Improving Triplet-Based Channel Charting on Distributed Massive MIMO Measurements
信道制图的目的是从由多天线无线系统获取的高维CSI中学习无线电环境的虚拟地图。由于在静态环境中，CSI是发射机位置的函数，因此可以使用降维技术以自监督方式学习从CSI到信道图坐标的映射。最先进的基于三重态的方法在分布式大规模多输入多输出信道探测器测量的多个数据集上进行评估，具有协同定位和分布式天线设置。合适的三重选择的重要性进行了研究，通过比较结果的通道图从一个天才辅助三重生成器，并通过测量数据的模拟轨迹上的三重学习。最后，探讨了学习的前向制图功能到类似但不同的无线电环境的可转移性。
2022-06-20 cs.IT eess.SP math.IT
Channel Charting in Real-World Coordinates
针对现有信道图构建方法仅保留局部几何、伪位置无真实世界坐标的问题，提出基于接入点接收功率比较的双边定位损失，无需用户设备位置真值即可实现真实坐标下的信道图构建，经商用射线追踪数据验证有效。
2023-08-28 cs.IT eess.SP math.IT
Channel Charting-Based Channel Prediction on Real-World Distributed Massive MIMO CSI
针对分布式大规模MIMO中用户移动导致的信道老化问题，提出基于信道图的自监督信道预测方法，利用CSI样本相似性重建潜在空间表示，在真实数据集上验证其总速率优于Wiener预测器和过时CSI。
2024-10-15 cs.IT eess.SP math.IT
Channel Charting in Real-World Coordinates with Distributed MIMO
本文针对分布式MIMO系统提出双基地定位损失和视距边界框损失，将信道图表嵌入真实世界坐标，在保持自监督特性的同时优于多个基线方法。
2025-04-08 cs.IT eess.SP math.IT
CSI2Vec: Towards a Universal CSI Feature Representation for Positioning and Channel Charting
本文提出CSI2Vec自监督框架，通过跨场景和硬件设置学习通用CSI向量嵌入，在不依赖位置标签和CSI重建的情况下实现高效定位与信道图绘制。
2025-06-05 cs.IT eess.SP math.IT
Supervised Device Charting with CSI Measurements from Commercial 5G NR User Equipments
ETH Zurich（苏黎世联邦理工学院）
本文提出监督设备图表化，利用5G NR CSI指纹生成低维可视化图表，通过NLER评估，实现设备识别与分布偏移分析。
2026-09-22 cs.IT eess.SP math.IT
Channel Charting: Locating Users within the Radio Environment using Channel State Information
我们提出了信道制图（CC），一种新的框架，其中多天线网络元件学习在其周围区域的无线电几何图形的图表。通道图捕获区域的局部空间几何形状，使得在空间上接近的点在通道图中也将接近，反之亦然。CC以完全无监督的方式工作，即，学习仅基于信道状态信息（CSI），所述信道状态信息是在空间中的单个点处被动收集的，但是是随时间从该区域中的多个发射位置收集的。然后，该方法提取表征无线信道的大尺度衰落特性的信道特征。最后，使用降维、流形学习和深度神经网络工具生成通道图。执行CC的网络元件可以是例如蜂窝系统中的多天线基站和服务小区中的图表区域。与发射机的位置和运动有关的逻辑关系，例如，小区中的用户设备（UE）然后可以通过将测量的无线电信道特性与信道图进行比较而直接推断。CC的无监督性质使得能够在UE定位、网络规划、用户调度、多点连接、切换、小区搜索、用户分组以及依赖于CSI和UE相对于基站的移动的其他认知任务中实现一系列新的应用，而不需要来自全球导航卫星系统的信息。
2018-08-21 cs.IT eess.SP math.IT
Demystifying the Scaling Laws of Dense Wireless Networks: No Linear Scaling in Practice
我们优化的Ozgur，Leveque和Tse，这是应该产生几乎线性缩放的密集的无线网络的容量与用户数$n$的分层合作协议。利用最近的结果在高斯干扰信道中的“把干扰当作噪声”的最优性，我们能够优化可实现的平均每链路速率，而不仅仅是它的缩放定律。我们优化的分层合作协议显着优于原来提出的计划。在消极的一面，我们表明，即使是非常大的$n$，率缩放是远离线性的，最佳的阶段数$t$是小于4，而不是$t \rightarrow \infty$所需的几乎线性缩放。结合我们的研究结果和事实，即超出一定的用户密度，网络容量从根本上是由麦克斯韦定律，所示的Francheschetti，Migliore和Minero，我们认为，确实没有中间制度的线性缩放密集网络在实践中。
2014-04-25 cs.IT math.IT
Graph Neural Networks for Wireless Communications: From Theory to Practice
Hong Kong University of Science and Technology（香港科技大学）；Microsoft Research Asia（微软亚洲研究院）；Peng Cheng Lab（鹏城实验室）
已经开发了基于深度学习的方法来解决无线通信中的挑战性问题，从而产生了有希望的结果。早期的尝试采用了从计算机视觉等应用中继承的神经网络架构。它们通常在大规模网络中产生差的性能（即，差的可伸缩性）和不可见的网络设置（即，概括性差）。为了解决这些问题，最近已经采用了图神经网络（GNN），因为它们可以有效地利用领域知识，即，无线通信问题中的图拓扑。基于GNN的方法可以在大规模网络中实现接近最佳的性能，并在不同的系统设置下很好地推广，但理论基础和设计指南仍然难以捉摸，这可能会阻碍其实际实现。本文试图填补这两个理论和实践的空白。为了理论上的保证，我们证明了GNNs在无线网络中实现了接近最佳的性能，其训练样本比传统神经架构少得多。具体地，为了解决$n$ -节点图（其中节点可以表示用户、基站或天线）上的优化问题，GNN的泛化误差和所需的训练样本数量是$\mathcal{O}(n)$和非结构化多层感知器的$\mathcal{O}(n^2)$倍。对于设计准则，我们提出了一个统一的框架，适用于无线网络中的一般设计问题，其中包括图建模，神经架构设计，和理论指导的性能增强。广泛的模拟，其中包括各种重要的问题和网络设置，验证了我们的理论和所提出的设计框架的有效性。
2022-11-04 cs.IT cs.LG eess.SP
Integrating Sensing, Communication, and Power Transfer: From Theory to Practice
本文综述了集成感知、通信与功率传输（ISCPT）技术，探讨了其基本原理、理论边界、关键技术及实现平台，旨在提升物联网无线网络的能量与频谱效率。
2024-02-19 cs.IT math.IT
Wireless Network Coding with Imperfect Overhearing
网络编码不仅是实现单会话多播网络的容量所必需的，它还可以帮助提高具有多个单播会话的无线网络的吞吐量时，偷听到的信息是可用的。以往的研究大多是通过使用完美的偷听信息来实现这种改进，而在实际中，特别是在无线网络中，偷听信息往往是不完美的。到目前为止，还不清楚网络编码是否仍然应该在这种情况下使用不完美的偷听。在本文中，一个简单的，但无处不在的无线网络模型，两个单播会话被用来调查这个问题。从分集和复用折衷的角度，证明了即使在偷听信息不完善的情况下，网络编码仍然有助于提高系统的整体性能。这一结果意味着，网络编码应积极使用，而不管接收质量的偷听信息。
2010-03-22 cs.IT math.IT
Quantized Fusion Rules for Energy-Based Distributed Detection in Wireless Sensor Networks
研究了带宽受限的无线传感器网络中的软决策融合问题。无线传感器网络的任务是检测入侵者通过衰落信道发送未知信号。使用传感器节点（SN）的软判决进行二元假设检验。使用似然比检验，在融合中心（FC）的最佳软融合规则已被证明是加权距离软决策均值下的零假设。但是，由于最佳规则需要先验知识，这是很难在实践中获得的，次优融合规则，提出了在实践中是可实现的。我们展示了如何通过增加SN样本的数量来减轻量化检验统计量的影响，即，带宽可以与增加的等待时间进行折衷。最佳的功率和比特分配的无线传感器网络也来自。仿真结果表明，信道好的SN会被分配更多的比特，而信道差的SN会被审查。
2015-06-03 cs.IT cs.NI math.IT
Low RF-Complexity Technologies to Enable Millimeter-Wave MIMO with Large Antenna Array for 5G Wireless Communications
针对大规模天线毫米波MIMO射频链路过多导致成本与功耗过高的问题，本文综述低射频复杂度技术，重点分析PAHP与LAHP的原理、挑战、性能及实际部署方向。
2017-10-01 cs.IT math.IT
Queue-aware Energy Efficient Control for Dense Wireless Networks
我们考虑密集无线网络中的长期功率分配问题。在本文中考虑的框架是感兴趣的机器型通信（MTC）。为了保证系统的最佳操作，同时尽可能地具有功率效率，分配策略必须考虑设备的信道和队列状态。这是一个复杂的随机优化问题，可以在一个巨大的状态空间上转换为马尔可夫决策过程（MDP）。为了解决这个状态空间爆炸，我们执行平均场近似的MDP。让设备的数量增长到无穷大的MDP收敛到一个确定性的控制问题。通过求解Hamilton-Jacobi-Bellman方程，我们得到了一个性能良好的功率分配策略，它是一个基于阈值的策略，可以很容易地在实际中实现。
2018-01-13 cs.IT math.IT
Reconfigurable Intelligent Surfaces for Future Wireless Networks: A Channel Modeling Perspective
虽然研究人员已经将目光投向了2030年的未来无线网络，但通过可重构智能表面（RIS）进行通信似乎是6G无线网络的潜在支持技术之一。本文旨在通过一种新的信道建模方法以及一种用于RIS授权毫米波通信系统的新软件工具，阐明RIS在未来无线系统中的潜在用例。本文提出并上线的开源、用户友好、应用广泛的SimRIS信道模拟器2.0版本表明，RIS将在特定的用例和通信环境下工作。还讨论了未来潜在的研究方向，以弥合理论和实践之间的差距，为6G无线网络标准化的RIS授权系统。
2021-03-03 cs.IT eess.SP math.IT
Maximal Scheduling in Wireless Networks with Priorities
我们认为一般类的低复杂度的分布式调度算法在无线网络中，最大调度的优先级，在每个时隙中的发送链路的最大集合被选择根据某些预先指定的静态优先级。所提出的调度方案是简单的，这是很容易实现的分布式实现在实践中，如使用帧间空间（IFS）参数下无处不在的802.11协议。为了获得吞吐量的保证，我们首先分析的情况下，最大调度与一个固定的优先级向量，并制定其稳定区域和调度效率的下界。我们进一步提出了一个低复杂度的优先级分配算法，它可以稳定任何到达率是在所有优先级的下界区域的并集。稳定性的结果证明了使用流体限制，并可以应用到非常一般的随机到达过程。最后，通过仿真实验验证了所提出的优先最大调度方案的性能。
2011-12-02 cs.IT math.IT
Physical Layer Performance Evaluation of Wireless Infrared-based LiFi Uplink
LiFi（光保真）被认为是下一代无线接入网络的一种有前途的技术。然而，在LiFi网络中的上行链路传输系统上花费的研究努力很少。在本文中，一个基于无线红外线的LiFi上行链路在系统级的性能分析的分析框架。这项工作的重点是一个随机位于网络中的单个用户的性能。在实际应用中，考虑了前端特性、信道路径损耗、链路阻塞和用户设备随机方向等重要因素。特别是，精确的解析表达式的光信道路径损耗的统计已被导出。基于此路径损耗统计，信噪比（SNR）的分布和平均可达到的数据率进行评估。信道因子被定义为仅取决于所使用的设备、光信道和噪声功率谱密度函数（PSD）的量。结果表明，使用商用前端元件，可以实现高达250 Mbps的平均数据率。
2019-04-30 cs.IT math.IT
A Universal Deep Neural Network for Signal Detection in Wireless Communication Systems
Imperial College London（帝国理工学院）；Edinburgh Napier University（爱丁堡龙比亚大学）
针对无线信道动态变化导致DL检测模型需频繁重训的问题，本文提出由信道分类器与信号检测器构成并引入CNN的Uni-DNN，可在多种信道下免重训实现更优误码率性能。
2024-04-03 cs.AI cs.IT cs.NI
Capacity Scaling of Single-source Wireless Networks: Effect of Multiple Antennas
我们考虑一个无线网络，其中位于具有$m$天线的单位区域中心的单个源节点向在同一区域中随机定位的每个具有单个天线的目的地节点$n$发送消息。为了通过发射波束成形实现与$m$成比例的和速率，发射机（CSIT）本质上需要信道状态信息（CSI），但由于信道和反馈开销的时变性质，实际上很难获得该信息。我们表明，即使没有CSIT，可实现的总和率尺度为$Θ(m\log m)$，如果接收器之间的合作是允许的。通过推导割集上界，我们还表明，$Θ(m\log m)$缩放是最佳的。具体地，对于$n=ω(m^2)$，简单的基于TDMA的量化和转发足以实现容量缩放。对于$n=ω(m)$和$n=\operatorname{O}(m^2)$，我们采用层次化协作来实现容量扩展。
2009-01-25 cs.IT math.IT
Enabling Smart Reflection in Integrated Air-Ground Wireless Network: IRS Meets UAV
智能反射面（IRS）和无人机（UAV）分别通过智能信号反射和机动控制主动改变无线通信信道，成为提高无线通信网络性能的两种有前途的技术。然而，它们在实践中面临着不同的限制，这限制了它们的未来应用。在这篇文章中，我们提出了新的方法，联合应用IRS和无人机综合空地无线网络，利用他们的互补优势。具体地说，地面IRS用于增强无人机-地面通信性能，而无人机机载IRS用于辅助地面通信。我们提出了他们有前途的应用场景，新的通信设计问题以及潜在的解决方案。特别是，我们表明，它实际上是有益的部署在未来的无线网络中的地面和空中IRS，以获得智能反射在三维（3D）空间的好处。
2021-03-29 cs.IT cs.NI eess.SP
Smart Radio Environments Empowered by AI Reconfigurable Meta-Surfaces: An Idea Whose Time Has Come
未来的无线网络预计将构成分布式智能无线通信，传感和计算平台，这将具有以无缝和可持续的方式互连物理和数字世界的挑战性要求。目前，两个主要因素阻止无线网络运营商构建这样的网络：1）缺乏对无线环境的控制，其对无线电波的影响无法定制，以及2）无线电的当前操作，其消耗大量功率，因为每当必须传输数据时都会生成新信号。在本文中，我们挑战了通常的“更多数据需要更多功率和无线电波发射”的现状，并激励未来的无线网络需要智能无线电环境：一个变革性的无线概念，其中环境对象被涂上电磁和可重构材料的人造薄膜（被称为智能可重构元表面），其能够感测环境并将定制的变换应用于无线电波。智能无线电环境有可能为未来的无线网络提供不间断的无线连接，并能够在不产生新信号的情况下传输数据，但回收现有的无线电波。本文概述了目前的研究工作，智能无线电环境，使技术，以实现它们在实践中，需要新的通信理论模型，其分析和设计，以及长期和开放的研究问题，以解决其大规模部署。简而言之，本文的重点是讨论如何智能可重构元表面的可用性将允许无线网络运营商重新设计常见的和众所周知的网络通信范式。
2019-03-21 cs.IT math.IT
Two-Way Transmission Capacity of Wireless Ad-hoc Networks
ad-hoc网络的传输容量是每单位面积上活动发射机的最大密度，对于固定的传输速率，在每个接收机处给定中断约束。大多数以前的工作，发现自组织网络的传输容量只集中在单向通信，其中一个源与目的地通信，没有数据从目的地发送到源。然而，实际上，需要双向或双向数据传输来支持像分组应答和信道反馈这样的控制功能。本文扩展了双向无线ad-hoc网络的传输容量的概念，将一个双向中断的概念，在两个方向上的不同速率的要求。对于频分复用，推导了双向传输容量的严格上界和下界。推导出的界限是用来推导出最大限度地提高双向传输容量，这是执行比分配带宽成比例的期望速率在两个方向上的双向带宽分配的最佳解决方案。使用所提出的双向传输容量框架，与使用有限反馈的发射波束成形的双向传输容量的下限导出作为带宽的函数，和分配用于反馈的比特。
2010-09-08 cs.IT math.IT
Wireless Communication with Extremely Large-Scale Intelligent Reflecting Surface
智能反射面（IRS）是一种很有前途的无线通信技术，由于其潜在的能力，工程无线电环境。然而，在实践中，只有当无源IRS具有足够大的尺寸时才能获得这种设想的益处，对于这种尺寸，传统的基于均匀平面波（UPW）的信道模型可能变得不准确。在本文中，我们追求一个新的信道建模和性能分析的无线通信与超大规模的IRS（XL-IRS）。通过考虑信号的振幅和投影孔径在不同的反射元件的变化，我们得到了一般的均匀平面阵列（UPA）为基础的XL-IRS的接收信噪比（SNR）的下限和上限。我们的研究结果表明，而不是在传统的UPW模型中的反射元件M的增加的平方缩放，更实际适用的非UPW模型下的SNR增加与M只有一个递减的回报，并最终得到饱和。为了获得更多的见解，我们进一步研究的特殊情况下，均匀线阵（ESTA）的XL-IRS，推导出一个封闭形式的SNR表达式的IRS的大小和发射机/接收机的位置。这一结果表明，信噪比主要取决于发射机/接收机位置与IRS形成的两个几何角度，以及IRS的边界点。数值结果验证了我们的分析，并证明了正确的信道建模的重要性，无线通信辅助XL-IRS。
2021-06-11 cs.IT math.IT
The Impact of Subspace-Based Pilot Decontamination in User-Centric Scalable 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。检查用于可缩放上行链路（UL）处理的若干选项，包括：i）用于簇形成的簇大小和SNR阈值标准; ii）UL导频维度; iii）局部检测和全局（每个簇）组合。我们使用一个简单的模型的信道矢量空间相关性，它捕捉的事实，即UE和RRH之间的传播是不是各向同性的。特别地，我们基于理想但部分CSI来定义理想性能，即，可以基于用户到天线头簇的连接性来估计的CSI。在实践中，CSI是从UL导频估计的，因此它受到噪声和导频污染的影响。我们表明，一个非常简单的子空间投影方案是能够基本上达到相同的性能完美，但部分CSI。这指出，必要的信息需要试点去污有效地减少到占主导地位的通道子空间。
2021-08-10 cs.IT eess.SP math.IT
Optimality of Rate Balancing in Wireless Sensor Networks
我们考虑分布式二进制假设检验的问题，在一个并行的网络拓扑结构中，传感器独立地观察到一些现象，并发送一个有限的速率总结他们的意见，融合中心的最终决定。我们明确考虑的情况下，（整数）率的消息发送在一个错误的多址接入信道，在融合中心的总和速率约束建模。这个问题以前由Chamberland和Veeravalli研究过，他们为一位传感器消息的最优性提供了充分条件。然而，它们的结果主要取决于具有与多址信道的（整数）和速率约束一样多的一比特传感器的可行性，这是一个在实践中常常不能满足的假设。这促使我们考虑先验有限数量的传感器的情况下，我们提供了充分的条件下，没有两个传感器的速率差超过一个比特，所谓的速率平衡，是一个最佳的策略相对于Bhattacharyya之间的距离的假设在输入到融合中心。我们进一步讨论了显式观测模型下，这些充分条件得到满足。
2016-02-02 cs.IT math.IT
Performance Guarantee under Longest-Queue-First Schedule in Wireless Networks
无线网络中的高效链路调度是具有挑战性的。典型的优化算法需要解决一个NP难的子问题。为了应对这一挑战，一个研究流集中在寻找更简单的次优算法，具有低复杂度，但在实践中的高效率。在本文中，我们研究这样的调度算法，最长队列优先（LQF）算法的性能保证。已知当干扰图满足所谓的局部池化条件时，LQF算法实现全容量区域$Λ$。对于一般图$G$，LQF实现（即，稳定）容量区域$σ^*(G) Λ$的一部分，其中$σ^*(G)$是干扰图$G$和$σ^*(G) \leq 1$的总体局部池化因子。稍后已经表明，LQF实现了更大的速率区域$Σ^*(G) Λ$，其中$Σ^ (G)$是对角矩阵。本文的贡献是描述了三个新的可达速率区域，这是大于以前已知的区域。特别地，新的区域包括容量区域的所有极值点，并且通常不是凸的。我们还发现了一个反直觉的现象，其中增加到达率有时可能有助于稳定网络。这一现象可以很好地解释用本文发展的理论。
2011-07-16 cs.IT math.IT
Towards Standardizing OTFS: A Candidate Waveform for Next-Generation Wireless Networks
University of Sydney（悉尼大学）；Queen’s University Belfast（贝尔法斯特女王大学）；Technische Universität Berlin（柏林工业大学）；Trinity College Dublin（都柏林三一学院）；Massive Beams GmbH（Massive Beams有限公司）
本文探讨了OTFS调制作为6G无线网络候选波形的可行性，通过利用OFDM系统实现其在动态信道条件下的优势。
2026-01-21 cs.IT math.IT
Dynamic Resource Allocation for Multiple-Antenna Wireless Power Transfer
我们考虑点对点多输入单输出（MISO）系统，其中接收器从无线功率发射器获取能量，以针对各种应用为自身供电。发射机通过使用瞬时信道状态信息（CSI）来执行能量波束成形。CSI在接收机处通过经由前导码的训练来估计，并且被反馈到发射机。当使用较长的前导码时，信道估计更准确，但是在信道改变之前留给无线功率传输的时间更少。为了最大化收获的能量，在本文中，我们解决了平衡用于信道估计和无线功率传输（WPT）的时间资源的关键挑战，并且还研究了用于无线功率传输的能量资源的分配。首先，我们考虑允许前导码长度动态变化的一般情况。考虑到不完美CSI的影响，通过求解动态规划（DP）问题在线获得最优前导码长度。该解决方案被证明是一个阈值型的政策，只依赖于信道估计功率。接下来，我们考虑前导码长度固定的情况。离线优化最佳前导码长度。此外，我们推导出这两种情况下的最佳功率分配方案。对于动态长度前导码的情况，根据最佳前导码长度和信道估计功率来分配功率;而对于固定长度前导码的情况，仅根据信道估计功率来分配功率。数值模拟验证了分析结果。令人鼓舞的是，在最佳功率分配的情况下，通过使用优化的固定长度前导码所收获的能量与通过采用动态长度前导码所收获的能量几乎相同，因此允许在实践中实现低复杂度的WPT系统。
2013-11-17 cs.IT math.IT
Exploiting Side Information for Improved Online Learning Algorithms in Wireless Networks
IIT Bombay（印度理工学院孟买分校）；IIIT Delhi（德里英迪拉·甘地信息技术学院）
在无线网络中，实现的速率取决于干扰水平、硬件损伤和信道增益等因素。通常，可以测量这些因素中的一些的瞬时值，并且它们提供关于所实现的瞬时速率的有用信息。例如，较高的干扰意味着较低的速率。在这项工作中，我们对待任何这样的可测量的质量，有一个非零的相关性与作为边信息实现的速率，并研究如何可以利用它来快速学习提供更高的吞吐量（奖励）的信道。当边信息的平均值是已知的，使用控制变量理论，我们开发的算法，需要更少的样本来学习的参数，可以提高学习率的情况下，边信息被忽略。具体来说，我们将边信息在经典的置信上限（UCB）算法和量化的增益实现的遗憾性能。我们表明，收益是成比例的奖励和相关的边信息之间的相关性的量。我们详细讨论了各种边信息，可以利用认知无线电和空对地通信在$L-$波段。我们证明了奖励和边信息之间的相关性在实践中往往很强，利用它可以显着提高吞吐量。
2022-02-16 cs.AI cs.IT eess.SP
Beamforming Design and Performance Evaluation for Reconfigurable Intelligent Surface Assisted Wireless Communication Systems With Non-Ideal Hardware
可重构智能表面（RIS）可以有效地控制入射信号的波前，是一种具有成本效益的提高无线系统频谱和能量效率的解决方案。现有的RIS研究大多假设硬件操作是完美的。然而，物理收发器和RIS在实践中遭受不可避免的硬件损伤，这会导致严重的系统性能下降，并增加波束成形优化的复杂性。因此，现有的RIS研究，包括信道估计、波束形成优化、频谱和能量效率分析等，不能直接应用于硬件损坏的情况。在本文中，考虑到硬件损伤，我们进行联合发射和反射波束形成优化，并重新评估系统性能。首先，我们描述了单用户和多用户情况下的直接和级联信道的封闭形式的估计器，并分析了硬件损伤对信道估计精度的影响。在此基础上，推导了最优发射波束形成方案，并提出了一种基于梯度下降方法的反射波束形成优化算法。此外，我们分析了三种类型的渐近信道容量相对于发射功率，天线数量，和反射元件的数量。最后，从系统能耗的角度分析了功率缩放定律和能量效率。我们的实验结果还揭示了一个令人鼓舞的现象，即具有大量反射元件的RIS辅助无线系统可以实现高频谱和能量效率，而不需要大量的天线，也不需要分配太多的资源来优化反射波束成形。
2022-06-04 cs.IT math.IT
A Novel Cooperative Strategy for Wireless Multihop Backhaul Networks
5G无线网络架构将为室外和室内流量带来称为{ \em small cells}的密集基站部署。其密集部署的可行性取决于高数据速率传输网络的存在，该高数据速率传输网络可以提供从数据业务发起和终止的聚合节点到每个这样的小小区的高数据回程。由于高频带中的无线电信号的有限范围，可能需要在每个接入节点和聚合节点之间建立多跳无线连接。在本文中，我们提出了一种新的传输方案，用于5G网络的无线多跳回程。该方案由1）{ \em组连续中继}和2）优化的量化映射和转发（QMF）编码方案组成，所述\em建立中继调度以有效地利用半双工中继，所述优化的量化映射和转发（QMF）编码方案改善QMF的性能并降低解码复杂度和延迟。我们推导出该方案的可实现速率区域，并在渐近情况下获得了几种感兴趣的网络模型的封闭形式的表达式。结果表明，该方案提供了一个显着的增益超过多跳路由（基于解码和转发），这是目前提出的无线多跳回程网络的解决方案。此外，性能差距随着网络变得更密集而增加。对于所提出的方案，我们然后开发能源效率的路由，确定{ \em组}的参与中继每一跳。为了反映路由算法中使用的度量，我们将其称为{ \em干扰治理}路由。通过将干扰转化为有用的信号，与其他路由方案相比，每个中继需要较低的传输功率来实现期望的性能。最后，我们提出了一个低复杂度的连续解码器，这使得它可以在实际中使用所提出的方案。
2015-08-01 cs.IT math.IT
UGV-assisted Wireless Powered Backscatter Communications for Large-Scale IoT Networks
无线供电的反向散射通信（WPBC）能够实现超低功耗通信，因此在物联网（IoT）网络中很有前途。然而，在实践中，由于其通信距离短，因此在大规模物联网网络中应用WPBC具有挑战性。为了应对这一挑战，本文利用无人驾驶地面车辆（UGV）来协助WPBC在大规模物联网网络中的应用。特别是，我们研究了接入点（AP）、标签阅读器和UGV的网络规划和动态资源分配的联合设计，以最大限度地减少总能耗。此外，AP可以在半双工（HD）或全双工（FD）复用模式下操作。在HD模式下，推导了最优小区半径，并以封闭形式给出了最优功率分配和发射/接收波束赋形。在FD模式下，给出了资源分配的最优解和两个低计算复杂性的次优解。仿真结果表明，在标签读取器而不是在AP处的动态功率分配主导了网络能量效率，而在FD模式下工作的AP在能量效率方面优于HD模式下的AP。
2021-10-06 cs.IT eess.SP math.IT
Derivative-Free Placement Optimization for Multi-UAV Wireless Networks with Channel Knowledge Map
研究了一种多无人机无线网络，在该网络中，多个无人机用户共享同一频谱，向各自关联的地面基站（GBS）发送各自的消息。无人机用户的目标是优化他们的位置，以最大限度地提高加权和率。虽然大多数现有的工作考虑简化的视线（LoS）或统计空对地（A2G）信道模型，我们利用特定位置的信道知识地图（CKM），以提高在实践中的布局性能。然而，由于CKM通常包含离散的站点和位置特定的信道数据而没有分析模型函数，因此相应的加权和速率函数通常变得不可微。在这种情况下，传统的优化技术依赖于函数导数是不适用的，以解决所产生的布局优化问题。为了解决这个问题，我们提出了一种新的迭代算法的基础上的导数自由优化。在每次迭代中，首先构造一个二次函数来近似不可微的加权和速率，然后在信赖域约束下最大化近似二次函数来更新无人机的布局位置。数值结果表明了该算法的收敛性。仿真结果表明，该算法的加权求和率接近基于穷举搜索的最优设计，且实现复杂度低得多，显著优于基于简化的LoS信道模型的传统优化方法和基于无人机悬停在其相关GBS上方的启发式设计。
2022-03-11 cs.IT math.IT
Spectral and Energy Efficient Wireless Powered IoT Networks: NOMA or TDMA?
无线供电通信网络（WPCN），其中多个能量有限的设备首先在下行链路中收集能量，然后在上行链路中发送信息，已经被设想为未来物联网（IoT）的有前途的解决方案。同时，已经提出了非正交多址（NOMA），以通过允许多个用户在相同频谱中的并发传输来提高第五代（5G）网络的系统频谱效率（SE）。因此，NOMA最近已被考虑用于具有大量设备的基于WPCN的IoT网络的上行链路。然而，NOMA中的同时传输也可能导致更多的传输能耗以及实际上的电路能耗，这对于能量受限的IoT设备至关重要。因此，与诸如时分多址（TDMA）的正交多址方案相比，在这种场景下，NOMA是否可以改善SE和/或减少总能耗仍然是未知的。为了回答这个问题，我们首先推导出最佳的时间分配，以最大限度地提高基于TDMA的WPCN（T-WPCN）和基于NOMA的WPCN（N-WPCN）的SE，分别。随后，我们分析了这两个网络的总能耗以及实现的最大SE。令人惊讶的是，它被发现，N-WPCN不仅消耗更多的能量，但也是较低的频谱效率比T-WPCN。仿真结果验证了我们的理论研究结果，并揭示了基本的性能瓶颈，即，“最坏的用户瓶颈问题”，在多用户NOMA系统。
2018-01-27 cs.IT math.IT
Reconfiguring Wireless Environment via Intelligent Surfaces for 6G: Reflection, Modulation, and Security
可重构智能表面（RIS）已被公认为第六代（6G）移动通信网络的一项重要使能技术。具体地说，RIS由大量的小而低成本的反射元件组成，其参数可以用可编程控制器动态调整。这些元件中的每一个都可以有效地反射入射电磁波的相移版本。通过实时的调整波相位，可以动态重构反射信号的传播环境，提高通信可靠性，提高传输速率，扩大蜂窝覆盖范围，增强通信安全性。在本文中，我们提供了一个概述的RIS辅助无线通信。具体而言，我们阐述了国家的最先进的技术，使RIS以及相应的实质性好处的RIS反射和RIS调制的角度。有了这些好处，我们设想将RIS集成到6G的新兴应用中。此外，通信安全在6G网络中具有前所未有的重要性，在各种垂直和区域中具有无处不在的无线服务。我们强调RIS的物理层安全的保密率和保密中断概率方面的潜在贡献，从理论和数值方面的一个典型的案例研究举例说明。最后，我们讨论了在实践中部署RIS的挑战和机遇，以激励未来的研究。
2022-08-23 cs.IT eess.SP math.IT
Space-Time Hierarchical-Graph Based Cooperative Localization in Wireless Sensor Networks
研究表明，在GPS定位性能较差的情况下，合作定位能够提高定位精度和覆盖范围。然而，由于其潜在的过度的计算复杂性，在撰写本文时，合作定位的应用在实践中仍然有限。在本文中，我们解决了无线传感器网络中的有效合作定位问题。提出了一种基于时空层次图的快速收敛代理节点定位方法。与传统方法相比，该方法利用时空层次模型将Agent节点划分为不同的层次，并逐步估计Agent节点的位置。特别地，在考虑位置信息的质量的基础上构思信息传播规则。根据该规则，信息总是从上层传播到某个较低的层，并在每一层上进一步优化消息传递过程。因此，可以减轻潜在的错误传播。此外，位置估计和位置广播都由传感器节点执行。此外，传感器激活机制的构思，这是能够显着降低的能量消耗和网络流量开销引起的定位过程。分析和数值计算结果表明，我们的时空层次图为基础的合作定位方案的优越性的基准计划考虑。
2015-09-08 cs.IT math.IT
Interference Alignment: Practical Challenges and Test-bed Implementation
无线通信网络上的数据业务在过去十年中经历了巨大的增长，并且预计在未来几十年中将呈指数级增长。由于无线电资源（例如频谱和能量）的稀缺性以及无线传输介质的固有特性，使得未来的无线网络能够满足这一期望是一项具有挑战性的任务。无线传输通常受到两种现象的影响：衰落和干扰。优雅的干扰对准概念揭示了，通过适当的传输信令设计，不同的干扰信号实际上可以被对准在一起，使得更多的无线电资源可以被分配给期望的传输。虽然与正交传输策略相比，干扰对准可以实现更大的数据率，但是应该解决若干挑战以使得能够在未来的无线网络中部署该技术。例如，为了执行干扰对准，通常需要在所有终端处完全知道全局信道状态信息（CSI）。显然，获取这样的信道知识在实践中是一个具有挑战性的问题，需要部署适当的信道训练和信道状态反馈技术。此外，由于信道是时变的，因此需要适当的自适应传输。本章回顾了干涉对准在实际应用方面的最新进展。它还介绍了最近的信号处理算法的干扰对齐的实现测试台的实现。
2014-11-11 cs.IT math.IT
A practical system for improved efficiency in frequency division multiplexed wireless networks
频谱效率是所有无线通信系统的关键设计问题。正交频分复用（OFDM）是用于在频率重叠的许多载波上进行有效数据传输的非常公知的技术。最近，出现了几篇论文，描述了正交性条件下降的多载波系统的频谱有效变化。所提出的技术存在两个缺点：首先，增加了生成信号的复杂性。其次，信号检测在计算上要求很高。由于载波间干扰，已知方法遭受不必要的高复杂度或高出错率。这项工作解决了这两个问题，提出了新的发射机和接收机架构，其设计是基于使用的简化，一个合理的频谱有效的频分复用（SEFDM）系统可以被视为一组重叠和交织的OFDM系统。所提出的设计的有效性，通过详细的模拟不同的信号类型和载波尺寸的systems。解码器是启发式的，但在实践中产生非常好的结果，接近理论上的最佳性能在各种设置。该系统能够产生高达20%的效率增益，而对所需的信噪比的影响可以忽略不计。
2013-03-27 cs.IT cs.NI math.IT
Dependable Connectivity for Industrial Wireless Communication Networks
University of Oulu（奥卢大学）；Fraunhofer Institute for Integrated Circuits IIS（弗劳恩霍夫集成电路研究所）
本文提出了一种面向6G的工业无线通信网络可靠性框架，通过自适应多接入方案和智能唤醒协议提升网络的可靠性、可用性和安全性。
2026-01-28 cs.ET cs.IT cs.NI
Seeing is Believing: A Federated Learning Based Prototype to Detect Wireless Injection Attacks
针对无线网络中的反应式注入攻击，提出基于密钥的物理层信令结合联邦学习框架，在保护数据隐私的同时协作优化基站ML模型，实验显示显著提升检测准确率，为6G网络安全提供新方案。
2023-11-11 cs.CR cs.IT math.IT
Topological properties of secure wireless sensor networks under the q-composite key predistribution scheme with unreliable links
无线传感器网络通常部署在恶劣的环境中，安全性是无线传感器网络的一个重要问题。q-复合密钥预分配方案已被公认为是一个合适的方法来确保无线传感器网络。虽然q-复合方案在文献中得到了很大的关注，仍然缺乏严格的分析，考虑到链路的不可靠性的q-复合方案下运行的安全无线传感器网络。一个主要的困难在于分析网络拓扑结构，其链路不是独立的。由于传感器之间存在物理障碍或由于恶劣的环境条件严重损害通信，无线链路在实践中可能不可靠。在本文中，我们解决了困难的挑战，并调查拓扑性质的不可靠的通信链路建模为独立的ON/OFF信道下运行的Q-composite计划的无线传感器网络的节点度。具体地说，我们推导出的最小度至少为k的属性的渐近精确概率，目前的渐近概率分布的最小程度，并证明了与一个固定的度的节点的数量是在分布渐近等价于一个泊松随机变量。我们进一步使用的理论结果，安全的无线传感器网络提供有用的设计指南。实验结果也证实了我们的分析结果的有效性。
2019-11-02 cs.IT cs.NI math.IT
Towards Optimal Adaptive Wireless Communications in Unknown Environments
设计用于无线通信的有效信道接入方案而无需关于环境性质的任何先验知识一直是非常具有挑战性的问题，特别是当所有频谱资源的信道状态分布在不同时间和位置处可能完全或部分随机和/或对抗时。本文基于多臂强盗（MAB）问题理论，提出了一种未知环境下无线通信的自适应信道接入算法。通过自动调整两个控制参数，即，学习率和探索概率，我们的算法能够找到最佳的信道接入策略，并在我们定义的四个典型制度下，随着时间的推移，实现几乎最佳的学习性能一般未知的环境，例如，信道遵循某种未知i.i.d过程的随机机制、所有信道都受到对抗性干扰攻击的对抗机制、信道子集受到攻击的混合随机和对抗机制以及偶尔对抗性事件污染随机信道过程的污染随机机制等。为了减少实现时间和空间复杂度，我们进一步开发了一个增强的算法，通过利用内部结构的选择信道接入策略。我们在所有这些制度进行了广泛的模拟，以验证我们的理论分析。定量的性能研究表明，优越的吞吐量增益和灵活性，我们的算法在实践中，这是弹性的遗忘和自适应干扰攻击与不同的智能和任何攻击强度，范围从没有攻击的所有频谱资源的全面攻击。
2016-01-30 cs.IT cs.NI math.IT
Energy-Efficient Wireless Content Delivery with Proactive Caching
我们提出了一种智能的主动内容缓存方案，以减少无线下行链路的能量消耗。我们考虑在线社交网络（OSN）设置，其中新内容随着时间的推移而生成，并且在随机的生命周期内向用户保持\textit{relevant}。内容通过时变无线信道以取决于信道状态和下载的内容的数量的能量成本被下载到用户设备（UE）。用户在随机时刻访问OSN，并消费所有相关内容。为了减少能量消耗，我们提出了\textit{proactive caching}的内容在有利的信道条件下的有限容量的高速缓存存储器。假设信道质量（或等价地，下载数据的成本）是无记忆的时隙，我们表明，最佳的缓存策略，它可以取代内容在缓存中的剩余寿命较短的内容在服务器上，保持相关的时间较长，具有一定的阈值结构相对于信道质量。由于最优策略在实践中计算量很大，我们引入了一个简化的缓存方案，并使用策略搜索优化其参数。我们还提出了两个下界的能量消耗。我们通过数值模拟表明，所提出的缓存方案显着降低了能源消耗相比，传统的反应式缓存工具，并实现了接近最佳性能的各种系统参数。
2017-02-21 cs.IT cs.NI math.IT
UAV-aided RF Mapping for Sensing and Connectivity in Wireless Networks
EURECOM（欧洲通信学院）；The Chinese University of Hong Kong, Shenzhen（香港中文大学（深圳））；Future Network of Intelligence Institute（未来智联网络研究院）；University of Southern California（南加州大学）
使用无人机（UAV）作为飞行无线电接入网络（RAN）节点为传统的固定地面部署提供了有希望的补充。最近仍然在无线网络的背景下，无人机也被设想用作射频（RF）感测和定位设备。在这两种情况下，使用无人机的优势在于它们能够在3D中自由导航，并及时到达所获得的网络吞吐量或感知性能最佳的空间位置。在实践中，为UAV选择合适的位置或轨迹在很大程度上取决于当地地形特征，包括周围无线电障碍物的位置。因此，机器人必须能够在执行其数据通信或感测服务时映射其无线电环境的特征。本文讨论了与这项任务有关的挑战，这里称为无线电测绘。它的承诺有关的自主无线电感知无人机的有效轨迹设计，以及算法的解决方案。无线电映射的连接，传感和定位性能方面的优势进行了说明。
2022-05-06 cs.IT cs.LG cs.NI
Message Routing in Wireless and Mobile Networks using TDMA Technology
在通信在现代社会中扮演着重要角色的时代，设计有效的数据传输算法至关重要。TDMA是一种用于许多通信系统的技术，例如卫星、蜂窝电话以及其他无线或移动网络。大多数2G蜂窝系统以及一些3G是基于TDMA的。为了在此类系统中传输数据，我们需要将它们聚集在包中。为了实现更快的传输，我们允许抢占任何数据包的传输，以便稍后恢复。抢占可用于减少某些站点的空闲。然而，这种抢占伴随着重新配置成本，以便为下一次传输进行设置。在本文中，我们提出了两种算法，产生改进的传输调度。这两种算法分别称为MGA和IMGA（Improved MGA）。我们已经证明了MGA的近似比，并通过实验证明它在实践中工作得更好。为了得出结论，MGA将是一个非常有用的工具，在构建一个改进的时间表，使用抢占与设置成本的数据包路由，我们比较它的结果，其他两个有效的算法设计的研究人员在过去：A-PBS（d+1）和GWA。为了确定IMGA的效率，我们进行了与MGA以及A-PBS（d+1）和GWA相比的实验。IMGA已被证明在所有方面都能产生最有效的时间表。
2016-07-03 cs.IT cs.NI math.IT
Fundamental Tradeoffs in Communication and Trajectory Design for UAV-Enabled Wireless Network
使用无人机（UAV）作为空中通信平台对于5G等未来无线系统具有很高的实用价值，特别是对于临时事件和紧急情况下的快速和按需部署。与蜂窝网络中传统的地面基站（BS）相比，无人机机载空中基站由于其高海拔以及在三维（3D）空间中高度灵活的移动性，与地面用户之间具有更强的视距（LoS）链路，可以用来提高通信性能。另一方面，与具有可靠电源的地面BS不同，空中BS在实践中具有有限的机载能量，但需要大量的推进能量来保持空中并支持高移动性。基于上述新的考虑因素，本文旨在重新审视无人机通信和轨迹设计中的一些基本权衡。具体而言，它示出的通信吞吐量，延迟，和（推进）的能量消耗之间可以通过采用不同的无人机轨迹设计，这揭示了新的光在地面通信的传统权衡彼此之间的权衡。展望了未来的研究方向。
2018-05-18 cs.IT math.DS math.IT
Adaptive Transmission Scheduling in Wireless Networks for Asynchronous Federated Learning
Sejong University（世宗大学）；Yonsei University（延世大学）
在本文中，我们研究了异步联邦学习（FL）在无线分布式学习网络（WDLN）。为了允许每个边缘设备经由异步FL更有效地使用其本地数据，应当考虑系统不确定性（诸如时变信道和随机数据到达）以及WDLN中的稀缺无线电资源来仔细确定用于异步FL的WDLN中的传输调度。为了解决这个问题，我们提出了一个度量，称为有效性得分，它代表了异步FL的学习量。然后，我们制定了一个异步学习感知传输调度（ALS）问题，以最大化有效性得分，并开发了三个ALS算法，称为ALSA-PI，BALSA和BALSA-PO，来解决它。如果有关不确定性的统计信息是已知的，ALSA-PI算法可以有效地解决这一问题。即使没有，它仍然可以通过BALSA进行优化解决，该BALSA使用设备报告的状态信息基于贝叶斯方法学习不确定性。BALSA-PO次优地解决了这个问题，但它在实践中解决了一个更具限制性的WDLN，其中AP可以观察到与BALSA中使用的信息相比有限的状态信息。我们通过模拟表明，由我们的ALS算法训练的模型在模型准确性、训练损失、学习速度和学习鲁棒性方面达到了接近理想基准的性能，并且优于其他最先进的基线调度算法。这些结果表明，在我们的ALS算法的自适应调度策略是有效的异步FL。
2021-08-28 cs.IT cs.LG math.IT
