A Dynamic Codebook Design for Analog Beamforming in MIMO LEO Satellite Communications
波束形成增益是将被集成到蜂窝网络中的LEO卫星通信系统的性能的关键因素。然而，先前在用于地面网络的MIMO通信的上下文中设计的波束码本在卫星移动时在波束间干扰和增益稳定性方面不提供适当的性能。在本文中，我们提出了一个动态码本，提供了一个稳定的增益在一段时间内，卫星覆盖一个给定的细胞，同时避免链路重新训练和额外的计算，卫星移动。此外，所提出的码本提供了更高的信号与干扰加噪声（SINR）比通常用于蜂窝系统中的DFT码本。
2021-11-16 eess.SP
Sparsity-Aware Near-Field Beam Training via Multi-Beam Combination
提出多波束线性组合与基于 LASSO 的稀疏回归近场波束训练方法，结合角度-距离近场码本和离网细化，显著降低反馈开销并提升低信噪比下的信道重构精度。
2025-05-13 eess.SP
Compressive Beam-Pattern-Aware Near-field Beam Training via Total Variation Denoising
The State University of New York at Buffalo（纽约州立大学布法罗分校）；University of Miami（迈阿密大学）
本文提出一种结合LASSO和总变分的近场波束训练方法，以保持波束模式并提高多路径场景下的性能。
2026-01-29 eess.SP
DFT-based Near-field Beam Alignment: Model-based and Data-Driven Hybrid Approach
针对近场XL-MIMO波束对齐难题，提出利用DFT矩阵的混合方案，结合模型驱动粗对齐与DNN辅助细对齐，在保证性能的同时降低复杂度。
2025-02-26 eess.SP
Advanced Codebook Design for SCMA-aided NTNs With Randomly Distributed Users
本文针对莱斯衰落信道下用户随机分布的SCMA辅助NTN，提出了一种基于误比特率上界最小化最差用户BEP以确保公平性的新型稀疏码本设计及正交层辅助的联合分配策略，相比传统码本获得显著性能增益。
2025-04-07 eess.SP
Low-Complexity Sparse Superimposed Coding for Ultra Reliable Low Latency Communications
School of Electrical Engineering & Intelligentization, Dongguan University of Technology（东莞理工学院电气与信息工程学院）；School of Computer Science and Technology, Dongguan University of Technology（东莞理工学院计算机科学与技术学院）；School of Electronic and Information Engineering, Harbin Institute of Technology, Shenzhen（哈尔滨工业大学（深圳）电子与信息工程学院）；School of Cyber Science and Engineering, Xi’an Jiaotong University（西安交通大学网络空间安全学院）
本文提出了一种低复杂度的稀疏叠加编码方案，通过设计稀疏码本结构降低编码解码复杂度，实现超可靠低时延通信中的性能与效率的平衡。
2026-01-22 eess.SP
Near-Field Beam Prediction Using Far-Field Codebooks in Ultra-Massive MIMO Systems
针对 UM-MIMO 近场波束搜索开销高的问题，提出基于 DFT 的远场码本波束对准及 CI-DFT 参数估计算法，以接近穷举搜索的速率性能将训练开销降低 87.5%。
2025-03-18 eess.SP
Advanced Nonlinear SCMA Codebook Design Based on Lattice Constellations
本文提出一种基于格星座的非线性 SCMA 码本设计方法，通过直接将用户消息映射至叠加码字，并利用错误模式分析优化最小欧几里得距离，在降低误码率方面优于传统线性码本。
2024-11-13 eess.SP
Sparse Array DFT Beamformers for Wideband Sources
稀疏阵列在性能优化方面很受欢迎，同时保持硬件和计算成本较低。本文研究了宽带干扰环境下宽带信源稀疏阵列的设计方法。最大化信号干扰噪声比（MaxSINR）被采用作为宽带波束形成的优化目标。稀疏阵列的设计问题，制定在DFT域处理的并行窄带源的源。该问题被制定为二次约束二次规划（QCQP）旁边的加权混合$l_{1-\infty}$ -范数平方惩罚的波束形成器的权重向量。QCQP的半定松弛（SDR）通过在前一次迭代的基础上迭代地重新加权波束形成器来促进稀疏解。结果表明，DFT的方法相比，延迟线的方法大大降低了计算成本，同时有效地利用自由度，利用给定的阵列孔径提供的最大输出SINR。
2019-01-31 eess.SP
Near-Field ISAC: Synergy of Dual-Purpose Codebooks and Space-Time Adaptive Processing
针对近场ISAC场景，提出结合DFT码本粗估计与极性码本精化的双用途码本设计，搭配定制低复杂度NF-STAP技术，实现波束训练开销降低、估计精度提升且STAP复杂度降三个数量级。
2025-05-19 eess.SP
Deep Learning-based Data-aided Activity Detection with Extraction Network in Grant-free Sparse Code Multiple Access Systems
本文提出一种用于免授权SCMA系统的数据辅助活动用户检测网络D-AUDN，通过集成用户活动提取网络从码本提取先验信息，并结合高效码本设计与前导码关联，有效解决了多前导码关联场景下的性能下降问题。
2023-05-19 cs.IT eess.SP math.IT
A Novel Multi-Task Learning Empowered Codebook Design for Downlink SCMA Networks
稀疏码多址接入（SCMA）是一种很有前途的码域非正交多址接入（NOMA）方案，用于实现大规模机器类型的通信。在SCMA中，良好的稀疏码本设计和高效的多用户译码在过去几年中引起了极大的研究关注。本文的目的是利用深度学习，在自动编码器的辅助下，联合设计下行SCMA编码器和解码器。本文提出了一种基于端到端学习的SCMA（E2 E-SCMA）设计框架，并在此框架下得到了改进的稀疏码本和低复杂度的译码器。与传统的SCMA方案相比，我们的数值结果表明，所提出的E2 E-SCMA导致显着的改善，在出错率和计算复杂性。
2022-03-28 cs.IT eess.SP math.IT
Revealing the evanescent components in Kronecker-product based codebooks: insights and implications
本文研究基于Kronecker积的码本中高空间频率分量的冗余码字，通过理论分析和仿真确认其冗余性，建议移除以提升MIMO系统性能，并为未来标准设计提供建议。
2025-05-24 cs.IT eess.SP math.IT
Covariance-Guided DFT Beam Selection for Beamspace ESPRIT in Hybrid mmWave Sensor Arrays
Maltepe University（马尔泰佩大学）
针对混合模拟-数字毫米波传感器阵列中射频链和训练波束有限的问题，提出一种协方差引导的离散傅里叶变换（DFT）波束选择框架，通过短混合训练阶段重建去噪全孔径协方差矩阵，并在每个粗扇区内选择连续DFT波束块，以在严格波束预算下集中信号能量并保持有效孔径，从而提升波束空间ESPRIT的角度估计精度、降低失败率并实现良好的精度-时间权衡。
2026-06-01 eess.SP
Sparse-Encoded Codebook Index Modulation
超可靠和低延迟通信（URLLC）在5G网络中的关键任务应用中发挥着重要作用。稀疏向量编码（SVC）通过在误比特率（BER）方面实现优异的性能而成为未来URLLC网络的强有力的候选者。SVC利用虚拟数字域（VDD）和压缩感知（CS）算法来通过活动符号索引对其信息进行编码和解码。在本文中，首先，提出了一个聪明的编码/解码算法的SVC方案，它允许使用所有可能的激活模式（AP），从而提高频谱效率。其次，提出了一种新的解决方案，通过进一步利用索引调制（IM）的SVC方案的码本来传达额外的信息位。计算机仿真结果表明，我们的低复杂度的算法和新的IM解决方案不仅提供了优越的BER性能，但也增加了由IM传送的比特数相比，普通的SVC方法。
2020-04-17 cs.IT eess.SP math.IT
Prior Information-Aided ADMM for Multi-User Detection in Codebook-Based Grant-Free NOMA: Dynamic Scenarios
本文针对码本式免授权NOMA系统中用户活跃性动态波动下的联合活跃性与数据检测问题，提出一种先验信息辅助ADMM算法，通过块稀疏建模和组LASSO压缩感知框架实现高效检测，实验与理论分析验证了其在mMTC网络中的有效性。
2024-10-22 eess.SP
A Multistage Method for SCMA Codebook Design Based on MDS Codes
稀疏码多址接入（SCMA）最近已被提出用于下一代无线通信标准。SCMA系统设计涉及指定若干参数。为了简化程序，大多数工程考虑多级设计方法。这些方法通常强调两个主要阶段：稀疏签名设计（相当于资源分配）和码本设计。在本文中，我们提出了一种新的SCMA码本设计方法。所提出的方法认为SCMA码本结构的基础向量空间从经典的块码。特别是，当使用最大距离可分离（MDS）码，我们提出的设计提供了最大的信号空间分集与一个相对较小的字母。小字母的使用还有助于保持码本中的期望属性，诸如低峰均功率比和低复杂度检测。
2019-05-07 cs.IT eess.SP math.IT
Design of SCMA Codebooks Using Differential Evolution
非正交多址接入（NOMA）是一种很有前途的技术，可以满足未来无线网络中大规模连接的需求。稀疏码多址（SCMA）是一种流行的码域NOMA技术。SCMA的有效性来自于：（1）多维稀疏码本提供高成形增益和（2）基于消息传递算法（MPA）的复杂多用户检测。用户的码本是决定SCMA系统性能的主要因素。本文提出了一个框架，考虑到整个系统，包括SCMA编码器和基于MPA的检测器设计的码本。符号出错率（SER）被认为是需要最小化的设计准则。采用差分进化算法对码本进行误码率最小化。各种信道模型的仿真结果。
2021-02-15 cs.IT eess.SP math.IT
Learning Reflection Beamforming Codebooks for Arbitrary RIS and Non-Stationary Channels
可重构智能表面（RIS）在未来无线通信系统中将发挥重要作用。这些表面通常依赖于它们的反射波束成形码本来将信号反射并聚焦在目标接收器上。先前的工作主要考虑了预定义的RIS波束控制码本，其不适应环境和硬件并且导致大的波束训练开销。在这项工作中，开发了一种新的基于深度强化学习的框架，以有效地构建RIS反射波束码本。该框架采用多层设计方法，在多个RIS子阵列之间转移学习，加快了学习收敛速度，大大降低了大型RIS曲面的计算复杂性。所提出的方法是通用的同位/分布式RIS表面与任意阵列的几何形状和固定/非固定通道。此外，所开发的解决方案不需要明确的信道知识，并且使码本波束适应周围环境、用户分布和硬件特性。仿真结果表明，该学习框架可以在合理的迭代次数内学习到优化的交互码本。此外，仅使用6个波束，学习的码本优于256个波束的DFT码本，这显著降低了波束训练开销。
2021-10-05 cs.IT eess.SP math.IT
FPS-SFT: A Multi-dimensional Sparse Fourier Transform Based on the Fourier Projection-slice Theorem
我们提出了一个多维（M-D）稀疏傅里叶变换的启发思想的傅里叶投影切片定理，称为FPS-SFT。FPS-SFT沿线（来自M-D数据立方体的一维切片）提取样本，这些样本由随机斜率和偏移参数化。沿着这些线的离散傅里叶变换（DFT）表示M-D数据的M-D DFT在这些线上的投影。如果信号在频域中是稀疏的并且线路被适当地设计，则可以从DFT沿着具有低采样和计算复杂度的线路重构信号中包含的M-D正弦曲线。从理论和数值上证明了FPS-SFT的性能。稀疏图像重建的应用，这表明FPS-SFT在解决实际问题的能力。
2017-11-02 eess.SP
A Novel Two-Layer Codebook Based Near-Field Beam Training for Intelligent Reflecting Surface
针对IRS辅助近场系统中训练开销与接收功率难以兼顾的问题，提出双层码本波束训练方案，先低开销估计UE距离再扫描定位，提升估计精度、数据速率并降低开销。
2023-04-19 cs.IT eess.SP math.IT
Reassessing 3GPP NR CSI Codebook Structures in Near-Field Channels: Finite-Feedback Multilayer Precoding and Design Insights
Beijing University of Posts and Telecommunications（北京邮电大学）；Peking University Shenzhen Graduate School（北京大学深圳研究生院）；Tsinghua University（清华大学）
本研究评估3GPP NR CSI码本在近场信道中的性能，发现平面波码本导致失配损失，建议优先采用多层多波束表示并辅以范围状态细化。
2026-09-16 eess.SP
Limited Feedback on Measurements: Sharing a Codebook or a Generative Model?
针对FDD系统有限反馈机制，本文对比了传统DFT码本与基于GMM的生成模型方案，通过真实测量数据实验证明GMM方案显著提升了总速率，并允许系统使用更少的导频或反馈比特。
2024-01-03 cs.IT eess.SP math.IT
A Tutorial to Sparse Code Multiple Access
稀疏码多址接入（SCMA）是一种码域非正交多址接入（NOMA）方案，用于未来机器类型通信网络中的大规模连接和超低延迟。作为码分多址（CDMA）的一种演进形式，SCMA中的多个用户通过分配具有一定稀疏性的不同码本来分离。在SCMA接收端，采用消息传递算法（MPA）进行有效的多用户检测，该算法利用码本的稀疏性，达到接近最大似然接收机的出错率性能。尽管近年来对SCMA进行了大量研究，但据我们所知，缺乏对SCMA的全面深入的教程。为了填补这一空白，并刺激更多即将到来的研究，我们介绍了SCMA编码，码本设计，和MPA为基础的解码在一个独立的方式为外行研究人员和工程师的原则。
2021-05-14 cs.IT eess.SP math.IT
A Unified Codebook Design for Curvature-Reconfigurable Apertures: Seamless Near to Far Field Coverage
Nantong University（南通大学）；Shanghai Jiao Tong University（上海交通大学）；City University of Hong Kong（香港城市大学）
本文提出一种统一的分层码本框架，用于1D和2D曲率可重构孔径，通过极角域内的波束成形增益相关性分析，实现近远场无缝覆盖，提升频谱效率和对齐精度。
2026-03-28 eess.SP
Sparse Array Sensor Selection in ISAC with Identifiability Guarantees
本文研究 ISAC 中基于传感器选择的阵列与波形设计，通过推导最优码本规模的上下界，揭示均匀线性阵列能以少量特定传感器满足可辨识性约束并获得大码本，而非冗余阵列仅有一个可允许码字，从而阐明传感器选择在 ISAC 中的极限与基本权衡。
2024-12-30 eess.SP
Near-Field Codebook-Based 3D Spherical Channel Estimation for UCA XL-MIMO Systems
针对UCA XL-MIMO系统近场三维信道估计问题，提出基于球面域码本和S-SOMP算法的联合估计方案，实现路径增益、角度与距离的高效准确估计，仿真验证了其精度优势。
2025-07-04 cs.IT eess.SP math.IT
Massive MIMO Beam Management in Sub-6 GHz 5G NR
The University of Texas at Austin（德克萨斯大学奥斯汀分校）；North Carolina State University（北卡罗来纳州立大学）；Facebook Inc.（脸书公司）
波束码本是5G新无线电（NR）中大规模多输入多输出（M-MIMO）的新特征。由波束成形向量组成的码本用于发送参考信号，并经由码字索引从接收机获得有限的信道状态信息（CSI）。这实现了无法以其他方式获得足够CSI的大型阵列。然而，性能受到码本设计的限制。在本文中，我们表明，机器学习可以用于训练特定于站点的码本的初始访问。我们设计了一个基于自动编码器架构的神经网络，该架构使用波束空间观测结合RF环境特性来提高同步信号（SS）突发码本。我们测试我们的算法使用一个灵活的数据集生成的通道从PDDRiGa。结果表明，我们的模型优于行业标准（DFT波束），并接近最佳性能（完美的CSI和奇异值分解（SVD）为基础的波束形成），只使用几个比特的反馈。
2022-04-12 cs.LG cs.SY eess.SP
An Approximate Wave-Number Domain Expression for Near-Field XL-array Channel
针对近场 XL-array 信道角度域模型缺乏闭式表达的问题，本文基于驻相原理提出近似波数域表达式及远距简化式，并验证其可借助远场 DFT 码本提升近场参数估计与波束训练性能。
2024-12-28 eess.SP
FDD Massive MIMO Channel Estimation with Arbitrary 2D-Array Geometry
研究了频分双工（FDD）大规模多输入多输出（MIMO）系统下行链路信道估计问题。现有的方法通常利用离散傅里叶变换（DFT）基下的隐藏稀疏性来估计下行链路信道。然而，这些基于DFT的方法至少存在两个缺点：1）它们仅适用于均匀线性阵列（ULA），因为DFT基要求ULA的特殊结构，以及2）它们总是遭受由于在一些DFT仓上的能量泄漏而导致的性能损失。针对上述不足，本文提出了一种基于任意二维阵列天线的下行信道稀疏表示的离网模型，并提出了一种有效的稀疏贝叶斯学习（SBL）方法，用于稀疏信道恢复和离网细化。提出的离网方法的主要思想是考虑采样的网格点作为可调参数。利用不精确块优化最小化（MM）算法，网格点迭代细化，以最大限度地减少离网间隙。最后，我们进一步扩展的解决方案，上行链路辅助信道估计，利用下行链路和上行链路信道之间的角度互易性，这带来了增强的恢复性能。
2018-02-24 eess.SP
Improving the Performance of R17 Type-II Codebook with Deep Learning
Tsinghua University（清华大学）；Shenzhen International Graduate School, Tsinghua University（清华大学深圳国际研究生院）；Huawei Technologies Company, Ltd.（华为技术有限公司）
针对R17 Type-II码本中稀疏结构缺失限制深度学习CSI反馈性能的问题，提出利用深度学习精确选择主导端口并重构下行CSI，采用焦点损失与加权捷径模块，仿真证明提升和速率。
2023-09-13 cs.IT cs.LG eess.SP
Analyzing Uplink Grant-free Sparse Code Multiple Access System in Massive IoT Networks
免授权稀疏码多址接入（GF-SCMA）被认为是未来无线网络中一种很有前途的多址接入方式。在本文中，我们专注于表征上行链路GF-SCMA方案在具有无处不在连接的网络（例如物联网（IoT）网络）中的性能。为了提供一个易于处理的方法来评估GF-SCMA的性能，我们首先开发了一个理论模型，考虑到SCMA系统中的多用户检测（MUD）的属性。然后，我们分析了在码本冲突的情况下GF-SCMA的出错率性能，以研究在大规模物联网网络中重用码本时GF-SCMA的可靠性。对于性能评估，成功概率和平均符号错误概率（ASEP）的精确近似。为了进一步阐述，我们利用分析结果讨论了GFSCMA中码字稀疏度的影响。在此之后，我们进行了比较研究SCMA和它的变种，密集码多址（DCMA），GF传输，这两个方案的有效性提供见解。这有利于GF-SCMA系统设计的实际实现。仿真结果表明，更密集的码本可以帮助支持更多的UE，并增加GF-SCMA网络中数据传输的可靠性。此外，由于SCMA可以实现过载增益，因此在低检测阈值下通过具有密集UE部署的GFSCMA可以实现更高的成功概率。
2021-03-18 cs.IT eess.SP math.IT
Sparse-DFT and WHT Precoding with Iterative Detection for Highly Frequency-Selective Channels
本文针对高频率选择性信道，研究了Sparse-DFT与WHT预编码结合迭代检测的方法，提出了基于Log-MAP和Max-Log-MAP的低复杂度SWH检测器，实验证明其在QPSK和16-QAM下性能与复杂度折衷更优。
2023-09-08 cs.IT eess.SP math.IT
Message Passing Based Block Sparse Signal Recovery for DOA Estimation Using Large Arrays
本文提出一种基于消息传递的块稀疏信号恢复算法，用于大规模阵列DOA估计，通过逆DFT构建稀疏模型，实现低复杂度高精度估计。
2023-09-01 eess.SP
Parametric Channel Estimation and Design for Active-RIS-Assisted Communications
Center for Communication Systems and Sensing at KFUPM（KFUPM通信系统与传感中心）
本文提出了一种针对主动RIS的参数化通道估计方法，结合自适应最大似然估计器和自适应配置策略，减少试点数量并提升性能，同时通过正交角度对码本提升可靠性。
2026-07-14 eess.SP
Efficient, Adaptive Near-Field Beam Training based on Linear Bandit
University at Buffalo SUNY（纽约州立大学布法罗分校）
本文提出基于线性老虎机的近场波束训练方法，通过自适应平衡探索与利用，减少导频开销并提升SNR增益。
2026-08-25 eess.SP
Sensing-Assisted Adaptive Beam Probing with Calibrated Multimodal Priors and Uncertainty-Aware Scheduling
本文提出一种传感辅助自适应探测策略，利用多模态传感数据校准波束先验，通过深度Q-集合预测波束奖励并结合置信度调度，减少训练开销并提高可靠性。
2026-03-25 eess.SP
AFDM-SCMA: A Promising Waveform for Massive Connectivity over High Mobility Channels
本文提出AFDM-SCMA系统，通过设计I/O关系启发的稀疏码本和基于正交近似消息传递的LMMSE迭代检测译码方案，在高移动性场景下以更低复杂度实现优于OFDM-SCMA的误码率性能。
2024-06-11 cs.IT eess.SP math.IT
Sparse Array Beamforming Design for Wideband Signal Models
我们开发了稀疏阵列接收波束形成器的设计方法，实现最大的信号与干扰加噪声比（MaxSINR）的宽带源和干扰机。抽头延迟线（TDL）滤波和DFT实现宽带阵列处理被认为是。阵列稀疏性源于在传感器之间切换的可用RF传输链的有限数量，从而在不同时间配置不同的阵列。将稀疏阵列的构形设计问题转化为二次约束二次规划问题，并采用半定松弛法求解。一个计算上可行的方法，通过SCA（连续凸松弛）也追求。为了实现一个可实现的设计，在存在缺失的自相关滞后，我们提出了无参数块Toeplitz矩阵完成估计整个阵列孔径的接收数据相关矩阵。结果表明，最佳的宽带稀疏阵列有效地利用了阵列孔径，并提供了相当大的性能改善次优阵列拓扑结构。
2020-11-04 eess.SP
Near-Field Channel Estimation for mmWave/THz Communications with Extremely Large-Scale UPAs
National Key Laboratory of Wireless Communications（无线通信全国重点实验室）；University of Electronic Science and Technology of China（电子科技大学）
针对超大规模均匀平面阵列毫米波/太赫兹通信的近场信道估计难题，本文重构信道模型、构建改进2D-DFT字典，利用二维块稀疏结构提出2D-PCSBL算法，性能更优且复杂度相当。
2026-03-15 eess.SP
Codebook-Based Max-Min Energy-Efficient Resource Allocation for Uplink mmWave MIMO-NOMA Systems
本文研究了上行非正交多址（NOMA）毫米波系统中的能量有效资源分配问题，其中基站采用基于全连接的稀疏射频链天线结构。为了减轻信道估计的导频开销，提出了一种基于码本的模拟波束设计方案，该方案只需要获得等效的信道增益。在此基础上，通过NOMA为属于同一模拟波束的用户提供服务。同时，一个先进的NOMA解码方案，提出了利用全球信息在BS。在预定义的最小速率和最大发射功率约束下，为每个用户，我们制定了一个最大最小的用户能量效率（EE）优化问题，通过联合优化检测矩阵在BS和用户的发射功率。我们首先将原来的分数目标函数转换成一个减法。然后，我们提出了一个双循环迭代算法来解决重新制定的问题。具体地说，内环迭代地更新检测矩阵和发射功率，而外环采用二分法。同时，为了降低内环的复杂度，我们提出了一种基于迫零（ZF）的迭代算法，其中检测矩阵是通过ZF技术设计的。仿真结果表明，本文提出的方案在频谱效率和效率方面都优于传统方案
2019-09-13 cs.IT eess.SP math.IT
Memory-assisted Statistically-ranked RF Beam Training Algorithm for Sparse MIMO
针对稀疏多输入多输出（MIMO）信道，提出了一种在发射端和接收端使用酉射频波束赋形码本的射频波束训练算法。该算法利用来自过去波束数据的统计知识，以加速束搜索，并具有最小的训练开销。基于波束提供通信链路的概率，按照波束等级的顺序对波束进行测试。对于低波束熵场景，分级束搜索在减少通信链路的每个Tx-Rx波束对标识的波束测试的平均数量方面表现出色。对于高波束熵的情况，还提出了一种混合算法，该算法包括存储器辅助的连续排列（MarS）束搜索和多级（ML）束搜索。训练开销的节省随着波束熵的减小和MIMO信道维度的增加而增加。
2019-06-18 cs.IT cs.SY eess.SP
SPARK: Sparse Parametric Antenna Representation using Kernels
Southern Methodist University（南卫理公会大学）
SPARK通过核方法将高维天线模式压缩为稀疏参数模型，实现高效波束管理与高保真度CSI反馈。
2026-01-09 cs.NI eess.SP
Sparse MIMO for ISAC: New Opportunities and Challenges
本文针对6G通感一体化（ISAC）需求，提出取消半波长间距限制的稀疏MIMO架构，综述其架构、优势、挑战与设计问题，通过数值实验验证性能并指明未来研究方向。
2024-06-18 cs.IT eess.SP math.IT
