State Estimation of Wireless Sensor Networks in the Presence of Data Packet Drops and Non-Gaussian Noise
针对无线传感器网络中数据包丢失和非高斯噪声问题，提出DMCKF-DPD算法，兼顾估计性能与计算复杂度，并给出收敛条件。
2023-09-03 eess.SP
A Distributed Adaptive Algorithm for Node-Specific Signal Fusion Problems in Wireless Sensor Networks
无线传感器网络由物理上分布在不同位置的传感器节点组成。空间滤波过程利用这些传感器信号之间的空间相关性将它们融合成满足某些最优条件的滤波信号。然而，在融合中心收集原始传感器数据以集中方式解决问题将导致高能量和通信成本。分布式自适应信号融合（DASF）框架已被提出作为一种通用的方法来解决这些信号融合问题，在一个分布式的方式，这减少了网络中的通信和能源成本。DASF框架假设节点之间有一个共同的目标，即，最佳滤波器在网络上共享。然而，许多应用程序需要一个特定于节点的目标，而所有这些特定于节点的目标仍然通过一个共同的潜在数据模型。在这项工作中，我们提出了DANSF算法，它建立在DASF框架，并将其扩展到允许特定于节点的空间滤波问题。
2022-11-02 eess.SP
Lecture notes on the design of low-pass digital filters with wireless-communication applications
本讲义面向工程毕业生，讲解低通数字滤波器设计理论及其在无线通信和雷达中通过带宽调节实现时间/频率能量集中的方法。
2023-06-22 eess.SP
Lattice All-Pass Filter based Precoder Adaptation for MIMO Wireless Channels
现代5G通信系统采用多输入多输出（MIMO）结合正交频分复用（OFDM）来增强数据速率，特别是对于宽带毫米波（mmW）应用。由于这些系统使用大量的子载波，因此从接收器向发射器反馈甚至子载波的子集的估计的预编码器是禁止的。此外，这样的频域方法也不利用存在于这样的信道中的主要视线分量来减少反馈。在这项工作中，我们将时域中的预编码器视为矩阵全通滤波器，并使用矩阵网格结构对离散时间预编码器滤波器进行建模，该矩阵网格结构有助于减少整体反馈，同时仍然保持所需的频率-相位延迟曲线。这提供了使用较少系数的跨子载波的有效预编码器表示，并且能够以比过去方法低得多的反馈随时间进行跟踪。与频域测地线插值、基于Givens旋转的参数化以及依赖于近似离散时间表示的角度延迟域方法相比，所提出的方法以低得多的反馈负担产生更高的可实现速率。通过对mmW信道模型的大量仿真，我们证实了我们的主张的有效性，并表明所提出的方法可以减少高达70%的反馈负担。
2023-03-18 eess.SP
Channel Phase Processing in Wireless Networks for Human Activity Recognition
本文提出TSFR方法，通过相位净化、时域滤波和频率重建处理CSI相位，在五个数据集上提升人体活动识别准确率，多数场景超90%，少样本学习性能提升35%-85%。
2023-06-16 eess.SP
Accurate Graph Filtering in Wireless Sensor Networks
无线传感器网络（WSNs）被认为是实现物联网（IoT）范例的主要技术。最近出现的图形信号处理领域也可以通过提供关键工具（如图形过滤器）来处理与传感器设备相关的数据，从而为实现物联网做出贡献。图过滤器可以通过节点之间的一定数量的通信交换以分布式方式在WSN上执行。但是，无线传感器网络经常受到干扰和噪声的影响，这导致将这些网络视为有向的，随机的和时变的图拓扑结构。大多数现有的作品忽略了这个问题，考虑一个不切实际的假设，声称在两个相邻节点之间发送数据包时，在两个方向上的链路激活的概率相同。本文主要研究随机非对称无线传感器网络中的操作图过滤问题。我们首先表明，图过滤有限脉冲响应图过滤器（节点不变和节点变量）需要具有相等的连接概率的所有链接，以便有一个无偏的过滤，这在实践中无法实现在随机无线传感器网络。在此之后，我们的图形过滤错误的特征，并提出了一个有效的策略进行图过滤任务在随机无线传感器网络与节点变异图过滤器通过最大限度地提高精度，即，确保一个小的偏差方差权衡。为了提高精度，我们优化了滤波器系数，并在MAC层设计了一种跨层分布式调度算法。大量的数值实验表明，所提出的解决方案以及跨层分布式调度算法的去噪应用的效率。
2020-07-15 cs.NI eess.SP
Prototype Filters and Filtered Waveforms for Radio Air-Interfaces: A Review
下一代无线通信的前景表明，通信应该在服务和规范方面具有高度异质性。新的通信网络的出现，特别是物联网（IoT）网络，机器类型通信（MTC）和无人机（UAV）等设备之间的出现，使得无线电空中接口的重新设计变得更加重要。高数据速率、频谱的有效利用、低延迟、灵活性、可扩展能力、能效和降低的复杂性是这些挑战性需求的先锋。这突出了覆盖经典波形并提出最适合这些要求的新空中接口的必要性。为了提出最合适的原型滤波器及其相关波形，进行了几次尝试，以支持具有这些关键先决条件的未来应用。在本文中，我们分析了文献中报道的最重要的标记原型滤波器，以及它们相应的波形，作为无线空中接口的突出候选者。我们将展示滤波器属性影响波形性能，并且存在密切的滤波器-波形相互关系。主要贡献是对这些滤波器和波形的结构进行深入了解，并就不同的标准和不同的品质因数进行公平的比较。
2021-04-03 eess.SP
VLSI Implementation of Novel Class of High Speed Pipelined Digital Signal Processing Filter for Wireless Receivers
对具有高信噪比（SNR）的高性能收发器的需求已经驱使通信系统利用被识别为过采样系统的最新技术。它是通信系统中最经济的调制器和抽取器。它已被证明可以提高信噪比，并用于许多高性能系统，如无线收发器的模数转换器（ADC）。本研究工作提出了一种新的抽取类的设计和它的VLSI实现，它是过采样技术中的子组件。设计并实现了抽取级的主要单元级联积分梳状滤波器、半带滤波器和下降校正电路。在Xilinx ISE环境下的Verilog HDL代码已经被推导出来，以描述所提出的先进CIC滤波器的特性。最后，利用Virtex-II FPGA板在实际硬件上实现并测试了该设计。相应地执行ASIC设计实现，并产生功率和面积测量的片上核心布局。该设计重点考虑了高速和低功耗之间的平衡以及满足无线通信系统的芯片实现的硅面积和高分辨率。综合报告显示，最大时钟频率为332 MHz，有效内核面积为0.308 x 0.308 mm 2。可以得出结论，建议的滤波器结构的VLSI实现是一个使能器，在解决问题，影响DSP应用程序的通信能力。
2018-06-09 cs.AR eess.SP
Interference Prediction in Wireless Networks: Stochastic Geometry meets Recursive Filtering
University of Klagenfurt（克拉根福大学）；Silicon Austria Labs GmbH（Silicon Austria Labs 有限公司）
本文提出并评估了一种预测无线网络干扰水平的技术。我们设计了一个递归预测器，估计未来的干扰值过滤测量干扰在一个给定的位置。预测器的参数化是通过将干扰的自相关转换为自回归移动平均（ARMA）表示来离线完成的。该ARMA模型被插入到稳态卡尔曼滤波器中，使得节点能够以低计算量进行预测。结果表明，预测值与真实值的相关时间范围的准确性良好。虽然泊松分布的节点，瑞利衰落，和固定的消息长度的预测参数化，灵敏度分析表明，它也往往工作在更一般的网络场景。数字示例说明了其广泛的适用性，用于蓝牙设备到设备通信、常见的无线传感器技术以及Wi-Fi和LTE的共存场景。预测器可以作为干扰管理的一部分来应用，以改善介质接入、调度和无线电资源分配。
2021-02-10 cs.LG cs.NI eess.SP
A New Wireless Image Transmission System Using Code Index Modulation and Image Enhancement for High-Rate Next Generation Networks
本文提出一种基于码索引调制（CIM）的无线图像传输系统，结合QAM与单输入多输出技术，并在接收端采用基于解扩的最大似然检测器和图像增强滤波器，实现了优于传统技术的传输性能与图像质量。
2025-07-13 eess.SP
Time Synchronization in Wireless Sensor Networks based on Newtons Adaptive Algorithm
本文提出了一种新的时间同步协议的启发自适应牛顿搜索算法。节点的时钟模型被建模为一个自适应滤波器和成对的稳态和收敛性分析。一个协议是来自派生的算法和实验比较梯度下降同步（GradeS）协议和平均比例积分同步（AvgPISync）协议。实验结果表明，类似的错误性能的AvgPISync，但远远优于这两种协议的收敛时间。该协议是轻量级的，健壮的，易于实现。
2018-10-13 eess.SP
Minimizing Age of Detection for a Markov Source over a Lossy Channel
本文提出新指标检测年龄（AoD）监测有损信道上DTMC源状态转换，构建CMDP并利用拉格朗日MDP和RVI算法优化采样频率，证明其比AoI策略估计误差更低。
2025-03-04 cs.IT eess.SP math.IT
Optimal Receive Filter Design for Misaligned Over-the-Air Computation
针对未知随机时延和相移导致的OAC函数估计偏差，本文提出新型接收滤波器及Tikhonov正则化最优设计，实现无偏计算并在长时延下显著降低偏差与MSE。
2023-09-27 eess.SP
Particle Filter based Massive MIMO Channel Estimation
大规模多输入多输出（MIMO）通信系统近来在下一代无线通信中引起了极大的兴趣。大规模多输入多输出中大量天线的使用使得信道状态信息的估计变得非常具有挑战性。准确的信道状态信息在利用大规模多输入多输出技术的优点方面是必不可少的。提出了在大规模多输入多输出（massive MIMO，MIMO）系统中，应用包络平方根滤波器（EnSRF）和EnSRF的一种变体，即包络平方根滤波器的粒子更新版本（PUEnSRF）来估计时间选择性频率平坦衰落信道系数。仿真结果清楚地表明，显着优越的精度和过滤器的收敛性的PUEnSRF估计相比，传统的粒子滤波器。
2022-11-02 eess.SP
Localized and Distributed Beyond Diagonal Reconfigurable Intelligent Surfaces with Lossy Interconnections: Modeling and Optimization
本文针对传统RIS覆盖有限的问题，提出分布式超越对角线RIS（BD-RIS）模型，通过传输线理论建模损耗互连，并优化其性能，数值显示分布式BD-RIS在低损耗下仍比传统RIS有数量级增益。
2025-02-27 cs.IT eess.SP math.IT
Distributed Multichannel Wiener Filtering for Topology-Unconstrained Wireless Acoustic Sensor Networks
KU Leuven（荷语鲁汶大学）；Carl von Ossietzky Universität Oldenburg（奥尔登堡卡尔·冯·奥西埃茨基大学）；Fraunhofer IDMT（弗劳恩霍夫工业应用声学研究所）；Vrije Universiteit Brussel（布鲁塞尔自由大学）
研究拓扑无约束的无线声学传感器网络中分布式节点特定信号估计问题，提出TI-dMWF算法，通过交换低维融合信号计算集中式多通道维纳滤波器解，单次运行达集中式估计性能，分析了延迟、复杂度及鲁棒性。
2026-07-08 cs.IT eess.AS eess.SP
Inference over Wireless IoT Links with Importance-Filtered Updates
我们考虑由物联网（IoT）节点组成的通信小区，这些节点向公共接入点（AP）进行传输。假设小区中的节点周期性地生成数据样本，这些数据样本将被发送到AP。AP托管机器学习模型，例如神经网络，该模型在接收到的数据样本上进行训练以做出准确的推断。我们解决了以下权衡：物联网节点传输的频率越高，AP做出的推断的准确性就越高，但物联网节点的能量消耗也越高。我们提出了一种物联网节点使用的数据过滤方案，我们将其称为分布式重要性过滤，以便过滤掉物联网节点上已经存在的冗余数据样本。物联网节点没有大型的设备上机器学习模型，数据过滤方案根据放置在AP处的模型的周期性指令进行操作。该方案使用神经网络在基准机器视觉数据集上进行评估，以及在两个实际场景中进行评估：供水管网的泄漏检测和城市地区的空气污染检测。结果表明，所提出的方案在网络寿命方面提供了显着的好处，因为它保留了设备的资源，同时保持高的推理精度。我们的方法降低了训练模型的计算复杂度，并消除了对数据预处理的需要，这使得它在实际的物联网场景中非常适用。
2020-12-01 cs.IT eess.SP math.IT
Filter-and-Attend: Wireless Channel Foundation Model with Noise-Plus-Interference Suppression Structure
Pengcheng Laboratory（鹏城实验室）；Queen Mary University of London（伦敦大学玛丽女王学院）；Xi’an Jiaotong University（西安交通大学）
本文提出Filter-and-Attend范式，通过滤波抑制噪声加干扰和关注机制补全CSI，提升无线信道基础模型在多种下游任务中的性能。
2026-01-08 cs.IT eess.SP math.IT
Federated Learning over Wireless IoT Networks with Optimized Communication and Resources
Royal Institute of Technology (KTH)（皇家理工学院（KTH））；Princeton University（普林斯顿大学）
为了充分利用海量的分布式数据和计算资源，网络边缘的机器学习被认为是一种很有前途的技术，特别是对于大规模模型训练。联邦学习（Federated learning，FL）作为协作学习技术的一种范式，因其通信效率高、数据保密性好等优点而受到越来越多的研究关注。由于有损耗的通信信道和有限的通信资源（例如，带宽和功率），研究无线系统上的快速响应和准确的FL方案是令人感兴趣的。因此，我们调查的问题，联合优化的通信效率和资源的FL在无线物联网（IoT）网络。为了降低复杂度，我们将整个优化问题分为两个子问题，即，客户端调度问题和资源分配问题。为了降低FL在无线物联网中的通信开销，提出了一种新的客户端调度策略。为了最大限度地成功的信息交换网络，拉格朗日乘子的方法，首先利用解耦变量，包括功率变量，带宽变量和传输指标。在此基础上，提出了一种基于线性搜索的功率和带宽分配方法。给定适当的超参数，我们证明了所提出的通信有效的联邦学习（CEFL）框架以强线性速率收敛。通过大量的实验，它表明，所提出的CEFL框架大大提高了通信效率和学习性能的训练损失和测试准确性的FL在无线物联网网络相比，一个基本的FL方法与统一的资源分配。
2021-10-22 cs.DC cs.LG eess.SP
SmartFPS: Neural Network based Wireless-inertial fusion positioning system
Southeast University（东南大学）
目前的融合定位系统主要是基于滤波算法，如卡尔曼滤波或粒子滤波。然而，实际应用场景的系统复杂度往往很高，例如行人惯性导航系统中的噪声建模，或者指纹匹配和定位算法中的环境噪声建模。针对这一问题，提出了一种基于深度学习的融合定位系统，并针对不同分布的样本提出了一种提高神经网络模型性能的迁移学习策略。结果表明，在全楼层场景下，融合网络的平均定位精度为0.506m。迁移学习的实验结果表明，不同行人的惯性导航定位步长和旋转角度的估计精度平均可提高53.3%，不同设备的蓝牙定位精度可提高33.4%，融合可提高31.6%。
2022-09-28 cs.AI cs.SY eess.SP
Novel Smart N95 Filtering Facepiece Respirator with Real-time Adaptive Fit Functionality and Wireless Humidity Monitoring for Enhanced Wearable Comfort
本文提出一种新型智能N95过滤式面罩呼吸器，结合LIG湿度传感器与基于介电弹性海绵的压力传感器阵列实现闭环自贴合调节，使贴合因子平均提升3.20倍、最大提升5倍，有效防止空气传播病原体并解决长期佩戴的空气质量监测问题。
2023-09-09 eess.SP physics.med-ph
Distributed Multichannel Wiener Filtering for Wireless Acoustic Sensor Networks
KU Leuven（荷语鲁汶大学）；Carl von Ossietzky Universität Oldenburg（老enburg卡尔·冯·奥西茨基大学）；Fraunhofer IDMT（弗劳恩霍夫工业声学和媒体技术研究所）；Vrije Universiteit Brussel（布鲁塞尔自由大学）
本文提出一种非迭代的分布式多通道维纳滤波算法，用于无线声学传感器网络中节点特定语音信号的估计，优于现有方法，减少通信带宽使用。
2026-04-13 cs.IT eess.AS eess.SP
WiRM: Wireless Respiration Monitoring Using Conjugate Multiple Channel State Information and Fast Iterative Filtering in Wi-Fi Systems
School of Engineering, The University of Newcastle, Australia（澳大利亚纽卡斯尔大学工程学院）
本文提出WiRM，一种非接触式呼吸监测的两阶段方法。第一阶段改进呼吸频率估计技术，第二阶段利用其估计从CSI数据中分解和选择呼吸波形。与其他方法相比有优势，还开发工具包评估其在多种干扰和噪声条件下的鲁棒性。
2026-07-23 cs.ET eess.SP
Electromagnetically Consistent Bounds on Information Transfer in Real-World RIS-Parametrized Wireless Channels
Aalto University（阿尔托大学）；Univ Rennes, CNRS, IETR - UMR 6164（雷恩大学、法国国家科学研究中心、IETR）
本文提出了一种基于SDR的电磁一致性界限方法，用于优化RIS参数化无线信道的信息传输性能。
2026-01-27 eess.SP physics.app-ph
RSSI-Based Location Classification Using a Particle Filter to Fuse Sensor Estimates
对于网络物理生产系统（CPPS）来说，本地化变得越来越重要，因为无线和移动设备被认为是不可或缺的一部分。虽然基于接收信号强度指示符（RSSI）在无线通信系统中定位目标是通常的解决方案，但是它受到传感器质量的限制。我们考虑的情况下，一辆车进出一个房间，并建议使用粒子滤波器的传感器融合，使我们能够将非理想的模型，并实现高质量的位置估计。然后，我们使用机器学习（ML）来分类车辆位置。我们的研究结果表明，粒子滤波器的位置输出是一个更好的输入到分类器比原始RSSI数据，我们实现了更高的精度，同时减少了ML必须考虑的功能的数量。我们还比较了多种ML算法的性能，并表明SVM为给定任务提供了整体最佳性能。
2021-04-30 cs.IT eess.SP math.IT
Secrecy Energy Efficiency Maximization in RIS-Aided Wireless Networks with Statistical CSI
针对RIS辅助多用户无线网络的上行窃听场景，提出一种可证明收敛的联合优化算法，优化用户功率、超表面反射系数与基站接收滤波器以最大化保密能效，分析了复杂度并验证了性能。
2024-08-17 eess.SP math.OC
Colosseum: Large-Scale Wireless Experimentation Through Hardware-in-the-Loop Network Emulation
Institute for the Wireless Internet of Things, Northeastern University（东北大学无线物联网研究所）；Roux Institute, Northeastern University（东北大学鲁克斯研究所）；Greenfly SAU LLC（Greenfly SAU 有限责任公司）；Cerbo IO LLC（Cerbo IO 有限责任公司）
Colosseum是一个开放访问和公开提供的大型无线测试平台，用于在完全可编程的“白盒”平台上通过虚拟化和软件化波形和协议栈进行实验研究。通过256个最先进的软件定义无线电和一个大规模的信道仿真器核心，Colosseum几乎可以模拟任何场景，从而能够在各种部署和信道条件下大规模设计、开发和测试解决方案。这些罗马斗兽场的射频场景是通过高保真FPGA仿真有限脉冲响应滤波器再现。滤波器对所需无线信道的抽头进行建模，并将其应用于无线电节点生成的信号，忠实地模仿真实世界无线环境的条件。在本文中，我们介绍了斗兽场作为一个测试平台，这是第一次向研究界开放。我们描述了斗兽场的架构和它的实验和仿真能力。然后，我们通过示例性用例（包括流行的无线技术（例如，蜂窝和Wi-Fi）在频谱共享和无人驾驶飞行器场景中的应用。论文最后总结了斗兽场未来更新的路线图。
2021-12-14 cs.AI cs.NI eess.SP
Energy Efficiency in RIS-Aided Wireless Networks: Active or Passive RIS?
这项工作解决了无线网络中的主动和被动RISs之间的比较，参考系统的能源效率（EE）。为了证明收敛和计算友好的EE最大化算法的开发，优化反射系数的RIS，发射功率，和线性接收滤波器。数值结果表明，所提出的方法的性能和讨论的工作点，其中主动或被动RISs应首选从节能的角度来看。
2023-03-08 cs.IT eess.SP math.IT
Radio-wave communication with chaos
混沌信号在无线传输信道中传播时的李雅普诺夫指数不变性为混沌在无线通信中的应用提供了理论基础。在加性高斯信道中，证明了混沌信号是最优的相干通信波形，在这个意义上，使用非常简单的匹配滤波器就可以获得最大的信噪比。在无线通信系统中，利用混沌的特性可以简单而有效地降低码间干扰，实现低误码率。然而，混沌信号需要很宽的带宽才能在实际信道中传输，这对于实际的换能器或天线来说很难转换这样的宽带信号。针对这一问题，本文将混沌信号应用于无线电波通信系统，并提出了相应的编解码算法。采用混合混沌系统作为脉冲成形滤波器获得基带信号，在接收端采用相应的匹配滤波器代替传统的低通滤波器，以最大化信噪比。同时，利用混沌特性确定符号判决门限，以降低符号间干扰（ISI）效应。仿真和虚拟信道实验表明，与采用二进制相移键控（BPSK）调制技术和信道均衡的传统无线电波通信系统相比，采用混沌的无线电波通信系统在多径传输信道中获得了更低的误码率。
2018-11-18 eess.SP nlin.CD
CSI-Free Low-Complexity Remote State Estimation over Wireless MIMO Fading Channels using Semantic Analog Aggregation
本文提出一种免CSI的语义模拟聚合方案，结合恒定增益滤波与CSSCA离线优化，实现低复杂度远程状态估计，并通过李雅普诺夫分析给出稳定性条件，数值验证性能优于常用方法。
2025-01-24 cs.IT cs.SY eess.SP
Iterative Power Control for Wireless Networks with Distributed Reconfigurable Intelligent Surfaces
可重构智能表面（RIS）是一种新的范例，通过明智的部署和对齐，可以实现更有利的传播环境和更好的无线网络设计。因此，它们可以为下一代无线系统提供许多潜在的好处，包括改善覆盖范围，更好的干扰管理甚至安全性。在本文中，我们考虑一个上行链路的下一代无线系统，每个用户的协助与RIS。我们研究了这种分布式RIS辅助无线网络中的上行链路功率控制问题。具体来说，我们的目标是最小化总上行链路发射功率的所有用户受到每个用户的可靠通信要求在基站的功率，接收机滤波器和RIS相位矩阵的联合设计。我们提出了一种迭代功率控制算法，结合逐次凸逼近技术来解决非凸相位约束的问题。数值结果表明，分布式RIS援助导致上行链路功率节省时，直接链路是弱的。
2022-12-02 cs.IT eess.SP math.IT
Event-Triggered Diffusion Kalman Filters
Technical University of Munich（慕尼黑技术大学）；Ain Shams University（艾因夏姆斯大学）；University of California, Los Angeles（加州大学洛杉矶分校）
本文提出了一种事件触发的扩散卡尔曼滤波器，通过本地信号指示估计误差来收集测量并交换信息，从而减少资源消耗并提高分布式状态估计的有效性。
2020-02-18 cs.RO cs.SY eess.SP
