Learning-Aided Short Code Design for ISAC based on MIMO-OFDM
The University of Sydney（悉尼大学）；Technische Universität Berlin（柏林工业大学）；La Trobe University（拉筹伯大学）；Data 61, CSIRO（CSIRO数据61）
本文提出一种基于深度学习的编码波形设计方法，用于MIMO-OFDM架构下的ISAC系统，通过Transformer编码器联合优化误码率与测距精度，实现通信与感知性能的灵活权衡。
2026-09-10 cs.IT math.IT
Electromagnetic Information Theory for Holographic MIMO Communications
本文针对全息MIMO（HMIMO）系统突破香农极限的潜力问题，引入电磁信息理论（EIT），搭建理论基础、梳理物理极限、给出信道建模方法，并探讨两类信息理论，填补HMIMO理论分析与应用的空白。
2024-12-12 cs.IT eess.SP math.IT
Error Bounds for FDD Massive MIMO Channel Covariance Conversion with Set-Theoretic Methods
在频分双工（FDD）大规模多输入多输出（MIMO）系统中，我们从上行链路协方差矩阵中估计下行链路协方差矩阵的算法的性能得到新的界限。重点是算法，使用角功率谱的估计作为中间步骤。与以前的结果不同，建议的界限遵循简单的参数在可能无限维希尔伯特空间，他们不需要强有力的假设阵列的几何形状或传播模型。此外，它们适合于分析集理论方法，可以有效地将边信息的角功率谱。这最后一个功能使我们能够获得简单的技术，以提高集理论的方法，没有任何启发式的参数。特别是，我们表明，一个简单的算法，只需要一个简单的矩阵向量乘法的性能不能显着提高在某些实际情况下，特别是如果粗糙的信息支持的角功率谱。
2018-08-01 cs.IT eess.SP math.IT
Low Complexity Adaptation for Reconfigurable Intelligent Surface-Based MIMO Systems
基于可重构智能表面（RIS）的传输技术通过适当调整大量无源反射元件的参数，为提高无线通信性能提供了一种有前途的解决方案。这封信提出了一种基于余弦相似性定理的低复杂度算法，用于适应RIS的相移，以辅助多输入多输出（MIMO）传输系统。提出了一种半解析概率方法来推导系统的理论平均误比特概率（ABEP）。此外，理论分析的有效性是通过广泛的计算机模拟支持。
2020-08-04 cs.IT eess.SP math.IT
Information Theoretic Performance of Periodogram-based CFO Estimation in Massive MU-MIMO Systems
本文研究了多用户大规模MIMO系统中改进的时间反转最大比合并（TR-MRC）接收机（文献[9]）和基于空间平均周期图的载波频偏（CFO）估计器（文献[7]）的信息论性能。我们的分析表明，一个$\mathcal{O}(\sqrt{M})$阵列增益实现与此周期图为基础的CFO估计器，这是在理想/零CFO的情况下实现的阵列增益相同（$M$是基站天线的数量）。与大规模MIMO系统中基于相关性的CFO估计器（在[6]中提出）的信息理论性能比较表明，这种基于周期图的CFO估计器在慢时变信道中更节能。
2016-11-15 cs.IT math.IT
User Association and Load Balancing for Massive MIMO through Deep Learning
CentraleSupélec（巴黎中央理工-高等电力学院）；Université Paris-Saclay（巴黎萨克雷大学）；University of Pisa（比萨大学）；Huawei Technologies（华为技术有限公司）
这项工作研究了使用深度学习来执行用户小区关联，以实现大规模MIMO网络中的和速率最大化。它示出了如何可以训练深度神经网络，以接近最佳关联规则与更有限的计算复杂性，从而能够实时更新的关联规则的基础上，用户的移动模式。特别地，所提出的神经网络设计仅需要用户的地理位置作为输入。数值结果表明，它保证了传统的面向优化的方法相同的性能。
2018-12-17 cs.AI cs.IT math.IT
On the Outage Probability Conjecture for MIMO Channels
多输入多输出（MIMO）通信系统由于其多路复用增益等性能优势而得到了广泛的应用。对于非遍历高斯信道的MIMO系统，Telatar在[1]中提出了一个关于其中断概率的猜想。这个猜想已被证明为特殊的单输出的情况下，并在一般假设是正确的。本文从理论上分析了特殊的二输入多输出（TIMO）情形，并给出了一个反例。反例从理论和数值实验两方面进行了验证。本文还对一般的MIMO情况进行了理论分析，并给出了计算方法。这一结果拒绝了长达数十年的猜想，并提供了有趣的见解MIMO系统的对称性。
2017-12-10 cs.IT math.IT
A Graph Theoretic Approach for Training Overhead Reduction in FDD Massive MIMO Systems
与基于反馈的信道捕获相关联的开销可以极大地损害基于FDD的大规模MIMO系统的可实现速率。实际上，下行链路（DL）训练和上行链路（UL）反馈开销随着基站（BS）天线的数量线性缩放，这与基于TDD的大规模MIMO形成鲜明对比，在基于TDD的大规模MIMO中，单个UL导频训练整个BS阵列。在这项工作中，我们提出了一个图论的方法，以减少DL训练和UL反馈的FDD大规模MIMO系统的开销。特别是，我们考虑一个单小区的情况下，涉及一个单一的BS与大规模的天线阵列服务于单天线移动台（MS）在DL。我们假设BS在DL中采用两阶段波束成形，包括DFT预波束成形，随后是MU-MIMO预编码。所提出的图论方法利用BS-MS信道的角谱的知识来构造具有减少的开销的DL训练协议。仿真结果表明，所提出的训练资源分配方法可以提供约35%的总速率性能增益相比，传统的正交训练。我们的分析还揭示了减少开销对信道估计质量的影响，进而影响可实现的速率。
2018-02-03 cs.IT math.IT
Deep Learning Power Allocation in Massive MIMO
University of Pisa（比萨大学）；CentraleSupélec（巴黎中央理工-高等电力学院）；Université Paris-Saclay（巴黎萨克雷大学）；Huawei Technologies（华为技术有限公司）
该工作倡导使用深度学习来在大规模多输入多输出网络的下行链路中执行最大-最小和最大-prod功率分配。更准确地说，训练深度神经网络以学习用户设备（UE）的位置与最优功率分配策略之间的映射，然后用于预测新的UE位置集合的功率分配简档。与传统的面向优化的方法相比，深度学习的使用显著改善了功率分配的复杂性-性能权衡。特别是，所提出的方法不需要计算任何统计平均值，这将是必要的，而使用标准的方法，并能够保证接近最佳的性能。
2019-06-03 cs.IT cs.LG eess.SP
An Information-Theoretic Characterization of MIMO-FAS: Optimization, Diversity-Multiplexing Tradeoff and $q$-Outage Capacity
本文采用信息论方法研究MIMO-FAS的性能极限，提出QR MIMO-FAS次优方案最大化高SNR下速率，推导了最优分集复用折衷，并引入q-中断容量指标，证明MIMO-FAS显著优于传统MIMO。
2023-10-25 cs.IT math.IT
Generative Decoding of Compressed CSI for MIMO Precoding Design
Arizona State University（亚利桑那州立大学）；Nokia Bell Laboratories（诺基亚贝尔实验室）
本文提出一种仅含解码器的生成式CSI压缩方案，在用户侧使用标准化编码器，在基站侧用站点特定生成式解码器结合环境知识细化CSI，并通过数字孪生生成合成数据降低训练数据收集开销，仿真验证了其在多种反馈开销下的有效性。
2025-11-11 cs.IT eess.SP math.IT
Information Theoretic Analysis of a Dual-Band MIMO Cellphone Antenna with ANSYS HFSS SBR+
本文提出用信息论方法评估双频段双极化手机MIMO天线设计，借助ANSYS HFSS与SBR+获取信道矩阵并估计中断概率曲线，进而确定分集增益和复用增益，并与传统基于包络相关系数的方法对比，揭示两种方法的显著差异。
2025-07-19 cs.IT eess.SP math.IT
Capacity Analysis and Rate Maximization Design in RIS-Aided Uplink Multi-User MIMO
可重构智能表面（RIS）由于其同时实现高光谱效率和能量效率的潜力，近年来引起了人们的广泛关注。本文主要研究了在RI辅助的多用户多输入多输出（MU-MIMO）系统中，如何设计有效的传输方法来最大化上行链路的总吞吐量。为了提供一个有见地的基础，信道容量的RI辅助MU-MIMO的理论分析。然后，传统的传输方案的基础上正交多址作为基线。从信息论的角度，我们提出了两个新的方案，即，\textit{joint transmission}基于二次优化问题的半定松弛，\textit{opportunistic transmission}依赖于最佳用户选择。通过仿真结果证明了所提出的方案在可实现的速率方面优于传统方案。
2023-03-16 cs.IT eess.SP math.IT
FDD Massive MIMO Uplink and Downlink Channel Reciprocity Properties: Full or Partial Reciprocity?
FDD大规模MIMO通信系统面临的一个挑战是如何在基站处获得下行链路信道状态信息（CSI）。除了通过上行链路导频传输的传统码本反馈之外，可以通过上行链路信道估计和信道参数估计算法来利用一些信道互易特性。本文分析了上下行信道的互易特性。从理论上证明了FDD下行信道和上行信道的多径参数并不都是等价的。因此，所谓的完全互易性不成立，而部分互易性成立。最后，通过信道测量活动验证了理论分析的正确性.最后，为了支持部分互易性，还提出了对标准化5G信道模型的修改。通过本文的工作，可以为FDD大规模MIMO系统的传输方案设计指明方向。
2019-12-31 cs.IT eess.SP math.IT
Analog Versus Hybrid Precoding for Multiuser Massive MIMO with Quantized CSI Feedback
在这封信中，我们研究了下行链路多用户大规模多输入多输出（MIMO）系统的子连接结构在有限的反馈信道的性能。理论上分析了纯模拟预编码和混合预编码系统的紧速率近似。量化的模拟和数字预编码的效果，其特征在于在派生的表达式。此外，它揭示了纯模拟预编码优于混合预编码使用最大比传输（MRT）或迫零（ZF）在一定的条件下，我们在理论上描述的条件在封闭形式的信噪比（SNR），用户数和反馈比特数。数值结果验证了瑞利信道和毫米波信道的推导结论。
2020-06-01 cs.IT eess.SP math.IT
Large Intelligent Surface for Positioning in Millimeter Wave MIMO Systems
用于第五代（5G）蜂窝通信的毫米波（mmWave）多输入多输出（MIMO）系统由于其大带宽和固有的高角度分辨率，还可以实现单锚点定位和对象跟踪。在本文中，我们引入了新发明的概念，大智能表面（LIS），毫米波定位系统，研究的理论性能界限（即，Cramér-Rao下界）进行定位，并与传统的单直接链路单非视距路径定位方案进行了比较，分析了LIS阵元数和移相器值对定位精度的影响，从理论分析和数值研究中验证了LIS的定位性能更好。
2019-09-30 cs.IT eess.SP math.IT
Mutual Coupling in Holographic MIMO: Physical Modeling and Information-Theoretic Analysis
本文提出一个物理基础的全息多天线通信框架，用于信息论分析中固有地包含天线相关性和互耦合，并揭示通过选择天线模式可利用互耦合增强或抵消空间相关性以提高性能。
2025-03-28 cs.IT math.IT
Theoretical Performance Limits of Massive MIMO with Uncorrelated Rician Fading Channels
这项工作考虑具有$L$小区的多小区大规模MIMO网络，每个小区包括具有$M$天线的BS和$K$单天线用户设备。在此设置中，我们有兴趣在推导的假设下，单小区线性处理是在每个BS和每个小区内链路形成一个不相关的MIMO莱斯衰落信道矩阵的上行链路和下行链路中的可实现的速率的近似值，也就是说，与一个确定性的视线（LoS）路径和随机非视线组件描述的空间不相关的多径环境。在假设每个小区中的数据传输受到信道估计误差、导频污染、任意大尺度衰减和LoS分量的影响的情况下，假设$N$和$K$以给定的比率$N/K$变大来进行分析。数值结果证明了该近似是渐近紧的，但在不同的操作条件下的有限维系统的准确性。渐近的结果也被用来评估的LoS组件的影响。特别是，我们讨论了如何实现目标速率的天线数量可以大大减少只有几个dB的强度LoS链路。
2018-11-28 cs.IT eess.SP math.IT
Waveform Design for MIMO-OFDM Integrated Sensing and Communication System: An Information Theoretical Approach
针对集成感知与通信系统中感知与通信性能指标差异的波形设计难题，采用互信息作为统一度量，推导考虑子载波和空间相关性的互信息，提出三类最优波形设计方案并经仿真验证，为性能均衡的 MIMO-OFDM ISAC 系统提供闭式设计依据。
2023-10-09 cs.IT eess.SP math.IT
Asymptotic Orthogonality Analysis of Time-Domain Sparse Massive MIMO Channels
下行链路大规模MIMO的理论分析通常假设理想的高斯信道矩阵具有与不同用户相关联的信道向量的渐近正交性，因为它可以提供有利的传播条件。同时，最近的实验表明，特定用户和大量基站天线之间的大量MIMO信道在时域和角度域都呈现空间公共稀疏性（SCS）。这促使我们研究现实稀疏大规模MIMO信道是否能提供良好的传播条件，并揭示现实稀疏信道下的大规模MIMO系统与理想高斯信道矩阵假设下的大规模MIMO系统之间的容量差距。本文从理论上证明了大规模MIMO中不同用户在实际稀疏信道下的信道向量满足渐近正交性，从而也提供了良好的传播条件。仿真结果验证了理论分析的正确性。
2015-11-27 cs.IT math.IT
MIMO Capacity Analysis and Channel Estimation for Electromagnetic Information Theory
本文针对电磁信息论中离散-连续鸿沟问题，提出基于PSWF的离散-连续对应引理与遍历容量分析框架，揭示MIMO容量饱和现象，并设计PSWF-CE信道估计器以提升估计性能。
2024-06-07 cs.IT eess.SP math.IT
Information-theoretic analysis of MIMO channel sounding
大多数商业上可用的多输入多输出（MIMO）无线电信道测量设备（探测器）基于将单个发射/接收射频链时分复用切换（TDMS）到发射/接收天线阵列的元件中。虽然具有成本效益，但由于本机振荡器中的相位噪声和频率偏移，这种解决方案可能导致显著的测量误差。在本文中，我们系统地分析了由此产生的错误，并表明，在实践中，高估的信道容量的百分之几百可能会发生。过高估计是由相位噪声（以及在较小程度上的频率偏移）引起的，导致MIMO信道秩的增加。我们的分析还表明，相位误差的影响是，一般来说，最明显的，如果物理信道具有低秩（典型的视线或散射差的情况下）。详细分析了秩1物理信道的极端情况。最后，我们提出了从商业上采用的基于时分复用多输入多输出信道探测器的测量结果。根据本文的研究结果，使用基于TDM的信道探测器通过MIMO信道测量活动获得的结果应非常小心地解释。
2007-09-10 cs.IT math.IT
Spatial Resources Optimization in Distributed MIMO Networks with Limited Data Sharing
通过具有协作和协调能力的低复杂度基础设施节点的大型分布式网络进行无线接入，是一种新兴的无线电架构，是处理移动数据容量紧缩的候选者。在3GPP演进路径中，这被称为未来无线电的Cloud-RAN范例。在这样一个复杂的网络中，为了实现容量扩展，分布式MIMO资源优化是至关重要的。在本文中，我们调查有效的策略，优化接入节点与用户的配对，以及线性预编码设计，在整个网络提供公平的QoS体验时，数据共享是有限的，由于复杂性和开销的限制。我们提出了一种方法来获得精确的最优空间资源分配的解决方案，可应用于网络的规模有限，以及近似算法具有有限的多项式复杂性，可用于较大的网络。该算法优于现有的面向用户的聚类技术，并实现了相当高的服务质量水平，合理的复杂性。
2013-04-03 cs.IT math.IT
Beamspace Dimensionality Reduction for Massive MU-MIMO: Geometric Insights and Information-Theoretic Limits
University of California, Santa Barbara（加州大学圣塔芭芭拉分校）
本文提出了一种基于波束空间降维的线性LMMSE检测方法，通过几何分析和信息论基准验证，实现了在大规模MIMO中的高效干扰抑制。
2025-12-06 cs.IT eess.SP math.IT
Mid-Band Extra Large-Scale MIMO System: Channel Modeling and Performance Analysis
针对中频段超大规模MIMO系统，提出一种兼容性强的分析信道模型，并推导了频谱效率与中断概率的闭式表达式，仿真验证其性能优势。
2024-08-20 cs.IT eess.SP math.IT
Joint Activity Detection and Channel Estimation in Cell-Free Massive MIMO Networks with Massive Connectivity
无小区大规模MIMO技术是未来无线通信的关键技术之一，在该技术中，用户同时由所有接入点（AP）联合服务。本文研究了具有大规模连接性的无小区大规模MIMO系统中有效信道系数的最小均方误差（MMSE）估计。为了便于理论分析，本文仅考虑基于单测量向量（SMV）的MMSE估计，即，基于在每个AP处接收的导频信号分别执行MMSE估计。受副本对称假设MMSE估计的解耦原理的启发，提出了一种独立同分布（i.i.d.）非零分量的情况下，提出了基于SMV的独立非同分布（i.n.i.d.）非零分量，这在大规模连接的无小区大规模MIMO系统中基于SMV的有效信道系数MMSE估计的理论分析中起着关键作用。随后，基于MMSE估计的解耦原理、似然比检验和最优融合规则，实现了基于单个接入点接收到的导频信号的用户活动检测，或者在整个接入点集合中协作进行集中式或分布式检测。通过理论分析，我们表明，集中式和分布式检测的错误概率趋于零时，AP的数量趋于无穷大，而用户和导频的数量之间的渐近比例保持不变。利用随机矩阵理论研究了具有大规模连通性的无单元大规模MIMO系统中预言估计的渐近行为。
2021-12-24 cs.IT eess.SP math.IT
Uplink Multiuser Massive MIMO Systems with One-Bit ADCs: A Coding-Theoretic Viewpoint
研究了一种基于1比特模数转换器（ADC）的上行链路多用户大规模多输入多输出（MIMO）系统，在该系统中，具有单天线的$K$用户与具有$n_r$天线的基站（BS）通信。在这个系统中，我们提出了一个新的MIMO检测框架，这是受编码理论的启发。所提出的框架的关键思想是使用完全由非线性MIMO信道矩阵表征的编码函数来创建长度为$n_r$且速率为$K/n_r$的非线性码$\Cc$。由此，多用户MIMO检测问题被转换成等效信道编码问题，其中，在每个具有不同交叉概率的$n_r$并行二进制对称信道上发送$\Cc$的码字。Levereging这一框架，我们开发了一个最大似然解码方法，并表明，最小距离的$\Cc$是强相关的分集阶。此外，我们提出了一个实际的实施方法时，所提出的框架的信道状态信息是不知道的BS。所提出的方法是使用训练序列在BS处估计码$\Cc$。然后，应用所提出的{ \em加权}最小距离解码。仿真结果表明，该方法在合理的训练开销下，几乎达到了理想的性能。
2017-02-02 cs.IT math.IT
Uplink Multiuser Massive MIMO Systems with Low-Resolution ADCs: A Coding-Theoretic Approach
该文研究了一种采用低分辨率模数转换器（ADC）的上行链路多用户大规模多输入多输出（MIMO）系统，其中K个单天线用户与Nr个单天线基站（BS）通信。在这个系统中，我们提出了一个新的多用户MIMO检测框架，启发编码理论。所提出的框架的关键思想是在空间域上创建长度为2Nr的代码C。该代码由所谓的自动编码功能构成，该功能不可设计，但完全由ADC的通道变换和量化功能描述。从这个角度来看，我们转换成一个等效的信道编码问题，其中对应于用户的消息的码字C发送在2Nr个并行信道，每个具有不同的信道可靠性的多用户MIMO检测问题。对于由此产生的问题，我们提出了一种新的加权最小距离解码（wMDD），适当地利用不平等的信道可靠性。结果表明，建议的wMDD产生一个非平凡的增益超过传统的最小距离解码（MDD）。从编码理论的角度，我们发现，误码率（BER）指数下降的最小距离的代码C，这起着类似的作用，在传统的MIMO系统中的条件数。此外，我们开发的通信方法，使用的wMDD的实际情况下，BS没有知识的信道状态信息。最后，数值结果验证了所提出的方法的优越性。
2017-04-11 cs.IT math.IT
MIMO Architectures for Efficient Communication in Space
从信息论的角度对空间到空间的多输入多输出（MIMO）通信信道与地面MIMO通信信道的区别进行了总结和讨论。这些特性的影响，未来的天基通信系统的设计和应用进行了讨论，它表明，在一般情况下，无论是节能或频谱效率的空间通信只能使用分布式MIMO架构来实现。
2016-01-20 cs.IT math.IT
Joint optimal beamforming and power control in cell-free massive MIMO
我们推导出一个快速和最佳的算法，解决实际的加权最大最小信干噪比问题，在无小区的大规模MIMO网络。该优化问题首次同时考虑了非理想协作下的长期功率控制和分布式波束形成设计。特别是，我们认为以用户为中心的接入点集群合作的基础上，可能有限的信道状态信息共享。我们的优化算法融合了强大的功率控制工具的基础上，干扰演算与最近开发的团队理论框架的分布式波束形成设计。此外，我们提出了一个变化，在实践中表现出更快的收敛。
2022-08-31 cs.IT eess.SP math.IT
On the design of Massive MIMO-QAM detector via $\ell_2$-Box ADMM approach
在这封信中，我们开发了一个$\ell_2$盒最大似然（ML）制定的大规模多输入多输出（MIMO）正交幅度调制（QAM）信号检测和定制的交替方向乘法器（ADMM）算法来解决非凸优化模型。在$\ell_2$盒ADMM实现中，所有变量都是解析求解的。此外，一些有关的收敛性，迭代复杂性，和计算复杂性的理论结果。仿真结果表明，所提出的$\ell_2$盒ADMM检测器相比，国家的最先进的方法的有效性。
2022-08-28 cs.IT eess.SP math.IT
Mutual Information Analysis for Factor Graph-based MIMO Iterative Detections through Error Functions
本文针对基于因子图的MIMO迭代检测收敛性分析不足的问题，提出误差函数辅助分析（EF-AA）机制，精确计算互信息并揭示收敛迭代次数与信噪比性能界限。
2023-07-04 cs.IT eess.SP math.IT
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
Classification of MIMO Equalizers
在这项理论工作中，DSP感知的光相干通信信道的第一个简化，在此基础上，我们分为四类线性MIMO均衡器根据其参考位置。整个信道的逆可以用一个复共轭相关系统来表示，这与广义线性均衡理论相一致。次优地去除FO动态，相对静态的信道逆参数化与共同的设备和信道参数的监测或校准的目的。
2021-06-07 cs.IT eess.SP math.IT
Optimal Error Analysis of Channel Estimation for IRS-assisted MIMO Systems
Department of Computer Science and Engineering, the Ohio State University（俄亥俄州立大学计算机科学与工程系）
本文研究了IRS辅助MIMO系统中通道估计的最优误差分析，通过理论保证和实验验证，揭示了恢复误差与时间槽数量及通道矩阵未知条目数之间的关系。
2025-12-19 cs.IT eess.SP math.IT
Communications and Radar Coexistence in the Massive MIMO Regime: Uplink Analysis
本文考虑了使用5G新无线电兼容多址的大规模MIMO通信系统的上行链路，该系统将与使用相同频带的雷达系统共存。提出了一种考虑雷达系统在大规模MIMO接收机上产生的混响（杂波）的系统模型。在这种情况下，提出了几种用于上行链路信道估计和数据检测的接收机，从简单的信道匹配波束形成器到用于杂波干扰抑制的迫零和线性最小均方误差接收机，在完全已知和完全未知的杂波协方差的两种相反的情况下。还给出了理论分析，导出了可实现的上行链路频谱效率和输入高斯编码符号与蜂窝大规模MIMO系统的通信接收机处可用的可观测量之间的互信息的下限：关于后者，特别是，我们表明，在大天线数制度，基站处的雷达杂波效应被抑制并且恢复了单用户容量。数值结果，说明所提出的检测方案的性能，证实了理论分析的结果，并允许量化系统的鲁棒性杂波的影响，在基站的天线数量的增加。
2020-04-17 cs.IT eess.SP math.IT
Electromagnetic-Compliant Channel Modeling and Performance Evaluation for Holographic MIMO
最近，全息多输入多输出（MIMO）的概念正在成为一个有前途的技术超越大规模MIMO。要将这一新颖的想法付诸实践，需要解决许多挑战，包括电磁（EM）兼容的信道建模和准确的性能评估。本文提出了一种适用于全息MIMO系统的电磁兼容信道模型，该模型既能模拟全息MIMO系统的传播信道特性，又能模拟收发机互耦引起的非理想因素，包括天线方向图畸变和天线效率降低。基于所提出的信道模型，一个更现实的性能评估进行显示的全息MIMO系统的性能在单用户和多用户的情况下。基于理论分析和数值计算结果，进一步提出了该问题的关键挑战和未来的研究方向。
2023-01-13 cs.IT eess.SP math.IT
Rician Channel Modelling for Super Wideband MIMO Communications
本文为超宽带MIMO系统提出物理一致的Rician信道模型，并将其转化为标准MIMO形式，揭示了带宽扩展、互耦对视距路径的扭曲及低频下空间相关性的降低。
2025-05-27 cs.IT eess.SP math.IT
Genie Chains: Exploring Outer Bounds on the Degrees of Freedom of MIMO Interference Networks
本文提出了一种新的基因链方法来获得MIMO无线干扰网络的信息论自由度（DoF）外界。这种新方法创建了从提供给接收器的精灵信号到该接收器处的暴露信号空间的映射链，该映射链然后用作链中的下一个接收器的精灵信号，该下一个接收器服从某些线性独立性要求，本质上将信息理论DoF外界问题转换为线性代数问题。精灵链方法的几个应用。
2014-04-08 cs.IT math.IT
Random Orthogonalization for Federated Learning in Massive MIMO Systems
提出了一种新的上行链路通信方法--随机正交化，用于大规模多输入多输出（MIMO）无线系统中的联邦学习（FL）。随机正交化的关键新颖性来自FL模型聚合的紧密耦合和大规模MIMO的两个独特特性-信道硬化和有利的传播。结果，随机正交化可以实现自然的空中模型聚合，而不需要发射机侧信道状态信息，同时显著减少接收机处的信道估计开销。理论分析方面的通信和机器学习性能进行。特别地，建立了收敛速度、客户端数目和天线数目之间的显式关系。实验结果验证了大规模MIMO中FL随机正交化的有效性和效率。
2022-01-29 cs.IT eess.SP math.IT
Achievable Rate Analysis of Intelligent Omni-Surface Assisted NOMA Holographic MIMO Systems
本文研究IOS辅助全息MIMO系统中的NOMA方案，在考虑硬件损伤条件下推导遍历速率下界，并证明其速率优于正交多址方案且高信噪比下会饱和。
2024-05-02 cs.IT eess.SP math.IT
Joint Active and Passive Beamforming for Intelligent Reflecting Surface-Assisted Massive MIMO Systems
研究了智能反射面（IRS）辅助的大规模MIMO系统的主被动联合波束赋形问题。在该系统中，部署多个IRS，并配置大量无源单元，以辅助基站（BS）在相同的时频资源上同时为少量单天线用户提供服务。我们的目标是最大限度地提高最小信号干扰加噪声（SINR）在用户通过联合优化在BS和IRS相移参数的发射预编码向量。我们表明，一个有趣的自动干扰消除（AIC）的属性渐近地保持无源元件的数量接近无穷大，即，当IRS被最佳地调谐以服务于某个用户时，该IRS将变得对其他用户无干扰。通过利用这个属性，最大-最小问题可以转换为IRS-用户关联问题，其中的目标是确定哪些IRS被分配给每个用户。提出了一种穷举搜索方案和一种贪婪搜索方案来解决IRS-用户关联问题。我们的理论分析表明，我们提出的解决方案达到的SINR的规模与反射元件的数量平方。此外，我们的理论结果表明，即使在BS处具有中等数量的有源天线，也可以通过增加无源反射元件的数量来实现大规模的MIMO类增益，从而显著降低BS处的能量消耗。仿真结果证实了我们的理论结果，并说明我们提出的解决方案的有效性。
2019-12-02 cs.IT eess.SP math.IT
MMSE Bound for MIMO Channel
针对复值多输入多输出（MIMO）系统的性能评估，给出了最小均方误差（MMSE）的两个界的详细推导。特别地，下界是基于基因辅助MMSE估计器导出的，而上界是基于最大似然（ML）估计器导出的。利用互信息（MI）与MMSE之间的关系，导出了MI的两个界，并在此基础上讨论了高信噪比下平均MI的渐近行为。理论分析表明，随着信噪比的增加，平均MI将收敛到最大值，分集阶数与接收天线数相同。
2021-11-24 cs.IT eess.SP math.IT
Clustering-Based Codebook Design for MIMO Communication System
码本设计是有限反馈多输入多输出（MIMO）通信系统的核心技术之一。然而，传统的码本设计通常假设MIMO向量是均匀分布或各向同性的。基于聚类算法良好的分类和分析能力，本文提出了一种基于K-means聚类的码书设计方法。首先将大量的信道状态信息（CSI）作为聚类的输入数据存储，最后根据最小距离将其划分为N个类。聚类中心作为码本构造的统计信道信息，其与真实信道信息的和距离最小。仿真结果与理论分析一致，表明该码本设计优于传统方案，尤其是在信道分布不均匀的情况下。
2019-02-25 cs.IT eess.SP math.IT
An information-theoretic branch-and-prune algorithm for discrete phase optimization of RIS in massive MIMO
在本文中，我们考虑被动的RIS辅助无线节点之间的多用户通信，以改善阻塞的视线（LOS）链路的性能。假设无线节点配备有大规模多输入多输出天线、混合预编码器、组合器和低分辨率模数转换器（ADC）。我们首先推导出干扰下目标接收机处接收和组合信号的均方误差（MSE）的克拉默-拉奥下限（CRLB）的表达式。通过适当设计混合预编码器、组合器和RIS相位设置，可以表明MSE实现了CRLB。我们进一步表明，最小化MSE w.r.t. RIS的相位设置等同于最大化系统的吞吐量和能量效率。然后，我们提出了一种新的信息导向的分支和修剪（IDBP）算法来获得RIS的相位设置。我们，在文献中第一次，使用信息理论的措施，以决定在树搜索算法的修剪规则，到达RIS相位设置的解决方案，这是非常不同的传统的分支定界算法，使用的代价函数的界限来定义的修剪规则。此外，我们提供了理论保证的RIS相位设置的解决方案，从而获得使用渐近均分属性的近最优。这也确保了接近最佳的吞吐量和MSE性能。
2023-01-16 cs.IT eess.SP math.IT
Rapid and Power-Aware Learned Optimization for Modular Receive Beamforming
School of ECE, Ben-Gurion University of the Negev（内盖夫本-古里安大学电子与计算机工程学院）
本文针对上行链路模块化混合MIMO系统，提出一种基于投影梯度上升与动量并从数据中学习超参数的功率感知波束成形优化方法，在保持可解释性的同时以少量迭代实现快速可靠运行，并在功率效率与吞吐量之间取得良好平衡。
2024-12-26 cs.IT cs.LG eess.SP
Superiorized Adaptive Projected Subgradient Method with Application to MIMO Detection
本文证明APSM具有有界扰动弹性，提出基于超化APSM的MIMO检测算法，在相关信道上比IO-LAMA获得更低符号错误率，且无需矩阵求逆，复杂度相近。
2022-10-21 cs.IT eess.SP math.IT
Subcarrier grouping with environmental sensing for MIMO-OFDM systems over correlated double-selective fading channels
随着MIMO-OFDM系统中物理天线数和子载波数的增加，信道侧信息反馈量和信号预编码复杂度的增加将消耗更多的系统资源，甚至达到不可容忍的程度。为了解决这个问题，以前的工作主要集中在固定的子载波分组大小和预编码的MIMO信号在同一组与酉信道状态信息（CSI）。它可以减少系统的负担，但这样的过程会导致系统容量的损失，由于在预编码过程中的信道失配。在本文中，我们考虑了MIMOOFDM系统在双选择i.i.d.瑞利信道的容量损失，并从理论上研究了群大小与容量损失之间的定量关系.利用我们的理论结果，我们还提出了一个自适应子载波分组算法，它不仅能够有一个很好的控制系统的服务质量，但也减少了系统负担显着。数值结果表明，MIMO-OFDM系统的系统设计提供了有价值的见解，并表明所提出的子载波分组方案是非常有效的，在一些常见的情况下。
2017-06-19 cs.IT math.IT
Task-Based Quantization with Application to MIMO Receivers
多输入多输出（MIMO）系统需要使用大量天线在高频谱带可靠地通信，同时在严格的功率和成本约束下操作。为了满足这些约束，未来的MIMO接收器预期以低分辨率量化器操作，即，利用有限数量的比特来表示其观测到的测量，固有地使所获取信号的数字表示失真。MIMO接收机将它们的测量结果用于诸如符号检测和信道估计之类的某些任务而不是恢复底层模拟信号的事实表明，可以通过根据系统任务来设计捕获方案来减少由比特约束量化引起的失真，即，通过{ \em基于任务的量化}。在这项工作中，我们调查的理论和设计方法，以任务为基础的量化，提出模型感知的设计以及数据驱动的实现。然后，我们展示了如何实现一个基于任务的位约束MIMO接收器，提出的方法，从传统的混合接收器架构的结构，利用元表面天线的动态特性。这项调查缩小了理论上的基于任务的量化和它在实践中的实现之间的差距，提供具体的算法和硬件设计原则，实现基于任务的MIMO接收机。
2020-02-11 cs.IT eess.SP math.IT
Near-Optimal MIMO Detection Using Gradient-Based MCMC in Discrete Spaces
针对大规模MIMO系统中离散符号检测的挑战，提出一种基于离散空间梯度MCMC的新型采样算法，理论证明其收敛性，开发的检测器可精确采样目标分布、生成贝叶斯估计，性能近最优且优于基线，支持大规模扩展。
2024-12-10 cs.IT eess.SP math.IT
Beyond Cell-free MIMO: Energy Efficient Reconfigurable Intelligent Surface Aided Cell-free MIMO Communications
无小区系统可以通过使多个基站（BS）能够以由于BS的大规模部署而导致的高硬件和电源成本为代价来协作地为没有小区边界的用户服务，从而有效地消除小区间干扰。为了解决这个问题，低成本的可重构智能表面（RIS）可以作为一个有前途的技术，以提高能源效率的无细胞系统。在本文中，我们考虑了一个RIS辅助无小区MIMO系统，其中多个RIS部署在BS和用户周围，以低成本的方式通过可重构反射来创建有利的传播条件，从而增强无小区MIMO通信。为了最大限度地提高能量效率，提出了一种混合波束形成（HBF）方案，该方案由基站处的数字波束形成和基于RIS的模拟波束形成组成。建立了能源效率最大化问题的数学模型，并设计了求解该问题的迭代算法。研究了发射功率、RIS数目和RIS大小对能量效率的影响。理论分析和仿真结果表明，最优能量效率取决于RIS的数量和RIS的大小。数值计算也表明，该系统可以实现更高的能量效率比传统的。
2020-11-17 cs.IT eess.SP math.IT
Energy-Efficient Resource Allocation in Multiuser MIMO Systems: A Game-Theoretic Framework
研究了多用户MIMO无线通信系统上行链路能量有效性的跨层资源分配问题。假设所有的发射机和上行链路接收机都配备有多个天线，考虑的情况是，其中每个终端被允许改变其发射功率，波束成形矢量，和上行链路接收机，以最大限度地提高其自身的效用，这被定义为数据吞吐量的比率，以发射功率;的情况下，其中在接收机处使用非线性干扰消除也进行了研究。应用博弈论的制定，几个非合作的游戏，从而制定效用最大化，并比较其性能方面取得的平均效用，取得的平均信干噪比和平均发射功率在纳什均衡。仿真结果表明，采用本文提出的跨层资源分配策略，网络性能有明显的改善。
2008-07-19 cs.GT cs.IT math.IT
End-to-End Deep Learning for TDD MIMO Systems in the 6G Upper Midbands
针对6G高中段TDD MIMO系统最优方法难落地的问题，提出含信道自适应导频的端到端深度学习方案，可生成近最优预编码器，在中高信噪比和导频开销受限时显著提升和速率。
2024-02-01 cs.IT eess.SP math.IT
Massive MIMO performance evaluation based on measured propagation data
大规模MIMO，也称为超大型MIMO或大规模天线系统，是一种可能在多用户场景中提供大网络容量的新技术。在大规模MIMO系统中，我们考虑的情况下，一个基站配备了大量的天线元件，同时服务于多个单天线用户在相同的时间-频率资源。到目前为止，研究大多是基于理论信道的独立同分布（i.i.d.）复高斯系数，即，i.i.d.瑞利信道在这里，我们研究如何大规模MIMO执行在真实的传播环境中测量的信道。信道测量在2.6 GHz下使用具有物理大孔径的虚拟均匀线性阵列（UCA）和尺寸更紧凑的实际均匀圆柱阵列（UCA）进行，两者都具有128个天线端口。基于测量数据，我们说明了大规模MIMO在三个代表性的传播条件下的信道行为，并评估相应的性能。调查表明，测得的通道，这两种阵列类型，使我们能够实现性能接近i.i.d.。瑞利信道得出的结论是，在真实的传播环境中，我们具有可以允许有效使用大规模MIMO的特性，即，这种新技术的理论优势也可以在现实渠道中收获。
2015-04-08 cs.IT math.IT
