Fixed Point Realization of Iterative LR-Aided Soft MIMO Decoding Algorithm
为了提供高数据率，多输入多输出（MIMO）系统已经得到广泛的赞誉。最近，已经提出了格约简（LR）辅助检测器，以实现低复杂度的最大似然（ML）性能。本文提出了一种基于迭代软判决的LR辅助K-best译码器的不动点设计，降低了现有球形译码器的复杂度。提出了一种基于仿真的字长优化方法，用于K-best译码器的物理实现。仿真结果表明，对于不同调制方式的8 × 8 MIMO系统，16 bit精度的定点结果可以使出错率（BER）下降保持在0.3 dB以内。
2015-03-31 cs.IT math.IT
Two-Phase Channel Estimation for RIS-Aided Cell-Free Massive MIMO with Electromagnetic Interference
本文研究了存在电磁干扰的RIS辅助无小区大规模MIMO系统，提出了一种结合分数功率控制辅助导频分配的两阶段信道估计方案，推导了下行链路频谱效率闭式表达式，有效补偿了电磁干扰引起的性能下降。
2024-07-15 cs.IT math.IT
Adaptive Switched Lattice Reduction-Aided Linear Detection Techniques for MIMO Systems
格基约简（LR）辅助的多输入多输出（MIMO）线性检测可以实现最大似然检测（MLD）的最大接收分集。采用最常用的Lenstra、Lenstra和L. Lovasz（LLL）算法，得到了一个较短的近似正交的等效信道矩阵.因此，通过采用LR辅助检测，噪声增强被大大降低。一个问题是LLL算法不能保证找到最优基。最佳格基可以通过Korkin和Zolotarev（KZ）约化来找到。然而，KZ约简由于其高复杂性而在实践中是不可行的。在本文中，提出了一种简单的算法的基础上复杂的LLL（CLLL）算法，以接近最佳的性能，同时保持合理的复杂度。
2013-04-24 cs.IT math.IT
Secure Communication for Spatially Correlated RIS-Aided Multiuser Massive MIMO Systems: Analysis and Optimization
本文研究了利用人工噪声的可重构智能表面（RIS）辅助多用户大规模多输入多输出（MIMO）系统中的安全通信。首先推导出空间相关MIMO信道下遍历保密率的封闭表达式。通过使用这个派生的结果，我们进一步优化AN的功率分数在封闭的形式和RIS相移通过开发一个基于梯度的算法，它只需要统计信道状态信息（CSI）。我们的分析表明，在RIS的空间相关性提供了一个额外的维度优化RIS相移。数值模拟验证了分析结果，显示了深刻的系统参数之间的相互作用和保密性能的退化，由于在RIS的高空间相关性。
2023-01-10 cs.IT math.IT
Optimal Power Allocation for A Massive MIMO Relay Aided Secure Communication
在本文中，我们解决的问题，在中继两跳安全通信在实际条件下的最佳功率分配。为了保证长距离传输过程中的安全通信，研究了大规模MIMO（M-MIMO）中继技术，以显著提高无线安全性。本文的重点是分析和设计解码转发（DF）M-MIMO中继的最优功率分配，以最大化的秘密中断容量和最小化的拦截概率，分别。我们的研究揭示了一个非负的秘密中断容量的条件，获得了封闭形式的最佳功率的表达式，并提出了保密性能的渐近特性。仿真结果验证了所提方案的有效性。
2015-08-31 cs.IT math.IT
Designing IRS-Aided MIMO Systems for Secrecy Enhancement
智能反射表面（IRSs）使多输入多输出（MIMO）发射器能够修改发射器与接收器之间的通信信道。在存在窃听终端的情况下，该自由度可以用于有效地抑制向这种恶意终端的信息泄漏。这导致在IRS辅助的MIMO系统中显著的潜在保密增益。这项工作利用这些收益通过一个听话的联合设计的下行链路波束形成器和IRS相移。在这方面，我们考虑一个通用的IRS辅助MIMO窃听设置和调用分式编程和交替优化技术，迭代地找到波束形成器和相移，最大限度地实现加权保密和速率。我们的设计包括两个低复杂度的联合波束形成和相移调谐算法。所提出的算法的性能进行了数值评估和比较的基准。结果表明，将IRS引入MIMO系统不仅提高了系统的保密性能，而且提高了系统对被动窃听的鲁棒性。
2022-02-02 cs.IT math.IT
Joint Data-Aided Carrier Frequency Offset, Phase Offset, Amplitude and SNR Estimation for Millimeter-Wave MIMO Systems
本文研究了毫米波收发器之间载波频偏、相位偏移、幅度和信噪比的估计问题。首先给出不同参数的Cramér-Rao下界（CRLB），以及CRLB存在的条件，称为正则性条件。然后，讨论了如何找到合适的参数估计量的问题，并给出了最大似然估计量（ML）。
2017-12-16 cs.IT math.IT
Secrecy Analysis for IRS-aided Wiretap MIMO Communications: Fundamental Limits and System Design
为了满足未来创新应用的需求，人们已经做出了许多努力来超越香农理论所预测的极限。除了研究安全性、延迟和语义等超越香农的指标外，另一个方向是利用智能反射表面（IRS）联合设计收发器和环境。在本文中，我们考虑的分析和设计的IRS辅助多输入多输出（MIMO）安全通信，这引起了研究的关注，但仍处于起步阶段。例如，尽管其重要性，但IRS辅助窃听MIMO通信的基本限制在文献中还不可用。在本文中，我们将调查这些基本限制，通过确定遍历保密率（ESR）和保密中断概率（SOP）。为此，利用随机矩阵理论（RMT）推导了IRS辅助MIMO安全通信信道上互信息（MI）统计量联合分布的中心极限定理（CLT）.推导出的CLT，然后使用获得的ESR和SOP，这也扩展到多个多天线窃听的情况下的封闭形式的表达式。基于理论结果，提出了最大化人工噪声（AN）辅助ESR和最小化SOP的算法。数值结果验证了理论结果的准确性和所提优化算法的有效性。
2022-09-01 cs.IT math.IT
Deep Reinforcement Learning Aided Monte Carlo Tree Search for MIMO Detection
Research Center for Information Technology Innovation, Academia Sinica（中央研究院资讯科技创新研究中心）
本文提出了一种新的多输入多输出（MIMO）符号检测器，该检测器将深度强化学习（DRL）代理集成到蒙特卡罗树搜索（MCTS）检测算法中。我们首先描述如何MCTS算法，用于许多决策问题，适用于MIMO检测问题。然后，我们介绍了一个自行设计的深度强化学习代理，由一个策略值网络和一个状态值网络组成，它被训练用于检测MIMO符号。训练后的网络的输出被采用到一个修改的MCTS检测算法，以提供有用的节点统计信息，并促进增强的树搜索过程。由此产生的方案，称为DRL-MCTS检测器，表现出显着的改进，比原来的MCTS检测算法，并表现出良好的性能相比，其他现有的线性和DNN为基础的检测方法在不同的信道条件下。
2021-01-30 cs.IT cs.LG eess.SP
Wireless Energy Transfer in RIS-Aided Cell-Free Massive MIMO Systems: Opportunities and Challenges
在未来的第六代（6 G）移动网络中，万物互联（IoE）预计将为小型电池供电设备提供极其庞大的连接。事实上，具有有限能量存储容量的大规模设备强加了持续的能量需求，阻碍了通信网络的寿命。作为一种补救措施，无线能量传输（WET）是解决这些关键能源供应问题的关键技术。另一方面，无小区（CF）大规模多输入多输出（MIMO）系统提供了一种有效的网络架构，以实现万物互联的推出。在这篇文章中，我们首先提出了可重构智能表面（RIS）辅助CF大规模MIMO系统的WET的范式，包括其潜在的应用场景和系统架构。讨论并分析了四阶段传输过程，以说明该架构的实用性。然后提出并分析了RIS系统的硬件设计。特别是，我们讨论了三个相应的操作模式和融合的WET技术和RIS辅助CF大规模MIMO。具有代表性的仿真结果，以确认我们所提出的计划取得的优越性能。此外，我们调查的最佳位置部署多个RIS，以实现最佳的系统性能。最后，提出了基于RIS-CF的WET大规模MIMO系统的几个重要研究方向。
2022-01-28 cs.IT math.IT
Cache-Aided Massive MIMO with Linear Precoding in Multi-cell Systems
在本文中，我们提出了一种新的联合缓存和大规模多输入多输出（MIMO）传输方案，称为\emph{cache-aided massive MIMO}，多小区下行链路传输到多个缓存使能接收器。利用所提出的方案，已经缓存了他们请求的文件（的一部分）的用户被卸载，并且因此在下行链路传输期间（部分）不活动。其他用户或者受益于用于减轻导频污染的高速缓存使能卸载，或者利用高速缓存但未请求的文件来消除上行链路信道估计和下行链路文件接收期间的干扰。此外，通过重新设计基于用户的缓存状态和信道状态信息的发送预编码器，我们获得了额外的自由度的大规模MIMO传输。对于给定的缓存状态，我们分析等效内容交付率（ECDR），即，对于采用重新设计的最大比传输（MRT）、迫零（ZF）预编码和正则化迫零（RZF）预编码的高速缓存辅助的大规模MIMO，经由高速缓存和大规模MIMO传输向请求用户递送所请求的文件的平均速率。基于推导的结果，（随机）未编码缓存和编码缓存的重新设计的预编码方案的性能的影响进行了研究。仿真结果验证了我们的推导，并表明，缓存是有益的预编码下行链路传输，因为它提高了发射功率分配，减轻内和小区间的干扰，并减少导频污染造成的损害。与传统的大规模MIMO没有缓存和缓存无关预编码相比，所提出的缓存辅助大规模MIMO方案实现了显着更高的ECDR，即使当用户的数量接近发射天线的数量。
2022-04-10 cs.IT math.IT
Generalized Spatial Modulation Aided MmWave MIMO with Sub-Connected Hybrid Precoding Scheme
由于专用射频（RF）链的高成本和低能量效率，从实际的角度来看，毫米波（mmWave）多输入多输出（MIMO）系统中的RF链的数量通常是有限的。在这种情况下，独立数据流的最大数量也受到RF链数量的限制，这因此导致限制潜在可达到的空间复用增益。为了解决这个问题，本文提出了一种新的广义空间调制（GenSM）辅助毫米波MIMO系统，它能够通过有源天线组的索引传输额外的数据流，并且不需要额外的RF链。此外，还提出了一个两步算法来优化混合预编码器的设计，频谱效率（SE）最大化。最后，数值仿真结果表明，所提出的方案实现了优越的SE性能。
2017-04-28 cs.IT math.IT
Deep Channel Learning For Large Intelligent Surfaces Aided mm-Wave Massive MIMO Systems
Duzce University（迪兹杰大学）；University of Hertfordshire（赫特福德大学）；University of Luxembourg（卢森堡大学）
这封信介绍了第一项工作，介绍了一个深度学习（DL）框架，用于大型智能表面（LIS）辅助的大规模多输入多输出（多输入多输出）系统中的信道估计。设计了一种双卷积神经网络（CNN）结构，并将接收到的导频信号馈入该结构以估计直接信道和级联信道。在多用户场景中，每个用户都可以访问CNN以估计其自己的信道。所提出的DL方法的性能进行评估，并与国家的最先进的DL为基础的技术，其优越的性能进行了比较。
2020-05-13 cs.IT cs.LG eess.SP
Statistical CSI-based Design for Reconfigurable Intelligent Surface-aided Massive MIMO Systems with Direct Links
研究了可重构智能表面（RIS）辅助的大规模多输入多输出（MIMO）直联系统的性能，并基于统计信道状态信息（CSI）设计了RIS的相移。我们首先推导出上行链路各态历经数据率的封闭形式表达式。然后，基于推导的表达式，我们使用遗传算法（GA）来解决和数据率最大化问题。通过低复杂度的最大比合并（MRC）和低开销的基于统计CSI的方案，验证了RIS仍然可以给传统的大规模MIMO系统带来显著的性能提升。
2021-02-15 cs.IT eess.SP math.IT
Capacity of MIMO Systems Aided by Microwave Linear Analog Computers (MiLACs)
针对巨型MIMO数字架构的可扩展性问题，本文建模并优化无损互易MiLAC辅助波束成形，闭式求得全局最优网络与系统容量，证明其容量等同数字方案且显著降低硬件和计算开销。
2025-06-06 cs.IT eess.SP math.IT
Optimization of RIS-aided MIMO Systems via the Cutoff Rate
可重构智能表面（RIS）辅助通信系统中离散信号的互信息（MI）优化的主要困难是不能用解析易处理的方式来表示该优化问题。因此，我们建议使用的截止率（CR）作为一个更容易处理的度量优化MI和引入两种优化方法，以最大限度地提高CR，假设完美的知识的信道状态信息（CSI）。第一种方法是基于投影梯度法（PGM），而第二种方法是来自连续凸逼近（SCA）的原则。仿真结果表明，所提出的优化方法显着提高CR和相应的MI。
2021-09-03 cs.IT 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
Study of Switched Max-Link Buffer-Aided Relay Selection for Cooperative MIMO Systems
在本文中，我们研究了中继选择的协作多天线系统，配备了缓冲区，这增加了无线链路的可靠性。特别是，我们提出了一种新的中继选择技术的基础上切换和最大链路协议，被命名为交换最大链路。我们还介绍了一种新的中继选择标准的最大似然（ML）原则表示最大最小距离，被纳入。仿真，然后评估所提出的和现有的技术的性能。
2018-07-16 cs.IT math.IT
Joint Active and Passive Beamforming for Intelligent Reflecting Surface Aided Multiuser MIMO Communications
研究了智能反射面（IRS）辅助多用户多输入多输出系统中以加权和速率最大化为目标的主被动波束联合优化问题。我们表明，这个问题可以通过矩阵加权均方误差最小化等价解决。特别地，对于无源IRS波束形成的优化，我们首先提出了一种基于流形优化的具有优良性能的迭代算法。通过使用矩阵分式规划技术，以获得一个更容易处理的目标函数，然后我们提出了一个低复杂度的优化-最小化方法的基础上。数值结果验证了我们所提出的算法的收敛性和显着的性能改善的通信场景没有IRS的援助。
2021-01-27 cs.IT math.IT
Study of Knowledge-Aided Iterative Detection and Decoding for Multiuser MIMO Systems
在这项工作中，我们考虑的问题，减少延迟的低密度奇偶校验（LDPC）码与迭代检测和解码（IDD）接收机中的多用户多天线系统。建议的知识辅助IDD（KA-IDD）系统采用了最小均方误差检测器与改进的迭代处理和重新加权的信念传播（BP）解码算法。我们提出了重新加权BP解码算法，利用知识的短周期的图结构和重新加权因子来自超图的扩展。仿真结果表明，所提出的KA-IDD方案和算法优于现有技术，并需要减少解码迭代次数。
2018-02-15 cs.IT math.IT
On the Ergodic Capacity for SIM-Aided Holographic MIMO Communications
University of Hertfordshire（赫特福德大学）；National Technical University of Athens（雅典国立技术大学）
本文提出了一种新的闭式下界方法，用于评估SIM辅助全息MIMO系统在瑞利衰落条件下的极限容量，并通过低SNR分析揭示了关键系统参数对容量性能的影响。
2025-12-26 cs.IT math.IT
Covariance-Aided CSI Acquisition with Non-Orthogonal Pilots in Massive MIMO: A Large-System Performance Analysis
大规模多输入多输出（MIMO）系统使用具有大量天线元件的天线阵列来同时服务于许多不同的用户。然而，系统中的大量天线使得信道状态信息（CSI）获取策略设计至关重要并且特别具有挑战性。有趣的是，在大规模MIMO系统的背景下，信道表现出很大程度的空间相关性，这导致在基站（BS）的强烈秩亏空间协方差矩阵。为了分析大规模MIMO系统中协方差辅助的上行链路多用户CSI捕获的益处，本文比较了（i）传统CSI捕获的信道估计均方误差（MSE），传统CSI捕获不假设任何关于用户空间协方差矩阵的知识并且使用正交导频序列;以及（ii）协方差辅助的CSI获取，其利用各个协方差矩阵进行信道估计，并且使得能够使用非正交导频序列。我们应用大系统分析后一种情况下，新的渐近MSE表达式建立在各种假设下的导频序列的分布和协方差矩阵。我们将这些表达式链接到描述具有一些等效长度的正交导频序列的常规CSI获取的估计MSE的那些表达式。该分析提供了关于当采用协方差辅助方法时，相对于传统策略可以减少多少训练开销的见解。
2020-02-20 cs.IT math.IT
Statistical CSI-Based Transmission Design for Reconfigurable Intelligent Surface-aided Massive MIMO Systems with Hardware Impairments
本文研究了一种可重构智能表面（RIS）辅助的大规模多用户多输入多输出（MIMO）通信系统，该系统具有收发器硬件损伤（HWI）和RIS相位噪声。与现有的研究成果不同，RIS的相移设计是基于长期的角度信息。首先推导了上行链路可达速率的近似解析表达式。然后，我们使用遗传算法（GA），以最大化和率和最小数据率。最后，我们表明，它是至关重要的，以考虑HWI时，设计的RIS相移。
2021-10-13 cs.IT eess.SP math.IT
Fundamental Storage-Latency Tradeoff in Cache-Aided MIMO Interference Networks
高速缓存是一种有效的技术，以改善用户感知体验的内容交付在无线网络中。无线缓存不同于传统的Web缓存，因为它可以利用无线介质的广播性质，从而机会主义地改变网络拓扑结构。本文研究了一个由3个发射机和3个接收机组成的MIMO干扰网络。通过在发送器和接收器侧进行缓存，网络被改变为MIMO广播信道、MIMO X信道和MIMO多播信道的混合形式。我们分析了这些新的信道模型的自由度（DoF）使用实际的干扰管理方案。基于对这些DoF结果的集体使用，我们然后获得网络的可实现的归一化交付时间（NDT），这是一种信息理论度量，用于评估给定缓存大小下的最坏情况交付时间。所获得的NDT是针对任意M、N和任何可行的高速缓存大小。它被证明是最佳的，在某些情况下，在其他情况下，从最佳的乘法差距为3。本文还讨论了任意数量的发射机和接收机的网络的扩展问题。
2017-05-14 cs.IT math.IT
An Improved LR-aided K-Best Algorithm for MIMO Detection
近年来，格基约简（LR）技术因其低复杂度和高性能而在多输入多输出（MIMO）接收机中得到了广泛的关注。然而，当天线的数量是大的，LR辅助的线性检测器和连续干扰消除（SIC）检测器仍然表现出相当大的性能差距，以最佳的最大似然检测器（MLD）。为了提高LR辅助检测器的性能，LR辅助K-best算法以额外的$\mathcal{O}(N_t^2 K + N_t K^2)$阶复杂度为代价而被开发，其中$N_t$是发射天线的数量，而$K$是候选者的数量。在本文中，我们开发了一个LR辅助的K-best算法，具有较低的复杂度，利用优先级队列。分析表明，在优先级队列的辅助下，LR辅助K-best算法的复杂度可进一步降低到$\mathcal{O}(N_t^2 K + N_t K {\rm log}_2(K))$。所提出的LR辅助K-best算法的低复杂度允许我们执行用于大型MIMO系统的算法（例如，50 × 50 MIMO系统）。仿真结果表明，随着天线数目的增加，系统的误码性能接近AWGN信道。
2013-04-03 cs.DS cs.IT math.IT
Lattice Reduction Aided Precoding for Multiuser MIMO using Seysen's Algorithm
LLL（Lenstra-Lenstra-Lovasz）算法是一种格点约简（LR）算法，被广泛用于获得更好的信道矩阵基。在本文中，我们联合应用塞森的格约简算法（SA），而不是LLL，与传统的线性预编码算法。由于SA比LLL获得更多的正交格基，基于SA算法的格基约简辅助（LRA）预编码优于LLL的LRA预编码。仿真结果表明，在目标误码率为10^-5的情况下，使用SA代替LLL作为LR级，可以获得0.5dB的增益。
2011-01-05 cs.IT math.IT
Energy Harvesting Fairness in AN-aided Secure MU-MIMO SWIPT Systems with Cooperative Jammer
本文研究了一种多用户多输入多输出保密同步无线信息和功率传输（SWIPT）信道，该信道由一个发射机、一个协作干扰机（CJ）、多个能量接收机（潜在窃听者，ER）和多个共址接收机（CR）组成。我们利用人工噪声（AN）生成的双重性来促进有效的无线能量传输和安全传输。我们的目标是最大限度地提高最小收获的能量之间的ER和CR的保密率约束为每个CR和总发射功率约束。通过引入范数有界信道不确定性模型，提出了一种基于序贯参数凸逼近的迭代算法来寻找近似最优解。最后，仿真结果验证了该算法的性能优于传统的AN辅助方案和CJ辅助方案。
2018-02-01 cs.IT math.IT
EMF-Aware MU-MIMO Beamforming in RIS-Aided Cellular Networks
可重构智能表面（RISs）是关键的新兴第六代（6 G）技术之一，其有望通过添加人工传播路径来改善发送器和接收器之间的链路预算。在这种重新配置的传播环境中，下行链路（DL）多用户多输入多输出（MU-MIMO）为蜂窝网络带来容量改进。它受益于MIMO系统提供的空间维度，以通过应用适当的波束成形（BF）方案来实现在相同的无线电资源上向多个用户同时传输独立的数据流。然而，在某些情况下，长时间为同一用户子集提供服务可能会导致一些不期望的区域，其中平均电磁场暴露（EMFE）超过监管限制。为了解决这一挑战，我们在本文中提出了一种新的电磁场（EMF）感知MU-MIMO BF方案，旨在优化的整体容量下的EMF约束条件下，在RIS辅助蜂窝网络。
2022-09-29 cs.IT eess.SP math.IT
Outage and Finite-SNR DMT Analysis for IRS-aided MIMO Systems: How Large IRSs Need to Be?
智能反射面（IRSs）通过在发射机和接收机之间构建良好的信道，为大容量无线通信系统提供了有前途的使能器。然而，一般的，准确的，易于处理的中断分析IRS辅助多输入多输出（MIMO）系统是没有在文献中。本文首先利用大随机矩阵理论（RMT）刻画了IRS辅助MIMO系统的互信息（MI）。在此基础上，推导出中断概率的封闭式近似，并提出了一种基于梯度的算法，利用统计信道状态信息（CSI）来最小化中断概率。我们还研究了分集复用权衡（DMT）与有限的信号噪声比（SNR）。基于这些理论结果，我们进一步研究了IRS大小对系统性能的影响。在高信噪比的制度，我们提供了封闭形式的表达式的遍历互信息（EMI）和中断概率的IRS大小的函数，分析表明，增加IRS大小的好处很快饱和。仿真结果验证了理论分析的正确性，并证实了部署更大的IRS以提高系统性能的成本增加。例如，对于在发射机和接收机处都具有20个天线的IRS辅助MIMO系统，我们需要将IRS的大小加倍，以将吞吐量从其最大值的90%增加到95%。
2022-05-10 cs.IT math.IT
Deep Learning Aided Parametric Channel Covariance Matrix Estimation for Millimeter Wave Hybrid Massive MIMO
毫米波（mmWave）信道占用的频率范围远高于先前无线通信系统中使用的频率范围，其用于满足5G通信带来的增加的吞吐量要求。这些频率中的电磁波所经历的高水平衰减导致MIMO信道具有高空间相关性。为了获得理想的错误性能，系统需要关于信道相关性的知识。在这篇论文中，提出了一种深度神经网络辅助方法来估计信道协方差矩阵（CCM），其中包含有关信道相关性的信息。与文献中的一些方法相比，该方法在计算复杂度和信道估计误差方面都具有令人满意的性能。
2022-12-18 cs.IT eess.SP math.IT
MiLAC-Aided Beamforming for MIMO Over-the-Air Computation
School of Electronic and Information Engineering, Beihang University（北京航空航天大学电子工程学院）
本文针对MIMO空中计算的硬件负担问题，提出MiLAC辅助波束成形方法，通过联合优化预编码与聚合矩阵，在减少射频链数量的同时，性能接近全数字波束成形且优于混合波束成形。
2026-08-14 cs.IT math.IT
IMNet: A Learning Based Detector for Index Modulation Aided MIMO-OFDM Systems
索引调制（IM）技术为传统的多输入多输出正交频分复用（MIMO-OFDM）系统带来了功耗和发射机复杂度的降低。然而，由于IM的引入，大大增加了接收端检测器的复杂度。此外，检测器还需要接收器处的信道状态信息，这导致高系统开销。为了应对这些挑战，在本文中，我们在设计非迭代检测器时引入了深度学习（DL）。具体而言，基于IM辅助MIMO-OFDM系统中发送信号的结构稀疏性，我们首先将检测过程表示为稀疏重构问题。然后，一个基于DL的检测器称为IMNet，它结合了传统的最小二乘方法的两个，被设计用于恢复发送信号。据我们所知，这是第一次尝试设计的DL为IM辅助系统的检测器。最后，为了验证IMNet的自适应性和鲁棒性，考虑相关MIMO信道进行了仿真。仿真结果表明，在各种场景下，该算法在误比特率和计算复杂度方面均优于现有算法。
2019-11-13 cs.IT eess.SP math.IT
Study of Code-Aided Channel Estimation for Metasurface-Based Holographic MIMO Systems
Pontifical Catholic University of Rio de Janeiro（里约热内卢天主教大学）
提出一种迭代编码辅助检测、译码与信道估计方案，利用LDPC码的导频和奇偶位联合迭代优化信道，并推导超表面参数闭式解，显著提升NMSE和BER性能。
2026-06-23 cs.IT math.IT
Learning-Based Phase Compression and Quantization for Massive MIMO CSI Feedback with Magnitude-Aided Information
大规模MIMO无线FDD系统经常面临有效获取下行链路信道状态信息（CSI）的挑战。先前的工作已经证明了通过利用它们的CSI幅度之间的上行链路/下行链路互易性在CSI编码和恢复中的潜力。然而，这样的框架单独地编码CSI相位和幅度。为了改进CSI编码，我们提出了一个基于学习的框架，基于有限的CSI反馈和幅度辅助信息。超越以前的工作，我们提出的框架与修改后的损失函数，使端到端的学习，共同优化CSI幅度和相位恢复性能。仿真结果表明，该框架优于替代方法的相位恢复在室内和室外场景中的整体CSI恢复。
2021-12-17 cs.IT eess.SP math.IT
Semi-Blind Cascaded Channel Estimation for Reconfigurable Intelligent Surface Aided Massive MIMO
可重构智能表面（Reconfigurable intelligent surface，RIS）是一种具有广阔应用前景的绿色技术，可以降低大规模多输入多输出（multiple-input multiple-output，MIMO）无线网络的能耗，提高网络的覆盖率和频谱效率。在RIS辅助的MIMO系统中，信道状态信息（CSI）的获取对于实现RIS的无源波束成形增益是重要的，但是由于发射机-RIS-接收机信道的级联特性以及无源RIS元件的信号处理能力的缺乏，也是具有挑战性的。在这样的系统中用于CSI获取的现有技术方法是依赖于导频符号的长序列的纯基于训练的策略。本文研究了基于RIS-Aided的大规模MIMO系统的半盲级联信道估计问题，在该系统中，接收端利用少量的导频序列同时估计信道系数和部分未知的发射信号。具体来说，我们制定了一个三线性矩阵分解任务的半盲级联信道估计。在贝叶斯推理框架下，我们利用近似消息传递原理开发了一个计算效率高的迭代算法来解决三线性推理问题。同时，我们提出了一个分析框架，通过统计物理学中的副本方法来表征所提出的方法在大系统极限下的理论性能界。大量的仿真结果证明了所提出的半盲级联信道估计算法的有效性。
2021-02-11 cs.IT math.IT
Active RIS-Aided Massive MIMO Uplink Systems with Low-Resolution ADCs
本文研究了具有低分辨率ADC的主动RIS辅助多用户上行大规模MIMO系统，推导了总可达速率的闭式近似表达式，并提出基于遗传算法优化RIS相移，结果表明主动RIS性能显著优于被动RIS。
2024-04-22 cs.IT eess.SP math.IT
A Zero-Forcing Approach for the RIS-Aided MIMO Broadcast Channel
针对多用户 RIS 辅助 MIMO 广播信道，提出基于迫零方法的和频谱效率最大化算法，利用 BS 与 RIS 间视距结构进行用户分配，仿真表明其性能更优且复杂度更低。
2023-11-20 cs.IT eess.SP math.IT
Spatial Modulation for More Spatial Multiplexing: RF-Chain-Limited Generalized Spatial Modulation Aided MmWave MIMO with Hybrid Precoding
混合预编码在毫米波多输入多输出系统中的应用已被证明可以有效减少射频链路的数量。然而，独立数据流的最大数量通常受到RF链数量的限制，这导致限制空间复用增益。为了进一步提高可实现的频谱效率（SE），在本文中，我们提出了一种新的广义空间调制（GenSM）辅助毫米波MIMO系统通过有源天线组的索引来传送额外的数据流，而不需要额外的RF链。此外，我们还提出了一种混合模拟和数字预编码方案的SE最大化。更具体地说，一个封闭形式的下限首先推导出量化的建议系统的可实现的SE。利用该下界作为代价函数，提出了一种两步算法来优化混合预编码器。该算法不仅利用了代价函数在数字功率分配向量上的收敛性，而且调用了凸$\ell_\infty$松弛算法来处理模拟预编码所施加的非凸约束。最后，所提出的方案是通过仿真来表现出优于最先进的毫米波MIMO方案方面可实现的SE。
2017-09-08 cs.IT math.IT
Iterative Detection and Decoding for MIMO Systems with Knowledge-Aided Message Passing Algorithms
本文研究了基于低密度奇偶校验（LDPC）码的多天线系统的迭代检测与译码（IDD）问题。建议IDD系统包括一个软输入软输出并行干扰（PIC）消除方案与线性最小均方误差（MMSE）接收滤波器和两个新的置信传播（BP）解码算法。建议的BP算法利用知识的短周期的图结构和重加权因子来自超图的扩展。仿真结果表明，当用于执行IDD的多天线系统的BP解码算法可以始终优于现有的BP技术与少量的解码迭代。
2013-04-23 cs.IT math.IT
URLLC in IRS-Aided MIMO Systems: Finite Blocklength Analysis and Design
本文研究IRS辅助MIMO系统的URLLC性能，推导互信息密度中心极限定理及最优平均错误概率闭式上下界，并提出基于梯度的IRS相移优化算法以最小化错误概率下界。
2024-02-21 cs.IT 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
Robust Location-Aided Beam Alignment in Millimeter Wave Massive MIMO
最近，位置辅助波束对准已经被提出作为用于毫米波（mmWave）大规模MIMO（mMIMO）通信中的快速链路建立的潜在方法。然而，由于估计过程中的移动性和其他缺陷，在基站（BS）和用户（UE）处获得的空间信息可能是有噪声的，从而降低波束对准性能。在本文中，我们介绍了一个强大的光束对准框架，以表现出弹性相对于这个问题。我们首先将波束对准重新设计为分散式协调问题，其中BS和UE基于相关但单独的位置信息来寻求协调。我们制定的最佳波束对准解决方案的贝叶斯团队决策问题的解决方案。然后，我们提出了一套算法，以降低复杂性接近最优。与经典设计相比，鲁棒波束对准过程的有效性，然后在具有不同位置信息精度的仿真设置上进行验证。
2017-08-28 cs.IT math.IT
Ergodic Rate Analysis of Reconfigurable Intelligent Surface-Aided Massive MIMO Systems with ZF Detectors
这封信研究了可重构智能表面（RIS）辅助大规模多输入多输出（MIMO）系统的两个时标设计。首先，迫零（ZF）检测器应用在基站（BS）基于瞬时聚合CSI，这是直接信道和级联的用户-RIS-BS信道的叠加。然后，通过利用信道的统计特性，我们推导出封闭形式的遍历可达速率表达式。利用梯度上升法，设计了仅依赖于长期统计CSI的RIS无源波束形成。我们证明了遍历速率可以获得$\mathcal{O}\left(\log_{2}\left(MN\right)\right)$数量级的增益，其中$M$和$N$分别表示BS天线和RIS单元的数量。我们还证明了显着的优越性所考虑的RIS辅助系统与ZF检测器的RIS免费系统和RIS辅助系统与最大比合并（MRC）。
2021-11-17 cs.IT eess.SP math.IT
Channel Estimation for RIS-Aided mmWave MIMO Channels
可重构智能表面（RIS）可以通过被动地改变入射电磁波的方向来塑造无线电传播。RIS的最佳控制需要经由RIS连接基站（BS）和移动站（MS）的所有链路的完美的信道状态信息（CSI）。因此，需要在BS/MS处的信道（参数）估计和相关的消息反馈机制。本文针对RI辅助的毫米波（mmWave）MIMO信道，采用一种两阶段信道估计方案，利用迭代重加权的方法依次估计信道参数。我们评估的平均频谱效率（SE）和RIS波束形成增益的建议方案，并证明它实现了高分辨率的估计与平均SE与完美的CSI。
2020-02-15 cs.IT eess.SP math.IT
IMRecoNet: Learn to Detect in Index Modulation Aided MIMO Systems with Complex Valued Neural Networks
索引调制（IM）通过激活部分天线用于数据传输来降低多输入多输出（MIMO）系统的功耗和硬件成本。然而，IM显著增加了接收机的复杂度，并且需要精确的信道估计来保证其性能。为了应对这些挑战，在本文中，我们设计了一个基于深度学习（DL）的检测器的IM辅助MIMO（IM-MIMO）系统。我们首先制定了一个稀疏重建问题，利用IM的固有属性的检测过程。然后，基于贪婪策略，我们设计了一个基于DL的检测器，称为IMPLESNet，实现这个稀疏重建过程。与一般的神经网络不同，我们引入了复值运算来适应通信系统中的复杂信号。据我们所知，这是首次尝试将复值神经网络引入到IM-MIMO系统的检测器设计中。最后，为了验证所提出的检测器的适应性和鲁棒性，进行了仿真，考虑不准确的信道状态信息（CSI）和相关的MIMO信道。仿真结果表明，该检测器优于现有的算法在天线识别精度和比特出错率在各种情况下。
2021-12-02 cs.IT eess.SP math.IT
Achieving Energy-Efficient Uplink URLLC with MIMO-Aided Grant-Free Access
能量有效的多输入多输出（MIMO）辅助上行链路超可靠低时延通信（URLLC）系统的优化设计是一个重要但尚未解决的问题。对于这样一个系统，我们提出了一种新的吸收马尔可夫链为基础的分析框架，揭示了令人困惑的延迟和可靠性之间的关系，以及量化系统的能量效率。考虑瑞利衰落、信道估计误差、迫零多用户检测（ZF-MUD）、免授权接入、延迟范围内的ACK重传以及这些技术成分之间的相互作用，推导了吸收马尔可夫链的转移概率。然后，基于吸收马尔可夫链推导了系统的时延约束可靠性和能量有效性。最后，我们研究了最佳的用户设备（UE）的数量和最佳的接收天线的数量，最大限度地提高系统的能量效率，同时满足可靠性和延迟要求的URLLC。仿真结果验证了理论分析的正确性和大规模MIMO在支持大规模URLLC系统中的有效性。
2021-11-27 cs.IT math.IT
Channel Estimation in MIMO Systems Aided by Microwave Linear Analog Computers (MiLACs)
Imperial College London（帝国理工学院）
本文提出了一种基于MiLACs的高效信道估计方案，通过模拟域实现LS和MMSE估计，降低计算复杂度和硬件需求。
2026-09-21 cs.IT eess.SP math.IT
Optimization of RIS-Aided MIMO -- A Mutually Coupled Loaded Wire Dipole Model
本文针对含散射物体的RIS辅助MIMO系统，提出一种不依赖诺伊曼级数近似的可调负载优化算法，可证明收敛且复杂度随RIS单元数呈多项式增长，在迭代次数和收敛时间上均优于现有基准算法。
2023-09-18 cs.IT eess.SP math.IT
Graph Neural Network Aided Expectation Propagation Detector for MU-MIMO Systems
多用户大规模多输入多输出（MU-MIMO）系统可用于满足5G及更高网络的高吞吐量要求。在上行链路MUMM 0系统中，基站服务于大量用户，导致强多用户干扰（MUI）。设计一个高性能的检测器在一个强大的MUI的存在是一个具有挑战性的问题。本文提出了一种基于期望传播（EP）和图神经网络概念的新型检测器，称为GEPNet检测器，解决了EP中独立高斯近似的局限性。仿真结果表明，所提出的GEPNet检测器显着优于国家的最先进的MU-MIMO检测器在强多用户界面的情况下，具有相同数量的发送和接收天线。
2022-01-11 cs.IT eess.SP math.IT
Leveraging Location Information for RIS-aided mmWave MIMO Communications
由外部定位系统提供的位置信息，例如，卫星导航可以在可重构智能表面（RIS）辅助毫米波（mmWave）多输入多输出网络的波束对准和信道参数估计过程中用作先验信息。受益于这样的先验信息的可用性，尽管不完美，但是波束对准和信道参数估计过程可以在所有终端处探索较少候选波束的情况下显著加速。我们提出了一种实用的信道参数估计方法，通过原子范数最小化，它优于标准的波束对准方面的均方误差和有效频谱效率相同的训练开销。
2021-03-29 cs.IT eess.SP math.IT
Low-Complexity Sum-Capacity Maximization for Intelligent Reflecting Surface-Aided MIMO Systems
降低计算复杂性在优化智能反射表面（IRS）系统的相移中是至关重要的，因为IRS辅助的通信系统通常部署有大量的反射元件（RE）。这封信提出了一种低复杂度算法，称为维度正弦最大化（DSM），以获得最佳IRS相移，从而最大化MIMO网络的总容量。该算法利用的事实，优化问题的目标函数是正弦w.r.t.每个RE的相移。数值结果表明，DSM获得了接近最大的和率和更快的收敛速度比其他两个基准方法。
2022-04-11 cs.IT eess.SP math.IT
Position-aided Large-scale MIMO Channel Estimation for High-Speed Railway Communication Systems
我们考虑高速铁路通信系统中的信道估计，其中发射机和接收机都配备了大规模的天线阵列。众所周知，传统训练方案的吞吐量随着移动性单调下降。假设移动终端采用大型线性天线阵列，本文提出了一种位置辅助信道估计方案，即只有一部分发射天线发送导频符号，利用这些导频和基于联合空时相关的天线位置信息可以很好地估计出整个信道矩阵。建立了移动性和吞吐量/自由度之间的关系。此外，相应地给出了发射功率、训练阶段和数据阶段之间的时间间隔划分以及天线尺寸的最佳选择。分析和仿真结果表明，与传统的相比，采用位置辅助信道估计器的系统吞吐量不会随着移动性的增加而明显恶化。
2016-03-24 cs.IT math.IT
Intelligent Reflecting Surface Aided MIMO with Cascaded LoS Links: Channel Modelling and Full Multiplexing Region
本文研究了智能反射面（IRS）辅助多输入多输出（MIMO）系统通过级联视距（LoS）链路的建模和优化。在第一部分中，我们建立了一个新的IRS辅助MIMO信道模型，命名为级联LoS MIMO信道。建议的信道模型包括一个发射机（Tx）和一个接收机（Rx）都配备了均匀的线性阵列，和一个IRS是用来使发射机和接收机之间的通信通过IRS看到的LoS链接。当对电磁波在IRS的反射进行建模时，我们考虑了不同反射元件上波前的曲率。基于所建立的模型，我们研究了级联LoS MIMO系统的空间复用能力。我们介绍了级联LoS MIMO信道的全复用区域（FMR）的概念，其中FMR是Tx-IRS和IRS-Rx距离对的联合，使全复用通信。根据一种特殊的被动波束形成策略，称为反射聚焦，我们推导出的FMR的内界，并提供相应的方向设置的天线阵列，使充分复用。基于所提出的信道模型和反射聚焦，在第二部分中讨论了互信息最大化问题。
2022-07-10 cs.IT eess.SP math.IT
Double-IRS Aided MIMO Communication under LoS Channels: Capacity Maximization and Scaling
智能反射面技术是一种扩展无线信号覆盖范围、支持高性能通信的技术。通过智能地调整大量无源反射元件的反射系数，IRS可以修改无线传播环境以有利于信号传输。与以往大多数不考虑IRS之间协作的研究不同，本文提出并研究了一种基于视距（LoS）传播信道的协作双IRS辅助多输入多输出（MIMO）通信系统。通过联合优化两个协作IRS的发射协方差矩阵和无源波束形成矩阵，研究了容量最大化问题。虽然上述问题是非凸的，很难解决，我们转换和简化原来的问题，利用一个易于处理的表征的LoS通道。然后，我们开发了一种新的低复杂度的算法，其复杂度是独立的IRS元素的数量。此外，我们分析了双IRS辅助MIMO系统的容量缩放顺序相对于渐近大量的IRS元素或发射功率，这显着优于传统的单IRS辅助MIMO系统，由于合作的被动波束形成增益带来的双反射链路和空间复用增益收获的两个单反射链路。大量的数值结果表明，通过利用LoS信道特性，我们提出的算法可以实现一个理想的性能与低的计算时间。此外，我们的容量缩放分析是有效的，和双IRS系统被证明可以实现比其单IRS对应的更高的速率，只要IRS元素的数量或发射功率不小。
2021-02-26 cs.IT math.IT
