Mixed-Timescale Precoding and Cache Control in Cached MIMO Interference Network
考虑MIMO干扰网络中的媒体流，其中多个基站（BS）使用固定数据率同时向其相关联的用户递送媒体。性能从根本上受到交叉链路干扰的限制。我们提出了一个缓存引起的机会协作MIMO（CoMP）的干扰缓解。通过缓存媒体文件的一部分，BS机会性地采用CoMP来将交叉链路干扰转换为空间复用增益。研究了在速率约束下，以最小化发射功率为目标的MIMO预编码和缓存控制的混合时间尺度优化问题。缓存控制是为了创造更多的CoMP机会，并适应媒体文件的长期流行。预编码是为了保证速率要求，并且是自适应的信道状态信息和缓存状态在BS。联合随机优化问题被分解为短期预编码和长期缓存控制问题。我们提出了一个预编码算法，收敛到一个稳定点的短期问题。在此基础上，我们利用长期问题的隐藏凸性，并提出了一个低复杂性和鲁棒性的解决方案，使用随机次梯度。该解决方案在各种基线上具有显著的增益，并且不需要媒体流行度的明确知识。
2013-11-08 cs.IT math.IT
Two-Timescale Design for Reconfigurable Intelligent Surface-Aided Massive MIMO Systems with Imperfect CSI
研究了可重构智能表面（RIS）辅助的大规模多输入多输出（MIMO）系统的双时标传输设计，其中基站（BS）的波束形成适应于快速变化的瞬时信道状态信息（CSI），而RIS的被动波束形成适应于缓慢变化的统计CSI。具体来说，我们首先提出了一个线性最小均方误差（LMMSE）估计器，以获得聚合信道从用户到BS在每个信道相干间隔。基于估计的信道，我们应用低复杂度的最大比合并（MRC）波束形成在BS，然后推导出各态历经的可达速率在一个封闭的形式表示。为了得出设计的见解，我们进行了详细的理论分析，从推导出的遍历可实现的速率。如果BS-RIS信道是Rician分布的，我们证明了发射功率可以成比例地缩放到$1/M$，因为BS天线的数量，$M$，增长到无穷大，同时保持非零速率。如果BS-RIS信道是瑞利分布的，则发射功率可以随着$M$变大而与$1/\sqrt{M}$成比例缩放，或者随着反射元件的数量$N$变大而与$1/N$成比例缩放，同时仍然保持非零速率。通过利用在CSI的统计知识下推导出的数据率的表达式，我们通过设计RIS处的无源波束形成来最大化最小用户速率。数值结果证实，即使在存在不完美的CSI，在大规模MIMO系统中的RIS的集成结果在有前途的性能增益。此外，所获得的结果表明，它是有利的，将RIS靠近用户，而不是靠近BS。
2022-10-15 cs.IT eess.SP math.IT
Stochastic Successive Convex Optimization for Two-timescale Hybrid Precoding in Massive MIMO
由射频预编码器和基带预编码器组成的混合预编码由于其低硬件成本和功耗而成为大规模MIMO的流行预编码架构。在传统的混合预编码中，RF和基带预编码器都是自适应于实时信道状态信息（CSI）的。因此，在宽带系统中，每个子载波需要单独的RF预编码器，导致高的实现成本。为了克服这个问题，已经提出了使RF预编码器适应信道统计的双时标混合预编码（THP）。由于信道统计在不同子载波上近似相同，因此在THP中仅需要单个RF预编码器。尽管THP的优点，有没有一个统一的和有效的算法，其优化由于非凸和随机性的问题。基于随机逐次凸逼近（SSCA），提出了一种求解一般THP优化问题的在线算法框架SSCA-THP，该框架中，每当获得新的信道样本时，通过求解二次代理优化问题来更新混合预编码器.然后证明了SSCA-THP算法收敛于平稳点。最后，我们应用SSCA-THP解决三个重要的THP优化问题，并验证其优于现有的解决方案。
2018-01-29 cs.IT math.IT
Mixed-Timescale Online PHY Caching for Dual-Mode MIMO Cooperative Networks
近来，已经提出物理层（PHY）缓存以利用由基站（BS）处的缓存引起的动态边信息来支持协调多点（CoMP）并实现巨大的自由度（DoF）增益。由于缓存存储容量有限，PHY缓存的性能在很大程度上取决于缓存内容放置算法。在现有的算法中，缓存内容放置是离线方式适应长期的流行度分布。我们提出了一个在线PHY缓存框架，它适应缓存内容的放置微观空间和临时流行的变化，充分利用PHY缓存的好处。具体而言，在线缓存内容放置和内容交付的联合优化被公式化为混合时标漂移最小化问题，以增加CoMP机会并降低缓存内容放置成本。我们提出了一个低复杂度的算法，以获得一个吞吐量最佳的解决方案。此外，我们提供了一个封闭的形式表征的最大总和自由度的稳定区域，并研究了关键系统参数的稳定区域上的影响。仿真结果表明，所提出的在线PHY缓存框架实现了较大的增益超过现有的解决方案。
2018-10-17 cs.IT math.IT
Two-Timescale Joint Precoding Design and RIS Optimization for User Tracking in Near-Field MIMO Systems
针对远/近场 MIMO 用户位置与速度跟踪，提出双时间尺度联合 RIS 反射系数和 BS 预编码优化框架，证明通信导向 RIS 配置不利于跟踪，并在毫米波室内场景实现亚米级精度。
2023-04-26 cs.IT eess.SP math.IT
RIS-assisted Cell-Free Massive MIMO Systems With Two-Timescale Design and Hardware Impairments
本文研究硬件损伤下RIS辅助CF-mMIMO系统的上行传输，提出双时间尺度方案优化波束成形，推导可达速率闭式表达式并利用加速梯度上升法优化RIS相移以最大化用户速率。
2024-03-26 cs.IT eess.SP math.IT
RDARS Empowered Massive MIMO System: Two-Timescale Transceiver Design with Imperfect CSI
针对非理想CSI下RDARS辅助的多用户大规模MIMO系统，提出双时间尺度收发信机设计方案，通过推导可达速率、设计迭代优化算法，在降低硬件开销与发射功率的同时实现了速率提升。
2023-12-14 cs.IT math.IT
Large Deviation Delay Analysis of Queue-Aware Multi-user MIMO Systems with Multi-timescale Mobile-Driven Feedback
The Hong Kong University of Science and Technology（香港科技大学）
针对多用户MIMO系统中反馈受限下的队列延迟问题，提出一种两阶段队列感知用户调度算法，并通过样本路径大偏差分析证明其延迟衰减率远优于仅基于CSI的算法。
2013-05-26 cs.IT cs.SY eess.SY
Two-Timescale Design for Active STAR-RIS Aided Massive MIMO Systems
本文提出将有源RIS与STAR-RIS结合的ASTARS应用于mMIMO系统，基于统计CSI双时间尺度协议设计低开销信道估计方法，推导可达和速率闭式表达式，并利用PGAM联合优化元件参数，显著降低复杂度与处理开销。
2024-02-15 cs.IT eess.SP math.IT
Learning-Based Multiuser Scheduling in MIMO-OFDM Systems with Hybrid Beamforming
Nokia Bell Labs（诺基亚贝尔实验室）；EURECOM
本文研究了MIMO-OFDM混合波束赋形系统中的多用户调度问题，提出双时间尺度协议结合贪心、排序及机器学习方法，在RF链路限制下最大化比例公平性，揭示了性能与复杂度的权衡。
2025-07-12 cs.IT cs.LG eess.SP
Mixed-Timescale Deep-Unfolding for Joint Channel Estimation and Hybrid Beamforming
在大规模多输入多输出（MIMO）系统中，混合模拟-数字波束成形是一种利用潜在阵列增益而无需为每个天线使用专用射频链的基本技术。然而，由于天线数量大，传统的信道估计和混合波束成形算法通常需要很高的计算复杂性和信令开销。在这项工作中，我们提出了一个端到端的深度展开神经网络（NN）联合信道估计和混合波束形成（JCEHB）算法，以最大限度地提高系统的和速率在时分双工（TDD）的大规模MIMO。具体而言，递归最小二乘（RLS）算法和随机逐次凸逼近（SSCA）算法展开的信道估计和混合波束形成，分别。为了减少信令开销，我们考虑了一种混合时标混合波束形成方案，其中模拟波束形成矩阵基于离线的信道状态信息（CSI）统计进行优化，而数字波束形成矩阵基于估计的低维等效CSI矩阵在每个时隙进行设计。我们联合训练的模拟波束形成器与RLS和SSCA诱导的深度展开神经网络的可训练参数的基础上CSI统计离线。在数据传输过程中，我们通过RLS诱导的深度展开神经网络估计低维等效CSI，并更新数字波束形成器。此外，我们提出了一个混合的时标深度展开神经网络的模拟波束形成器进行在线优化，并扩展到频分双工（FDD）系统，其中信道反馈被认为是框架。仿真结果表明，该算法在降低计算复杂性和信令开销的同时，性能明显优于传统算法。
2022-06-08 cs.IT eess.SP math.IT
Traffic-Aware Hierarchical Beam Selection for Cell-Free Massive MIMO
针对无蜂窝大规模MIMO波束选择训练开销高且需满足流量感知时延要求的问题，提出双时间尺度分层波束选择方案，结合卷积神经网络预测、集中式与分布式强化学习算法，显著降低训练开销并提升时延满足率。
2023-09-20 cs.IT math.IT
Ergodic Rate Analysis of Reconfigurable Intelligent Surface-Aided Massive MIMO Systems with ZF Detectors
这封信研究了可重构智能表面（RIS）辅助大规模多输入多输出（MIMO）系统的两个时标设计。首先，迫零（ZF）检测器应用在基站（BS）基于瞬时聚合CSI，这是直接信道和级联的用户-RIS-BS信道的叠加。然后，通过利用信道的统计特性，我们推导出封闭形式的遍历可达速率表达式。利用梯度上升法，设计了仅依赖于长期统计CSI的RIS无源波束形成。我们证明了遍历速率可以获得$\mathcal{O}\left(\log_{2}\left(MN\right)\right)$数量级的增益，其中$M$和$N$分别表示BS天线和RIS单元的数量。我们还证明了显着的优越性所考虑的RIS辅助系统与ZF检测器的RIS免费系统和RIS辅助系统与最大比合并（MRC）。
2021-11-17 cs.IT eess.SP math.IT
Beam-Coherence-Aware Two-Stage Digital Combining for mmWave MU-MIMO Systems
KTH Royal Institute of Technology（皇家理工学院）；BeammWave AB（BeammWave公司）
本文提出一种两阶段数字组合架构，通过压缩信号减少终端处理负担，结合波束相干性和通道几何特性，提升毫米波多用户MIMO系统的频谱效率。
2026-03-27 cs.IT eess.SP math.IT
Transmission Design for XL-RIS-Aided Massive MIMO System with Visibility Regions
针对考虑可见性区域的XL-RIS辅助大规模MIMO系统，提出双时间尺度传输方案，推导可达速率闭式近似，用加速梯度上升算法优化RIS相移以最大化最小用户速率，验证了算法性能与低复杂度优势。
2024-05-17 cs.IT math.IT
Deterministic Pilot Design and Channel Estimation for Downlink Massive MIMO-OTFS Systems in Presence of the Fractional Doppler
虽然正交时频空间（OTFS）调制和大规模多输入多输出（MIMO）技术的结合可以使通信系统在高移动性场景中具有更好的性能，但由于实际系统中不准确的建模和高导频开销，下行链路信道估计仍然存在许多挑战。本文提出了一种在分数多普勒条件下下行大规模MIMO-OTFS系统的信道状态信息（CSI）获取方案，包括确定性导频设计和信道估计算法。首先，我们分析了基于正交频分复用（OFDM）调制解调器的单输入单输出（SISO）OTFS的输入输出关系，并将其扩展到大规模MIMO-OTFS。此外，我们制定了一个精确的模型，在实际系统中，分数多普勒被认为是和子路径的影响揭示。基于该模型和导频矩阵的结构，提出了一种确定性导频设计方案，以减少导频开销和节省内存消耗。由于信道几何结构相对于通信时间尺度变化非常缓慢，我们提出了一种改进的基于感知矩阵的信道估计（MSMCE）算法来获取下行链路CSI。仿真结果表明，该方法与传统的下行信道状态信息捕获算法相比具有明显的优势。
2021-05-20 cs.IT math.IT
Task-Oriented Precoding for Edge Inference over Large-Scale MIMO Systems
The Hong Kong University of Science and Technology（香港科技大学）；Southeast University（东南大学）
针对大规模 MIMO 系统中多设备向边缘服务器传输特征进行分布式推理的需求，基于统计信道状态信息开发随机矩阵理论框架设计慢时标预编码器，用最大编码率降低衡量类可分性并推导确定性近似优化，提升了任务感知模式分配和推理性能。
2026-07-21 cs.IT eess.SP math.IT
Active RIS-Aided Massive MIMO With Imperfect CSI and Phase Noise
本文研究有源RIS辅助上行大规模MIMO在非理想CSI和相位噪声下的性能，采用双时间尺度方案与LMMSE信道估计，推导速率下界并分析功率缩放律，提出遗传算法优化相移，验证有源RIS的显著增益。
2024-05-06 cs.IT eess.SP math.IT
Two-Timescale End-to-End Learning for Channel Acquisition and Hybrid Precoding
Zhejiang University（浙江大学）；NVIDIA（英伟达）；Weizmann Institute of Science（魏茨曼科学研究所）
针对毫米波（mmWave）大规模多输入多输出（MIMO）系统，提出了一种基于深度学习的端到端联合收发器设计算法，该算法由深度神经网络（DNN）辅助导频训练、信道反馈和混合模数（HAD）预编码组成。具体来说，我们开发了一种DNN架构，该架构将接收到的导频映射到接收机处的反馈比特，然后进一步将反馈比特映射到发射机处的混合预编码器中。为了减少信令开销和信道状态信息（CSI）的不匹配所造成的传输延迟，两个时标DNN组成的长期DNN和短期DNN的发展。模拟预编码器由长期DNN基于CSI统计来设计，并且在由多个时隙组成的帧中更新一次。相比之下，数字预编码器在每个时隙处基于估计的低维等效CSI矩阵由短期DNN优化。一个双时标的训练方法也开发了建议DNN与二进制层。然后，我们分析了所提出的DNN算法的泛化能力和信令开销。仿真结果表明，我们所提出的技术显着优于传统的方案在比特出错率性能与减少信令开销和更短的导频序列。
2021-10-26 cs.IT cs.LG eess.SP
Hybrid Processing Design for Multipair Massive MIMO Relaying with Channel Spatial Correlation
大规模多输入多输出（MIMO）利用简单的收发器设计，可以解决中继系统在复杂的信号处理，延迟和噪声放大方面的许多缺点。然而，具有专用于每个天线元件的一个射频（RF）链的成本和电路复杂性在实践中是过高的。在本文中，我们解决这个关键问题，放大转发（AF）中继系统使用混合模拟和数字（A/D）收发器结构。更具体地说，利用信道的长期属性，我们设计的模拟波束形成器，其目的是最大限度地减少信道估计误差，并保持不变的一个长的时间尺度。然后，通过简单的数字信号处理来完成波束形成，即，基带域中的最大比合并/最大比传输（MRC/MRT）或迫零（ZF）。我们提出的分析边界上可实现的频谱效率考虑到空间相关性和不完善的信道状态信息在中继站。我们的分析结果表明，混合A/D结构与ZF数字处理器利用空间相关性，并提供了更高的频谱效率相比，混合A/D结构与MRC/MRT计划。我们的数值结果表明，混合A/D波束成形设计捕获了近95%的全数字AF中继拓扑的频谱效率，即使通过删除一半的RF链。它还表明，混合A/D结构是鲁棒的粗量化，即使与2位的分辨率，该系统可以实现超过93%的频谱效率所提供的相同的混合A/D拓扑与无限分辨率移相器。
2018-08-27 cs.IT math.IT
Secure Video Streaming in Heterogeneous Small Cell Networks with Untrusted Cache Helpers
本文研究了支持缓存的小小区网络中的安全视频流，其中一些支持缓存的小小区基站（BS）帮助视频传输是不可信的。不利的是，缓存提高了这些不可信助手的窃听能力，因为它们可以拦截缓存的和传送的视频文件。为了解决这个问题，我们提出了联合缓存和可伸缩视频编码（SVC）的视频文件，使安全的合作多输入多输出（MIMO）传输，并在同一时间，利用缓存存储器的可信和不可信的BS提高系统性能。考虑到发送端的信道状态信息（CSI）不完善，提出了一个两时标非凸混合整数鲁棒优化问题，以最小化保证视频流传输过程中的服务质量（QoS）和保密性所需的总发送功率.我们开发了一个迭代算法的基础上修改广义Benders分解（GBD），以最佳地解决这个问题，其中缓存和合作传输的政策，分别通过离线（长时间尺度）和在线（短时间尺度）的优化，确定。在此基础上，受最优算法的启发，提出了一种基于贪婪启发式的低复杂度次优算法。仿真结果表明，所提出的方案实现了显着的增益，在功率效率和保密性能相比，几个基线方案。
2018-01-29 cs.IT math.IT
