Uplink-aided High Mobility Downlink Channel Estimation over Massive MIMO-OTFS System
虽然它经常用于正交频分复用（OFDM）系统中，但是在高移动性场景中，在正交时频空间（OTFS）调制上应用大规模多输入多输出（MIMO）可能会遭受巨大的训练开销。在本文中，我们提出了一个上行辅助的高移动性下行信道估计方案的大规模多输入多输出-OTFS网络。具体而言，首先建立上行链路的时域大规模多输入多输出-OTFS信号模型，并采用基于期望最大化的变分贝叶斯（EM-VB）框架，针对每个物理散射路径恢复上行信道参数，包括角度、时延、多普勒频率和信道增益，相应地，借助快速贝叶斯推理，构造了一种低复杂度的方法来克服EM-VB的瓶颈。然后，我们充分利用角度，延迟和多普勒之间的相互作用的上行链路和下行链路和重建的角度，延迟和多普勒频率的下行链路的大规模信道在基站。此外，我们研究了下行链路大规模多输入多输出信道估计的延迟多普勒角域。详细分析了OTFS在时延-多普勒域上的信道色散。各种数值例子来证实所提出的计划的有效性和鲁棒性。
2020-03-16 eess.SP
Multi-user Downlink Beamforming using Uplink Downlink Duality with CEQs for Frequency Selective Channels
高分辨率全数字收发器由于其增加的功耗、成本和硬件复杂性而在毫米波（mmWave）上不可行。使用低分辨率转换器是在毫米波实现全数字架构的一种可能解决方案。在本文中，我们考虑一个设置中，一个全数字基站与恒定包络量化（CEQ）的数字到模拟转换器的每个射频链与多个单天线用户与个人的信号量化加干扰加噪声比（SQINR）的频率选择性信道的约束进行通信。首先，我们建立了上行链路下行链路的对偶CEQ硬件约束和OFDM为基础的传输在本文中考虑的系统。基于上下行链路对偶原理，提出了一种多用户多载波波束赋形和功率分配问题的解决方案，使得所有用户和子载波上的最小SQINR最大化。然后，我们提出了最初提出的解决方案的每个子载波版本，该解决方案将OFDM波形的所有子载波合并，从而导致可以以并行方式解决的较小的子问题。我们的数值计算结果的基础上产生的3GPP信道模型Quadriga表现出的遍历和速率和遍历最小速率的最先进的线性解决方案的改进。我们还显示了改进的性能在非线性解决方案的编码误比特率与增加的灵活性，分配到建议的框架内的个人用户SQINR。
2022-08-01 eess.SP
Spectral Efficiency Analysis of Uplink-Downlink Decoupled Access in C-V2X Networks
上行链路（UL）/下行链路（DL）解耦接入已经作为一种新的接入架构出现以改善蜂窝网络中的性能增益。在本文中，我们研究了蜂窝车联网（C-V2X）中的UL/DL解耦接入性能。我们从频谱效率（SE）的角度提出了C-V2X中UL/DL解耦接入的统一分析框架。通过将UL/DL解耦接入C-V2X建模为Cox过程并利用随机几何，我们获得了不同关联情况下C-V2X网络中UL/DL解耦接入的联合关联概率、到服务基站的UL/DL距离分布以及SE。我们进行了大量的Monte Carlo仿真来验证所提出的统一分析框架的准确性，结果显示在C-V2X中UL/DL解耦接入的系统平均SE更好。
2022-12-12 eess.SP
Performance Analysis of Sub-band Full-duplex Cell-free Massive MIMO JCAS Systems
针对带内全双工通信感知一体化系统的自干扰与上下行信号互扰问题，提出子带全双工无蜂窝大规模MIMO JCAS方案，通过非重叠子带分别承载下行感知与上行通信，实现各接入点高精度感知参数估计。
2025-10-28 eess.SP
ISAC-Enabled Grant-Free Uplink via Artificial-Path Delay Modulation
The Chinese University of Hong Kong（香港中文大学）
提出一种基于人工路径时延调制的通感一体化免授权上行框架，通过调制下行波形的可控人工路径时延传递上行信息，实现免SIC的上下行共存。
2026-05-29 eess.SP
Joint Uplink and Downlink Resource Allocation and Antenna Activation for Pinching Antenna Systems
本文提出一种基于可重构天线系统的联合上下行框架，通过联合优化天线激活与功率分配，实现同频同时双向传输，相比TDD获得60-90%的性能提升。
2025-10-27 eess.SP
LPD-Aware Uplink CSI-based 5G NR Downlink Synchronization for Tactical Networks
针对5G NR下行同步信号易被窃听者探测的问题，本文提出利用上行CSI对同步信号进行面向战术UE的波束赋形，以降低探测概率并保持合法链路性能。
2024-06-14 eess.SP
Joint Uplink-Downlink Resource Allocation for Multi-User IRS-Assisted Systems
研究了多用户频分复用（FDD）和时分复用（TDD）系统中智能反射面（IRS）的上下行链路联合配置。这在FDD中是有动机的，因为上行链路和下行链路传输同时发生，因此IRS必须被联合配置用于两个传输。在TDD中，虽然联合设计不是严格必要的，但它可以显著减少与更新IRS相关联的反馈开销、功耗和配置周期。为了计算通过联合设计实现的上行链路和下行链路速率之间的权衡，使用开发的块坐标下降算法来制定和优化加权和问题。由此产生的上行链路-下行链路的权衡区域进行了研究，通过数值模拟，以获得不同的情况下的见解。在所有FDD场景和一些TDD场景中，联合优化的设计显著优于使用针对上行链路（下行链路）优化的IRS配置来辅助下行链路（上行链路）传输的固定上行链路（固定下行链路）启发式。此外，联合设计基本上弥合了与允许上行链路和下行链路中的不同IRS配置的个体设计上限的差距。否则，在剩余的TDD场景中，与优化的联合设计和单独设计相比，固定上行链路和固定下行链路设计几乎实现了单独的设计性能，并且大大降低了开销和/或复杂度。
2022-07-28 cs.IT eess.SP math.IT
Downlink and Uplink Intelligent Reflecting Surface Aided Networks: NOMA and OMA
智能反射面（IRS）被设想为未来通信网络提供可重构的无线环境。在本文中，下行链路和上行链路IRS辅助非正交多址接入（NOMA）和正交多址接入（OMA）网络进行了研究，其中IRS部署通过协助小区边缘用户设备（UD）与基站（BS）进行通信来增强覆盖。为了表征系统性能，研究了具有Nakagami- $m$衰落的BS-IRS-UD链路的新的信道统计。对于每种情况下，中断概率和遍历率的封闭形式的表达式推导。为了获得进一步的了解，分集阶数和高信噪比（SNR）的斜率为每种情况下获得根据渐近近似在高SNR政权。结果表明，分集阶数受IRS反射单元数和Nakagami衰落参数的影响，但高信噪比斜率与这些参数无关。仿真结果验证了我们的分析，并揭示了优越性的IRS全双工解码和转发中继。
2021-02-04 eess.SP
Uplink and Downlink Communications in Segmented Waveguide-Enabled Pinching-Antenna Systems (SWANs)
本文提出分段波导赋能的捏合天线系统（SWAN），通过多段波导消除天线间辐射效应，建立物理一致的上行信号模型，并设计PA放置算法以最大化上下行SNR，实验证明其性能优于传统PASS。
2025-09-12 eess.SP
Deep Learning Based Multi-Node ISAC 4D Environmental Reconstruction with Uplink- Downlink Cooperation
提出一种基于深度学习的上下行协作多节点ISAC 4D环境重建方法，通过虚拟孔径、CFAR检测、MUSIC算法及多级融合策略克服单节点感知限制，实现高精度环境重建。
2024-04-23 eess.SP
Joint Uplink and Downlink Resource Allocation Towards Energy-efficient Transmission for URLLC
本文针对URLLC在有限发射功率下的传输难题，提出结合跳频与主动丢弃的节能数据包交付机制，并通过联合优化上下行资源分配最小化平均总功率。
2023-05-25 eess.SP
Concurrent Downlink and Uplink Joint Communication and Sensing for 6G Networks
联合通信与感知（Joint Communication and Sensing，JCAS）技术是智能车联网、智能制造等第六代移动通信网络中的一项重要技术，基站（BS）通过两个空间分离的天线阵列，可以在单站环境下进行下行主动JCAS。本文提出了一种并行下行和上行链路（CDU）JCAS系统，其中BS可以使用发送的专用信号的回波用于在上行链路时隙中进行感测，同时执行可靠的上行链路通信。提出了一种新的基于连续干扰消除的CDU JCAS处理方法，以实现上行链路通信符号和下行链路感测参数的估计。大量的仿真结果验证了CDU JCAS系统的可行性，与传统的JCAS方法相比，性能提高了10 dB以上，同时保持了可靠的上行链路通信。
2022-11-08 cs.IT eess.SP math.IT
Dynamic Uplink/Downlink Resource Management in Flexible Duplex-Enabled Wireless Networks
灵活双工是为了适应未来无线网络的信道和业务不对称性而提出的。在本文中，我们提出了两种新的算法在灵活的双工框架内的联合上行链路和下行链路的资源分配在多小区的情况下，命名为SAFP和RMDI，基于无线链路之间的干扰耦合的意识。数值结果表明，显著的性能增益的基线系统与固定的上行链路/下行链路资源配置，并在动态TDD方案，独立适应的配置，在每个小区随时间变化的业务量。所提出的算法实现了两倍的增长时，与基线方案相比，测量的最坏情况下的服务质量满意度水平，在低水平的流量不对称。当流量高度不对称时，增益更显着，因为它实现了三倍的增长。
2017-09-11 cs.CE eess.SP
Performance of Downlink and Uplink Integrated Sensing and Communications (ISAC) Systems
这封信分析了综合传感和通信（ISAC）系统的基本性能。对于下行链路和上行链路ISAC，分集阶数进行了分析，以评估的通信速率（CR）和高信噪比（SNR）的斜率被揭露的CR以及感测速率（SR）。此外，可实现的下行链路和上行链路CR-SR区域的特征。结果表明，ISAC可以提供更多的自由度的CR和SR比传统的频分传感和通信系统，其中隔离的频带用于感测和通信，分别。
2022-06-16 cs.IT eess.SP math.IT
FDD Massive MIMO Uplink and Downlink Channel Reciprocity Properties: Full or Partial Reciprocity?
FDD大规模MIMO通信系统面临的一个挑战是如何在基站处获得下行链路信道状态信息（CSI）。除了通过上行链路导频传输的传统码本反馈之外，可以通过上行链路信道估计和信道参数估计算法来利用一些信道互易特性。本文分析了上下行信道的互易特性。从理论上证明了FDD下行信道和上行信道的多径参数并不都是等价的。因此，所谓的完全互易性不成立，而部分互易性成立。最后，通过信道测量活动验证了理论分析的正确性.最后，为了支持部分互易性，还提出了对标准化5G信道模型的修改。通过本文的工作，可以为FDD大规模MIMO系统的传输方案设计指明方向。
2019-12-31 cs.IT eess.SP math.IT
Link Budget Analysis for Free-Space Optical Satellite Networks
自由空间光卫星网络（FSOSNs）将采用星间、星地间的自由空间光链路，分析了星间光链路和光上下行链路的链路预算问题。在这些FSOSN的卫星将有有限的能量，从而有限的功率，我们调查的链路距离和链路余量的影响，光星间链路传输功率，和倾斜距离，仰角，和链路余量的影响，光上行链路/下行链路传输功率。我们对这些光链路进行建模，并计算各种参数的结果。我们观察到，当链路距离增加时，对于卫星间和上行链路/下行链路通信，传输功率增加，而当仰角增加时，对于上行链路/下行链路传输，传输功率减小。我们还观察到链接余量和链接距离之间的反比关系。此外，我们强调了一些实际的见解和设计准则，从这种分析。
2022-04-27 eess.SP
Joint Uplink-Downlink Capacity and Coverage Optimization via Site-Specific Learning of Antenna Settings
我们提出了一种新的框架，用于优化天线参数设置在异构蜂窝网络。我们制定了一个优化问题的覆盖范围和容量-在下行链路（DL）和上行链路（UL）-配置的倾斜角，垂直半功率波束宽度（HPBW），和水平HPBW的每个小区的天线阵列在整个网络。受贝叶斯优化（BO）和差分进化算法的启发，为这个非凸问题提出了一种新的数据驱动框架，该框架具有样本效率高、收敛速度快的特点，同时可扩展到大型网络。通过联合优化DL和UL性能，我们考虑了这两条链路的不同信号功率和干扰特性，从而在每一条链路的覆盖范围和容量之间实现适度的权衡。我们在AT&T实验室开发的最先进的5G NR蜂窝系统级模拟器上进行的实验表明，所提出的算法始终显著优于3GPP默认设置、随机搜索和传统BO。在一个现实的设置，并与传统的BO相比，我们的方法增加了超过60%的平均总和日志率，同时降低了超过80%的中断概率。与3GPP默认设置相比，我们的方法的增益要大得多。结果还表明，实际上重要的组合的DL吞吐量和UL覆盖可以大大提高联合UL-DL优化。
2022-10-27 eess.SP
Multi-Target Two-way Integrated Sensing and Communications with Full Duplex MIMO Radios
该研究提出一种多目标双向全双工MIMO集成感知通信系统，采用通信波形兼顾感知与通信，开发目标参数估计算法，提出联合波束成形优化及NSP方法，仿真验证可实现准确雷达估计并提升上下行速率。
2023-12-16 eess.SP
Joint Optimization of Uplink and Downlink Resources under QoS Constraints of AR
School of Electronics and Information Engineering, Beihang University（北京航空航天大学电子信息工程学院）
研究交互式AR服务的UL和DL资源联合优化，通过建模为串联排队系统得出QoS上限，转化为服务时间条件，制定加权发射功率最小化问题，用基于学习框架联合优化，设计基于GNN策略，仿真显示满足AR可靠性要求且降低发射功率。
2026-07-21 eess.SP
FDD Massive MIMO: How to Optimally Combine UL Pilot and Limited DL CSI Feedback?
针对FDD大规模MIMO系统下行CSI获取反馈开销大、仅用上行导频估计精度不足的问题，提出结合上行CSI与有限下行相位量化反馈的MSE最优信道重建及比特分配方法，可实现接近完美CSI的和频谱效率。
2024-05-14 eess.SP
Spectral Efficiency Analysis of the Decoupled Access for Downlink and Uplink in Two Tier Network
分析了两层异构网络中解耦无线接入的有效性。解耦无线接入及其性能优势已被研究在不同的情况下，最近。本文从频谱效率的角度对其有效性进行了深入分析。为了实现该任务，（i）用于用户设备与采用不同频段的不同层的关联概率的新的封闭形式表达式（即，微波和毫米波）具有不同的路径损耗指数推导出使用单变量福克斯的H-函数;（ii）的分布的服务基站的距离也推导出;（iii）频谱效率的精确表达式，为不同的关联情况下，进一步获得使用双变量福克斯的H-函数。此外，严格的模拟结果提供了验证上述分析结果。此外，还详细讨论了解耦无线接入的解耦增益及其功效。最后，尽管解耦的无线接入，这是显而易见的，从本文中提出的结果提供了改进，很少有问题提出了其实用价值。
2019-03-14 eess.SP
Robust Non-Coherent Beamforming for FDD Downlink Massive MIMO
由于难以获得信道状态信息（CSI），因此已知设计用于频分双工（FDD）大规模多输入多输出的下行链路（DL）的波束成形技术是具有挑战性的问题。实际上，由于上行链路-下行链路频带是不相交的，因此系统不能像时分双工（TDD）系统中那样依赖于信道互易性来从上行链路（UL）导频估计信道。尽管如此，在本文中，我们提出了鲁棒波束形成器的原始设计，不需要来自用户的任何反馈，仅依赖于UL导频的传输。付出的代价是波束形成器在它不利用每个多径分量的相位的全部知识的意义上是非相干的。在不同的准则和部分相位知识下，提出了大量新颖的设计。
2020-04-01 eess.SP
Uplink-Downlink Duality Between Multiple-Access and Broadcast Channels with Compressing Relays
上行链路-下行链路对偶性是指在和功率约束下，具有厄米转置信道矩阵的高斯多址信道和高斯广播信道的容量区域是相同的。本文将这一结果推广到一个合作的蜂窝网络中，在该网络中，远程接入点被部署为中继，在中央处理器（CP）的协调下为用户提供服务。在该模型中，用户和中继通过有噪声的无线链路连接，而中继和CP通过无噪声但速率受限的前传链路连接。基于拉格朗日技术，本文建立了这样的多址中继信道和广播中继信道之间的对偶关系，假设中继使用基于压缩的策略。具体而言，我们表明，在相同的总发射功率约束和个人前传速率约束下，高斯多址接入和广播中继信道的可实现速率区域是相同的，当使用独立压缩或Wyner-Ziv和多变量压缩策略。关键的观察结果是，如果在中继器处的波束成形向量是固定的，则在上行链路和下行链路两者中的可实现速率和前传约束下的和功率最小化问题可以根据压缩技术被变换成线性规划或半定规划问题，并且上行链路和下行链路问题是彼此的拉格朗日方程。此外，对应于下行链路速率约束的对偶变量成为上行链路功率;对应于下行链路前传约束的对偶变量成为上行链路量化噪声。这种对偶关系使得能够实现用于基于上行链路优化下行链路传输和中继策略的有效算法。
2021-08-26 cs.IT eess.SP math.IT
Model-driven Learning for Generic MIMO Downlink Beamforming With Uplink Channel Information
准确的下行信道信息对于波束成形设计至关重要，但在实际中很难获得。本文研究了一种基于深度学习的下行波束赋形优化方法，以最大化系统和速率，当只有上行信道信息可用时。我们的主要贡献是提出了一种模型驱动的学习技术，利用最佳下行链路波束成形的结构，设计一个有效的混合学习策略，旨在最大限度地提高和速率性能。这是通过在训练阶段联合考虑下行链路信道的学习性能、功率和和速率来实现的。所提出的方法适用于上行链路信道信息可用但其与下行链路信道的关系未知并且不需要显式下行链路信道估计的一般情况。我们进一步扩展开发的技术，以大规模的多输入多输出的情况下，实现了分布式学习策略的多小区系统，而无需小区间信令开销。仿真结果表明，该方法具有接近于现有数值算法的性能，并具有良好的下行信道信息，在总速率方面明显优于现有的数据驱动方法。
2021-09-16 cs.IT eess.SP math.IT
Deep Learning based Downlink Channel Prediction for FDD Massive MIMO System
在频分双工（FDD）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所需的巨大开销，在基站（BS）处获取下行链路信道状态信息（CSI）是非常具有挑战性的任务。在本文中，我们揭示了一个确定性的上行链路到下行链路的映射函数时，位置到信道的映射是双射。受通用近似定理的启发，我们提出了一个稀疏复值神经网络（SCNet）来近似上行链路到下行链路的映射函数。与在实域中运行的一般深度网络不同，SCNet是在复域中构建的，能够通过离线训练来学习复值映射函数。在训练之后，SCNet用于基于估计的上行链路CSI直接预测下行链路CSI，而不需要下行链路训练或上行链路反馈。数值结果表明，SCNet在预测精度方面比一般深度网络具有更好的性能，并在复杂的无线信道中表现出显着的鲁棒性，展示了其在实际部署中的巨大潜力。
2019-08-26 cs.IT eess.SP math.IT
Deep Learning for Uplink CSI-based Downlink Precoding in FDD massive MIMO Evaluated on Indoor Measurements
当操作具有处于不同频率的上行链路（UL）和下行链路（DL）信道的大规模多输入多输出（MIMO）系统（频分双工（FDD）操作）时，用于下行链路预编码的信道状态信息（CSI）的获取是主要挑战。由于除了收发器损伤之外，UL和DL CSI两者都由发射器和接收器周围的物理环境确定，因此理所当然的是，对于静态环境，可以存在从UL CSI到DL CSI的映射。首先，我们建议使用各种基于神经网络（NN）的方法来学习这种映射，并使用经典的信号处理提供基线。其次，我们引入了一个计划来评估所有方法的泛化性能和质量，区分已知和以前看不见的物理位置。第三，我们评估所有的方法在一个真实世界的室内数据集收集32天线通道探测器。
2022-09-22 cs.IT eess.SP math.IT
Amplitude Prediction from Uplink to Downlink CSI against Receiver Distortion in FDD Systems
针对FDD系统中接收机失真导致的CSI幅度预测性能下降问题，提出基于轻量级神经网络的幅度预测方法，通过失真学习网络抑制失真并校准互易性，结合幅度预测网络实现下行CSI幅度预测，提高精度并降低延迟。
2023-08-31 cs.IT eess.SP math.IT
Uplink-Downlink Duality for Beamforming in Integrated Sensing and Communications
University of Toronto（多伦多大学）
本文研究了在集成感知与通信中同时利用通信信号进行感知的波束成形和功率优化问题，提出通过最大化特定感知方向的波束成形功率来最小化贝叶斯Cramér-Rao界，并扩展了经典上行-下行对偶性理论以适应ISAC场景，引入额外条件以处理负噪声功率。
2026-05-13 cs.IT eess.SP math.IT
Joint Downlink and Uplink Optimization for RIS-Aided FDD MIMO Communication Systems
针对RIS辅助FDD MIMO系统上下行同时传输需求，提出基于AO的两种单位模相移优化方法，联合最大化加权和速率并显著提升性能。
2024-01-21 cs.IT eess.SP math.IT
FedAQ: Communication-Efficient Federated Edge Learning via Joint Uplink and Downlink Adaptive Quantization
Hong Kong University of Science and Technology（香港科技大学）
针对联邦学习在无线网络中通信开销大的问题，本文提出FedAQ框架，通过联合上下行自适应量化策略优化比特长度，实现最高66.7%的通信能量节省。
2024-06-26 cs.DC cs.LG cs.NI
MIMO-PASS: Uplink and Downlink Transmission via MIMO Pinching-Antenna Systems
本文研究多用户MIMO场景下夹持天线系统（PASS）的上下行传输，提出联合优化数字预编码与夹持元件位置的混合波束成形及多用户检测算法，显著提升了系统吞吐量。
2025-03-05 cs.IT eess.SP math.IT
HyperRNN: Deep Learning-Aided Downlink CSI Acquisition via Partial Channel Reciprocity for FDD Massive MIMO
为了充分发挥大规模多输入多输出（MIMO）在下行链路中的优势，需要在基站（BS）处获取信道状态信息（CSI）来优化波束形成矩阵。在频分双工（FDD）系统中，全信道互易性不成立，并且CSI获取通常需要下行链路导频传输，随后是上行链路反馈。先前的工作提出了经由深度学习的导频传输、反馈和CSI估计的端到端设计。在这项工作中，我们引入了一个增强的端到端的设计，利用部分上行链路-下行链路的互易性和时间相关的衰落过程，通过联合利用下行链路和上行链路的导频。所提出的方法基于一种新型的深度学习架构- HyperRNN -它结合了超网络和递归神经网络（RNN），以优化从上行链路到下行链路的长期信道特征的传输。仿真结果表明，HyperRNN实现了较低的归一化均方误差（NMSE）性能，并降低了对导频长度的要求。
2021-07-08 cs.IT eess.SP math.IT
EMF-Aware Power Control for Massive MIMO: Cell-Free versus Cellular Networks
针对EMF约束下的CF-mMIMO系统，本文提出上行与下行最大化用户最小速率的功率控制方法，并证明其在满足电磁安全限制的同时优于蜂窝mMIMO且提升公平性。
2024-04-24 cs.IT eess.SP math.IT
Improving Wireless Federated Learning via Joint Downlink-Uplink Beamforming over Analog Transmission
本文针对无线联邦学习中的噪声干扰问题，提出低复杂度联合下行-上行波束成形算法JDUBF，通过贪心分解和块坐标下降优化提升训练收敛速率，仿真验证其显著优于传统分离链路设计。
2025-02-04 cs.IT eess.SP math.IT
Uplink-Downlink Duality and Precoding Strategies with Partial CSI in Cell-Free Wireless Networks
我们认为一个可扩展的以用户为中心的无线网络与动态集群的形成所定义的Björnsson和Sanguinetti。在已经示出了主导信道子空间信息对于上行链路（UL）导频净化的重要性并且已经在我们先前的工作中检查了不同的UL组合方案之后，在这里，我们研究用于下行链路（DL）的预编码策略。针对不同的天线分布、用户密度和UL导频尺寸，评估分布式可扩展DL预编码和功率分配方法。我们将分布式功率分配方法与基于特定形式的UL-DL二元性的方案进行比较，该方案可由中央处理器基于可用的部分信道状态信息来计算。新的对偶方法实现了UL和DL的几乎对称的“乐观遍历速率”，同时节省了相当大的计算复杂性，因为UL组合向量被重用为DL预编码器。
2022-01-17 cs.IT eess.SP math.IT
EMF-Aware MU-MIMO Beamforming in RIS-Aided Cellular Networks
可重构智能表面（RISs）是关键的新兴第六代（6 G）技术之一，其有望通过添加人工传播路径来改善发送器和接收器之间的链路预算。在这种重新配置的传播环境中，下行链路（DL）多用户多输入多输出（MU-MIMO）为蜂窝网络带来容量改进。它受益于MIMO系统提供的空间维度，以通过应用适当的波束成形（BF）方案来实现在相同的无线电资源上向多个用户同时传输独立的数据流。然而，在某些情况下，长时间为同一用户子集提供服务可能会导致一些不期望的区域，其中平均电磁场暴露（EMFE）超过监管限制。为了解决这一挑战，我们在本文中提出了一种新的电磁场（EMF）感知MU-MIMO BF方案，旨在优化的整体容量下的EMF约束条件下，在RIS辅助蜂窝网络。
2022-09-29 cs.IT eess.SP math.IT
RIS-Aided Cooperative Mobile Edge Computing: Computation Efficiency Maximization via Joint Uplink and Downlink Resource Allocation
本文研究RIS辅助的协作移动边缘计算系统，通过联合设计上下行无线资源分配（包括用户关联、波束成形、功率、任务划分及相移），利用组稀疏结构和交替最大化框架最大化计算效率。
2024-03-21 cs.IT eess.SP math.IT
Centralized Learning of the Distributed Downlink Channel Estimators in FDD Systems using Uplink Data
在这项工作中，我们提出了一种基于卷积神经网络（CNN）的低复杂度方法，用于频分双工（FDD）系统中的下行链路（DL）信道估计（CE）。与现有的工作相比，我们使用的训练数据，这仅仅源于上行链路（UL）域。这允许学习集中在基站（BS）的CNN。在训练之后，网络参数被卸载到BS的覆盖区域内的移动终端（MT）。然后，MT可以利用低复杂度的CNN估计器获得MIMO信道的信道状态信息（CSI）。这避免了不可行的反馈量的必要性，即，在用户处获取训练数据，以及在每个MT处的离线训练阶段。数值结果表明，仅基于UL数据训练的CNN与基于DL数据训练的网络表现同样好。此外，该方法能够优于最先进的CE算法。
2021-05-25 cs.IT eess.SP math.IT
Downlink and Uplink ISAC in Continuous-Aperture Array (CAPA) Systems
University of Alberta（阿尔伯塔大学）；Queen Mary University of London（伦敦玛丽女王大学）；Kyung Hee University（庆熙大学）；The University of Hong Kong（香港大学）
本文提出基于连续孔径阵列的ISAC框架，通过三种波束成形设计提升通信和感知性能，并通过实验验证其在CR和SR方面的优势。
2025-07-20 cs.IT eess.SP math.IT
Simultaneous Downlink Data Transmission and Uplink Channel Estimation with Reduced Complexity Full Duplex MIMO Radios
在本文中，我们研究全双工（FD）多输入多输出（MIMO）无线电同时数据通信和控制信息交换。利用最近提出的FD MIMO架构，结合数字发射和接收波束成形与降低复杂度的多抽头模拟自干扰（SI）消除，我们提出了一种新的传输方案，利用信道互易性联合下行链路波束成形信息数据通信和上行链路信道估计，通过训练数据传输。我们采用了一个通用的导频辅助信道估计模型，并提出了一个统一的优化框架，所有涉及FD MIMO设计参数。我们的代表性的Monte Carlo模拟结果的波束形成器以及模拟和数字SI消除的一个示例算法的解决方案表明，所提出的基于FD的联合通信和控制方案提供了1.4倍的下行链路速率的半双工对应。与具有全连接模拟消除的传统FD MIMO架构相比，模拟消除器的硬件复杂度降低了50%，从而实现了这种性能改进。
2020-03-14 cs.IT eess.SP math.IT
Near-Field Integrated Sensing, Positioning, and Communication: A Downlink and Uplink Framework
提出一种近场ISPAC框架，采用双阵列结构使基站同时服务通信用户并感知定位目标，通过优化CRB最小化问题，实现仅依赖单基站与有限带宽的联合角度与距离定位。
2023-11-13 cs.IT eess.SP math.IT
Beamforming Design for Integrated Sensing and Communications Using Uplink-Downlink Duality
本文提出一种基于上下行对偶的优化框架，将集成感知与通信的波束成形设计转化为易处理形式，显著降低计算复杂度，同时最小化感知贝叶斯克拉美-罗界并满足通信服务质量约束。
2024-04-20 cs.IT eess.SP math.IT
Dual Gradient Descent EMF-Aware MU-MIMO Beamforming in RIS-Aided 6G Networks
可重构智能表面（RIS）是即将到来的第六代（6 G）通信的关键技术之一，它可以通过添加人工传播路径来提高接收端的信号强度。在下行链路（DL）多用户多输入多输出（MU-MIMO）通信的背景下，设计适当的波束成形（BF）方案以充分利用这种重新配置的传播环境并提高网络容量是一个主要挑战。由于MIMO系统提供的空间维度，独立的数据流可以在相同的无线电资源上同时发送到多个用户。重要的是要注意，在一段时间内为相同的用户子集提供服务可能会导致平均电磁场暴露（EMFE）超过监管限制的不期望区域。为了应对这一挑战，在本文中，我们提出了一种基于双梯度下降（Dual-GD）的电磁场（EMF）感知MU-MIMO BF方案，旨在优化RIS辅助6 G蜂窝网络中EMFE约束下的整体容量。
2022-10-03 cs.IT eess.SP math.IT
Comprehensive Analysis of Cellular Uplink Performance in a Dense Stadium Deployment
University of Notre Dame（圣母大学）；Sebelas Maret University（三十一苏拉巴亚大学）
本文通过在大学圣心学院足球场的测量，揭示了高频TDD频段上行性能受限于频谱和时间域，低频FDD频段在上行中不可或缺，为下一代无线网络设计提供指导。
2026-07-09 cs.NI eess.SP
Design and Analysis of Uplink and Downlink Communications for Federated Learning
Sun Yat-sen University（中山大学）；University of Virginia（弗吉尼亚大学）
通信是联邦学习（FL）的主要瓶颈之一，但现有的研究还没有解决有效的通信设计问题，特别是在需要同时考虑上行链路和下行链路通信的无线FL中。本文重点研究无线FL物理层量化和传输方法的设计和分析，回答客户端和参数服务器之间进行什么以及如何通信的问题，并评估更新模型的各种量化和传输选项对学习性能的影响。我们提供了新的收敛性分析著名的FedAvg下非独立同分布。数据集分布、部分客户端参与以及上行链路和下行链路通信中的有限精度量化。这些分析表明，为了实现O（1/T）的收敛率与量化，传输的权重需要增加的量化水平在对数率，而传输的权重差分可以保持一个恒定的量化水平。对各种真实世界数据集的综合数值评估表明，FL定制的上行链路和下行链路通信设计的好处是巨大的-对于i.i.d.和i.i.d.的大多数实验，精心设计的量化和传输以不到10%的基线带宽实现了超过98%的浮点基线精度。和非I.I.D.数据集。特别是，1位量化（浮点基线带宽的3.1%）在MNIST上以几乎相同的收敛速率实现了99.8%的浮点基线精度，这是作者所知的最佳带宽-精度权衡。
2020-12-07 cs.IT cs.LG eess.SP
Dynamic Downlink-Uplink Spectrum Sharing between Terrestrial and Non-Terrestrial Networks
University of Bremen（不来梅大学）；Aalborg University（奥尔堡大学）
针对6G中密集低轨卫星星座共享频段时传统FDD系统干扰严重的问题，提出动态FDD频段重分配方法，结合多种优化技术求解联合优化问题，使密集部署中吞吐量较传统FDD提升高达94%。
2025-11-11 cs.IT eess.SP math.IT
Joint Uplink-Downlink Fronthaul Bit Allocation in Fronthaul-Limited Massive MU-MIMO Systems
KTH Royal Institute of Technology（皇家理工学院）
本文研究了大规模MIMO系统中前传链路受限的上行-下行前传比特分配问题，提出了一种基于硬化界的方法以最大化频谱效率，并通过算法实现了比特分配的优化。
2026-01-24 cs.IT eess.SP math.IT
Continuous-Aperture Array (CAPA)-Based Wireless Communications: Capacity Characterization
University of Alberta（阿尔伯塔大学）；University College Dublin（都柏林大学学院）；Queen Mary University of London（伦敦玛丽女王大学）；The University of Hong Kong（香港大学）
本文研究了基于连续孔径阵列（CAPA）的无线通信容量特性，推导了单用户和多用户信道容量表达式，并通过案例分析展示了CAPA在容量上的优势。
2025-02-18 cs.IT eess.SP math.IT
FDD Massive MIMO Without CSI Feedback
发射机信道状态信息（CSIT）对于大规模多输入多输出（MIMO）系统提供的频谱效率增益是必不可少的。在频分复用（FDD）大规模MIMO系统中，通常通过下行链路信道估计和用户反馈来获取CSIT，但是随着天线数量的增加，用于每个用户的CSI训练和反馈的开销增加，导致频谱效率的降低。在本文中，我们表明，在FDD中使用上行链路导频，下行链路和频谱效率增益与完美的下行链路CSIT是可以实现的，当在基站的天线数量是无限的一些温和的信道条件下。该方法的核心思想是利用上下行信道的几何互易性，提出了基于上行导频的均方误差最优下行信道重构方法。我们还提出了一个强大的下行链路预编码方法利用重建的信道与误差协方差矩阵。我们的系统级仿真结果表明，我们提出的预编码方法可以达到可比的总和频谱效率迫零预编码与完美的下行链路CSIT，没有CSI训练和反馈。
2023-02-09 cs.IT eess.SP math.IT
3D UAV Trajectory and Communication Design for Simultaneous Uplink and Downlink Transmission
在本文中，我们研究了无人机（UAV）辅助的同时上行链路和下行链路传输网络，其中一个无人机作为传播者连接到多个接入点，另一个无人机作为基站（BS）从众多的传感器节点收集数据。本文的目标是通过联合优化3D无人机轨迹、通信调度和UAV-AP/SN发射功率来最大化UAV-BS和UAV-AP系统吞吐量之和。我们首先考虑一种特殊情况，其中UAV-BS和UAV-AP轨迹是预先确定的。虽然所得到的问题是一个整数和非凸优化问题，全局最优解是通过应用基于问题的隐单调结构的polyblock外近似（POA）方法。针对三维无人机轨迹优化的一般情况，提出了一种基于逐次凸逼近（SCA）技术的分区交替优化迭代算法。数值结果表明，所提出的设计是能够实现显着的系统吞吐量增益超过基准。此外，基于SCA的方法可以实现与基于POA的方法几乎相同的性能，但具有低得多的计算复杂性。
2020-06-13 cs.IT eess.SP math.IT
Uplink Assisted Joint Channel Estimation and CSI Feedback: An Approach Based on Deep Joint Source-Channel Coding
School of Electronic and Information Engineering, Beijing Jiaotong University（北京交通大学电子信息工程学院）
针对FDD MIMO系统中传统模块化CSI反馈架构的次优问题，提出上行辅助的联合信道估计与CSI反馈方法，采用DJSCC架构缓解悬崖效应，利用上下行信道部分互易性提升重建精度，实验验证了其有效性与必要性。
2025-04-15 cs.AI eess.SP
Energy-Efficient Activation and Uplink Transmission for Cellular IoT
考虑一个大规模蜂窝网络，其中基站（BS）为大量物联网（IoT）设备提供服务。由于物联网设备由容量有限的电池供电，因此如何延长其工作寿命是蜂窝物联网系统成功的首要问题。本文提出了如何使用BS以节能的方式经由下行链路信令来管理IoT设备的活动和休眠操作模式，以及IoT设备如何执行节能的上行链路功率控制以改善其上行链路覆盖。我们首先调查的基本统计特性的激活信令过程中引起的BS，想要激活在他们的小区中的设备，这有助于获得整洁的表达式的真，假和总的激活概率，揭示联合下行链路功率控制和BS协调是一种有效的手段，以显着提高激活性能。然后，我们提出了一种用于物联网设备的节能上行链路功率控制，该控制可以节省功率并同时改善上行链路覆盖概率。我们还提出了一个节能的下行链路功率控制和BS协调方案，这是显着提高激活和上行链路覆盖性能在同一时间。
2019-09-09 cs.IT eess.SP math.IT
Throughput Maximization for Full-Duplex UAV Aided Small Cell Wireless Systems
研究了全双工无人机辅助的小小区无线系统，其中无人机作为基站同时向下行用户发送数据和从上行用户接收数据。为了最大化包括上行链路和下行链路容量的总系统容量，交替地优化UAV轨迹、下行链路/上行链路用户调度和上行链路用户发射功率。由此产生的优化问题是混合整数和非凸的，这是具有挑战性的解决。为了解决这个问题，利用块坐标下降法和逐次凸逼近技术。仿真结果表明，与其他设计相比，我们的设计可以实现显着的容量增益。
2019-12-10 cs.IT eess.SP math.IT
