Electromagnetic Information Theory: Fundamentals, Paradigm Shifts, and Applications
本文提出电磁信息论（EIT）框架，通过引入电磁预编码与合并增强传统MIMO建模，并探讨其在密集MIMO、近场通信及三极化天线中的应用与工业挑战。
2025-03-09 cs.IT eess.SP math.IT
Continuous Wavefront Design via Virtual Point Sources: A Holographic Paradigm for Near-Field XL-MIMO
Tongji University（同济大学）；Shanghai Institute of Intelligent Science and Technology, Tongji University（同济大学上海智能科学与技术研究院）；Shanghai Jiao Tong University（上海交通大学）；University of Macau（澳门大学）；Fudan University（复旦大学）；Shanghai Qi Zhi Institute（上海人工智能实验室）
本文提出一种全息波束成形范式，通过连续电磁波函数形状优化，解决XL-MIMO系统中大规模阵列带来的计算复杂性问题，并在双近场场景中引入虚拟点源方法，实现非迭代的最优解。
2026-04-10 cs.IT math.IT
Finite-Alphabet MMSE Equalization for All-Digital Massive MU-MIMO mmWave Communication
我们提出了有限字母表均衡，一个新的范例，限制了空间均衡矩阵的条目，以低分辨率的数字，使高吞吐量，低功耗，低成本的硬件均衡器。为了最大限度地减少这种模式的性能损失，我们引入FAME，短的有限字母表最小均方误差（MMSE）均衡，这是能够显着优于一个天真的量化的线性MMSE矩阵。我们开发了有效的算法来近似解决NP难FAME问题，并展示了对于大规模多用户多输入多输出（MU-MIMO）毫米波（mmWave）系统，可以使用量化为仅1-3位的均衡系数来实现接近最佳的性能。我们提供了超大规模集成（VLSI）的结果，证明了减少均衡功率和面积的至少3.9倍和5.8倍，分别。
2020-09-06 cs.IT eess.SP math.IT
Message Passing Meets Graph Neural Networks: A New Paradigm for Massive MIMO Systems
Hong Kong University of Science and Technology（香港科技大学）；City University of Hong Kong（香港城市大学）
本文提出AMP-GNN框架，将近似消息传递算法展开并引入图神经网络模块，用于大规模MIMO收发机设计，在降低复杂度的同时显著提升检测性能并增强对失配的鲁棒性。
2023-10-31 cs.IT cs.LG eess.SP
Massive Access in Cell-Free Massive MIMO-Based Internet of Things: Cloud Computing and Edge Computing Paradigms
研究了基于无小区的大规模多输入多输出（MIMO）物联网中的大规模接入问题，解决了具有挑战性的主动用户检测（AUD）和信道估计（CE）问题。对于上行链路传输，我们提出了一种先进的帧结构设计，以减少接入延迟。此外，通过考虑所有接入点（AP）的合作，我们研究了两种处理范式在接收器的大规模访问：云计算和边缘计算。对于云计算，所有AP连接到中央处理单元（CPU），并且在所有AP处接收的信号在CPU处集中处理。而对于边缘计算，中央处理被卸载到配备有分布式处理单元的部分AP，使得AUD和CE可以在分布式处理策略中执行。此外，通过利用信道矩阵的结构化稀疏性，我们开发了一种基于结构化稀疏性的广义近似消息传递（SS-GAMP）算法，用于可靠的联合AUD和CE，其中考虑了处理信号的量化精度。在SS-GAMP算法的基础上，进一步提出了一种基于连续干扰消除的AUD和CE方案，用于减少接入延迟。仿真结果验证了所提出的方法的优越性比国家的最先进的基线计划。结果表明，边缘计算可以实现与云计算相似的海量访问性能，并且边缘计算能够减轻CPU负担，具有更快的访问响应，支持更灵活的AP协作。
2020-07-22 cs.IT cs.NI eess.SP
Unified Stochastic Geometry Model for MIMO Cellular Networks with Retransmissions
本文提出了一个统一的数学范式，随机几何的基础上，下行蜂窝网络与多输入多输出（MIMO）基站（BS）。所开发的范例占信号重传解码错误时，其中捕获的原始和重传信号的信号干扰噪声比（SINR）之间的时间相关性。除了对重传对网络性能的影响进行建模外，所开发的数学模型还为MIMO蜂窝网络文献提供了双重分析统一。首先，它将有形的解码错误概率和抽象的（即，调制方案和接收机类型不可知）中断概率分析，这在文献中很大程度上是不相交的。其次，统一了对不同MIMO配置的分析。通过高斯信令近似以及MIMO蜂窝网络中每数据流SINR的等效SISO表示来抽象干扰信号中传达的不必要信息，从而实现统一的MIMO分析。我们表明，建议的统一简化了分析，而不牺牲模型的准确性。为此，我们讨论了不同的MIMO方案所施加的分集复用的折衷，并阐明了由于原始和重传信号的SINR之间的时间相关性的分集损失。最后，强调了几个设计见解。
2016-04-11 cs.IT math.IT
Energy Efficiency of MIMO Massive Unsourced Random Access with Finite Blocklength
研究了多输入多输出准静态瑞利衰落信道中大规模无源随机接入（URA）的能量效率。具体地说，我们推导出的可扩展性和逆边界的最小所需的能量每比特下的每用户的错误概率约束，其中的逆边界包含两个部分：一个是一般的，另一个是一个较弱的合奏界。数值计算表明，我们的可扩展性和逆界之间的差距是小于$5$ ~dB所考虑的制度。一些实际的计划是能源效率与我们的界限相比，特别是当有许多用户。此外，我们观察到，与源随机接入范式相比，URA范式实现了更高的频谱效率。
2023-02-04 cs.IT math.IT
Superimposed RIS-phase Modulation for MIMO Communications: A Novel Paradigm of Information Transfer
本文提出叠加RIS相位调制（SRPM）方案，通过将可调相位偏移叠加到预定RIS相位上承载额外信息，建立通用反射调制框架，并设计预编码优化与低复杂度检测方法，在MIMO系统中实现更高分集阶数和传输性能。
2023-08-10 cs.IT eess.SP math.IT
Cell-Free XL-MIMO Meets Multi-Agent Reinforcement Learning: Architectures, Challenges, and Future Directions
本文针对无蜂窝XL-MIMO系统的高维信号处理与高能耗问题，提出融合MARL的增强范式，结合近场特性设计两类低复杂度方案以最大化数据速率，并梳理相关机遇挑战与未来研究方向。
2023-10-03 cs.IT eess.SP math.IT
Semantic Importance-Aware Based for Multi-User Communication Over MIMO Fading Channels
针对多用户MIMO衰落信道，提出基于语义重要性感知的SIA-SC系统，利用SVD层映射和语义干扰消除，并定义SID指标，显著提升语义性能。
2023-12-26 cs.IT eess.SP math.IT
Space-Constrained Massive MIMO: Hitting the Wall of Favorable Propagation
大规模多输入多输出（MIMO）范例的最新发展已经广泛地基于对有利传播的追求：在渐近极限中，信道向量变得几乎正交并且用户间干扰趋于零[1]。在这种情况下，以前的研究已经考虑了固定的天线间距离，这意味着增加阵列孔径作为元素的数量增加。在这里，我们专注于一个实用的，空间受限的拓扑结构，其中在一个固定的总空间中的天线元件的数量的增加施加成反比的天线间的距离减少。我们的分析表明，与现有的研究相反，用户间干扰并没有消失在大规模MIMO制度，从而创建一个饱和效应的可实现的速率。
2015-03-02 cs.IT math.IT
Dynamic Scattering Arrays for Simultaneous Electromagnetic Processing and Radiation in Holographic MIMO Systems
针对全息MIMO系统的可扩展性问题，提出动态散射阵列（DSA）将处理移至电磁域，实现联合计算与辐射，降低复杂度和射频链数量，增强波束成形及多用户MIMO的灵活性。
2024-05-25 cs.IT eess.SP math.IT
Performance Analysis of Centralized and Distributed Massive MIMO for MTC
本文针对机器类型通信场景，在室内工业环境中比较集中式与分布式大规模MIMO的性能，发现分布式方案通常更优，但设备信道高度相关时集中式方案可反超。
2023-04-11 cs.IT eess.SP math.IT
Structural Design of Non-Uniform Linear Arrays for Favorable Propagation in Massive MIMO
研究了具有均匀和非均匀线性阵列的大规模多输入多输出（MIMO）系统的有利传播问题。在现有的FP均匀线性阵列的研究中的差距被确定，这是有关的阵列图案中的栅瓣的存在，并导致FP条件被违反，即使在不同的到达角。提出了一种新的\textit{non-uniform}线性阵列的分析和设计，以消除栅瓣并恢复\textit{all}不同到达角的良好传播。该设计与流行的混合波束成形范例一致，并扩展到多径信道和定向元件阵列。
2022-09-27 cs.IT math.IT
MIMO Transmission through Reconfigurable Intelligent Surface: System Design, Analysis, and Implementation
可重构智能表面（Reconfigurable intelligent surface，RIS）是一种通过改变可编程元表面单元反射系数来实现低成本、高能效的无线信息调制的新技术。然而，RIS的电磁响应通常仅是相位可调的，这大大限制了基于RIS的发射机的可实现速率。在本文中，我们提出了一种RIS架构，以实现幅度和相位变化的调制，这有利于设计的多输入多输出（MIMO）正交幅度调制（QAM）传输。讨论和分析了RIS的硬件约束及其对系统设计的影响。此外，所提出的方法进行评估，使用我们的原型，实现了基于RIS的MIMO-QAM传输在空中实时。
2020-07-05 cs.IT eess.SP math.IT
Mobile Cell-Free Massive MIMO: Challenges, Solutions, and Future Directions
本文研究无蜂窝大规模MIMO辅助的移动通信范式与挑战，提出采用预测天线、分层消除等技术方案，并给出未来研究方向，助力下一代移动通信发展。
2023-06-13 cs.IT math.IT
Leveraging User-Wise SVD for Accelerated Convergence in Iterative ELAA-MIMO Detections
针对极大规模孔径阵列空间非平稳性导致迭代MIMO检测算法收敛变慢的问题，提出利用用户级SVD转换信号模型以加速收敛至迫零性能，且计算复杂度较低。
2023-11-21 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
Coded Compressed Sensing with Successive Cancellation List Decoding for Unsourced Random Access with Massive MIMO
无源随机接入（URA）是一种日益流行的通信范例，其与\textit{Internet-of-Things}（IoT）网络中的机器驱动数据传输相协调。在典型的URA设置中，非常大的群体内的活动设备的小子集希望向中央基站发送短消息。最初定义的基站配备了一个单一的天线，URA范式最近已扩展到实际的情况下，涉及基站与大量的天线由Fengler等人提出的级联编码方案，其中利用了非贝叶斯稀疏恢复算法，再加上由Amalladinne等人介绍的树码。在编码压缩感知的背景下。目前，现有的MIMO实现方式孤立地使用这两个组件。本文介绍了一种增强的连续取消列表解码风格的计划，促进稀疏恢复算法和树解码器之间的动态交互。这种修改可以大大减少AD算法的搜索空间，并且它在错误性能和计算复杂性方面都有显着的改善。仿真结果表明，对于一个系统与100个活跃用户，建议的解码器减少所需的天线在基站的数量由23%，以实现类似于Fengler等人的方案的性能。
2021-05-05 cs.IT math.IT
Transformer-Empowered 6G Intelligent Networks: From Massive MIMO Processing to Semantic Communication
Beijing Institute of Technology（北京理工大学）；University of Southampton（南安普顿大学）；Imperial College London（帝国理工学院）；Princeton University（普林斯顿大学）
预计6G无线网络将加速物理和网络世界的融合，并使我们部署和利用通信网络的方式发生范式转变。机器学习，特别是深度学习（DL），通过为具有高智能水平的网络的设计和优化提供新的范例，预计将成为6G的关键技术推动者之一。在本文中，我们介绍了一种新兴的DL架构，称为Transformer，并讨论了它对6G网络设计的潜在影响。我们首先讨论了Transformer和经典DL架构之间的差异，并强调了Transformer的自我注意力机制和强大的表示能力，这使得它特别适合于解决无线网络设计中的各种挑战。具体来说，我们提出了各种大规模的多输入多输出（MIMO）和语义通信问题的基于变换的解决方案，并显示其优越性相比，其他架构。最后，我们讨论了基于变压器的解决方案中的关键挑战和开放问题，并确定了在智能6G网络中部署这些解决方案的未来研究方向。
2022-11-03 cs.AI cs.IT cs.LG
Analog RF Computing: A New Paradigm for Energy-Efficient Edge AI Over MU-MIMO Systems
Department of Electrical and Computer Engineering, The University of British Columbia（电气与计算机工程系，不列颠哥伦比亚大学）
本文提出一种基于模拟射频计算的物理层设计框架，旨在通过低复杂度算法降低边缘推理的能耗，实现高效能的边缘AI处理。
2026-10-06 cs.AI cs.ET cs.IT
Massive MIMO Relaying with Hybrid Processing
大规模多输入多输出（MIMO）中继是一种很有前途的技术范式，可以提供高频谱效率和显著改善的覆盖范围。然而，这些配置在数字信号处理（DSP）功耗和电路复杂性方面面临一些艰巨的挑战，因为射频（RF）链的数量可以随着中继站处的天线数量而缩放。在本文中，我们主张在模拟域中执行一部分功率密集型DSP，使用简单的移相器并减少RF路径的数量，可以解决这些挑战。特别是，我们考虑一个多对放大转发（AF）中继系统与最大比合并/传输（MRC/MRT），我们确定这种混合模拟/数字架构的渐近频谱效率。在此之后，我们扩展我们的分析结果，占大量量化的模拟移相器，并显示与2量化位的性能损失只有10%。
2016-03-01 cs.IT math.IT
Terahertz-Band Ultra-Massive Spatial Modulation MIMO
展望了超大规模多输入多输出（UM-MIMO）技术在太赫兹（THz）波段对抗距离问题的前景。众所周知，THz频率下非常大的可用带宽是以严重的传播损耗和功率限制为代价的，这导致非常短的通信距离。最近，已经提出了可以在几毫米内容纳数百个天线元件的石墨烯基等离子体纳米天线阵列。虽然这样的阵列能够实现可以增加通信范围的有效波束成形，但是它们不能为空间复用提供足够的空间自由度。在本文中，我们研究了空间调制（SM）技术，可以利用密集的纳米天线子阵列的可配置阵列的属性，以增加容量和频谱效率，同时保持可接受的波束成形性能。根据通信距离和工作频率，建议使用特定的SM配置，以确保良好的信道条件。我们从理论上和数值上分析了所提出的方案的性能的符号和误比特率，其中显着的收益相比，传统的SM观察。我们证明，SM在非常高的频率是一个可行的范例，我们激励几个扩展，可以使太赫兹波段SM未来的研究趋势。
2019-07-13 cs.IT eess.SP math.IT
Wavenumber-domain signal processing for holographic MIMO: Foundations, methods, and future directions
Tsinghua University（清华大学）；Beijing National Research Center for Information Science and Technology (BNRist)（北京信息科学与技术国家研究中心）
本文提出基于波数域的全息MIMO信号处理方法，用于解决亚波长天线间距下的信道建模问题，并探讨了未来研究方向。
2026-02-09 cs.IR cs.IT cs.SY
Site-Specific MIMO Channel Generation via Diffusion and Flow Matching: Fidelity, Efficiency, and Downstream Utility
Telefónica Scientific Research（西班牙电信科学研究）；Universitat Pompeu Fabra（庞培法布拉大学）；Nokia（诺基亚）
本文比较条件去噪扩散隐式模型(cDDIM)和条件流匹配模型(cFMM)生成特定场地MIMO信道数据，cFMM在保持质量的同时推理速度快一个数量级，合成数据能显著提升下游物理层任务性能。
2026-06-19 cs.IT eess.SP math.IT
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
Exploiting Multiple Polarizations in Extra Large Holographic MIMO
本研究通过全息近似方法，分析了在视距和近场条件下使用多正交分集的超大MIMO阵列的渐近信道与可达速率，发现存在使频谱效率最大化的天线表面最优尺寸。
2024-10-11 cs.IT eess.SP math.IT
On Beamformer Design for Multiuser MIMO Interference Channels
针对多用户时不变多输入多输出干扰信道，研究了几种线性波束形成器的设计方法。值得注意的是，考虑了干扰对齐和基于和速率的算法，例如最大信号干扰加噪声（max-SINR）算法。干扰对齐下的最优线性波束形成由两层组成：内部预编码器和解码器（或接收滤波器）完成干扰对齐以消除用户间干扰，外部预编码器和解码器对角化内部预编码器和解码器干扰对齐产生的有效单用户信道。在高信噪比下，建立了这种两层波束形成与最大信干噪比算法之间的关系。此外，最大信干噪比算法的线性波束形成算法的类内的最优性，其局部收敛指数率，建立在高信噪比。
2010-11-29 cs.IT math.IT
Next Generation Multiple Access with Cell-Free Massive MIMO
本文综述了无蜂窝大规模 MIMO（CF-mMIMO）系统的研究现状与未来应用场景，探讨了其与全双工、非正交传输、毫米波等新兴技术的融合需求，并指出了当前开放挑战与未来研究方向。
2024-08-26 cs.IT eess.SP math.IT
Matrix-Calibration-Based Cascaded Channel Estimation for Reconfigurable Intelligent Surface Assisted Multiuser MIMO
可重构智能表面（RIS）被认为是超5G网络范式的重要组成部分，因为与大规模多输入多输出（MIMO）技术相比，它可以以更低的硬件成本和能耗提供类似或更高的阵列增益。在本文中，我们专注于一个基本的挑战，即信道捕获，在一个RIS辅助多用户MIMO系统。在这种具有完全无源RIS元件的系统中，最先进的信道获取方法通过采用过长的训练序列来估计级联的发射机到RIS和RIS到接收机信道。为了估计级联的信道与负担得起的训练开销，我们制定的信道估计问题的RIS辅助多用户MIMO系统作为一个矩阵校准为基础的矩阵分解任务。通过利用慢变信道分量和隐藏信道稀疏性的信息，我们提出了一种新的基于消息传递的级联信道分解算法。此外，我们提出了一个分析框架，以表征所提出的估计在大系统极限的理论性能界。最后，通过仿真实验验证了该算法的高精度和高效率.
2020-07-08 cs.IT math.IT
Deep Learning for Near-Field XL-MIMO Transceiver Design: Principles and Techniques
本文针对6G近场XL-MIMO收发机设计难题，提出基于深度学习的迭代与非迭代通用框架，并通过信道估计和波束聚焦案例验证其可扩展性、低复杂度与鲁棒性。
2024-08-12 cs.IT eess.SP math.IT
Multi-User Holographic MIMO Surfaces: Channel Modeling and Spectral Efficiency Analysis
多用户全息多输入多输出表面（MU-HMIMOS）范例能够以最小的功耗实现大的连续孔径，最近被认为是未来无线网络的节能解决方案，根据期望的通信、定位和感测目标，在影响电磁（EM）波传播方面提供增加的灵活性。MU-HMIMOS无线系统中信道建模是一个关键的研究挑战，主要是由于大量密集贴片天线引起的耦合效应。在本文中，我们专注于多用户MIMO通信的下行链路的这一挑战，并扩展EM兼容的信道模型，多用户的情况下，这是表示在波数域使用傅立叶平面波近似。基于所提出的信道模型，我们研究了最大比传输和迫零（ZF）预编码方案的频谱效率。我们还介绍了一种新的硬件高效的ZF预编码器，利用诺依曼级数（NS）的扩展，以取代所需的矩阵求逆运算，这是很难在传统的方式计算，由于在设想的MU-HMIMOS通信系统中的贴片天线的数量非常大。与传统的独立和相同的瑞利衰落信道，忽略天线耦合的影响相比，建议EM兼容的信道模型捕获的相互耦合引起的非常小的天线间距。我们广泛的性能评估结果表明，我们的理论性能表达式近似足够好.
2022-07-03 cs.IT eess.SP math.IT
Achieving Maximum-likelihood Detection Performance with Square-order Complexity in Large Quasi-Symmetric MIMO Systems
针对大型准对称MIMO系统中病态信道矩阵下难以以平方阶复杂度实现最大似然检测的问题，提出带投影步骤和准正交初始化的投影雅可比算法，可在平方阶复杂度下达到MLD性能且支持并行计算，推导的符号错误率与仿真吻合。
2023-07-09 cs.IT math.IT
Uplink Sounding Reference Signal Coordination to Combat Pilot Contamination in 5G Massive MIMO
为了保证大规模多输入多输出（MIMO）的成功，需要解决的主要挑战之一是导频污染的有效管理。在网络上分配完全正交的导频序列将提供对该问题的解决方案，但是相关联的开销将使得该方法在实际系统中不可行。正在进行的第五代（5G）标准化活动正在讨论专用于导频序列传输的资源量，重点是上行链路探测参考信号（UL SRS）设计。在本文中，我们广泛地评估各种UL SRS分配策略在实际部署中的性能，揭示它们的优点和缺点。此外，我们介绍了一种新的UL SRS部分重用（FR）计划，表示为邻居感知FR（FR-NA）。所提出的FR-NA概括了固定重用范例，并且需要在i）积极地共享一些UL SRS资源与ii）保护其他UL SRS资源之间进行权衡，目的是减轻相邻BS的导频污染。基于以小区为中心的观点，所述特征导致相对于固定重用和现有技术FR两者的小区吞吐量改善。
2017-12-19 cs.IT math.IT
Generalized Approximate Message Passing for Massive MIMO mmWave Channel Estimation with Laplacian Prior
本文研究了大规模MIMO通信系统中的毫米波信道估计问题。一种新的贝叶斯最优信道估计器，来自使用近似置信传播（BP）贝叶斯推理范式的最新进展。通过利用毫米波MIMO信道在角域中的固有稀疏性，我们将潜在的信道估计问题重新转换为从一组噪声线性测量重构可压缩信号的问题。然后，广义近似消息传递（GAMP）算法被用来找到未知的毫米波MIMO信道矩阵的条目。与所有现有的作品在同一主题，我们的模型的角域信道系数的拉普拉斯分布的随机变量。此外，我们建立了封闭形式的表达式的各种统计量，需要迭代更新GAMP。为了使所提出的算法完全自动化，我们还开发了一个基于期望最大化（EM）的程序，可以很容易地嵌入GAMP的迭代循环，以学习所有的未知参数的基础贝叶斯推理问题。计算机模拟表明，在Laplacian先验条件下，所提出的组合EM-GAMP算法在信道估计精度、可达速率和计算复杂性方面均优于最近文献中提出的高斯混合先验条件.此外，它被发现，拉普拉斯先验加速GAMP的收敛时间在整个信号噪声比（SNR）的范围。
2019-03-05 cs.IT math.IT
TeraMIMO: A Channel Simulator for Wideband Ultra-Massive MIMO Terahertz Communications
随着太赫兹（THz）技术的最新进展，人们对THz通信在下一代无线系统中的关键作用达成了共识。针对催化太赫兹通信研究，我们提出了TeraMIMO，统计太赫兹信道的精确随机MATLAB模拟器。我们模拟超大规模的多输入多输出天线配置作为关键的基础设施，克服了太赫兹通信距离的限制。我们认为视线和多径组件，并提出频率和延迟域实现单载波和多载波的范例中的时不变和时变的情况。我们实现了详尽的分子吸收计算辐射传输理论的基础上替代亚太赫兹近似。我们进一步模型太赫兹特定的约束，包括宽带波束分裂效应，球面波传播，和失调衰落。我们验证TeraMIMO类比与测量为基础的信道模型在文献和遍历容量分析。我们介绍了一个图形化的用户界面和使用TeraMIMO太赫兹信道生成和分析的指南。
2021-10-24 cs.IT math.IT
Dynamic Channel Knowledge Map Construction in MIMO-OFDM Systems
本文提出了一种适用于MIMO-OFDM系统的动态信道知识图构建方法，通过两阶段近似贝叶斯推断算法实现准静态和动态信道参数的联合推断与估计。
2025-12-29 cs.IT math.IT
On the Fundamental Limits of MIMO Massive Access Communication
多用户多址接入信道（MAC）是大规模机器类型通信的通用模型。在该范例中，用户的数量可以与编码块长度$n$相当或者甚至更大。相比之下，经典的MAC通常假设固定且少量的用户。在本文中，我们考虑的大规模接入信道与多天线系统，其中的基站（BS）与多个接收天线服务的用户在一个单一的小区。假设用户数量随着$n$无限增长。研究了MIMO大规模接入信道的可达区域，其中在所有用户中，一个未知的子集（称为活跃用户）可以周期性地发送数据。渐近主动用户识别成本也被量化。理论分析表明，在接收天线数目有限的情况下，每个用户的速率可以表示为和速率乘以某些特定的因子，这些因子对应于和容量的分配。由于来自增长的无界用户的干扰，连续解码不适用。理论分析表明，逐次译码仅在接收天线数随码长的增加而趋于无穷大时才有效。
2019-08-09 cs.IT math.IT
Physics-Inspired Probabilistic Computing for Extremely Large-Scale MIMO Detection in Future 6G Wireless Systems
Politecnico di Bari（巴里理工大学）；Northwestern University（西北大学）；Istituto Nazionale di Geofisica e Vulcanologia（意大利国家地球物理与火山学研究所）；University of Messina（墨西拿大学）
本文提出基于Ising机器的概率计算方法，实现超大规模MIMO检测，适用于二进制调制和QAM信号，具有低误码率和更低算法复杂度。
2026-05-11 cond-mat.other cs.IT math.IT
Unsourced Random Access in MIMO Quasi-Static Rayleigh Fading Channels with Finite Blocklength
本文研究MIMO准静态瑞利衰落信道下无信源随机接入的基本极限，推导了活跃用户数估计错误概率上界与最小每比特能量的非渐近界，验证了界的紧致性并分析了相关性能优势。
2024-04-14 cs.IT math.IT
Spatial Multiplexing in Near-Field Line-of-Sight MIMO Communications: Paraxial and Non-Paraxial Deployments
本文针对6G近场视距MIMO通信，提出了一种优化天线阵列部署的分析框架，适用于傍轴与非傍轴场景，以在不增加功耗下实现最高空间复用增益。
2024-06-27 cs.IT eess.SP math.IT
Holographic MIMO Surfaces for 6G Wireless Networks: Opportunities, Challenges, and Trends
未来的无线网络有望朝着智能和软件可重构的范式发展，从而实现人与移动设备之间的无处不在的通信。它们还将能够感知、控制和优化无线环境，以实现低功耗、高吞吐量、快速连接和低延迟通信的愿景。最近越来越受欢迎的关键概念使能器是全息多输入多输出表面（HMIMOS），其是指包括亚波长金属或电介质散射颗粒的低成本变革性无线平面结构，其能够根据期望的目标影响电磁波。在这篇文章中，我们提供了一个概述的HMIMOS通信，介绍了可重构的元表面和它们的主要特点，以及突出的机会和关键挑战，在设计HMIMOS启用通信的可用硬件架构。
2020-04-19 cs.IT cs.LG math.IT
Massive Unsourced Random Access Based on Uncoupled Compressive Sensing: Another Blessing of Massive MIMO
我们提出了一种新的算法解决大规模无源随机接入（URA）问题，利用大规模天线阵列提供的丰富的空间维度。本文观察到，空间签名是大规模连接设置中URA的关键。所提出的方案依赖于时隙传输框架，但消除了对级联编码的需要，该级联编码是在耦合压缩感知（CCS）范式的上下文中引入的。实际上，所有现有的基于CCS的URA的工作都依赖于基于内/外树的编码器/解码器来拼接逐时隙恢复的序列。本文采取了不同的路径，利用自然提供的相关性之间的时隙重构的信道的每个用户，以便把它的解码序列。首先通过混合广义近似消息传递（HyGAMP）算法，系统地容纳多天线引起的组稀疏性，获得所需的时隙信道估计和解码序列。然后，基于期望最大化（EM）概念的信道相关性感知聚类框架与匈牙利算法一起使用，通过强制执行两个聚类约束来找到时隙最优分配矩阵，这两个聚类约束是非常具体的问题。然后，通过根据随后的分配矩阵将解码的序列与它们各自的用户相关联来完成拼接。详尽的计算机模拟表明，所提出的方案可以带来性能的改善，在高频谱效率，相比，一个国家的最先进的技术，调查使用大规模的天线阵列的背景下，大规模URA。
2020-09-15 cs.IT eess.SP math.IT
Joint Fronthaul Load Balancing and Computation Resource Allocation in Cell-Free User-Centric Massive MIMO Networks
本文研究开放无线接入网下以用户为中心的无蜂窝大规模MIMO网络，提出前传负载均衡与计算资源联合分配框架，并通过数值结果揭示无线单元模数转换存在最优量化比特数。
2024-07-04 cs.IT math.IT
GDM4MMIMO: Generative Diffusion Models for Massive MIMO Communications
National Mobile Communications Research Laboratory, Southeast University, Nanjing 210096, China（南京东南大学国家移动通信研究实验室）；Purple Mountain Laboratories, Nanjing 211100, China（南京紫金山实验室）；Huawei Technologies Co., Ltd., Suzhou 215100, China（华为技术有限公司）；School of Electrical Engineering and Telecommunications, University of New South Wales, Sydney, 2052, Australia（新南威尔士大学电子与电信学院）；Department of Electrical and Computer Engineering, University of Delaware, Newark, DE 19716 USA（德克萨斯大学达勒姆分校电子与计算机工程系）
本文提出利用生成扩散模型（GDM）提升大规模MIMO通信中的信道状态信息（CSI）获取效率，探讨其在近场信道估计中的应用及未来研究方向。
2024-12-24 cs.IT cs.LG eess.SP
Noncoherent MIMO Communications: Theoretical Foundation, Design Approaches, and Future Challenges
本综述全面概述了MIMO系统中基于子空间检测、差分检测和能量检测的非相干通信策略，探讨了其理论基础、设计方法、实际应用考量，并展望了下一代无线网络中的未来挑战。
2025-05-29 cs.IT math.IT
Joint Transmit and Receive Antenna Orientation Design for Secure MIMO Communications
School of Information Science and Electronic Engineering, Shanghai Jiao Tong University（上海交通大学信息科学与工程学院）；State Key Laboratory of Internet of Things for Smart City（智慧城市物联网全国重点实验室）；Department of Electrical and Computer Engineering, University of Macau（澳门大学电气与计算机工程系）；Huawei Device Company Ltd.（华为终端有限公司）
本文提出了一种利用可旋转天线增强MIMO通信安全性的方法，通过动态优化天线方向提升合法传输并抑制窃听信息泄露，采用交替优化算法解决非凸优化问题。
2026-07-23 cs.IT math.IT
Multi-User Wireless Communications with Holographic MIMO Surfaces: A Convenient Channel Model and Spectral Efficiency Analysis
多用户全息多输入多输出表面（MU-HMIMOS）范例能够以最小的功耗实现大的连续孔径，并且能够任意地整形无线电波传播，最近被认为是用于未来无线网络的节能解决方案。MU-HMIMOS信号传播的易处理的信道建模是最关键的挑战之一，主要是由于过多的紧密间隔的贴片天线引起的耦合效应。在本文中，我们专注于这一挑战的下行链路通信和模型的电磁信道的波数域使用傅立叶平面波表示。基于所提出的模型，我们设计了迫零（ZF）预编码方案，利用采样的信道方差，取决于HMIMOS贴片天线的数量和间距，并进行频谱效率分析。我们的仿真结果表明，更多的贴片天线和更大的间距是，所考虑的MU-HMIMOS系统的性能提高。此外，它表明，我们的理论性能表达式近似足够好的模拟频谱效率，即使是高度相关的情况下，从而验证了所提出的分析框架的有效性和鲁棒性。
2022-04-11 cs.IT math.IT
MIMO MAC Empowered by Reconfigurable Intelligent Surfaces: Capacity Region and Large System Analysis
本文针对多RIS赋能的MIMO MAC场景，利用随机矩阵理论推导大天线极限下和互信息的均值、方差闭式解，优化RIS相位得到容量域，给出中断概率高斯近似，并通过数值分析验证了高载波频段的性能增益与用户数限制。
2024-10-09 cs.ET cs.IT math.IT
Extremely Large Full Duplex MIMO for Simultaneous Downlink Communications and Monostatic Sensing at Sub-THz Frequencies
本文针对亚太赫兹频段提出超大规模全双工MIMO系统，联合优化模拟/数字波束赋形、接收合并与自干扰消除，在满足定位误差约束下最大化下行速率，并提出两种ISAC设计。
2025-07-17 cs.ET cs.IT math.IT
Scalable Multivariate Fronthaul Quantization for Cell-Free Massive MIMO
King’s College London（伦敦国王学院）；Huawei’s Sweden Research and Development Center（华为瑞典研发中心）
针对无蜂窝大规模MIMO中多变量量化复杂度随总前传容量指数增长的问题，提出低容量下的alpha-PMQ和高容量下的神经MQ两种可扩展方案，在高低前传容量场景均优于传统CP方法。
2024-08-26 cs.IT cs.LG cs.NI
Joint Energy and Latency Optimization in Federated Learning over Cell-Free Massive MIMO Networks
School of Electrical Engineering and Computer Science（电气工程与计算机科学学院）；KTH Royal Institute of Technology（瑞典皇家理工学院）
本文提出一种基于坐标梯度下降的无蜂窝大规模MIMO网络联邦学习上行功率分配方案，通过联合优化用户上行能量和训练延迟，在有限预算下显著提升了测试准确率。
2024-04-28 cs.IT cs.LG cs.NI
Enormous Fluid Antenna Systems (E-FAS) for Multiuser MIMO: Channel Modeling and Analysis
University College London（伦敦大学学院）；Yonsei University（延世大学）；Aalto University（阿尔托大学）；University of Southampton（南安普顿大学）
本文提出E-FAS用于多用户MIMO的信道建模与分析，通过物理一致的信道模型和数学推导，展示了E-FAS在信号传播和容量提升方面的性能优势。
2026-09-28 cs.IT math.IT
