Over-the-Air Federated Learning Over MIMO Channels: A Sparse-Coded Multiplexing Approach
本文针对空中联邦学习（OA-FL）的通信瓶颈，提出稀疏编码复用（SCoM）方法结合MIMO技术平衡通信开销与学习性能，推导了性能损失上界，并基于AO和ADMM设计低复杂度算法以最小化梯度聚合误差。
2023-04-10 eess.SP
Alternating Minimization for Wideband Multiuser IRS-aided MIMO Systems under Imperfect CSI
针对非完美CSI下的宽带多用户IRS辅助MIMO系统，提出基于MMSE与BC-MAC对偶性的交替最小化联合设计方法，可显著提升系统性能。
2024-01-29 cs.IT eess.SP math.IT
Rate Balancing for Multiuser MIMO Systems
研究并解决了多用户多输入多输出（MIMO）系统下行链路的速率均衡问题。特别是，我们采用了收发器结构，以最大限度地提高最坏情况下的用户速率，同时满足总的发射功率约束。大多数现有的解决方案或者执行用户均方误差（MSE）平衡，或者执行在MIMO情况下次优的流向速率平衡。由于发射滤波器的耦合结构，下行链路中的原始速率平衡问题变得复杂。这里，通过利用加权MSE上行链路/下行链路对偶性以交替方式解决该优化问题，其中已证明收敛到局部最优。仿真结果验证了该算法的有效性，并证明了其性能优于未加权的MSE平衡。
2019-06-13 eess.SP
Low-Complexity Tensor Beamforming for RIS-Aided Multiuser Multistream MIMO Systems
Federal University of Ceará（塞阿拉联邦大学）；Ilmenau University of Technology（伊尔梅瑙工业大学）
本文提出了一种低复杂度的张量波束成形方法，用于RIS辅助的多用户多流MIMO系统，通过张量投影优化接收组合器、用户预编码器和RIS相位向量，以降低计算复杂度并提高大规模RIS的性能。
2026-05-21 cs.SY eess.SP eess.SY
How Many Antennas Do We Need for Massive MIMO Channel Sounding? - Validating Through Measurement
针对3.5 GHz多传播场景，研究了天线数量（8 ~ 64）和阵列配置对大规模多输入多输出信道参数估计的影响。通过在消声室中放置几个反射器和吸收器来人为地创建不同的测量环境。地面实况信道参数，例如路径角，通过几何和三角规则获得。然后，将这些与通过对测量应用空间交替广义期望最大化（SAGE）算法提取的信道参数进行比较。总体而言，各种阵列配置和多种环境下的估计误差进行了比较。本文的研究将有助于室外大规模大规模多输入多输出信道探测中天线阵列的合理配置和参数提取算法的确定。
2019-03-19 eess.SP
Simultaneous Direct and Indirect Channel Estimation for RIS-Assisted MIMO Communications
Universidade Federal do Ceará（塞阿拉联邦大学）；Ericsson Research（爱立信研究）；KTH Royal Institute of Technology（瑞典皇家理工学院）
本文针对RIS辅助MIMO通信提出TenDICE算法，基于扩展PARAFAC张量模型实现直接与间接信道联合估计，经对比其性能优于LS、E-TALS，与KRF相近。
2026-10-12 eess.SP
Structure-aware Sparse Bayesian Learning-based Channel Estimation for Intelligent Reflecting Surface-aided MIMO
本文提出基于稀疏贝叶斯学习的级联信道估计方法，利用角度稀疏性和Kronecker结构，通过交替最小化和奇异值分解求解非凸问题，在精度和速度上优于现有方法。
2022-10-24 eess.SP
BeamAgent: LLM-Aided MIMO Beamforming with Decoupled Intent Parsing and Alternating Optimization for Joint Site Selection and Precoding
State Key Laboratory of ISN and School of Telecommunications Engineering, Xidian University（信息与通信工程国家重点实验室和西安电子科技大学电信工程学院）
本文提出BeamAgent框架，通过解耦语义意图解析与数值优化，结合交替优化算法解决基站选址与预编码设计问题，实现高效波束成形。
2026-03-19 cs.IT cs.LG cs.SY
Low-Complexity Tensor-Based Channel Parameter Estimation for mmWave MIMO-Assisted Systems
Federal University of Ceará（塞阿拉联邦大学）
本文针对采用无源Butler矩阵波束成形的下行毫米波大规模MIMO系统，提出基于三阶PARAFAC张量的低复杂度信道估计框架，通过BALS优化降低计算开销，结合ESPRIT提取角度并推导CRLB，仿真显示其性能优于传统最小二乘方法。
2026-10-12 eess.SP
Gridless Parameter Estimation for One-Bit MIMO Radar with Time-Varying Thresholds
本文研究了一比特MIMO（1b-MIMO）雷达，该雷达在时域采用时变门限进行一比特采样，在空域和多普勒域采用压缩感知。目标是显著降低硬件成本、能耗和存储数据量。本文研究了从含噪的1比特数据中进行角度和多普勒频率联合估计的问题。通过证明噪声对1比特采样的影响相当于稀疏脉冲扰动的影响，我们提出了1比特$\ell_1$ -正则化原子范数最小化（1b-ANM-L1）问题，以实现高精度的无网格参数估计.我们还开发了一个迭代方法，通过交替方向法的乘子求解1b-ANM-L1问题。分析了1b-MIMO雷达的Cram $\acute{\text{e}}$ r-Rao界（CRB），讨论了两种不同门限策略下1比特采样的分析性能。数值实验表明，1b-MIMO雷达可以实现高分辨率的参数估计与大大减少的数据量。
2020-02-07 eess.SP
Channel Estimation for Flexible Intelligent Metasurface Aided MIMO Communications
针对柔性智能超表面（FIM）连续变形导致信道状态信息（CSI）获取困难的问题，提出了一种基于PARAFAC分解和交替最小二乘（ALS）算法的多维信道估计框架，实现了准确的CSI恢复。
2026-05-28 eess.SP
From Pilot to Precoding Design: Blind Angular Spoofing For Location Privacy in MIMO Systems
Chalmers University of Technology（查尔姆斯理工大学）；Politecnico di Milano（米兰理工大学）；Autonomous University of Barcelona（巴塞罗那自治大学）
本文研究了MIMO系统中的位置隐私问题，提出了一种盲模拟预编码设计方法，通过操纵感知的到达角和离开角配置实现角度欺骗，无需了解信道增益信息。
2026-05-01 eess.SP
Channel Estimation for Reconfigurable Intelligent Surface MIMO with Tensor Signal Modelling
本文针对RIS辅助MIMO系统，利用张量建模将接收信号分解为非RIS与RIS辅助两个CP项，提出两阶段RIS OFF-ON和E-ALS两种信道估计方法，实现所有信道的解耦估计，并通过仿真验证E-ALS以略高的运行时间获得最高估计精度。
2023-11-01 eess.SP
Tensor-based modeling/estimation of static channels in IRS-assisted MIMO systems
针对IRS辅助MIMO系统，提出基于张量的参数化建模与估计框架，利用交替最小二乘和高阶奇异值分解两种算法估计级联信道，在无额外计算复杂度下提升性能。
2023-06-21 eess.SP
Double-RIS Versus Single-RIS Aided Systems: Tensor-Based MIMO Channel Estimation and Design Perspectives
可重构智能表面（RISs）是近年来提出的一种实时调谐无线传播信道的新技术。然而，目前的大多数工作假设单RIS（S-RIS）辅助系统，这可能是有限的，在一些应用场景中，发射机可能需要一个多RIS辅助信道与接收机进行通信。在本文中，我们考虑了双RIS（D-RIS）辅助MIMO系统，并提出了一种基于交替最小二乘的信道估计方法，利用接收信号的Tucker2张量结构。使用所提出的方法，级联MIMO信道部分可以单独估计，到平凡的缩放因子。与S-RIS系统相比，我们表明，如果一个S-RIS系统的RIS元素在D-RIS系统中的两个RIS之间仔细分布，可以减少训练开销，估计精度也可以提高。因此，与S-RIS系统相比，D-RIS系统可以被视为进一步增加未来无线网络的覆盖范围、容量和效率的有吸引力的方法。
2021-09-19 eess.SP
Sparse Subspace Decomposition for Millimeter Wave MIMO Channel Estimation
毫米波多输入多输出（MIMO）通信系统必须在稀疏的无线链路上操作，并且将需要大的天线阵列来提供高吞吐量。为了获得足够的阵列增益，这些系统必须学习和适应信道状态条件。然而，传统的MIMO信道估计不能直接扩展到毫米波，这是由于对有效的毫米波操作施加在可用RF链的数量上的限制。在信道估计中，稀疏子空间扫描技术是从探测到的子空间样本中寻找最佳子空间样本的一种方法，但随着阵列规模的增大，这种方法的性能开始恶化，特别是对于混合预编码结构。毫米波信道估计的挑战仍然存在，并且在系统可以被部署和使用到其全部潜力之前应该被适当地解决。在这项工作中，我们提出了一种稀疏子空间分解（SSD）技术的稀疏毫米波MIMO信道估计。我们将信道估计公式化为最小化与接收到的子空间样本的子空间距离的优化问题。交替优化技术被设计来处理非凸问题。数值模拟表明，该方法优于其他现有的技术与显着低的开销。
2019-04-16 eess.SP
Capacity Characterization for Intelligent Reflecting Surface Aided MIMO Communication
智能反射表面（IRS）是一种很有前途的解决方案，通过调整大量的无源反射单元来适当地改变信号传播，从而既经济又节能地提高无线通信容量。在本文中，我们的目标是表征的基本容量限制的IRS辅助点到点多输入多输出（MIMO）通信系统的多天线发射机和接收机一般，通过联合优化IRS反射系数和MIMO发射协方差矩阵。首先，我们考虑频率平坦衰落信道下的窄带传输，并开发了一种有效的交替优化算法，通过迭代优化发射协方差矩阵或反射系数之一，与其他被固定，找到一个局部最优解。接下来，我们考虑在频率选择性衰落信道下的一般MIMO正交频分复用（OFDM）系统中宽带传输的容量最大化，其中发送协方差矩阵可以针对不同的子载波进行优化，而只有一个公共的IRS反射系数集可以被设计为迎合所有子载波。为了解决这个更具挑战性的问题，我们提出了一个新的交替优化算法的基础上凸松弛找到一个高质量的次优解。数值结果表明，我们提出的算法实现了大幅增加的容量相比，传统的MIMO信道没有IRS，也优于各种基准计划。特别是，它表明，与所提出的算法，各种关键参数的IRS辅助MIMO信道，如信道总功率，秩，和条件数可以显着改善容量增强。
2019-10-03 cs.IT eess.SP math.IT
Unfolding for Joint Channel Estimation and Symbol Detection in MIMO Communication Systems
该研究面向MIMO系统提出JED-ADMM及其展开网络JED-U-ADMM，利用QAM非光滑约束联合完成信道估计与符号检测，在多种信道和天线配置下提升BER性能并降低复杂度。
2023-08-21 cs.IT eess.SP math.IT
Tensor-Based Channel Estimation and Reflection Design for RIS-Aided Millimeter-Wave MIMO Communication Systems
在这项工作中，我们认为在点对点的可重构智能表面（RIS）辅助毫米波（mmWave）MIMO通信系统的信道估计和反射设计问题。首先，我们表明，通过利用毫米波MIMO信道的低秩性质，接收到的训练信号可以被写为一个低秩的多路张量，允许一个规范的多元CP分解。利用这种结构，提出了一种基于张量的RIS信道估计方法（称为TenRICE），其中使用交替最小二乘法来估计张量因子矩阵。使用TenRICE，发射机到RIS和RIS到接收机的信道被有效地和单独地估计，直到一个微不足道的缩放因子。在此之后，我们制定的波束形成和RIS反射设计作为一个频谱效率最大化的问题。由于它的非凸性，我们提出了一个启发式的非迭代两步法，其中的RIS反射向量是在一个封闭的形式，使用Frobenius范数最大化（FroMax）策略。我们的数值结果表明，TenRICE具有优越的性能，与基准方法相比，接近Cramér-Rao下限，训练开销低。此外，我们表明，FroMax实现了可比的性能，以较低的复杂性基准方法。
2021-12-06 eess.SP
Low-Complexity On-Grid Channel Estimation for Partially-Connected Hybrid XL-MIMO
Seoul National University（首尔大学）
本文提出了一种低复杂度的两阶段网格信道估计算法，用于近场XL-MIMO系统，有效降低计算复杂性并提升信道估计性能。
2025-02-14 eess.SP
Super-Resolution Channel Estimation for Arbitrary Arrays in Hybrid Millimeter-Wave Massive MIMO Systems
针对毫米波（mmWave）大规模多输入多输出（MIMO）系统，研究了在实际硬件条件限制下（包括任意阵列和混合硬件结构）的有效信道估计技术。本文采用基于角度的方法，通过Jacobi-Anger近似，将非理想、非均匀的阵列流形转换为具有理想均匀几何结构的虚拟阵列域，以便于超分辨角度估计和信道捕获。因此，开发了基于结构的优化技术，以在短的感测时间内有效地估计信道协方差和瞬时信道状态信息（CSI）。特别地，利用信道路径角和路径增益的时变差异，设计了一种两步CSI估计方案，可以快速感知衰落信道。所提出的技术在采样效率方面的基本限制的理论结果。为了提高计算效率，通过乘子交替方向法提出了一种快速迭代算法。其他相关的问题，如假峰消除非均匀线性阵列和扩展到高维情况下也进行了讨论。仿真结果验证了所提方法在任意阵列混合毫米波大规模多输入多输出系统中的有效性。
2019-07-16 eess.SP
Experimental Investigation of Frequency Domain Channel Extrapolation in Massive MIMO Systems for Zero-Feedback FDD
在频分双工（FDD）大规模多输入多输出（MIMO）系统中估计下行链路（DL）信道状态信息（CSI）通常需要下行链路导频和反馈开销。因此，本文研究了基于信道外推的零反馈FDD大规模多输入多输出系统的可行性。我们使用高分辨率参数估计（HRPE），特别是空间交替广义期望最大化（SAGE）算法，外推DL CSI的基础上提取的参数的多径分量在上行链路信道。我们将HRPE应用于两种不同的信道模型：矢量空间特征（VSS）模型和到达波达方向（DOA）模型。我们通过使用两种不同类型的信道探测器进行信道测量活动获得的真实信道数据来验证这些方法：a）基于交换阵列的实时时域室外设置，频率为3.5 GHz; b）基于虚拟阵列的高精度频域室内设置，频率为2.4和5-7 GHz。我们评估的外推信道的性能指标包括多用户MIMO场景中的均方误差、波束形成效率和频谱效率。结果表明，基于HRPE的信道外推性能最好的简单VSS模型下，它不需要阵列校准，如果BS是在一个开放的室外环境中的视线（LOS）路径，以及分离的用户。
2020-09-29 eess.SP
Energy Efficient ADC Bit Allocation and Hybrid Combining for Millimeter Wave MIMO Systems
由于每个ADC的功耗与其采样分辨率和硬件复杂度呈指数关系，因此可以采用低分辨率模数转换器（ADC）来提高无线接收器的能量效率（EE）。在本文中，我们的目标是共同优化采样分辨率，即，ADC位数和模拟/数字混合组合器矩阵，其为毫米波多输入多输出系统提供高能效解决方案。提出了一种将混合合路器分解为模拟合路器矩阵、比特分辨率矩阵和基带合路器矩阵的新方法。未知矩阵被计算为矩阵分解问题的解，其中最优的全数字组合器由这些矩阵的乘积近似。提出了一种基于乘子交替方向法的有效解决方案。仿真结果表明，所提出的解决方案实现了高EE性能相比，现有的基准技术，使用固定的ADC分辨率。
2019-09-26 eess.SP
Optimizing Pilots and Analog Processing for Channel Estimation in Cell-Free Massive MIMO With One-Bit ADCs
在无小区云无线电接入网络（C-RAN）架构中，上行链路信道估计由连接到分布式远程无线电头端（RRH）的集中式基带处理单元（BBU）执行。当RRH具有多个天线和有限的无线电前端资源时，上行链路信道估计的设计面临由RRH处的减少的射频（RF）链和一位模数转换器（ADC）所带来的挑战。该工作解决了联合优化导频序列和预RF链模拟组合器的问题，其目标是最小化在BBU处估计的信道向量的均方误差（MSE）的和。问题公式化利用Bussgang定理对ADC操作的影响进行建模。一个有效的解决方案是通过迭代交替优化算法。数值结果验证了所提出的联合设计的优势相比，随机选择导频或模拟组合器的基线计划。
2019-12-18 eess.SP
Channel Measurements and Characterization with Phase Drift Compensation for Outdoor 330-360 GHz MIMO Communications
National Mobile Communications Research Laboratory, Southeast University（东南大学国家移动通信实验室）；Purple Mountain Laboratories（紫金山实验室）
本文通过128×4虚拟天线阵列MIMO配置在330-360 GHz频段进行室外信道测量，提出相位漂移感知的SAGE算法以提升时延分辨率和参数估计精度，并全面表征了路径损耗、时延扩展、角度扩展等关键信道特性及近场效应与MIMO空间非平稳性。
2026-10-14 eess.SP
Low-Complexity Near-Field Channel Estimation and Subcarrier-Cooperative Hybrid Precoding for Wideband XL-MIMO OFDM Systems
Technische Universität Berlin（柏林工业大学）；Huawei Technologies Duesseldorf GmbH（华为技术有限公司杜塞尔多夫分公司）
本文针对宽带XL-MIMO OFDM系统，提出基于序贯稀疏贝叶斯学习的低复杂度近场信道估计算法和子载波协作混合预编码框架，解决了高维参数估计和网格失配问题，仿真验证了其准确性和有效性。
2026-11-10 eess.SP
Joint Bit Allocation and Hybrid Beamforming Optimization for Energy Efficient Millimeter Wave MIMO Systems
在本文中，我们的目标是设计高能效的端到端的毫米波多输入多输出系统的通信。这通过联合优化数模转换器（DAC）/模数转换器（ADC）位分辨率和混合波束成形矩阵来完成。在发射机（TX）和接收机（RX）处分别引入混合预编码器和混合组合器到三个部分的新颖分解，表示模拟预编码器/组合器矩阵、DAC/ADC比特分辨率矩阵和基带预编码器/组合器矩阵。未知矩阵被计算为矩阵分解问题的解，其中最佳全数字预编码器或组合器由这些矩阵的乘积近似。提出了一种基于乘法器交替方向法的新颖有效的解决方案，以解决TX和RX处的这些问题。仿真结果表明，所提出的解决方案，其中DAC/ADC的位分配是动态的，在操作过程中，实现更高的能量效率时，与现有的基准技术，使用固定的DAC/ADC位分辨率。
2020-03-11 eess.SP
ISTA-Based Joint Dictionary Learning and Channel Estimation for XL-MIMO Systems
Centre for Wireless Communications, University of Oulu（奥卢大学无线通信中心）
针对超大MIMO系统近场信道估计难题，提出基于迭代软阈值算法的联合字典学习与信道估计方法，通过交替优化避免离散误差，用Sobol序列初始化参数促收敛，性能优于对比方法。
2026-07-07 eess.SP
Secure UAV-to-Ground MIMO Communications: Joint Transceiver and Location Optimization
无人飞行器（UAV）由于其优越的信道质量而被预见构成有前途的机载通信设备。但是无人机对地（U2G）通信很容易被窃听。因此，我们设想了一个复杂的物理层安全解决方案，以提高多天线辅助U2G系统的保密率。利用随机矩阵理论推导了U2G MIMO窃听信道的保密率。然后将得到的显式表达式应用于MIMO收发器和UAV位置的联合优化中，该联合优化依赖于交替优化技术。我们的数值计算结果表明，联合收发器和位置优化的设想有利于安全通信，即使在具有挑战性的情况下，其中的合法渠道的机密信息是劣于窃听信道。
2022-07-10 cs.IT eess.SP math.IT
Fronthaul Compression for Uplink Massive MIMO using Matrix Decomposition
针对上行大规模MIMO前传链路传输IQ样本易受限的问题，提出利用接收信号卷积结构、基于交替最小化盲解卷积的迭代压缩技术，实现30-50的压缩比，还可用于OFDM信号盲解码。
2021-10-24 cs.IT eess.SP math.IT
Double RIS-Assisted MIMO Systems Over Spatially Correlated Rician Fading Channels and Finite Scatterers
本文研究有限散射体与空间相关Rician衰落下的双RIS辅助MIMO系统，推导了信道统计信息，并分别提出基于ADMM的交替优化算法和端到端深度学习方法以最大化信道容量和降低误符号率。
2023-09-08 cs.IT eess.SP math.IT
Channel Estimation for Intelligent Reflecting Surface-Assisted Millimeter Wave MIMO Systems
智能反射表面（IRSs）被认为是未来毫米波（mmWave）无线通信的有前途的使能者，因为它们能够创建有利的视线（LoS）传播环境。在本文中，我们研究了在下行链路IRS辅助毫米波多输入多输出（MIMO）系统的信道估计。通过利用毫米波信道的稀疏性，我们将信道估计问题表示为固定秩约束的非凸优化问题。为了解决非凸性，提出了一种有效的算法，利用交替极小化和流形优化（MO），它产生一个局部最优解。仿真结果表明，所提出的基于MO的估计（MO-EST）算法显着优于两个基准计划，并证明了MO-EST算法的鲁棒性方面的不完善的知识的稀疏水平的信道在实际实现中。
2020-05-10 cs.IT eess.SP math.IT
Transmit and Receive Antenna Port Selection for Channel Capacity Maximization in Fluid-MIMO Systems
针对fluid-MIMO系统收发两端天线端口选择的离散容量最大化问题，提出JCR松弛，并构建JCR&RES与JCR&AO两种性能—复杂度权衡算法。
2024-09-10 cs.IT eess.SP math.IT
Statistical-CSI-Based Antenna Selection and Precoding in Uplink MIMO
传统的天线选择方案需要瞬时信道状态信息（CSI）。这导致系统中的高信令开销。本文提出了一种新的联合接收天线选择和预编码方案，用于多用户多输入多输出上行链路传输，仅依赖于CSI的长期统计。所提出的方案设计的交换网络和上行链路的预编码器，使系统在长期的预期吞吐量最大化。从随机矩阵理论的结果，我们推导出一个封闭形式的表达式的期望吞吐量的系统。然后，我们开发了一个易于处理的迭代算法来解决吞吐量最大化问题，利用交替优化和优化最大化（MM）技术。数值结果证实了所提出的方法的效率和其优越的性能相比，基线。
2022-12-28 cs.IT eess.SP math.IT
Channel Estimation and Projection for RIS-assisted MIMO Using Zadoff-Chu Sequences
可重构智能表面（RIS）技术是毫米波（mmWave）无线通信的一个有前途的使能者，因为它可以潜在地提供与传统的大规模多输入多输出（MIMO）相当的频谱效率，但具有显著更低的硬件复杂度。在本文中，我们专注于上行链路RI辅助的大规模MIMO信道的估计和投影，它可以是时变的。我们建议让用户设备（UE）发送Zadoff-Chu（ZC）序列，让基站（BS）进行上行链路信道的最大似然（ML）估计。该方案计算效率高：利用ZC序列对频偏和时偏估计进行解耦;该方法利用空间交替广义期望最大化（SAGE）方法将多径信道的高维问题简化为每条路径多个低维问题，通过对多普勒频偏的估计，可以对时变信道状态进行预测，这可以显著降低用于信道估计的导频的开销。数值仿真验证了该方案的有效性。
2022-02-21 cs.IT eess.SP math.IT
Downlink MIMO Channel Estimation from Bits: Recoverability and Algorithm
针对FDD大规模MIMO下行信道估计，提出基于压缩与高斯抖动量化的反馈框架及MLE，并设计ADMM算法集成谐波检索求解器，实验验证有效。
2025-09-09 cs.LG eess.SP
RF Chain Reduction for MIMO Systems: A Hardware Prototype
射频（RF）链电路在数字接收机架构中起着重要作用，允许在基带中处理通带通信信号。当在高频下操作时，这些电路趋于昂贵。这种增加的成本对未来的多输入多输出（MIMO）通信技术施加了主要限制。降低成本增加的常见方法是利用混合架构，其中接收到的信号以模拟方式组合成较低维度，从而减少RF链的数量。在这项工作中，我们研究的设计和硬件实现的混合架构，通过最小化信道估计错误。我们首先推导出复增益合成器的最佳解，并提出一个交替优化算法的移相器合成器。然后，我们提出了一个硬件原型，实现模拟组合的RF链减少。该原型包括一个专门设计的可配置的组合板，以及一个专用的实验装置。我们的硬件原型允许使用实际的通信信号在MIMO系统中的模拟组合的效果进行评估。实验研究，其重点是在MIMO信道的信道估计精度，表明使用所提出的原型，可实现的信道估计性能是在一个小的差距，在统计意义上从使用昂贵的接收机，其中每个天线连接到一个专用的RF链。
2020-03-07 cs.IT eess.SP math.IT
Max-Min Fair Wireless-Powered Cell-Free Massive MIMO for Uncorrelated Rician Fading Channels
本文研究了无小区大规模多输入多输出系统，其中多天线接入点（AP）通过无线功率传输辅助单天线用户设备（UE）。UE利用在下行链路中收集的能量来向AP发送上行链路导频和信息信号。我们认为实际的莱斯衰落的视线分量的信道被相移在每个相干块。推导了该模型的上行链路频谱效率（SE），并考虑了最大最小公平性问题，其中优化变量为AP和UE功率控制系数以及大尺度衰落解码向量。目标是在AP和UE的传输功率约束下最大化用户的最小SE。提出了一种交替优化算法来求解高耦合非凸问题。
2020-01-25 cs.IT eess.SP math.IT
Majorization-Minimization Aided Hybrid Transceivers for MIMO Interference Channels
针对MIMO干扰信道的混合收发机设计需求，提出多种基于MM的WMMSE、BD-ZF、SLNR混合收发机方案及两阶段低复杂度设计，适用于全连接与部分连接结构，性能优于现有基准。
2019-11-14 cs.IT eess.SP math.IT
Search-free DOA Estimation Method Based on Tensor Decomposition and Polynomial Rooting for Transmit Beamspace MIMO Radar
为了提高发射波束域多输入多输出（MIMO）雷达的精度和分辨力，提出了一种基于张量分解和多项式求根的无搜索波达方向（DOA）估计方法。该方法首先利用MIMO雷达接收信号的多线性特性，设计一个三阶张量对接收信号进行建模。然后，利用交替最小二乘（ALS）算法进行张量分解，得到包含目标方位信息的因子矩阵，进而将方位估计问题转化为独立最小化问题。通过利用发送导向矢量的Vandermonde结构，构造多项式函数，通过多项式求根来解决最小化问题。该多项式系数中的因子矩阵可视为广义旁瓣抵消器（GSC）中的分块矩阵，从而在发射波束方向图中形成目标方向上唯一的深零陷。与传统的DOA估计方法不同，该方法不需要谱搜索和波束空间矩阵设计，就可以获得DOA估计。仿真结果验证了该方法的有效性。
2020-10-14 cs.IT eess.SP math.IT
EVM Mitigation with PAPR and ACLR Constraints in Large-Scale MIMO-OFDM Using TOP-ADMM
虽然基于信号失真的峰均功率比（PAPR）降低是正交频分复用（OFDM）满足标准/法规要求的可行候选方案，但是由PAPR降低引起的误差向量幅度（EVM）对实现高数据速率的多输入多输出（MIMO）系统的性能具有有害影响。此外，这些系统必须约束相邻信道泄漏比（ACLR）以符合监管要求。最近的几项工作已经研究了通过利用大规模MIMO中固有的多余空间维度来减轻在接收器处看到的EVM，大规模MIMO假设具有空间不相关的无线信道的完美信道状态信息（CSI）的可用性。不幸的是，实际系统在错误的CSI和空间相关信道的情况下操作。此外，大多数标准支持用户特定/CSI感知波束成形和小区特定/非CSI感知广播信道。因此，我们制定了一个强大的EVM缓解问题下的信道不确定性与非凸PAPR和ACLR约束迎合波束成形/广播。为了解决这个艰巨的问题，我们开发了一个有效的计划，使用我们最近提出的三算子交替方向乘法器（TOP-ADMM）算法和基准它对两个三算子算法先前提出的机器学习的目的。数值结果表明，该算法的有效性不理想的CSI和空间相关的信道。
2022-05-25 eess.SP math.OC
Joint DOD and DOA Estimation in Slow-Time MIMO Radar via PARAFAC Decomposition
针对慢时间MIMO雷达多普勒域样本不足问题，提出基于新张量模型与改进交替最小二乘的PARAFAC分解方法，利用阵列范德蒙德结构实现性能更优的联合DOD与DOA估计，仿真验证了有效性。
2020-07-30 cs.IT eess.SP math.IT
Pilot Signal and Channel Estimator Co-Design for Hybrid-Field XL-MIMO
本文针对混合场XL-MIMO信道估计问题，提出基于ADMM的最优导频信号设计与两阶段信道估计方法，通过协同设计显著提升稀疏信道恢复的可靠性。
2024-03-28 cs.IT eess.SP math.IT
MmWave MIMO Communication with Semi-Passive RIS: A Low-Complexity Channel Estimation Scheme
可重构智能表面（RISs）在无线通信领域受到了广泛的关注。可以控制RIS将入射波从发射器反射到接收器;这一功能被认为从根本上有助于超越5G无线技术。典型的RIS由完全无源元件组成，这需要在别处进行高维信道估计。因此，在本文中，我们提出了一个半无源的大规模RIS架构配备了只有一小部分的简化接收机单元，只有1位量化。在此基础上，提出了一种基于交替方向乘法器（ADMM）的方法，在无源RIS单元上恢复训练信号，然后结合信道稀疏化和广义近似消息传递（GAMP）算法得到全局信道。我们提出的方案利用了稀疏性和低秩属性的信道在联合空间-频率域的宽带毫米波多输入多输出（MIMO）通信系统。仿真结果表明，该算法可以显着减少所需的导频信号进行准确的信道估计，并优于以往的方法，即使在更少的接收单元。
2021-09-14 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
Trainable Joint Channel Estimation, Detection and Decoding for MIMO URLLC Systems
针对MIMO URLLC系统传统turbo接收机误差传播、时延高的问题，本文基于MAP准则构造两种JCDD问题，用ADMM求解并展开为可训练JCDDNet，在可接受复杂度下性能优于turbo接收机。
2024-04-11 cs.IT eess.SP math.IT
Time-Domain Channel Estimation for Extremely Large MIMO THz Communication Systems Under Dual-Wideband Fading Conditions
本文针对太赫兹频段超大规模MIMO在双宽带衰落下的信道估计问题，提出基于单载波系统的时域稀疏建模与交替最小化求解方法，性能优于传统方案并接近理想下界。
2024-07-08 cs.IT eess.SP math.IT
Mutual Information Optimization for SIM-Based Holographic MIMO Systems
针对基于SIM的全息MIMO系统中离散信令下互信息优化难题，提出交替投影梯度法（APGM），通过逐层优化信号预编码和SIM相移来最大化信道截止率，显著提升系统性能并验证了数字预编码的重要作用。
2024-08-26 cs.IT eess.SP math.IT
Joint Hardware Design and Capacity Analysis for Intelligent Reflecting Surface Enabled Terahertz MIMO Communications
太赫兹（THz）通信已经被设想为为提供用于第六代（6 G）无线网络的超高数据传输的有前景的使能器。为解决太赫兹波严重的路径衰减和衍射不良带来的阻塞脆弱性，提出了一种智能反射面（IRS），通过调整相位来智能控制入射太赫兹波。在本文中，我们首先设计了一个有效的硬件结构的石墨烯基IRS的相位响应高达306.82度。随后，为了表征IRS支持的THz多输入多输出（MIMO）系统的容量，提出了一种自适应梯度下降（A-GD）算法，该算法通过在迭代过程中动态更新步长来确定迭代步长，而步长由二阶泰勒展开公式确定。与传统的固定步长的梯度下降（C-GD）算法相比，A-GD算法明显提高了可达速率性能。然而，A-GD算法和C-GD算法都继承了不可接受的复杂度。然后提出了一种低复杂度的交替优化（AO）算法，通过逐列（CBC）算法交替优化预编码矩阵和线性搜索算法交替优化IRS的相移矩阵。最后，数值结果验证了所设计的硬件结构和所考虑的算法的有效性。
2021-10-12 cs.ET cs.IT eess.SP
RIS-aided Near-Field MIMO Communications: Codebook and Beam Training Design
针对RIS辅助MIMO的远场、近场及混合信道，提出距离码本、角度—距离联合码本及相应分层/两阶段波束训练，并用交替优化实现低复杂度联合设计。
2023-09-30 cs.IT cs.NI eess.SP
