Joint Visibility Region and Channel Estimation for Extremely Large-scale MIMO Systems
本文提出两阶段方案，联合检测XL-MIMO系统的可视区域并估计信道，利用空间相关性与波数域稀疏性，显著提升低信噪比下的性能。
2024-03-31 cs.IT eess.SP math.IT
Low-Complexity Distributed XL-MIMO for Multiuser Detection
在本文中，迫零和正则化迫零计划在拥挤的超大型MIMO（XL-MIMO）的情况下，具有固定数量的子阵已经使用随机Kaczmarz算法（rKA）进行了仿真。为此，在考虑非平稳信道的两种不同功率归一化方法时，通过可见区域的概念部署了非平稳特性。我们解决的随机性设计的rKA的基础上开发的空间非平稳特性。数值结果表明，在一般情况下，所提出的基于rKA的组合器适用于XL-MIMO系统可以大大降低计算复杂度的信号检测器付出很小的性能损失。
2020-01-31 eess.SP
Interacting Object-Enabled Clustering and Characterization of Distributed MIMO Channels
本文针对分布式MIMO信道建模需求，通过室内测量获取多链路信道数据，提出交互对象启用的联合聚类算法与卡尔曼滤波跟踪框架，实现簇级表征，为6G系统设计提供支撑。
2025-04-16 eess.SP
A Novel Pilot Scheme for Uplink Channel Estimation for Sub-array Structured ELAA in XL-MIMO systems
The Hong Kong University of Science and Technology（香港科技大学）
本文提出了一种针对XL-MIMO系统中子阵列结构ELAA的新型预导方案，通过频分复用和码分复用技术提高信道估计性能并减少预导开销。
2025-12-11 eess.SP
An Alternating Algorithm for Uplink Max-Min SINR in Cell-Free Massive MIMO with Local-MMSE Receiver
研究了无小区大规模多输入多输出（MIMO）系统上行链路的最大最小信干噪比（SINR）问题。我们假设系统采用局部最小均方误差（L-MMSE）合并。目标是通过求解最大-最小SINR优化问题，通过优化每个用户设备（UE）的发射功率和中央处理单元（CPU）处的加权系数，服从UE的发射功率约束，来保持用户公平性。这个问题不是联合凸的。因此，我们将原问题分解为两个子问题，特别是优化功率分配和接收机加权系数。然后，我们提出了一个交替算法来解决这两个子问题。加权系数子问题被表述为广义特征值问题，而功率分配子问题被近似为几何规划（GP）。我们的经验表明，该算法实现了更高的最小用户上行链路频谱效率（SE）比现有的固定功率方案，这是不优化的发射功率。最后，数值分析了算法的收敛性.
2019-10-30 cs.IT eess.SP math.IT
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
Joint Near-Field Sensing and Visibility Region Detection with Extremely Large Aperture Arrays
本文针对超大孔径阵列在部分遮挡下的近场定位与感知问题，提出基于伊辛模型的交替优化算法，实现联合信道参数估计与可见区域检测，并验证其有效性。
2025-02-28 eess.SP
Weighted Spectral Efficiency Optimization for Hybrid Beamforming in Multiuser Massive MIMO-OFDM Systems
本文研究了多用户大规模多输入多输出（MIMO）-正交频分复用（OFDM）系统中的混合波束成形设计。以加权频谱效率最大化为目标，提出了一种交替最大化框架，其中模拟预编码采用黎曼流形优化。如果数字预编码采用局部最优算法进行优化，则得到局部最优交替最大化算法。相比之下，如果我们使用加权最小均方误差（MMSE）为基础的数字预编码迭代算法，我们得到一个次优的交替最大化算法，降低了每次迭代的复杂度。通过对加权算术均方误差和几何均方误差上界的刻画，证明了在用户权值相差不大的情况下，两种交替最大化算法具有相似的性能。数值结果表明，当用户间的最大和最小权值之比很大时，两种交替最大化算法的性能差距变大。此外，我们还提出了一个低复杂度的封闭形式的方法没有迭代。它采用矩阵分解的模拟波束形成和加权MMSE的数字波束形成。虽然它不应该最大化加权频谱效率，它表现出较小的性能恶化相比，两个迭代交替最大化算法，它有资格作为一个很好的初始化迭代算法，从而节省迭代。
2019-07-29 cs.IT eess.SP math.IT
Deep-Learning-Aided Alternating Least Squares for Tensor CP Decomposition and Its Application to Massive MIMO Channel Estimation
State Key Laboratory of Advanced Rail Autonomous Operation（先进轨道交通自主运行全国重点实验室）；School of Electronic and Information Engineering, Beijing Jiaotong University（北京交通大学电子信息工程学院）；Department of Microelectronics, Delft University of Technology（代尔夫特理工大学微电子学系）
本文提出DL-CPALS方法，用深度神经网络为CP交替最小二乘生成有利初始化，实现快速准确的CP分解，并应用于毫米波MIMO-OFDM信道估计，显著提升速度与精度。
2024-11-20 cs.AI eess.SP
Efficient Alternating Optimization for Hybrid Digital-Wave Beamforming in SIM-Assisted Cell-Free Massive MIMO
Hanyang University（汉阳大学）；Northeastern University London（伦敦东北大学）；King’s College London（伦敦国王学院）；CNRS and CentraleSupélec, Institute of Electronics and Digital Technologies (IETR)（法国国家科学研究中心与中央理工-苏裴蕾斯，电子与数字技术研究所）
针对SIM辅助无小区大规模MIMO系统，提出一种高效交替优化算法，大幅降低混合数字-波波束成形优化的计算复杂度，同时保持和速率性能接近现有算法。
2026-08-25 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
Crowded MTC Random Access in NOMA XL-MIMO
大规模多输入多输出是支持诸如在大规模机器类型通信（mMTC）中的设备的大规模接入尝试的增长的关键技术之一。天线阵列技术的演进带来了最近的超大规模大规模多输入多输出（XL-MIMO）系统，其被视为用于在高用户密度场景中提供非常高的数据速率的有前景的技术。空间非平稳性和可见性区域（VR）发生在所有巨大的XL阵列扩展上，因为其大尺寸与到用户设备（UE）的距离具有相同的数量级。我们研究拥挤的XL-MIMO场景中的随机接入（RA）问题。所提出的非正交多址接入（NOMA）可见区超大阵列（NVR-XL）协议利用功率域NOMA来允许在相同XL子阵列（SA）中冲突的两个或更多个用户选择相同的导频序列进行接入。NVRXL提供接入网络的尝试次数的减少，同时随着SA的数量增加而提高平均和速率。
2023-03-01 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
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
ADMM Enabled Hybrid Precoding in Wideband Distributed Phased Arrays Based MIMO Systems
基于分布式相控阵的多输入多输出（DPA-MIMO）是最近提出的一种高度可重构的架构，其能够在毫米波（mmWave）系统中实现空间复用和波束成形。在这项工作中，我们专注于处理混合预编码的宽带DPA-MIMO系统与正交频分复用（OFDM）调制。更具体地说，我们提出了一种交替方向乘法器（ADMM）启用混合预编码方法的基础上交替优化框架，简称ADMM-AltMin，这样的合作阵列的子阵列结构。仿真结果表明，所提出的ADMM-AltMin方法实现了良好的性能与实际量化的移相器考虑。
2019-08-24 cs.IT eess.SP math.IT
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
Hybrid Precoding for mmWave Massive MIMO with One-Bit DAC
混合波束成形是实现配备大量天线的节能5G无线网络的关键。低分辨率数据转换器为最先进的5G收发器的能效带来了另一种自由度。在这项工作中，我们考虑了毫米波（mmWave）频谱中的大规模多输入多输出（MIMO）信道的混合预编码器的设计以及一位数模转换器（DAC）和有限量化移相器。特别是，我们提出了一种基于交替优化的预编码器设计，递归计算量化失真的协方差，并相应地更新预编码器。数值结果验证，可实现的速率提高迅速通过迭代，涉及更新的权重矩阵，量化的失真协方差，和相应的预编码器。
2019-09-18 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
MIMO Precoding Design with QoS and Per-Antenna Power Constraints
针对下行MU-MIMO系统，本文结合WMMSE框架与ADMM，在QoS和每天线功率约束下最大化加权和速率，并通过仿真验证算法有效性。
2023-06-04 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
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
Physical-Layer Aspects of Repeater-Assisted MIMO
Linköping University（林雪平大学）；The University of Electro-Communications（电气通信大学）；Ericsson Research, Ericsson（爱立信研究，爱立信）
本文研究网络控制中继辅助MIMO的物理层设计，涵盖硬件损伤、增益控制等，并探讨其在ISAC中扩展非视距感知、增强弱回波检测的潜力，但受限于噪声与校准误差，需联合优化。
2026-09-25 eess.SP
Optimal Hybrid Beamforming for Multiuser Massive MIMO Systems With Individual SINR Constraints
在这封信中，我们考虑最佳的混合波束成形设计，以最大限度地减少个人信号干扰噪声比（SINR）的约束下，在多用户大规模多输入多输出（MIMO）系统的传输功率。这导致了一个具有挑战性的非凸优化问题。我们考虑两种情况。在用户数量小于或等于射频（RF）链的情况下，我们提出了一种低复杂度的方法来获得全局最优解，并表明它实现了与最优全数字波束形成器相同的传输功率。在用户数大于RF链数的情况下，我们提出了一种低复杂度的全局收敛交替算法来获得一个稳定点。
2018-11-22 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
Efficient QAM Signal Detector for Massive MIMO Systems via PS-ADMM Approach
针对大规模多输入多输出（MIMO）通信系统，利用乘法器交替方向法（PS-ADMM）设计了一种高效的正交幅度调制（QAM）信号检测器。其主要内容如下：首先，将QAM-MIMO检测问题描述为一个有界松弛约束的最大似然优化问题。首先将QAM信号分解为多个二进制变量之和，并利用引入的二进制变量作为罚函数，将检测优化模型转化为非凸共享问题;其次，提出了一种自定义的ADMM算法来求解该非凸优化问题。第三，证明了PS-ADMM算法在较弱的条件下收敛。仿真实验验证了该方法的有效性。
2021-12-11 eess.SP
Movable Antenna Enhanced MIMO Communications with Spatial Modulation
University of Electronic Science and Technology of China（电子科技大学）；Beijing Institute of Technology（北京理工大学）；China Mobile Research Institute（中国移动研究院）
本文提出了一种基于可移动天线和空间调制的MIMO通信系统，通过联合收发机设计框架和高效迭代算法，提高通信性能并降低射频链路成本。
2026-01-19 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
Near-Field Energy Harvesting Using XL-MIMO Over Non-Stationary Channels
本文研究非平稳信道下模块化 XL-MIMO 系统的近场能量收集问题，提出基于分数规划的多层联合优化框架，通过动态开关子阵列和调整功率控制系数最大化收集功率效率，性能接近穷举搜索且较等功率基准方案提升 120%。
2025-06-25 eess.SP
Alternating Projections Method for Joint Precoding and Peak-to-Average-Power Ratio Reduction
正交频分复用（OFDM）时域信号表现出高的峰均（功率）比（PAR），这需要线性射频链来避免误差向量幅度（EVM）和带外（OOB）发射的增加。在本文中，我们提出了一种新的联合PAR降低和预编码算法，放宽这些线性要求，在大规模多用户（MU）多输入多输出（MIMO）无线系统。具体地说，我们开发了一种新的交替投影方法，它限制了PAR和发射功率的增加，同时抑制MU干扰。我们提供了我们的算法的理论基础，并提供了一个大规模的MU-MIMO-OFDM场景的仿真结果。我们的研究结果表明，显着的PAR降低，同时限制发射功率，而不会导致EVM或OOB排放。
2022-12-23 cs.IT eess.SP math.IT
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
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
Near-Field Propagation and Spatial Non-Stationarity Channel Model for 6-24 GHz (FR3) Extremely Large-Scale MIMO: Adopted by 3GPP for 6G
本文提出一种融合近场传播与空间非平稳性的XL-MIMO信道模型，被3GPP采纳用于6G，通过距离建模和随机方法表征新特性，仿真验证其能提升信道容量并更准确反映衰落。
2025-06-22 eess.SP
A Grant-based Random Access Protocol in Extra-Large Massive MIMO System
超大型大规模多输入多输出（XL-MIMO）系统是一个新概念，其中空间非平稳性允许激活大量用户设备（UE）。本文重点研究了一种基于授权的随机接入（RA）方法在新的XL-MIMO信道场景。在经典的最强用户冲突解决（SUCRe）协议的修改已被聚合，以探讨在XL-MIMO的可见性区域（VR）重叠。所提出的基于授权的RA协议利用这种新的自由度来提高接入尝试和接受的UE的数量。因此，所提出的用于XL-MIMO系统的基于授权的协议能够减少导频分配步骤中的延迟。
2020-09-05 cs.SY eess.SP eess.SY
Massive MIMO Extensions to the COST 2100 Channel Model: Modeling and Validation
为了使大规模多输入多输出系统的现实研究，COST 2100信道模型的测量的基础上进行了扩展。首先，提出了基站侧可见区域（BS-VR）的概念，以模拟使用物理大阵列时簇的出现和消失。我们发现，BS-VR的寿命是指数分布，和BS-VR的数量是泊松分布的强度成正比的阵列长度和平均寿命的总和。模拟表明，在某些条件下，较长的生命周期可以帮助解相关的密切定位的用户。其次，提出了多径分量可见区域（MPC-VR）的概念，以模拟移动台侧各个MPC的生灭过程。我们发现MPC寿命和MPC-VR半径都服从对数正态分布。仿真表明，除非MPC-VR被应用的信道条件数被高估。拟议扩展的关键统计特性，例如，自相关函数，最大似然估计，和Cramer-Rao界，推导和分析。
2019-05-13 cs.IT eess.SP math.IT
STAR-RIS-aided RSMA for the URLLC multi-user MIMO Downlink
本研究将速率拆分多址与同时发射反射可重构智能表面融合，提出交替优化算法联合优化波束成形、RIS配置与拆分参数，在有限块长MIMO下行链路中实现了显著高于反射式RIS和空分多址的能效增益。
2025-08-01 eess.SP
Hybrid Beamforming With Sub-arrayed MIMO Radar: Enabling Joint Sensing and Communication at mmWave Band
本文提出了一种将混合波束形成技术与子阵列MIMO雷达技术相结合的毫米波（mmWave）波段双功能雷达通信（DFRC）系统波束形成设计方法。我们假设基站（BS）服务于位于非视距（NLoS）信道中的用户设备（UE），该用户设备同时主动检测位于视距（LoS）信道中的多个目标。给定最优通信波束形成器和期望的雷达波束方向图，在非凸恒模（CM）和功率约束下，设计模拟和数字波束形成器，使得通信和雷达波束形成误差的加权和最小。该优化问题可分解为三个子问题，并采用交替极小化方法求解。数值仿真验证了所提出的波束成形设计的可行性，并表明我们的方法提供了一个有利的性能之间的权衡传感和通信。
2018-10-24 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
Near-Field SWIPT Using XL-MIMO: Power Allocation and Subarray Activation
本文研究模块化XL-MIMO系统的近场SWIPT能力，通过联合优化功率分配与子阵列激活以最小化系统功耗，所提算法在满足QoS约束下较基准方案显著降低了功耗。
2025-06-24 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
Joint Subarray Selection, User Scheduling, and Pilot Assignment for XL-MIMO
State University of Londrina (UEL)（隆德里纳州立大学）；Federal Technological University of Paraná (UTFPR)（巴拉那联邦技术大学）
本文提出基于统计CSI的算法，用于XL-MIMO中的联合子阵选择、用户调度和导频分配，以提高频谱效率和系统性能。
2026-01-19 eess.SP
On the Energy-Efficiency Maximization for IRS-Assisted MIMOME Wiretap Channels
安全性和能量效率已经成为现代无线通信的关键特征。在本文中，我们考虑了一种能量有效的设计智能反射面（IRS）辅助多输入多输出多窃听（MIMOME）窃听信道（WTC）。我们的目标是联合优化的传输协方差矩阵和IRS相移，以最大限度地提高保密能量效率（SEE）的考虑系统的保密率约束在合法的接收机。为了解决这一具有挑战性的非凸问题，其中的设计变量耦合在目标和约束，我们提出了一种基于惩罚对偶分解的交替梯度投影（PDDAPG）方法，以获得一个有效的解决方案。我们还表明，所提出的算法的计算复杂度仅与IRS的反射元件的数量以及发射机/接收机节点处的天线数量呈线性增长。我们的研究结果证实，只有当IRS的功耗很小时，使用IRS才有助于改善MIMOME WTC的SEE。特别是，大型IRS并不总是有利于MIMOME WTC的SEE。
2022-09-01 eess.SP
Joint Positioning, Beamforming, and Power Allocation in Full-Duplex MIMO with Position-Reconfigurable Antenna Arrays
本文研究多用户全双工MIMO系统，提出联合波束成形、功率分配与位置可重构天线部署的交替优化框架，最大化加权和速率，仿真证实其显著性能增益。
2025-11-05 eess.SP
Towards Fine-Grained Indoor Localization based on Massive MIMO-OFDM System: Experiment and Analysis
随着室内定位服务需求的快速增长，细粒度室内定位技术受到了广泛关注。具体地，大规模（大规模）多输入多输出（MIMO）系统由于高角度分辨率而受到越来越多的关注。提出了一种基于大规模多输入多输出正交频分复用（OFDM）系统的室内定位实验平台，该系统支持物理层信道测量。而不是利用信道状态信息（CSI）直接定位，我们专注于从多径分量（MPC），这是通过空间交替广义期望最大化（SAGE）算法从CSI中提取的角度定位。在现有的MPC之上，我们提出了一个基于不同的单度量和混合度量方案的广义指纹系统。我们评估了不同天线拓扑结构、训练集大小、天线数量和有效信噪比（SNR）的影响。实验结果表明，该指纹识别方法可以实现厘米级的定位精度与一个相对较小的训练集。具体地，分布式均匀线阵获得了最高的精度与约1.63-2.5厘米的平均绝对误差，由于高的空间分辨率。
2021-09-08 eess.SP
A Low-Complexity Solution to Sum Rate Maximization for IRS-assisted SWIPT-MIMO Broadcasting
本文重点研究了在智能反射面（IRS）辅助的同时无线信息和功率传输系统中，在能量接收器（ER）的服务质量（QoS）约束下，在多输入多输出（SWIPT-MIMO）设置下，最大化信息接收器（IR）处的可达加权和速率（WSR）的基本问题。值得注意的是，由于QoS约束中发送预编码矩阵和无源波束成形向量之间的耦合，所制定的非凸优化问题很难解决。我们首先解耦的设计变量的约束以下的惩罚对偶分解方法，然后应用交替梯度投影算法来实现一个固定的解决方案，重新制定的优化问题。该算法几乎翻了一番的WSR相比，实现了基于块坐标下降（BCD）的基准计划。同时，所提出的方案的复杂度与IRS元素的数量成线性增长，而基准方案的复杂度与IRS元素数量的立方成正比。
2023-02-28 eess.SP
Low-Complexity SDP-ADMM for Physical-Layer Multicasting in Massive MIMO Systems
本文针对大规模MIMO系统中NP难的MMF多播波束赋形优化问题，提出低复杂度SDP-ADMM算法，以大幅降低的计算开销获得与现有最优算法相当的近全局最优秩1解。
2025-04-08 eess.SP
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
Multi-Spectrally Constrained Low-PAPR Waveform Optimization for MIMO Radar Space-Time Adaptive Processing
本文针对频谱拥挤环境下的机载MIMO雷达，提出一种联合优化发射波形与接收滤波器的循环算法，通过Dinkelbach变换、MM和ADMM解决非凸分式规划，在满足多频谱和PAPR约束下最大化SINR。
2023-04-05 eess.SP
Reconfigurable Intelligent Surface-Aided Dual-Function Radar and Communication Systems With MU-MIMO Communication
本文研究RIS辅助的ISAC系统，通过联合主动和被动波束成形最大化多用户通信可达和速率，采用WMMSE、AO、惩罚算法和MM-SDR方法求解，仿真验证了部署RIS的优势。
2024-02-08 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
On the Design of Constant Modulus Probing Waveforms with Good Correlation Properties for MIMO Radar via Consensus-ADMM Approach
本文针对多输入多输出（MIMO）雷达系统，设计了具有良好相关特性的恒模探测波形。主要内容如下：首先，我们将设计问题转化为一个具有常数模约束的四阶多项式极小化问题。然后，利用引入的辅助变量和它们的内在结构，多项式优化模型等价于一个非凸的共识最小化问题。其次，提出了一种定制的交替方向乘子法（ADMM）算法来近似求解非凸问题。在该算法中，所有的子问题都可以解析求解。此外，除了一个子问题，所有的子问题可以并行执行。第三，我们证明了定制的ADMM算法是理论上保证收敛的，如果适当的参数选择。第四，提出了两种基于随机块坐标下降和加速梯度下降的ADMM算法，以降低计算复杂度，加快收敛速度。数值算例表明了所提出的共识ADMM算法及其变体的有效性。
2019-07-08 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
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
