Complex-BP-Neural-Network-based Hybrid Precoding for Millimeter Wave Multiuser Massive MIMO Systems
大规模多输入多输出（MIMO）系统的高能耗已经成为毫米波（mm-Wave）通信场景中的一个突出问题。混合预编码技术通过将部分编码工作交给相移网络来完成，大大减少了射频（RF）链的数量，可以有效提高能量效率。然而，传统的基于数学方法的混合预编码算法往往遭受性能损失和高计算复杂度。提出了一种基于BP神经网络的混合预编码算法，该算法以全数字迫零（ZF）预编码为训练目标。考虑到基站信号的复杂性，我们选择了具有更丰富代表性的复合神经网络。此外，我们提出了复杂神经网络的激活函数和反向传播过程的梯度导数。仿真结果表明，所提出的混合预编码算法的性能可以最佳地接近ZF预编码。
2019-08-01 cs.IT eess.SP math.IT
Energy Efficient Multicast Precoding for Multiuser Multibeam Satellite Communications
以最大化多播多波束卫星通信的能量效率为目标，研究了在总功率和服务质量约束下的预编码设计问题。由于原EE最大化问题是非凸的，通过引入一些变量并利用一阶Taylor下界逼近，将其转化为一个凹凸分式规划问题.基于Charnes-Cooper变换，将其转化为凸问题。然后提出了一种迭代算法来设计能量有效的预编码。为了找到算法的可行初始点并保证算法的收敛性，迭代求解了另一个具有非负松弛变量和正惩罚参数的凸优化问题。特别地，通过多波束卫星通信信道实测数据对算法进行了验证。
2020-02-17 cs.IT eess.SP math.IT
Design and Prototyping of Hybrid Analogue Digital Multiuser MIMO Beamforming for Non-Orthogonal Signals
为了实现用户分集和复用增益，通常应用全数字预编码多输入多输出（MIMO）架构。然而，大量的射频（RF）链使得该系统对于低成本通信是不现实的。因此，针对低成本多用户MIMO系统中的非正交IoT信号，提出了一种实用的三级混合模数预编码架构，占用较少的RF链。非正交波形可以灵活地节省大量设备连接的频谱资源，或者在不消耗额外频谱资源的情况下提高数据速率。混合预编码分为模拟域、数字域和波形域三个阶段。基于码本的波束选择通过仅相位调谐简化了模拟域波束形成。数字域预编码可以微调码本形状的波束，并在信号幅度和相位方面解决多用户干扰。最后，波形域预编码管理非正交信号的自生载波间干扰（ICI）。这项工作设计了在软件定义无线电（SDR）设备上的全数字和混合预编码系统的空中信号传输实验。结果表明，波形预编码精度可以提高混合预编码。与具有相同RF链资源的发射机相比，混合预编码的性能显著优于全数字预编码，误差向量幅度（EVM）增益高达15.6 dB。具有相同数量天线的全数字系统显然需要更多的RF链，因此具有低功耗、空间和成本效益。因此，所提出的三阶段混合预编码是非正交物联网应用的非常合适的解决方案。
2019-11-28 cs.IT eess.SP math.IT
MSE-optimal 1-bit Precoding for Multiuser MIMO via Branch and Bound
在本文中，我们解决的总和均方误差（MSE）最优的1比特量化预编码问题，正是小到中等规模的多用户多输入多输出（MU-MIMO）系统通过分支定界。为此，我们重新制定了原来的NP难预编码问题作为一个树搜索，并部署了一些策略，提高修剪效率，而不牺牲最优性。我们评估的错误率性能和复杂性的1位分支定界（BB-1）预编码器，并比较其功效现有的，次优的MU-MIMO系统中的1位预编码算法。
2018-04-09 cs.IT math.IT
Modulation-Specific Multiuser Transmit Precoding and User Selection for BPSK Signalling
受现有多用户传输方法在低信噪比（SNR）制度的挑战，以及大量低数据率电子健康和物联网（IoT）设备的出现的启发，在本文中，我们表明，将调制类型的知识纳入多用户传输预编码器设计是有益的。特别是，我们提出了一种发射预编码（波束成形）特定的BPSK调制，它具有最大的功率效率和容量在恶劣的信道条件。更具体地说，在多用户的情况下，目标函数的基础上制定的BPSK调制用户的错误概率的加权和。凸优化被用来转换和解决这个表现不佳的非凸最小错误概率（MPE）预编码问题。数值结果证实了显着的性能改善。然后，我们开发了一个低复杂度的MPE预编码的用户选择算法。基于格拉斯曼流形中的线填充原理，该方法支持的用户数能够超过发射天线数，因此与现有的多用户发射预编码方法相比，该方法能够支持更多的并发用户.
2016-10-07 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
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
Joint User Selection and Precoding in Multiuser MIMO Systems via Group LASSO
多用户MIMO环境中的联合用户选择和预编码可以被解释为线性模型中的组稀疏恢复。在这个问题中，具有群稀疏性的信号将从欠定方程组中重构。本文利用这一等价解释，并开发了一个计算上易处理的算法的基础上的方法组LASSO。与现有技术相比，所提出的方案在两个不同的方面显示出性能增强：更高的可实现的和速率和更低的干扰，在非选择的用户终端。
2019-10-24 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
Multiuser One-Bit Massive MIMO Precoding Under MPSK Signaling
最近，已经有一系列的研究活动，研究如何大规模MIMO预编码应该设计时，在发射机侧的数模转换是由廉价的一位数模转换器（DAC）操作。这种研究的动机是希望大幅降低射频链的硬件成本和功耗，如果仍然使用高分辨率DAC，这在大规模MIMO中是无法负担的。1位MIMO预编码设计问题比高分辨率DAC问题更难解决。在我们以前的工作中，我们开发了一个最小的符号错误概率（SEP）设计下的多用户MISO下行链路的情况下，正交幅度调制信令的一位预编码。利用以前的工作，这项工作显示了如何最小SEP设计应用于多进制相移键控（MPSK）信令。仿真结果表明，我们的最小SEP设计提供了显着更好的比特出错率（BER）的性能比其他设计高阶PSK，如8-PSK和16-PSK。作为次要但有用的附带贡献，我们还解决了在现有技术中仅直观处理的MPSK SEP表征问题。
2018-09-24 cs.IT eess.SP 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
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
Linear Precoding Designs for Amplify-and-Forward Multiuser Two-Way Relay Systems
双向中继可以提高两用户协作通信的频谱效率。它在多用户系统中也有很大的潜力。设计多用户双向中继系统（MU-TWRS）的一个主要问题是设计收发器或预编码器来抑制同信道干扰。本文旨在研究蜂窝MU-TWRS中的线性预编码设计，其中多天线基站（BS）通过具有放大转发中继策略的多天线中继站（RS）与多个移动站（MS）进行双向通信。设计目标是优化上行链路性能，包括总均方误差（Total-MSE）和和速率，同时保持下行链路信号的单个信号与干扰加噪声比（SINR）要求。我们表明，与RS预编码器固定的BS预编码设计可以转化为一个标准的二阶锥规划（SOCP），并有效地获得最优解。RS预编码设计与BS预编码器固定，另一方面，是非凸的，我们提出了一个迭代算法来找到一个局部最优解。然后，通过交替求解BS预编码和RS预编码，得到联合BS-RS预编码。仿真结果验证了所提出的预编码方案的有效性。
2012-09-17 cs.IT 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
Codebook Based Hybrid Precoding for Millimeter Wave Multiuser Systems
在毫米波（mmWave）系统中，天线架构限制使得难以应用常规的全数字预编码技术，而是需要低成本的模拟射频（RF）和数字基带混合预编码方法。研究了射频链路数量有限的多用户多天线毫米波系统下行链路的射频-基带联合混合预编码。两个性能指标，最大限度地提高频谱效率和系统的能量效率，被认为是。我们提出了一种基于码本的射频预编码设计，并通过波束扫描过程获得信道状态信息。通过基于码本的设计，原系统被转换成一个虚拟的多用户下行链路系统的RF链约束。因此，我们能够简化复杂的混合预编码优化问题的联合码字选择和预编码器设计（JWSPD）的问题。然后，我们提出了有效的方法来解决JWSPD问题，并在两个性能指标下联合优化RF和基带预编码器。最后，提供了大量的数值结果来验证所提出的混合预编码器的有效性。
2017-07-04 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
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
Improved Achievable Rates for Regularized Tomlinson-Harashima Precoding in Multiuser MIMO Downlink
Tomlinson-Harashima预编码（THP）被认为是一种重要的预编码方案，因为它能够有效地消除发射机侧的已知干扰。因此，通过THP实现的信息速率优于通过常规线性预编码方案实现的信息速率。本文推导了在加性高斯白噪声（AWGN）信道下正则化THP方案的可达信息速率的一个新的下界。分析结果表明，在低信噪比范围内，该下界比原下界更紧，当信噪比趋于无穷大时，所有下界收敛到0.5xlog2（6SNR/πe）.
2011-01-04 cs.IT math.IT
Robust MMSE Precoding for Multiuser MIMO Relay Systems using Switched Relaying and Side Information
针对不完全信道状态信息（CSI）下的多用户多输入多输出（MIMO）中继系统，提出了一种新的预编码方案。基站（BS）和MIMO中继站（RS）都配备有酉矩阵的相同码本。根据码本的每个元素，我们创建一个潜在的预编码矩阵对，即BS预编码矩阵和RS预编码矩阵。通过将来自码本的适当酉矩阵乘以功率缩放因子来形成RS预编码矩阵。基于给定的CSI和发射符号块，通过合适的选择机制来选择从各种酉矩阵导出的所有可能的潜在预编码矩阵对的类内的最佳预编码矩阵对以用于传输，该选择机制被设计为最小化预先估计的接收向量与真实发射符号向量之间的平方欧几里德距离。我们开发了一个最小均方误差（MMSE）的设计算法的潜在预编码矩阵对的建设。在所提出的方案中，BS仅向RS发送酉矩阵的索引及其功率缩放因子，而不是发送完整的处理矩阵。这大大降低了开销。仿真结果表明，与其他最近报道的预编码算法相比，所提出的预编码方案能够提供更好的鲁棒性对CSI估计误差和多用户干扰的影响。
2014-12-17 cs.IT 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
Iterative Detection and Decoding for Multiuser MIMO Systems with Low Resolution Precoding and PSK Modulation
近年来，低分辨率预编码技术在无线通信领域得到了广泛的关注。本研究的主题是结合信道编码的离散预编码。与以前的研究不同，我们提出了三种不同的软检测方法和迭代检测和解码方案，允许利用信道编码结合低分辨率预编码。除了一个精确的方法计算的外部信息，我们提出了两个近似降低计算复杂性。基于PSK调制和LDPC分组码的数值结果表明，在误码率方面，与基于常见AWGN信道模型的系统设计相比，具有更好的性能。
2021-05-19 cs.IT math.IT
Robust Precoding Designs for Multiuser MIMO Systems with Limited Feedback
针对有限反馈多用户MIMO系统中量化误差导致速率下降的问题，本文提出基于量化信道二阶统计量近似的鲁棒MMSE和加权MMSE预编码设计，有效补偿量化误差并显著提升可达速率。
2024-07-08 cs.IT 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
Quantized CSI-Based Tomlinson-Harashima Precoding in Multiuser MIMO Systems
该文研究了在发射端基于量化信道状态信息（CSI）的多用户MIMO系统中Tomlinson-Harashima（TH）预编码的实现。与文献[1]中的结果相比，我们的方案适用于更一般的系统设置，其中系统中的用户数量可以小于或等于发射天线的数量。我们还研究了所提出的量化CSI为基础的TH预编码方案的可实现的平均和速率。给出了信道状态信息量化后系统的平均和速率的上界以及信道状态信息量化后系统的平均和速率损失的上界表达式。我们还提出了一些数值结果。结果表明，无论是在理想信道状态下还是在量化信道状态下，非线性TH预编码都能获得比线性迫零预编码更好的性能。此外，我们推导的TH预编码的平均速率损失的上界收敛到真实速率损失的速度比在[2]中获得的迫零预编码的速度更快，因为反馈比特数变大。分析和数值结果表明，非线性预编码比线性预编码更容易受到不完美CSI的影响。
2014-08-03 cs.IT math.IT
RIS-Aided Multiuser MIMO-OFDM with Linear Precoding and Iterative Detection: Analysis and Optimization
在本文中，我们考虑了一个可重构的智能表面（RIS）辅助上行链路多用户多输入多输出（MIMO）正交频分复用（OFDM）系统，其中接收机被假定为进行低复杂度的迭代检测。我们的目标是通过联合设计发射机的预编码器和RIS的无源波束形成来最小化总发射功率。这个问题可以从信息论的角度来解决。但是这种信息理论方法可能涉及过高的复杂度，因为指定上行链路多用户信道的容量区域的速率约束的数量在用户数量中是指数的。为了避免这个困难，我们制定的迭代接收机的设计问题的约束下的最大迭代次数和目标比特出错率的用户。为了解决这个具有挑战性的问题，我们提出了一个groupwise连续干扰消除（SIC）的优化方法，其中用户的信号被解码和消除在一个组的方式。提出了一种启发式用户分组策略，并采用交替优化技术迭代求解预编码和被动波束赋形子问题。具体而言，对于预编码子问题，我们采用分式规划将其转化为凸问题;对于无源波束形成子问题，我们采用逐次凸逼近来处理RIS的单位模约束。我们表明，建议groupwise SIC方法具有显着的优势，在性能和计算复杂性，与同行的方法相比。
2022-08-30 cs.IT eess.SP math.IT
Constructive Multiuser Interference in Symbol Level Precoding for the MISO Downlink Channel
研究了多天线系统下行链路中多用户同时传输时的干扰问题。利用符号级预编码，本文讨论了一种新的多用户干扰抑制方法。提出了联合利用数据信息（DI）和信道状态信息（CSI）来设计符号级预编码器的概念。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）。我们提出了一个最大比传输（MRT）为基础的算法，联合利用DI和CSI收集建设性多用户干扰的好处。随后，建立相长干扰下行链路传输与物理层多播之间的关系。在这种情况下，新的建设性干扰预编码技术，解决了发射功率最小化（最小功率）在每个用户的接收机的单个SINR约束提出。此外，通过最大化的加权最小SINR（最大最小SINR）的用户的公平性是通过找到最小功率和最大最小SINR问题之间的联系。此外，启发式预编码技术，提出了解决加权和率的问题。最后，大量的数值结果表明，所提出的计划优于其他国家的最先进的技术。
2014-08-20 cs.IT math.IT
Low-Complexity Hybrid Precoding in Massive Multiuser MIMO Systems
大规模多输入多输出（MIMO）被设想为提供相当大的容量改进，但是以硬件的高复杂性为代价。在本文中，我们提出了一种低复杂度的混合预编码方案，以接近传统的基带迫零（ZF）预编码（称为全复杂度ZF），这被认为是一个虚拟的最佳线性预编码方案在大规模MIMO系统的性能。所提出的混合预编码方案，称为相位ZF（PZF），本质上是在RF域应用仅相位控制，然后基于从基带看到的有效信道执行低维基带ZF预编码。重量化的RF相位控制高达$2$位的精度也被认为是和招致非常有限的退化。该方案在理想瑞利衰落信道和稀疏散射毫米波（mmWave）信道中进行了仿真，都达到了非常理想的性能。
2014-10-15 cs.IT math.IT
Lattice Reduction Aided Precoding for Multiuser MIMO using Seysen's Algorithm
LLL（Lenstra-Lenstra-Lovasz）算法是一种格点约简（LR）算法，被广泛用于获得更好的信道矩阵基。在本文中，我们联合应用塞森的格约简算法（SA），而不是LLL，与传统的线性预编码算法。由于SA比LLL获得更多的正交格基，基于SA算法的格基约简辅助（LRA）预编码优于LLL的LRA预编码。仿真结果表明，在目标误码率为10^-5的情况下，使用SA代替LLL作为LR级，可以获得0.5dB的增益。
2011-01-05 cs.IT math.IT
Intelligent Reflecting Surface-Aided Multiuser Communication: Co-design of Transmit Diversity and Active/Passive Precoding
本文研究IRS辅助多用户通信系统，利用IRS公共相移实现发射分集服务高移动性用户且无需CSI，同时联合优化主动/被动预编码服务低移动性用户，以最小化基站总发射功率。
2024-09-21 cs.IT eess.SP math.IT
Energy Optimization across Training and Data for Multiuser Minimum Sum-MSE Linear Precoding
本文研究了在不完全信道状态信息下多用户下行链路系统中的最小和均方误差（sum-MSE）线性收发机设计。具体来说，我们得到了这样一个系统的训练和数据阶段的最佳能量分配。在等平均功率的不相关瑞利块衰落信道的MMSE估计下，证明了能量分配和收发机设计优化问题的可分性。一个封闭形式的最佳能量分配推导和应用到现有的收发器设计。分析和仿真结果表明，所提出的设计可以实现的改进。
2010-01-18 cs.IT math.IT
MAP-Based Task-Oriented Precoding for Multiuser Communication
Technische Universität Dresden（德累斯顿工业大学）；The Hong Kong Polytechnic University（香港理工大学）；Princeton University（普林斯顿大学）
提出一种基于最大后验概率驱动的任务导向多用户无线通信框架，通过推导类均值分离目标实现低复杂度特征提取与预编码设计，在提升分类精度的同时降低计算复杂度。
2026-08-31 cs.IT math.IT
Energy-Efficient Precoding in Electromagnetic Exposure-Constrained Uplink Multiuser MIMO
多天线便携式设备的发展不断加剧了用户电磁（EM）暴露。为了减轻EM辐射的影响，便携式设备必须满足对用户暴露水平的严格规定，通常通过比吸收率（SAR）来测量。为此，我们研究了SAR感知的上行链路预编码器的设计，利用统计信道状态信息（CSI）的多用户多输入多输出传输的能量效率（EE）最大化。由于设计问题的目标函数在没有封闭形式的情况下需要计算，因此我们提出了目标的渐近近似，以便于预编码器的设计。提出了一种基于Dinkelbach方法和序列优化的迭代算法，以获得渐近EE优化问题的最优解。在此基础上，进一步提出了一种基于统计CSI的迭代SAR感知注水方案，用于EE优化预编码设计。数值结果表明，我们所提出的SAR感知的节能传输方案提供了实质性的性能改善传统的基线计划。
2021-05-31 cs.IT eess.SP math.IT
Sum Capacity Loss Quantification With Optimal and Sub-Optimal Precoding in Heterogeneous Multiuser Channels
我们分析近似的最佳下行链路预编码技术的脏纸编码（DPC），和迫零预编码的次优技术，多用户信道的预期总容量损失。我们还考虑了最一般的情况下，多流传输到多个用户，在这里我们评估DPC和块对角化预编码之间的预期总容量损失。与以前不同的是，假设异质莱斯衰落，我们利用众所周知的仿射近似预测的预期总和容量差异两种预编码器类型（最佳和次优）在广泛的系统和传播参数。此外，对于单流传输，我们考虑加权和容量最大化的问题，其中提出了两种预编码器类型之间的和容量差异的类似量化。在这样做时，我们公开了，功率分配给不同的用户成比例，他们各自的权重渐近最大化的加权和容量。数值模拟，以证明开发的表达式相对于他们的模拟同行的紧密性。
2021-11-19 cs.IT math.IT
Discrete MMSE Precoding for Multiuser MIMO Systems with PSK Modulation
提出了一种基于恒包络量化信号的最优MMSE预编码方法。与现有的MMSE设计，依赖于1位的分辨率，所提出的方法采用均匀的相位量化和分支定界方法中的定界步骤是不同的，在考虑最严格的放松的非凸问题，然后利用次优设计也。此外，与以前的研究不同，我们提出了三种不同的软检测方法和迭代检测和解码方案，允许利用信道编码结合低分辨率预编码。除了一个精确的方法计算的外部信息，我们提出了两个近似降低计算复杂性。数值模拟表明，利用MMSE准则，而不是既定的最大-最小距离的判决阈值产生了较低的误码率在许多情况下。此外，当使用MMSE准则时，在分支定界方法中对于低和中等SNR需要较少数量的定界评估。最后，基于LDPC分组码的结果表明，接收处理方案产生较低的比特错误率相比，传统的设计。
2021-05-24 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
Branch-and-Bound Precoding for Multiuser MIMO Systems with 1-Bit Quantization
多天线系统是未来无线通信系统中实现多用户服务的关键技术。为了降低能耗和硬件复杂度，我们首先考虑发送具有恒定幅度的符号，然后考虑1位数模转换器。我们提出的预编码设计，最大限度地提高了最小距离的决策阈值在接收机。1比特DAC的预编码设计对应于一个离散优化问题，我们用分支定界策略精确地解决了这个问题。我们也提出了一个基于松弛的近似。我们的研究结果表明，所提出的分支定界方法具有多项式的复杂性。所提出的方法优于现有的预编码方法与1比特DAC的未编码比特的出错率和速率。与无限DAC分辨率相比，性能损失很小。
2017-11-10 cs.IT 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
Optimal Precoding for Multiuser MIMO Systems With Phase Quantization and PSK Modulation via Branch-and-Bound
MIMO系统被认为是最有前途的无线通信。然而，随着无线电前端数量的增加，相应的能耗和成本成为一个问题，这可以通过利用低分辨率量化器来缓解。在这项研究中，我们提出了一个最佳的预编码算法约束到恒定的包络信号和相位量化，最大限度地提高了最小距离的决策阈值在接收机使用分支定界策略。该算法在比特出错率方面优于现有的方法。数值结果表明，该方法具有显着降低的复杂性比穷举搜索。
2019-09-27 cs.IT math.IT
Energy-Efficient Symbol-Level Precoding in Multiuser MISO Based on Relaxed Detection Region
本文讨论了利用多天线系统下行链路中同时多用户传输之间的干扰问题。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。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），并因此提高系统的能量效率。在这种情况下，已经提出了新的相长干扰预编码技术，其解决了在每个用户的接收机处具有单独SINR约束的发射功率最小化（最小功率）。在本文中，我们推广的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。此外，加权最大化的最小信噪比在所有用户之间的研究，考虑到宽松的检测区域。符号出错率分析（SER）的预编码进行了讨论，以表征发射功率降低和SER增加之间的权衡，由于松弛。在此基础上，分析了该技术的能量效率性能。最后，大量的数值结果表明，所提出的计划优于其他国家的最先进的技术。
2015-04-25 cs.IT math.IT
Tri-Domain Multiuser MIMO Precoding Optimization and Channel Estimation with Spatial-EM Reconfigurable Antenna
针对集成空间可重构天线与电磁可重构天线的三域多用户MIMO系统，提出基于加权最小均方误差的三域联合优化算法和低开销移动辅助信道估计方案，提升频谱效率与信道估计精度。
2026-08-27 cs.IT eess.SP math.IT
Sum Rate Maximization using Linear Precoding and Decoding in the Multiuser MIMO Downlink
我们提出了一种算法，以最大化的瞬时总和数据率发送的基站在多用户多输入多输出系统的下行链路。发射机和接收机可以各自配备有多个天线，并且每个用户可以接收多于一个的数据流。我们表明，最大化的总和率是密切相关的最小化的产品的均方误差（PMSE）。该算法采用上行链路/下行链路的对偶迭代设计发射-接收线性预编码器，解码器，和功率分配，最小化的PMSE下的总和功率约束的所有数据流。数值仿真表明了该算法的有效性，并支持使用PMSE准则，在最大限度地提高整体的瞬时数据率。
2008-01-02 cs.IT math.IT
Minimum Symbol Error Rate-Based Constant Envelope Precoding for Multiuser Massive MISO Downlink
本文研究了多用户大规模MISO下行信道的恒包络（CE）预编码器设计问题。CE信号的使用允许采用低成本射频链，从而促进大规模MIMO的实现。然而，由于非凸CE约束，后续CE预编码器设计通常具有挑战性。现有的CE预编码器设计考虑对接收符号的失真水平的一些措施的最小化，并且它们通常旨在改善符号出错率（SER）性能。在本文中，我们制定了一个最小的SER为基础的设计CE预编码。设计公式是非凸的，我们提出了两个低复杂度的一阶算法，使用梯度投影。奇怪的是，我们的仿真结果表明，所提出的设计可以实现比特出错率性能接近迫零波束成形没有CE信令的限制。
2018-04-23 cs.IT math.IT
Multiuser separation and performance analysis of millimeter wave channels with linear precoding
在传统的多用户MIMO系统中，用户选择和调度已经被用作提高系统的和速率性能的有效方法。然而，大规模MIMO系统（在厘米波长频率处）的最新概念已经表明，利用天线阵列的更高空间分辨率，密集场景中的不同用户可以在空间上分离。这反过来又大大减少了多用户选择算法所需的信号处理工作。另一方面，最近在毫米波频率下的测量表明，多径分量仅从几个角方向到达，导致路径和共址用户之间的高空间相关性。本文主要研究了毫米波频段下基于全数字线性迫零发射预编码的用户空间分离问题。我们的分析结果令人信服地证明了多用户选择算法仍然是毫米波通信系统的重要。结果还表明，天线元件的数量的增加并没有给一个主要的好处，总速率的改善相比，选择正确的用户数量进行选择/调度。
2016-11-27 cs.IT math.IT
User Selection and Widely Linear Multiuser Precoding for One-dimensional Signalling
低数据率物联网和电子健康设备的大规模部署促使我们开发符合这些要求的更实用的预编码和用户选择技术。此外，它是已知的，当数据是实值和观察是复值，宽线性（WL）估计可以用来代替线性估计，以提高性能。基于这些动机，在本文中，我们研究了多用户多输入单输出通信系统中的发射预编码（波束成形），假设发射信号是一维调制的，并且在接收端进行宽线性估计。得到了宽线性最大比传输（MRT）、WL迫零（ZF）、WL最小均方误差（MMSE）和WL最大信号泄漏噪声比（MSLNR）预编码的封闭解。结果表明，广泛的线性处理可以潜在地增加一倍的同时用户的数量相比，一维调制信号的线性处理。此外，为了处理通信设备数量的增加，提出了与一维调制信号的宽线性处理兼容的用户选择算法。与传统的用户选择方法相比，所提出的用户选择算法可以使同时选择的用户数量增加一倍。
2017-05-28 cs.IT math.IT
Symbol-level and Multicast Precoding for Multiuser Multiantenna Downlink: A Survey, Classification and Challenges
预编码通常被认为是减轻干扰和有效利用多天线下行链路信道中可用的有效手段，其中多个用户在相同的信道资源上同时被服务于独立的信息。这一领域的早期工作集中在通过构造符号块（码字）的加权线性组合来向每个用户发送单独的信息流。然而，最近的工作已经通过以下方式超越了这种传统观点：i）向用户组发送不同的数据流，以及ii）在每个符号的基础上应用预编码。在此上下文中，当前调查呈现了关于两个主轴的预编码技术的统一视图和分类：i）预编码权重的切换速率，导致块级和符号级预编码的类别，ii）每个流被寻址到的用户的数量，因此单播/多播/广播预编码。此外，分类技术进行了比较，通过代表性的数值结果，以证明其相对性能和揭示基本的见解。最后，一个开放的理论问题和实践挑战的清单，以启发在这一领域的进一步研究。
2017-03-10 cs.IT math.IT
Symbol-Level Multiuser MISO Precoding for Multi-level Adaptive Modulation
符号级预编码是一种新的多用户下行链路预编码技术，其目的是在传输的数据流之间产生相长干扰。这可以通过在符号级上设计多天线发射机的预编码信号来实现，同时考虑信道状态信息和数据符号。以前的文献已经研究了这种模式的MPSK调制解决各种性能指标，如功率最小化和最大化的最小速率。在本文中，我们扩展到通用的多级调制，即MQAM和APSK通过建立连接到物理层组播相位约束。此外，我们解决自适应调制方案，这是至关重要的，使吞吐量缩放的符号级预编码系统。在这个方向上，我们设计的信号处理算法，以最大限度地减少所需的功率下每用户的SINR或有效吞吐量的约束。大量的数值结果表明，该算法提供了相当大的功率和能量效率增益，同时适应所采用的调制方案，以匹配所要求的数据率。
2017-04-10 cs.IT math.IT
Analysis of One-Bit Quantized Precoding for the Multiuser Massive MIMO Downlink
我们提出了一个数学分析的线性预编码器的下行链路大规模MIMO多用户系统，采用一位数-模转换器在基站，以降低复杂性和减轻功耗。该分析基于Bussgang定理，并且通常适用于任何线性预编码方案。我们详细研究的量化迫零（ZF）预编码器的特殊情况下，并推导出一个简单的渐近表达式在每个终端的符号出错率。我们的分析表明，量化ZF预编码器的性能主要取决于天线数量与用户数量的比率，并且我们的模拟表明，对于低到中等的信噪比，它可以优于更复杂的最大似然编码器，其中假定大规模MIMO系统进行操作。我们还使用Bussgang定理推导出一个新的线性预编码器优化的情况下，一位量化，并说明其改进的性能。
2016-10-21 cs.IT math.IT
Robust Precoding Designs of RSMA for Multiuser MIMO Systems
本文提出了一种鲁棒的RSMA预编码设计，通过构建目标函数下界和优化问题，降低计算复杂性并提高多用户MIMO系统的性能。
2025-12-04 cs.IT math.IT
Pilot Precoding and Combining in Multiuser MIMO Networks
虽然预编码和组合数据信号的益处被广泛认可，但是这些技术用于导频传输的潜力还没有被完全理解。这对于使用毫米波（mmWave）通信的多用户多输入多输出（MU-MIMO）蜂窝系统尤其相关，其中在发射器和接收器处将必须使用多个天线以克服严重的路径损耗。在本文中，我们的特点导频预编码和合并的信道估计质量和可实现的数据率方面的增益。具体地，我们考虑毫米波MU-MIMO蜂窝系统中的三种上行链路导频传输场景：1）未预编码和未组合，2）预编码但未组合，以及3）预编码和组合。我们表明，一个简单的预编码器，只利用二阶统计的信道减少了方差的信道估计误差的一个因素，是成比例的用户设备（UE）天线的数量。我们还表明，使用一个线性组合器设计的基础上的二阶统计信道显着减少多用户干扰，并提供了重用一些导频的可能性。具体地，在大天线机制中，导频预编码和组合有助于在一个小区中容纳大量UE，显著提高信道估计质量，提高位于小区边缘附近的UE的信噪比，减轻导频污染，以及解决导频和数据信号的不平衡覆盖。
2016-11-16 cs.IT 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
Efficient Quantized Constant Envelope Precoding for Multiuser Downlink Massive MIMO Systems
量化恒包络（QCE）预编码是一种在每个天线上只允许离散QCE发射信号的新的传输方案，由于其能够降低大规模多输入多输出（MIMO）系统的硬件成本和能量消耗而受到越来越多的研究兴趣。然而，QCE发射信号的离散性质极大地使预编码设计复杂化。在本文中，我们考虑QCE预编码问题的大规模MIMO系统与相移键控（PSK）调制和开发一种有效的方法来解决建设性干扰（CI）为基础的问题制定。我们的方法是基于一个定制设计的（连续）惩罚模型，相当于原来的离散问题。具体地说，惩罚模型放松了离散QCE约束，并在目标中用负的$\ell_2$ -范数项对其进行惩罚，这导致非光滑非凸优化问题。为了解决这个问题，我们求助于我们最近提出的交替优化（AO）算法。我们表明，AO算法承认封闭形式的更新，在每次迭代时，适用于我们的问题，从而可以有效地实现。仿真结果表明，该方法优于现有的算法。
2023-02-20 cs.IT eess.SP math.IT
Large-System Analysis of Joint User Selection and Vector Precoding for Multiuser MIMO Downlink
针对多用户多输入多输出（MU-MIMO）下行链路，提出了一种联合用户选择（US）和矢量预编码（US-VP）算法。联合US-VP和常规US之间的主要区别在于，US依赖于用于联合US-VP的数据符号，而常规US独立于数据符号。在发射天线数、用户数和被选用户数趋于无穷大而它们的比值保持不变的大系统极限下，利用复制方法分析了联合US-VP的性能。副本对称性（RS）和1步副本对称性破坏（1 RSB）的假设下的分析表明，最佳的数据无关的US提供的只是相同的性能随机US在大系统的限制，而数据无关的US是容量实现只有用户的数量趋于无穷大。结果表明，联合US-VP可以提供一个大的系统限制的能量损失大幅减少。因此，联合US-VP在可实现的和速率方面优于单独的US-VP，其由向量预编码（VP）和数据无关US的组合组成。特别地，数据相关US可以应用于一般调制，并且用贪心算法来实现。
2012-04-17 cs.IT 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
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
