络（DNN）的FDD大规模MIMO中的信道训练和预编码方法，利用下行链路（DL）信道协方差知识。DNN被优化以通过基于用户信道协方差产生预波束成形矩阵来最大化DL多用户和速率，该预波束成形矩阵将原始信道向量映射到有效信道。这些有效信道的测量在用户处经由公共导频传输接收，并且通过模拟反馈发送回基站（BS）而无需进一步处理。BS根据接收到的反馈估计有效信道，并且通过在有效信道上将优化的预波束成形矩阵与迫零预编码器级联来构造线性预编码器。我们表明，所提出的方法产生显着更高的总速率比国家的最先进的基于DNN的信道训练和预编码方案，特别是在小导频和反馈大小相对于信道相干块长度的情况下。与文献中的许多作品不同，我们的主张不涉及在用户端部署DNN，这通常会带来很高的计算成本和系统上的参数传输开销，因此更加实用。
2023-03-20 cs.IT eess.SP math.IT
Analog Versus Hybrid Precoding for Multiuser Massive MIMO with Quantized CSI Feedback
在这封信中，我们研究了下行链路多用户大规模多输入多输出（MIMO）系统的子连接结构在有限的反馈信道的性能。理论上分析了纯模拟预编码和混合预编码系统的紧速率近似。量化的模拟和数字预编码的效果，其特征在于在派生的表达式。此外，它揭示了纯模拟预编码优于混合预编码使用最大比传输（MRT）或迫零（ZF）在一定的条件下，我们在理论上描述的条件在封闭形式的信噪比（SNR），用户数和反馈比特数。数值结果验证了瑞利信道和毫米波信道的推导结论。
2020-06-01 cs.IT eess.SP math.IT
Beamspace Channel Estimation for Millimeter Wave Massive MIMO System with Hybrid Precoding and Combining
提出了一种毫米波（mmWave）大规模多输入多输出系统中波束域信道估计的框架。该框架包括混合预编码和合并矩阵的设计以及过采样波束空间接收矩阵最大项的搜索方法。在此基础上，提出了基于单位矩阵近似（IA）、基于离散零非对角（SZO）和基于集中零非对角（CZO）的三种信道估计方案。从计算复杂度、估计误差和信道训练总时隙数等方面对这些方案与现有的信道估计方案进行了比较。仿真结果表明，所提出的方案优于现有的方案，可以接近理想情况下的性能。特别地，用于信道训练的总时隙可以显著减少。
2019-01-07 cs.IT eess.SP math.IT
Channel Estimation and Linear Precoding in Multiuser Multiple-Antenna TDD Systems
传统的下行链路系统分析方法将预编码和信道估计问题解耦。然而，在具有移动用户的蜂窝系统中，这两个问题实际上是紧密耦合的。在本文中，这种耦合是明确研究占信道训练开销和估计误差，同时确定整个系统的吞吐量。本文研究了利用非理想信道估计进行有效的线性预编码和用户选择的问题。提出了考虑信道估计误差程度的预编码方法。信息理论的下限和上限推导出这些预编码方法的性能进行评估。在典型的场景中，这些界限很接近。
2011-06-27 cs.IT math.IT
Downlink Massive MU-MIMO with Successively-Regularized Zero Forcing Precoding
在这封信中，我们考虑下行链路大规模多用户（MU）多输入多输出（MIMO）系统的线性预编码。我们提出了一种新的逐次正则化迫零（SRZF）预编码，它利用连续的零空间的MIMO信道的用户，随着正则化，控制用户间干扰（IUI），并提高性能和鲁棒性不完善的信道状态信息（CSI）在基站（BS）。我们研究了所提出的SRZF预编码的IUI特性的完美和不完美的CSI在BS。此外，通过计算机模拟，我们比较了SRZF预编码的总和速率与几个基线方案，包括传统的和正则化迫零（ZF）预编码。我们的仿真结果表明，对于大规模MIMO系统与用户间的信道相关性，所提出的SRZF预编码显着优于所考虑的基线方案在BS的完美和不完美的CSI。
2022-10-29 cs.IT eess.SP math.IT
Low-Resolution Precoding for Multi-Antenna Downlink Channels and OFDM
下行链路预编码被考虑用于多径多输入单输出信道，其中基站使用正交频分复用和低分辨率信令。提出了一种量化坐标最小化（QCM）算法，并将其性能与其他预编码算法进行了比较，包括平方无穷范数松弛（SQUID），多天线贪婪迭代量化（MAGIQ）和最大安全裕度预编码。MAGIQ和QCM实现了最高的信息速率，QCM具有最低的复杂度，以乘法的数量来衡量。计算导频辅助信道估计和数据辅助信道估计的信息速率。5G低密度奇偶校验码的比特出错率证实了信息理论计算。在发射机处具有不完善信道知识的仿真表明，QCM和SQUID的性能以与具有高分辨率量化器的迫零预编码类似的方式下降。
2022-08-29 cs.IT math.IT
Deep Learning-based Joint Channel Prediction and Multibeam Precoding for LEO Satellite Internet of Things
针对低轨卫星物联网中信道状态信息获取不及时和多波束预编码设计困难的问题，本文提出基于CNN和LSTM的信道预测及基于VAE信道增强的鲁棒多波束预编码联合方案，仿真验证了其有效性和鲁棒性。
2024-05-27 cs.IT eess.SP math.IT
Linear Precoding for Broadcast Channels with Confidential Messages under Transmit-Side Channel Correlation
在本文中，我们分析了正则化信道反转（RCI）预编码的性能在多输入单输出（MISO）广播信道下的传输侧信道相关性的机密消息。我们推导出一个确定性等价的可实现的每用户的保密率几乎肯定是准确的发射天线的数量和用户的数量增长到无穷大，在一个固定的比例，我们确定的最佳正则化参数，最大化的保密率。此外，我们获得了确定性的等价物的保密率可实现的：（i）迫零预编码和（ii）单用户波束成形。我们的分析的准确性进行了验证，通过模拟有限大小的系统。
2013-04-23 cs.IT math.IT
Low Complexity Hybrid Precoding and Channel Estimation Based on Hierarchical Multi-Beam Search for Millimeter-Wave MIMO Systems
在毫米波（mmWave）MIMO系统中，虽然混合数字/模拟预编码结构提供了提高可实现速率的潜力，但它也面临着需要低复杂度设计的挑战。具体地，混合预编码可能需要具有天线大小的尺度的矩阵运算，这在毫米波通信中通常是大的。此外，由于Tx/Rx两侧的天线数量较多，信道估计也相当耗时。本文提出了一种低复杂度的混合预编码和信道估计方法。在信道估计阶段，提出了一种分层多束搜索方案，以快速获取具有最高功率的$N_{\rm{S}}$（流的数量）多径分量（MPC）/簇。在混合预编码阶段，模拟和数字预编码被解耦。模拟预编码被设计为沿着在Tx/Rx两侧的$N_{\rm{S}}$获取的MPC/集群进行引导，从而对等效的$N_{\rm{S}}\times N_{\rm{S}}$基带信道进行整形，而数字预编码在基带中利用缩减规模的信道执行操作。性能评估表明，与现有技术的方案相比，在实现接近甚至更好的性能的同时，当射频（RF）链或流的数量小时，混合预编码的计算复杂性和信道估计的时间复杂度都大大降低。
2016-03-04 cs.IT math.IT
Fronthaul Compression and Precoding Design for C-RANs over Ergodic Fading Channel
本文研究了云无线接入网下行链路前传压缩和预编码的联合设计。在C-RAN中，中央单元（CU）为无线电单元（RU）的集群执行基带处理，RU通过低延迟前传链路从CU接收压缩基带样本。关于前传压缩和预编码的设计的大多数先前工作假设恒定信道和CU处的瞬时信道状态信息（CSI）。这项工作，相反，集中在一个更实际的情况下，块遍历信道，并考虑在CU的瞬时或随机CSI。此外，分析包括压缩后预编码（CAP）和压缩前预编码（CBP）计划。利用CAP方法（其是标准C-RAN解决方案），CU执行信道编码和预编码，然后CU压缩并在前传链路上将得到的基带信号转发到RU。相反，利用CBP方案，CU不执行预编码，而是将移动站（MS）的子集的信息消息与压缩的预编码矩阵一起单独转发到每个RU，然后RU执行预编码。提出了基于随机连续上限最小化方法的CAP和CBP前传压缩和预编码优化算法。通过数值计算结果，这两种策略的相对优点，无论是瞬时或随机CSI作为一个函数的系统参数，如前传容量和信道相干时间进行评估。
2014-12-21 cs.IT math.IT
Robust Precoding Design for Coarsely Quantized MU-MIMO Under Channel Uncertainties
近来，具有低分辨率数模转换器（DAC）的多用户多输入多输出（MU-MIMO）系统由于能够显著降低硬件成本而受到相当大的关注。此外，它已被证明，使用低分辨率DAC，使功耗大大减少，同时保持在可接受的余量内的性能损失，假设的完美知识的信道状态信息（CSI）。在本文中，我们研究的预编码问题的粗量化MU-MIMO系统没有这样的假设。信道不确定性被建模为具有有限二阶统计量的随机矩阵。通过利用多位DAC输出和单位DAC输出之间的有利关系，我们首先将原始复杂的预编码问题转化为非凸二进制优化问题。然后，利用S-过程引理，将非凸问题转化为一个具有凸约束的简单形式，最后用半定松弛（SDR）方法求解。与现有的代表性方法相比，所提出的预编码器对各种信道不确定性是鲁棒的，并且能够支持具有更高阶调制的MUMM 0系统，例如，16QAM。
2019-05-14 cs.IT eess.SP math.IT
Large-Scale Fading Precoding for Maximizing the Product of SINRs
针对多小区大规模MIMO（multiple-input multiple-output）系统下行链路中的导频污染问题，提出了一种大尺度衰落预编码方案。莱斯衰落与空间相关的信道被认为是视线（LOS）的信道分量是随机相移在每个相干块。大尺度衰落预编码权值的设计基于最大化用户的信号与干扰加噪声比（SINR）的乘积，这提供了最大最小公平性与和速率最大化之间的良好平衡。频谱效率（SE）的基础上推导出的缩放最小二乘（LS）估计的信道，它只利用解扩导频信号没有任何矩阵求逆。仿真结果表明，与传统的单层预编码相比，两层大尺度衰落预编码提高了几乎所有用户的SE。
2020-02-04 cs.IT eess.SP math.IT
Deep Learning for Distributed Channel Feedback and Multiuser Precoding in FDD Massive MIMO
本文表明，深度神经网络（DNN）可用于有效的和分布式的信道估计，量化，反馈，和下行链路多用户预编码的频分双工大规模多输入多输出系统中，基站（BS）服务于多个移动用户，但从用户到BS的速率受限的反馈。一个关键的观察是，多用户信道估计和反馈问题可以被认为是一个分布式信源编码问题。在传统的方法中，信道状态信息（CSI）的估计和量化在每个用户独立的，本文表明，联合设计的导频和一个新的DNN架构，直接映射到反馈比特在用户侧的接收导频，然后从所有用户的反馈比特直接映射到预编码矩阵在BS，可以显着提高整体性能。本文进一步提出了鲁棒的设计策略，相对于信道参数，也是一个可推广的DNN架构的不同数量的用户和反馈比特数。数值结果表明，基于DNN的方法具有短导频序列和非常有限的反馈开销，已经可以接近传统的线性预编码方案的性能与完整的CSI。
2021-01-26 cs.IT eess.SP math.IT
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
Low-complexity eigenvector prediction-based precoding matrix prediction in massive MIMO with mobility
本文针对移动场景下大规模MIMO预编码更新复杂度高的问题，提出基于特征向量预测的EGVP方法及FMPP预测技术，在保持或提升频谱效率的同时显著降低计算复杂度。
2024-07-01 cs.IT eess.SP math.IT
Channel Modeling and Multi-User Precoding for Tri-Polarized Holographic MIMO Communications
研究了在多用户全息多输入多输出面（HMIMOS）无线通信系统中利用三重极化（TP）技术，在不增加天线阵列尺寸的前提下提高系统容量。我们特别考虑发射机和接收机都配备有包括紧凑的亚波长TP贴片天线的HMIMOS。为了表征TP MUHMIMOS系统，TP近场信道模型，提出了使用并矢格林函数，其特性被用来设计一个基于用户簇的预编码方案，以减轻交叉极化和用户间干扰的贡献。本文还对无限小贴片天线的HMIMOS进行了理论相关分析。根据所提出的方案，用户被分配到三个极化之一，这是很容易实现的，在成本，但是，减少系统的多样性。我们的数值结果表明，交叉极化信道分量对系统性能有不可忽视的影响，这是有效地消除了所提出的MU预编码方案。
2023-02-10 cs.IT eess.SP math.IT
Tri-Polarized Holographic MIMO Surface in Near-Field: Channel Modeling and Precoding Design
本文研究了三重极化（TP）技术在多用户全息多输入多输出面（HMIMOS）无线通信系统中的应用，在不增加天线阵列尺寸的情况下实现了系统容量的提升和分集的开发。我们特别考虑，发射机和接收机都配备了一个HMIMOS组成的紧凑的亚波长TP贴片天线在近场（NF）制度。为了表征TP MU-HMIMOS系统，使用并矢格林函数构建TP NF信道模型，利用其特性设计两种预编码方案以减轻交叉极化和用户间干扰贡献。具体地，基于用户簇的预编码方案以牺牲系统的分集为代价将不同的用户分配到三个极化中的一个，并且两层预编码方案以高计算成本使用高斯消除方法来去除干扰。对NF区的HMIMOS进行了理论相关分析，发现发射贴片天线的间距和用户距离都影响发射相关因子。我们的数值计算结果表明，用户远离发送HMIMOS体验更高的相关性比那些更接近NF制度，导致较低的信道容量。同时，在信道容量方面，TP HMIMOS与双极化HMIMOS相比几乎可以获得1.25倍的增益，与常规HMIMOS相比几乎可以获得3倍的增益。此外，所提出的两层预编码方案结合两层功率分配实现了更高的频谱效率比其他方案，而不牺牲分集。
2022-11-07 cs.IT eess.SP math.IT
Low-Complexity Design of Generalized Block Diagonalization Precoding Algorithms for Multiuser MIMO Systems
基于块对角化（BD）的预编码技术是公知的用于多用户MIMO（MU-MIMO）系统的线性发送策略。通过在发送侧采用BD型预编码算法，MU-MIMO广播信道被分解为多个独立的并行单用户MIMO（SU-MIMO）信道，并且在高数据率下实现最大分集阶数。BD型预编码算法的主要计算复杂性来自于两个奇异值分解（SVD）操作，这取决于用户的数量和每个用户的信道矩阵的维数。为了降低BD型预编码算法的计算复杂性，提高预编码算法的性能，本文提出了低复杂度的预编码算法。我们设计了一种策略的基础上，一个共同的信道反演技术，QR分解，晶格减少到等效的SU-MIMO信道的MU-MIMO信道解耦。分析和仿真结果表明，该预编码算法可以获得与BD型预编码算法相当的和速率性能、显著的出错率（BER）性能增益和简化的接收机结构，同时需要低得多的复杂度。
2013-09-16 cs.IT math.IT
Sphere Precoding for Robust Near-Field Communications
本文针对近场通信对用户移动敏感的问题，提出球面预编码方法，通过单球信道模型和凸松弛优化，在保证目标用户信号功率的同时抑制对其他用户的干扰，实现鲁棒且高速率的近场通信。
2025-03-09 cs.IT eess.SP math.IT
Study of Constrained Precoding with Zero-Crossing Modulation for Channels with 1-Bit Quantization and Oversampling
针对100GHz以上频段未来无线通信接收端高能耗瓶颈，本文提出一种面向1比特量化过采样多用户MIMO下行系统、结合过零调制的服务质量约束预编码方法，通过数值验证了不同参数下的性能。
2025-02-22 cs.IT eess.SP math.IT
Channel Shortening by Large Multiantenna Precoding in OFDM
大于循环前缀（CP）的信道延迟扩展在正交频分复用（OFDM）中产生载波间/符号间干扰（ISI/ICI）。最近对低延迟应用的兴趣促使使用较短的OFDM符号，其中可以以干扰为代价缩小CP，或者保持CP但具有较大的开销。或者，本文研究了利用大的多天线预编码的属性，以引导发送的信号能量朝向信道路径内的CP不足的信道缩短方法。结果表明，ISI/ICI可以渐近消除传统的基于子载波的预编码与无限数量的天线。这是通过在频率选择性预编码器内部引入时间延迟选择性以便移除不期望的延迟信号、提供干扰减轻与多径组合增益之间的折衷并且导致高SNR中的后续增益来实现的。这种频域预编码方法，创造的时间-频率（TF）预编码，相比时间反转（TR）滤波，其渐近速率是最佳的，但引入后调制处理与信道相关的信号失真。除了保持传统的预编码多天线OFDM结构之外，有限大小的分析表明，TF预编码比TR滤波更快地收敛到其渐近速率，使得TF预编码可以在具有不那么多天线的高SNR机制中优于TR滤波。
2021-02-11 cs.IT math.IT
Capacity Achieving by Diagonal Permutation for MU-MIMO channels
本文证明DPC与HOGMT预编码在二维空间情况下的等价性，提出一种低复杂度算法优化多用户MIMO广播信道的DPC预编码顺序，消除了重复计算，在N=5用户时实现与传统DPC相同结果且复杂度降低约20 dB。
2023-04-10 cs.IT eess.SP math.IT
Deep Learning-Aided Delay-Tolerant Zero-Forcing Precoding in Cell-Free Massive MIMO
在无小区大规模多输入多输出（CFmMIMO）的背景下，迫零预编码（ZFP）在频谱效率方面是优越的。然而，由于前传和处理延迟，它遭受信道老化。在本文中，我们提出了一种鲁棒的方案，即延迟容忍迫零预编码（DT-ZFP），它利用深度学习辅助信道预测来减轻过时的信道状态信息（CSI）的影响。由一组用户特定的预测模块组成的预测器是专门为这种多用户场景设计的。利用由预测时域带来的自由度，可以并行化通过前传网络的CSI和预编码数据的递送以及通过空中接口的用户数据和导频的传输。因此，DT-ZFP不仅有效地对抗信道老化，而且避免了CFmMIMO中规范ZFP的低效停止和等待机制。
2022-10-11 cs.IT eess.SP math.IT
Zero-Crossing Precoding With Maximum Distance to the Decision Threshold for Channels With 1-Bit Quantization and Oversampling
低分辨率设备对于物联网系统中要求低能耗和低复杂性的系统来说是有希望的。在这项研究中，我们提出了一种新的波形带限信道1位量化和过采样的接收机。所提出的方法意味着，该信息是在零交叉的时间实例内传达的，该零交叉然后与格雷编码方案结合使用。与现有方法不同，所提出的方法不需要优化和传输动态码本。所提出的方法在比特出错率方面优于最先进的方法。
2019-10-22 cs.IT eess.SP math.IT
Quantized Precoding for Multi-Antenna Downlink Channels with MAGIQ
提出了一种多天线、贪婪、迭代和量化（MAGIQ）的下行链路预编码算法。MAGIQ允许与正交频分复用（OFDM）直接集成。MAGIQ进行了比较，现有的三种算法的信息速率和复杂度：量化线性预编码（QLP），SQUID，和ADMM为基础的算法。信息速率通过使用有限调制集的下限来测量，并且复杂度通过乘法和比较的数量来测量。MAGIQ和ADMM实现了类似的信息速率，具有类似的复杂性瑞利平坦衰落信道和一个比特量化每实维，他们优于QLP和SQUID高阶调制。
2018-03-02 cs.IT math.IT
Symbol-Level Precoding Design for Max-Min SINR in Multiuser MISO Broadcast Channels
本文研究了多用户多输入单输出（MISO）信道下行链路中最大最小信干噪比（SINR）准则下的符号级预编码（SLP）设计问题。首先，我们证明了距离保持建设性干涉区域（DPCIR）总是多面体角（移动尖锥）的任何给定的星座点与无界的决策区域。然后证明了在一个给定的无界DPCIR中，任何信号的范数大于对应顶点的范数当且仅当星座的凸包包含原点。利用这些性质，我们表明，无噪声的接收信号躺在一个无界的DPCIR的功率是两个参数的严格递增函数。这允许我们将原始非凸SLP最大-最小SINR重新公式化为凸优化问题。我们讨论的损失，由于我们提出的凸重构，并提供了一些模拟结果。
2018-03-19 cs.IT eess.SP math.IT
Joint Constellation Rotation and Symbol-level Precoding Optimization in the Downlink of Multiuser MISO Channels
研究了无线多天线系统下行链路中多个用户间的同时干扰问题。为了利用多用户干扰并在接收机侧将其转换为有用功率，通过联合利用来自每个单独用户的数据和信道状态信息来利用符号级预编码。本文介绍了一种复杂性降低计划，利用星座的对称性，以减少可能的计算和符号级优化问题的约束条件的数量。本文还提出了一种新的传输技术，联合优化发送符号级预编码和星座旋转的数据流为每个用户。其目的是增加具有相长干涉的概率，从而提高性能。我们专注于提高能源效率，通过降低所需的功率，以满足一定的服务质量的约束，通过解决一个符号级的预编码问题，并找到每个用户星座旋转的最佳相位。该问题是非凸的，因此，我们提出了一个有效的分支定界算法结合半定松弛来解决问题，并找到一个有效的解决方案。数值结果以比较的方式示出所提出的技术的有效性，其在能量效率和功耗方面优于最先进的符号级预编码方案。
2020-11-08 cs.IT eess.SP math.IT
Multi-User SISO Precoding based on Generalized Multi-Unitary Decomposition for Single-carrier Transmission in Frequency Selective Channel
在本文中，我们提出利用丰富的分散多径性质的频率选择性信道提供额外的自由度，设计有效的预编码方案的多用户通信。基于广义多酉分解（GMUD）设计了多用户通信的预编码矩阵，将信道矩阵H变换为Pi *R*Q ^H。GMUD的一个优点是可以用一个R_r得到多对酉矩阵P_i和Q_i。由于Q_i的列可以用作特定用户的传输波束，因此Q_i的多个解决方案提供了传输波束的大选择，可以利用该大选择来实现多径之间以及干扰用户之间的高度正交性。因此，所提出的基于GMUD的预编码技术实现了更好的性能比基于奇异值分解的预编码。
2008-12-23 cs.IT math.IT
MIMO Precoding Using Rotating Codebooks
下一代无线通信依赖于多输入多输出（MIMO）技术来实现高数据率。信道信息的反馈可以用于MIMO预编码中，以完全激活最强信道模式并提高MIMO性能。不幸的是，经由其传送反馈的控制信道的带宽受到严重限制。一个重要的问题是如何提高MIMO预编码的性能与最小的反馈。在这封信中，我们提出了一种方法，使用旋转码本技术，有效地提高预编码性能，而不需要增加反馈开销。旋转码本预编码的基本思想是通过旋转多个码本来扩展有效的预编码码本大小，使得反馈比特数保持不变。仿真结果表明，所提出的旋转码本预编码的性能增益比传统的预编码。
2010-08-18 cs.IT math.IT
On Integer-Forcing Precoding for the Gaussian MIMO Broadcast Channel
整数强制（IF）预编码，也称为下行链路IF，是一种很有前途的新方法，用于多输入多输出（MIMO）广播信道上的通信。受多址接入信道的整数强制线性接收机的启发，它通过引入近似整数而不是近似单位的有效信道矩阵来推广线性预编码。结合格型编码和在发射机处的信道矩阵的预逆，该方案具有优于任何线性预编码方案的潜力，尽管享有类似的低复杂度。在本文中，一个特定的IF预编码方案，称为对角缩放精确IF（DIF），提出并显示，以实现最大的空间复用增益。对于两个接收机的特殊情况下，在高信噪比制度，参数的最佳选择推导出解析，导致几乎封闭形式的表达式，可实现的总和速率。特别是，它示出的间隙的总和容量的上限为0.27位的任何信道实现。对于一般信噪比，提出了一种正则化的DIF（RDIF）。两种接收机在瑞利衰落下的数值结果表明，RDIF可以实现性能优于最佳线性预编码和非常接近的总和容量。
2017-04-25 cs.IT math.IT
A Framework for One-Bit and Constant-Envelope Precoding over Multiuser Massive MISO Channels
考虑以下问题：多天线基站（BS）通过预编码向多个单天线用户发送多个符号流。然而，与传统的多用户预编码不同，发送的信号受到二进制，单位模，甚至离散单位模约束。这种约束出现在一位和恒定包络（CE）大规模MIMO场景中，其中高分辨率数模转换器（DAC）分别被一位DAC和移相器取代，以降低硬件成本和能耗。在一比特和CE限制下的多用户预编码造成了显著的设计困难。在本文中，我们建立了一个框架，设计多用户预编码下的一位，连续CE和离散CE的情况下-所有在一个主题。首先，我们制定了一个预编码设计，侧重于最小化的符号错误概率（SEP），假设正交幅度调制（QAM）星座。然后，我们设计了一个算法，我们的SEP为基础的设计。该算法结合了i）一种新的惩罚方法，用于处理二进制，单位模量和离散单位模量约束;和ii）一阶非凸优化配方定制的设计。具体地说，后者是一种通过加速投影梯度的不精确优化最小化方法，仿真结果表明，该方法运行速度非常快，可以处理大量的决策变量。仿真结果表明，所提出的设计提供了显着更好的比特出错率性能比现有的设计。
2019-08-17 cs.IT eess.SP math.IT
Precoding for Outage Probability Minimization on Block Fading Channels
中断概率极限是受衰落影响的编码通信系统的字出错率的基本且可实现的下限。该限制主要由两个参数决定：分集阶数和编码增益。利用线性预编码，在块衰落信道中无需纠错码就可以实现全分集。然而，预编码对编码增益的影响并不是很清楚，主要是由于中断概率的复杂表达式。使用几何方法，本文建立了简单的中断概率上界，最小化产生的预编码矩阵，实现非常好的性能。对于离散的字母表，它示出的星座扩展和预编码的组合是足够接近的最小可能的中断实现的i.i.d.高斯输入分布，从而基本上最大化编码增益。
2012-10-04 cs.IT math.IT
Multi-Layer Precoding: A Potential Solution for Full-Dimensional Massive MIMO Systems
大规模多输入多输出（MIMO）系统通过提供复用增益的数量级增加来实现高总和频谱效率。然而，在时分复用系统中，小区之间的上行链路训练导频的重用导致额外的信道估计误差，这导致下行链路小区间干扰，即使在采用大量天线时也是如此。由于大的信道维度，使用传统网络MIMO技术来处理这种干扰是具有挑战性的。此外，大天线预编码/组合矩阵的实现与高硬件复杂度和功耗相关联。在本文中，我们提出了多层预编码，使高效和低复杂度的操作在全维大规模MIMO，其中大量的天线在两个维度上使用。在多层预编码中，每个基站的预编码矩阵被写为多个预编码矩阵的乘积，每个预编码矩阵被称为层。多层预编码（i）利用大规模MIMO信道的方向特性来管理具有低信道知识要求的小区间干扰，以及（ii）允许使用低复杂度混合模拟/数字架构的高效实现。我们提出了一个特定的全维大规模MIMO系统的多层预编码设计。这种预编码设计的性能进行了分析，每个用户的可达速率一般信道模型的特点。然后证明了所提出的多层预编码设计的渐近最优性的一些特殊的，但重要的信道。数值仿真验证了分析结果，并说明了与传统的导频污染的大规模MIMO解决方案相比，多层预编码的潜在收益。
2016-10-13 cs.IT math.IT
Asymptotic Behavior of Zero-Forcing Precoding based on Imperfect Channel Knowledge for Massive MISO FDD Systems
本文研究FDD大规模MISO系统中基于LS和LMMSE信道估计的迫零预编码渐近行为，证明LS估计在导频数少于天线数时仍可实现渐近无干扰传输，而LMMSE在信道观测受污染时高发射功率下无法消除用户间干扰。
2023-12-04 cs.IT eess.SP math.IT
Constant Envelope Precoding with Adaptive Receiver Constellation in MISO Fading Channel
恒包络预编码是一种能够实现高功率放大器效率的传输技术。对于单用户多输入单输出（MISO）信道中的CE预编码，当且仅当期望的星座可以被缩放为位于环形中时，期望的星座在接收器处是可行的，环形的边界由瞬时信道实现表征。因此，如果固定的接收机星座被用于衰落信道中的CE预编码，其中环是时变的，则通常存在遇到使得CE预编码不可行的信道的非零概率，从而导致高概率的错误。针对这一问题，本文研究了在单用户MISO平坦衰落信道中，发射端具有任意数量天线的CE预编码的自适应接收星座设计。我们首先研究固定速率自适应接收机星座设计，以最大限度地减少符号出错率（SER）。具体而言，提出了一种有效的算法，找到最佳的幅度和相移键控（APSK）星座与两个环，这是可行的，最大的最小欧几里德距离（MED），对于任何给定的星座大小和瞬时信道实现。数值结果表明，通过使用优化的固定速率自适应接收星座，我们提出的方案实现了显着改善的SER性能比CE预编码与固定的接收星座。基于最优固定速率自适应双环APSK星座集族，提出了一种可变速率CE传输方案，并进行了数值分析。
2016-07-15 cs.IT math.IT
Symbol Based Precoding in The Downlink of Cognitive MISO Channels
提出了一种在MISO认知系统下行链路中进行符号级预编码的方法。新方案试图联合利用数据和信道信息来设计预编码，使认知基站（CBS）的发射功率最小化，而不违反主系统施加的干扰温度约束。在这个框架中，数据信息在符号级处理，这使得能够将认知用户之间的用户内干扰表征为应被利用的有用能量的附加源。建立了构造性多用户传输与物理层组播系统之间的关系。进行了大量的模拟，以验证所提出的技术，并将其与传统的技术进行比较。
2015-05-08 cs.IT math.IT
Precoding for the AWGN Channel with Discrete Interference
在具有附加$Q$元干扰的AWGN信道上的$M$元信号传输，其中i.i.d.干扰符号在发射机处是因果已知的。在发射机处具有边信息的信道的香农定理被用来制定信道的容量。它表明，通过使用最多$MQ-Q+1$出的$M^Q$输入符号的\emph{associated}信道，容量是可实现的。对于高斯噪声功率为零的特殊情况，给出了容量为每信道使用$\log_2 M$比特的充分条件，该条件与干扰无关。研究了在给定任意干扰符号的信道输入均匀分布于信道输入字母表的约束下，最大化传输速率的问题。对于这种设置，提出了具有最佳预编码的通信系统的一般结构。扩展所提出的预编码方案的连续信道输入字母表也进行了研究。
2007-03-10 cs.IT math.IT
Secure Interference Exploitation Precoding in MISO Wiretap Channel: Destructive Region Redefinition with Efficient Solutions
在本文中，我们专注于物理层安全的K用户多输入单输出（MISO）窃听信道中存在的恶意窃听者，我们提出了几种干扰利用（IE）预编码方案，针对不同类型的窃听者。具体而言，在一个共同的窃听者直接解码的信号和夏娃的完整的信道状态信息（CSI）的情况下，可在发射机，我们表明，所需的发射功率可以进一步降低通过重新设计的“破坏性区域”的星座符号级预编码和重新制定的功率最小化问题。我们进一步研究的SINR平衡问题与推导出的“完全破坏性区域”与完整的，统计和没有夏娃的CSI，分别，并表明，SINR平衡问题变得非凸的统计或没有夏娃的CSI。另一方面，在存在使用最大似然（ML）检测的智能窃听者的情况下，所有现有方法都不能保证安全性。为此，我们进一步提出了一个随机干扰方案（RJS）和随机预编码方案（RPS），分别。为了有效地解决引入的凸/非凸问题，我们提出了一种基于Karush-Kuhn-Tucker（KKT）条件的凸问题的迭代算法，并通过Taylor展开来处理非凸问题.仿真结果表明，所提出的方案在保密性能上均优于已有的方案，且算法的计算效率得到了显著提高。
2019-09-20 cs.IT eess.SP math.IT
Hybrid Precoding Architecture for Massive Multiuser MIMO with Dissipation: Sub-Connected or Fully-Connected Structures?
本文研究了大规模多用户多输入多输出（MIMO）系统中有限反馈信道下的混合预编码结构。我们专注于在一个更现实的硬件网络模型下的混合预编码的系统性能，特别是，不可避免的耗散。量化的模拟和数字预编码的效果进行了表征。我们研究了两种典型的混合预编码结构的频谱效率，即，子连接结构和全连接结构。结果表明，增加信号功率可以补偿量化模拟预编码带来的性能损失。此外，通过捕获混合处理的有效信道的性质，我们采用了基于信道相关性的码本，并证明了该码本显示出比传统的随机矢量量化（RVQ）码本有很大的优势。研究还发现，无论是在大规模MIMO还是在低信噪比的情况下，如果采用基于信道相关性的码本，子连接结构的性能总是优于全连接结构;反之，全连接结构的性能更好。瑞利衰落信道和毫米波信道下的仿真结果验证了上述结论。
2018-06-07 cs.IT math.IT
OTFS-based Robust MMSE Precoding Design in Over-the-air Computation
本研究提出一种基于OTFS的AirComp系统鲁棒MMSE预编码设计，通过联合传输导频与数据以减少CSI反馈开销，并基于上一帧CSI设计考虑噪声与过时CSI误差的鲁棒预编码矩阵，有效降低了均方误差。
2024-03-26 cs.IT eess.SP math.IT
Low-Complexity Channel Reconstruction Methods Based on SVD-ZF Precoding in Massive 3D-MIMO Systems
本文研究了大规模多输入多输出（MIMO）系统下行链路预编码的低复杂度信道重构方法。当分配给用户的流数小于其天线数时，基站或用户通常利用奇异值分解（SVD）来得到有效信道，其维数等于流数。该过程被称为信道重构，并且在用于时分双工（TDD）模式的BS中完成。然而，随着基站天线数量的增加，奇异值分解的计算量越来越大。本文针对3D空间信道模型中的下行预编码问题，提出了一系列新颖的低复杂度信道重构方法。我们考虑了仰角和方位角天线之间的不同相关性，并将高维矩阵SVD分解为两种小尺寸矩阵SVD。仿真结果表明，该方法在保持1Gbps性能的同时，浮点运算量仅为传统SVD迫零（SVD-ZF）预编码方法的10%。
2015-10-28 cs.IT math.IT
Energy Efficient Symbol-Level Precoding in Multiuser MISO Channels
本文研究了利用多天线系统下行链路中同时多用户传输间干扰的思想。利用符号级预编码，讨论了一种通过联合利用信道状态信息（CSI）和数据信息（DI）来解决多用户干扰的新方法。在这个方向上，数据流之间的干扰在某些条件下被转换为有用信号，该有用信号可以提高下行链路传输的信号干扰噪声比（SINR）。在这种情况下，提出了新的建设性干扰预编码技术，解决了在每个用户的接收机的发射功率最小化（最小功率）与个别SINR的约束。此外，我们调查的CI预编码设计的假设下，接收到的MPSK符号可以驻留在一个宽松的区域，以便被正确地检测。
2015-05-08 cs.IT math.IT
Channel Estimation and Hybrid Precoding for Distributed Phased Arrays Based MIMO Wireless Communications
基于分布式相控阵的多输入多输出（DPA-MIMO）是一种新引入的架构，其实现了空间复用和波束成形，同时促进了毫米波（mmWave）频带中的高度可重构硬件实现。在DPA-MIMO系统中，重点研究了信道状态信息（CSI）获取和混合预编码。由于受益于协调和开环导频波束图案设计，与每个子阵列的传统正交操作相比，所有子阵列可以以更少的训练开销执行信道探测。此外，两个稀疏信道恢复算法，称为联合正交匹配追踪（JOMP）和联合稀疏贝叶斯学习与$\ell_2$重新加权（JSBL-$\ell_2$），提出了利用波束域信道向量中隐藏的结构稀疏性。最后，针对DPA-MIMO系统，提出了基于子阵分组的连续干扰消除（SIC）混合预编码方法，将联合子阵RF波束形成器设计分解为交互式的子阵分组处理。仿真结果表明，所提出的两种信道估计器充分利用了DPA-MIMO信道的部分耦合特性进行信道恢复，所提出的混合预编码算法适用于这种阵列-子阵列结构，具有良好的性能和较低的复杂度。
2020-08-20 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
A Rotation-based Method for Precoding in Gaussian MIMOME Channels
研究了多输入多输出多窃听（MIMOME）信道中每个节点具有任意数目天线的最大保密率问题。首先，MIMOME信道的保密容量对应的优化问题被转换成一个等价的优化基于Givens旋转和特征值分解的协方差矩阵。在这种新的公式中，预编码器是一个旋转矩阵，通过构造得到一个半正定（PSD）协方差矩阵。这消除了PSD矩阵约束，使问题更容易解决。接下来，开发了基于Broyden-Fletcher-Goldfarb-Shanno（BFGS）的算法来找到旋转和功率分配参数。此外，基于广义奇异值分解（GSVD）的预编码被用来初始化该算法。所提出的旋转BFGS方法提供了一种有效的方法来找到一个接近最优的发送策略的MIMOME信道，并优于各种国家的最先进的分析和数值方法。特别地，旋转BFGS预编码实现了比著名的GSVD预编码更高的保密率，具有相当高的计算复杂性。大量的数值结果阐述了旋转BFGS预编码的有效性。在本文中开发的新框架可以应用到各种类似的问题的背景下，多天线信道的保密和不保密。
2020-11-01 cs.IT math.IT
Deep Learning for Channel Sensing and Hybrid Precoding in TDD Massive MIMO OFDM Systems
本文提出了一种深度学习方法，用于在时分双工模式下操作并采用单载波或多载波传输的大规模多输入多输出系统的信道感测和下行链路混合波束成形。传统的预编码设计涉及两步过程，首先估计高维信道，然后基于这样的估计来设计预编码器。然而，这两步过程不一定是最佳的。本文表明，通过使用学习的方法来设计的模拟感知和混合下行链路预编码器直接从接收到的导频没有中间的高维信道估计，系统的整体性能可以显着提高。然而，训练神经网络以同时设计模拟和数字预编码器是困难的。此外，这种方法不能推广到具有不同数量的用户的系统。在本文中，我们开发了一种简化的和可推广的方法，使用深度神经网络学习上行链路感知矩阵和下行链路模拟预编码器，该深度神经网络基于每个用户进行分解，然后基于估计的低维等效信道设计数字预编码器。数值比较表明，所提出的方法的结果显着减少训练开销，并导致一个体系结构，推广到各种系统设置。
2022-06-29 cs.IT eess.SP math.IT
Joint Precoding and Artificial Noise Design for MU-MIMO Wiretap Channels
安全预编码叠加人工噪声（AN）是一种很有前途的传输技术，以提高安全性，通过利用无线介质的叠加性质。然而，在具有多个窃听者的下行链路多用户多输入多输出（MU-MIMO）窃听信道中，找到联合最优的预编码和AN结构是非常具有挑战性的。最大化保密率的主要挑战来自于率函数的非凸性和非光滑性。传统上，已经采用了识别波束成形向量和AN协方差矩阵的交替优化框架;然而这种交替方法在最大化保密率方面具有局限性。在本文中，我们提出了一种新的安全预编码算法，联合和同时优化的波束和AN协方差矩阵最大化的保密率时，发射机有窃听者的完美或部分信道知识。为此，我们首先在光滑函数中建立近似的保密率。然后，我们推导出一阶最优性条件的非线性特征值问题（NEP）的形式。我们提出了一种计算效率高的算法来确定NEP的主特征向量作为安全预编码的次优解决方案。仿真结果表明，与现有的安全预编码方法相比，所提出的方法显著提高了保密率。
2022-07-20 cs.IT math.IT
Impact of Channel Asymmetry on Performance of Channel Estimation and Precoding for Downlink Base Station Cooperative Transmission
基站协作传输可以提高蜂窝系统的频谱利用率，但协作传输会导致信道不对称。本文研究了非对称性对下行BS协作多天线多载波系统中信道估计和预编码性能的影响。本文首先提出了三种线性估计器，分别采用最小均方误差、鲁棒设计和最小二乘准则联合估计不同小区用户的信道系数，然后研究了上行信道不对称性对其性能的影响。结果表明，当利用大规模信道信息进行信道估计时，在不同小区的用户之间使用非正交的训练序列会导致较小的性能损失。接下来，我们分析了下行链路信道不对称性对信道估计误差预编码性能的影响。我们的分析表明，虽然弱交叉链路的估计误差是大的，所产生的速率损失是轻微的，因为他们的贡献是加权的接收信噪比。仿真结果验证了我们的分析，并表明，每个用户的速率损失几乎是恒定的，无论用户位于何处，当信道估计器利用大尺度衰落增益。
2010-06-19 cs.IT math.IT
Knowledge Distillation-aided End-to-End Learning for Linear Precoding in Multiuser MIMO Downlink Systems with Finite-Rate Feedback
针对下行多用户多输入多输出系统，提出了一种基于深度学习的信道估计、量化、反馈和预编码方法。在所提出的系统中，有限反馈的信道估计和量化由接收器深度神经网络（DNN）处理。预编码器选择由发送器DNN处理。为了模拟传统的信道量化，在每个接收器DNN处采用二值化层，并且二值化层还用于实现端到端学习。然而，这可能导致不准确的梯度，这可能会在训练期间将接收器DNN捕获在较差的局部最小值处。为了解决这个问题，我们考虑知识蒸馏，其中现有的DNN与辅助发送器DNN联合训练。使用辅助DNN作为教师网络允许接收器DNN额外地利用无损梯度，这在避免不良局部最小值方面是有用的。对于相同数量的反馈比特，我们基于DNN的预编码方案可以实现更高的下行链路速率相比，传统的线性预编码与基于码本的有限反馈。
2021-03-23 cs.IT eess.SP math.IT
Compute-and-Forward for the Interference Channel: Diversity Precoding
干扰对齐是解决多用户无线通信系统中干扰问题的一种新方法。最近，已经提出了计算并转发（CF）变换来近似K用户高斯对称干扰信道的容量，并且在无线网络中实际执行干扰对齐。然而，该技术在可实现的和速率方面表现出随机行为，特别是在高SNR下。在这项工作中，这种随机行为的起源进行了分析，并提出了一种新的预编码技术的基础上的黄金比例，以减少衰落的经验，在高信噪比下可实现的和速率。
2014-10-05 cs.IT math.IT
Channel Estimation and Hybrid Precoding for Millimeter Wave Cellular Systems
毫米波（mmWave）蜂窝系统由于在mmWave频率下可用的大带宽而将实现每秒千兆位数据率。为了实现足够的链路裕度，毫米波系统将在发射器和接收器处采用具有大天线阵列的定向波束成形。由于千兆采样混合信号设备的高成本和功耗，毫米波预编码可能会在模拟和数字域之间划分。大量天线和模拟波束成形的存在要求开发特定于毫米波的信道估计和预编码算法。本文开发了一种自适应算法来估计毫米波信道参数，利用信道的散射性质差。为了使该算法的有效操作，一种新的分层多分辨率码本的设计，以构建不同的波束宽度的训练波束形成向量。对于单径信道，使用该算法的估计误差概率的上限推导，并得到一些见解的自适应阶段的算法之间的训练功率的有效分配。自适应信道估计算法，然后扩展到多径的情况下，依赖于信道的稀疏性。利用估计的信道，本文提出了一种新的混合模拟/数字预编码算法，克服了仅模拟波束形成的硬件限制，并接近数字解决方案的性能。仿真结果表明，所提出的低复杂度的信道估计算法实现了相当的预编码增益相比，穷举信道训练算法。结果还表明，即使在干扰存在的情况下，所提出的算法也可以接近由完美的信道知识实现的覆盖概率。
2014-01-29 cs.IT math.IT
Turbo Coded Single User Massive MIMO with Precoding
预编码是在发射机处补偿信道的一种方法。提出了一种基于预编码的Turbo码单用户大规模多输入多输出（MIMO）系统中的数据检测方法。我们通过计算机模拟表明，当使用预编码时，重传数据不会导致误码率（BER）的显着降低，从而增加了频谱效率，相比没有预编码的情况。此外，增加发射和接收天线的数量导致BER的改善。
2020-07-31 cs.IT eess.SP math.IT
Achievable Rates of MIMO Systems with Linear Precoding and Iterative LMMSE Detection
我们建立了编码线性系统（包括多输入多输出（MIMO）信道，符号间干扰（ISI）信道和正交频分复用（OFDM）系统）的迭代检测面积定理。我们提出了一种线性预编码技术，渐进地确保高斯的消息通过迭代检测，因为传输块长度趋于无穷大。我们表明，所提出的线性预编码方案与迭代线性最小均方误差（LMMSE）检测是潜在的信息无损，在各种假设的信道状态信息的可用性在发射机（CSIT）。数值结果验证了我们的分析。
2012-08-23 cs.IT math.IT
MIMO Relaying Broadcast Channels with Linear Precoding and Quantized Channel State Information Feedback
多天线中继技术是一种提高蜂窝网络系统性能的有效技术。然而，当利用预编码技术来获得多天线增益时，系统通常需要发射机处的信道状态信息（CSI）。我们考虑一个线性预编码方案在MIMO中继广播信道与量化的CSI反馈从两个两跳链路。利用该方案，每个远程用户将其量化的CSI反馈给中继站，并且中继站将量化的预编码信息发送回基站（BS）。由于量化的信道知识的速率损失的上界的第一特征。然后，为了保持速率损失在一个预定的差距为增长的信噪比，一个策略的缩放量化质量的两个两跳链路的建议。结果表明，两条链路的反馈比特数应与中继站的发射功率成线性关系，而只有中继站到基站的反馈比特数需要随着基站发射功率的增加而增加。数值结果验证了所提出的反馈质量控制策略。
2012-05-11 cs.IT math.IT
