A novel 2D non-stationary wideband massive MIMO channel model
针对大规模多输入多输出（MIMO）通信系统，提出了一种新的二维非平稳宽带几何随机模型（GBSM）。在这个模型中，大规模MIMO信道的关键特性，如近场效应和集群沿阵列的演变。近场效应通过对球面波前的二阶近似来建模，即，抛物线波前，导致多径分量（MPC）的角度的线性漂移和沿阵列的非平稳性。考虑了沿阵列的团簇演化，包括团簇（消失）和平滑的平均功率变化。聚类（消失）的外观是由一个两个状态的马尔可夫过程和平滑的平均功率变化的空间对数正态过程建模。信道模型的统计特性，如时间自相关函数（ACF），空间互相关函数（CCF），和集群的平均功率和莱斯因子的变化在阵列推导。最后，仿真结果和分析，表明抛物线波前和集群软进化是很好的候选人建模重要的大规模MIMO信道特性。
2016-11-02 cs.IT math.IT
Network MIMO with Partial Cooperation between Radar and Cellular Systems
为了满足不断增长的频谱需求，未来的蜂窝系统预计将共享其他服务（如雷达）的频谱。在本文中，我们考虑了一个网络多输入多输出（MIMO）与部分合作模型，雷达站与蜂窝基站（BS）的合作，以提供信息给预期的移动用户。因此，雷达站在蜂窝系统中充当BS。然而，由于雷达站发射的高功率用于检测远目标，蜂窝接收机在接收这些高雷达功率时可能烧毁。因此，我们提出了一种新的投影方法，称为小奇异值空间投影（SSVSP），以减轻这些有害的高功率，使雷达站与蜂窝基站合作。此外，我们制定了一个MIMO干扰信道的一般约束（MIMO-IFC-GC）的问题。最后，我们提供了一个解决方案，以最大限度地减少加权和均方误差最小化问题（WSMMSE）与执行功率约束的雷达和蜂窝站。
2015-10-18 cs.IT math.IT
Capacity Analysis for Spatially Non-wide Sense Stationary Uplink Massive MIMO Systems
信道测量结果表明，在大规模MIMO信道中，显著的空间非广义平稳特性增加。沿基站阵列经历显著的参数变化，诸如在每个天线处的平均接收能量，以及撞击在阵列的不同部分上的信号的到达方向。在本文中，提出了一种新的信道模型来描述这种空间非平稳性在大规模MIMO信道的概念，部分可见集群和完全可见集群。此外，推导了新模型的遍历和容量上界的封闭表达式，并分析了空间非平稳性对和容量的影响。分析表明，对于非同独立分布（i.i.d.）在瑞利衰落信道中，非平稳性通过使信道特征值更均匀地扩展而有利于总容量。具体地，更多的部分可见集群、更小的集群可见区域和更大的天线阵列都可以帮助产生良好调节的信道，并且有益于总容量。这显示了在非独立同相天线中使用大型天线阵列的优点。信道：总容量不仅受益于更高的阵列增益，而且受益于空间上更不稳定的信道。数值结果证明了我们的分析和上界的严密性。
2016-03-26 cs.IT math.IT
Interference Reduction in Multi-Cell Massive MIMO Systems I: Large-Scale Fading Precoding and Decoding
无线大规模MIMO系统需要大量（数十或数百个）基站天线服务于少得多的用户，与传统MIMO技术相比，在频谱效率和能量效率方面具有大的增益。直到最近，人们认为，在多蜂窝大规模MIMO系统中，即使在渐近状态下，由于服务天线的数量趋于无穷大，性能受到定向小区间干扰的限制。这种干扰是由不同小区中的用户不可避免地重复使用反向链路训练序列（导频污染）造成的。我们设计了一个新的概念，导致大规模MIMO系统中的小区间干扰的有效消除。这是通过外部多蜂窝预编码来实现的，我们称之为大规模衰落预编码（LSFP）。LSFP的主要思想是每个基站线性地组合针对来自不同小区的用户的消息，这些小区重复使用相同的训练序列。关键是，合并系数仅取决于用户和基站之间的慢衰落系数。每个基站使用基于估计的快衰落系数的传统线性预编码来独立地发送其LSFP组合符号。此外，我们推导出估计的下行链路和上行链路的信干噪比和容量下限的情况下，大规模MIMO系统与LSFP和有限数量的基站天线。
2014-11-15 cs.IT math.IT
On the Optimal Number of Cooperative Base Stations in Network MIMO Systems
我们考虑一个多小区，频率选择性衰落，上行链路信道（网络MIMO），其中K个用户终端（UT）同时与B个合作基站（BS）进行通信。虽然多小区协作的潜在益处随着B而增长，但是与信道状态信息（CSI）的获取相关的开销将迅速支配上行链路资源。因此，对于有限的相干时间，在网络MIMO的性能增益和信道估计中的相关开销之间存在非平凡的折衷。基于随机矩阵理论的最新结果，使用净遍历可实现速率的近似值，我们通过考虑一些现实的方面来研究这种权衡，例如不可靠的回程链路和UT与BS之间的不同路径损耗。我们确定最佳训练长度、协作BS的最佳数量和要用于圆形Wyner模型的扩展版本的子载波的最佳数量，其中每个UT可以与BS通信。我们的研究结果提供了一些洞察实际的限制，以及现实的网络MIMO系统的尺寸。
2011-04-11 cs.IT math.IT
Base Station Selection for Massive MIMO Networks with Two-stage Precoding
为了减少大规模多输入多输出（MIMO）系统的信道训练和信道状态信息（CSI）反馈开销，提出了两阶段预编码。但是，不同用户簇的角度扩展范围（ASR）的重叠可能会严重降低两阶段预编码的性能。在这封信中，我们提出了一个ASR重叠缓解方案，通过基站（BS）的选择。首先，BS选择被公式化为和信号干扰噪声比（SINR）最大化问题。然后，通过最大化信号与泄漏加噪声比（SLNR）的低复杂度算法来解决该问题。此外，我们提出了一个低开销的算法的平均SLNR的下界作为目标函数。最后，我们通过数值模拟证明了所提出的方案的有效性。
2017-06-16 cs.IT math.IT
Coverage Region Analysis for MIMO Amplify-and-Forward Relay Channel with the Source to Destination Link
本文研究和分析了在中继站采用放大转发策略的半双工多输入多输出（MIMO）中继信道的覆盖区域。通过假设混合瑞利和莱斯衰落信道与两种不同的中继站的情况下，我们考虑的目标是最大化的覆盖区域为一个给定的传输速率，并找到最佳的中继位置的意义上最大化的覆盖区域。使用蒙特卡罗模拟，示出了对于不同衰落情况和不同中继站位置的覆盖区域和容量界限。最后，我们比较我们的结果与以前的解码和转发（DF）MIMO中继信道。
2014-10-11 cs.IT math.IT
Geometry-Based Stochastic Channel Models for 5G: Extending Key Features for Massive MIMO
本文介绍了基于几何的随机信道模型的三个关键特征，以包括大规模MIMO信道。这些关键特征包括多用户一致性、基站阵列的非平稳性和球面波建模。为了保证MU的一致性，我们引入了“用户光环”的概念，这是一个圆圈周围的用户与半径定义根据平稳区间。光环之间的重叠决定了用户之间共同集群的份额。为了对大规模阵列上的非平稳性进行建模，定义了独立生成集群的子阵列。最后，我们描述了一个程序，将球面波建模，其中定义了一个集群焦点，以考虑用户和集群之间的距离。
2016-09-19 cs.IT math.IT
Base-Station Selections for QoS Provisioning Over Distributed Multi-User MIMO Links in Wireless Networks
针对分布式多输入多输出（MIMO）链路中多个位置无关的基站（BS）协同向多个移动用户传输数据的问题，提出了QoS感知的BS选择和相应的资源分配方案.我们提出的方案旨在最大限度地减少BS的使用和减少分布式MIMO传输的干扰范围，同时满足不同的统计延迟QoS要求的所有用户，其特征在于延迟约束违反概率和有效容量技术。具体来说，我们提出了两个BS使用最小化框架开发QoS感知BS选择方案和相应的无线资源分配算法在多个移动用户。第一个框架采用联合块对角化（BD）和概率传输（PT）来实现多个移动用户的多址接入，而第二个框架采用时分多址（TDMA）方法来控制多个用户的链路。然后，我们推导出这两个框架的最佳BS选择方案，分别。此外，我们还进一步讨论了仅基于PT的BS选择方案。还进行了一组模拟评估，比较研究我们提出的方案的平均BS使用和干扰范围，并分析QoS约束对分布式MIMO传输的BS选择的影响。
2011-04-30 cs.IT math.IT
On Robustness of Massive MIMO Systems Against Passive Eavesdropping under Antenna Selection
在大规模MIMO窃听设置中，基站可以通过朝向合法终端的窄波束形成来显著抑制窃听者。数值研究表明，通过这种方法，保密是在没有显着的成本。我们称之为大规模MIMO系统的“保密免费”的属性，并表明，它不仅持有时，在基站的所有发射天线，但也只有一个天线被设置为活动。使用线性预编码，当基站处的可用发射天线的总数变大时，甚至当仅选择固定数量的发射天线时，对窃听者的信息泄漏可以充分地减少。这一结果表明，被动窃听对大规模MIMO系统没有显着的影响，无论有源发射天线的数量。
2018-08-14 cs.IT math.IT
Asymptotic Coverage Probability and Rate in Massive MIMO Networks
大规模多输入多输出（MIMO）是用于蜂窝系统的传输技术，其使用许多天线来支持不那么多的用户。到目前为止，大规模MIMO的性能只在有限的蜂窝网络中进行了研究。在这封信中，我们分析了它的性能在随机蜂窝网络与泊松分布的基站位置。具体来说，我们提供了解析表达式的渐近覆盖概率和速率在下行链路和上行链路时，每个基站有大量的天线。结果表明，虽然受到导频污染的限制，大规模MIMO可以提供显着更高的渐近数据率每用户比单天线网络。
2013-05-10 cs.IT math.IT
Degrees of Freedom in Cached MIMO Relay Networks With Multiple Base Stations
物理层中继缓存增加单个小区的自由度（DoF）的能力最近被说明。在本文中，我们将这一结果扩展到多个小区的情况下，其中多个非合作基站（BS）之间共享缓存中继。特别是，我们表明，一个大的自由度增益可以通过利用具有共享的中继，与BS合作的好处。我们首先提出了一个缓存辅助中继协议，提高了BS和中继之间的合作机会。接下来，我们考虑缓存内容放置问题，旨在设计在中继缓存内容，使自由度增益最大化。我们提出了一个最优算法和一个接近最优的低复杂度的缓存内容放置问题的算法。仿真结果表明，使用建议的中继缓存协议的自由度增益显着改善。
2017-02-17 cs.IT math.IT
Joint Optimization of Power Allocation and Training Duration for Uplink Multiuser MIMO Communications
在本文中，我们考虑了一个多用户多输入多输出（MU-MIMO）通信系统之间的基站配备了多个天线和多个移动用户，每个都配备了一个单一的天线。考虑上行链路场景。上行链路信道由基站通过训练阶段获取。两个线性处理方案，即最大比合并（MRC）和迫零（ZF）。我们优化的训练周期和最佳的训练能量的平均和峰值功率约束下，使可实现的和速率最大化。
2014-09-22 cs.IT math.IT
Low-Complexity Precoding for Extremely Large-Scale MIMO Over Non-Stationary Channels
超大规模多输入多输出（XL-MIMO）技术是未来第六代（6 G）网络实现更高性能的重要技术。在实践中，各种线性预编码方案，例如迫零（ZF）和正则迫零（RZF）预编码，能够在传统的大规模MIMO（mMIMO）系统中实现大的频谱效率（SE）和低的比特出错率（BER）。然而，由于固有的空间非平稳性和高计算复杂性，这些方法在非常大规模的区域中是无效的。为了解决这个问题，我们研究了一种低复杂度的预编码算法，例如，随机Kaczmarz（rKA），考虑到空间非平稳特性的XL-MIMO系统。此外，我们提出了一种新的随机化模式，即，采样无替换rKA（SwoR-rKA），其具有比rKA算法更快的收敛速度。此外，推导了考虑子阵间干扰的下行XL-MIMO系统的SE的闭式表达式。数值结果表明，在SE性能相当的情况下，rKA和SwoR-rKA算法的复杂度比传统的RZF算法降低了51.3%.更重要的是，我们的算法可以有效地降低误码率时，发射机有不完善的信道估计。
2023-02-03 cs.IT eess.SP math.IT
Cellular Multi-User Two-Way MIMO AF Relaying via Signal Space Alignment: Minimum Weighted SINR Maximization
在本文中，我们考虑线性MIMO收发器的设计蜂窝双向放大转发中继系统组成的一个单一的多天线基站，一个单一的多天线中继站，和多个多天线移动台（MS）。由于双向传输，移动台可能遭受巨大的多用户干扰。我们应用干扰管理模型，利用信号空间对齐，并提出了一种收发器的设计算法，它允许减轻由于半双工操作的频谱效率的损失，并提供灵活的性能优化占每个用户的服务质量的优先级。与基于双向信道反转和仅空分多址处理的传统双向中继方案的数值比较表明，该方案实现了优越的出错率和平均数据率性能。
2012-05-13 cs.IT math.IT
Beam Domain Channel Estimation for Spatial Non-Stationary Massive MIMO Systems
针对空间非平稳大规模 MIMO 的波束域功率泄漏问题，构建 BDCM 并提出利用跨块稀疏结构与功率比阈值的 BDS-SAMP 信道估计方案，以低导频开销和合理复杂度提升估计精度。
2025-01-08 cs.IT cs.SY eess.SY
Impact of Spatial Filtering on Distortion from Low-Noise Amplifiers in Massive MIMO Base Stations
在大规模MIMO基站中，由于天线较多，低噪声放大器（LNA）的功耗和成本可能很高。我们调查的可行性，廉价，功率效率低噪声放大器，这本身是不太线性。一个多项式模型被用来描述非线性LNA，并推导出二阶统计和空间相关的失真。我们表明，在接收机的空间匹配滤波（最大比合并），一些失真项相干结合，因此，符号估计的SINR是有限的线性LNA。此外，它是研究如何从阻塞功率在相邻的频带泄漏到主带，并创建失真。与从阻塞器接收的功率成三次方比例的失真项具有空间相关性，该空间相关性可以通过空间处理滤除，并且仅保留与功率成二次方比例的相干项。当阻塞器处于自由空间视线中并且LNA相同时，该二次项具有与期望信号相同的空间方向，因此不能通过线性接收器处理来去除。
2018-06-19 cs.IT math.IT
Large-scale MU-MIMO: It Is Necessary to Deploy Extra Antennas at Base Station
在本文中，大规模MU-MIMO系统被认为是具有极大数量的天线（N）的基站（BS）服务于相对较少的用户数量（K）。为了实现最大的和速率，它被证明，用户的数量必须是有限的，使得在BS的天线的数量是在所有用户的天线的优势。换句话说，BS处的天线应该是多余的。在基站处增加天线不再仅仅是提高系统性能的可选方法，而是获得最大和速率的前提。在此基础上，对于一个固定的N，最大化和速率的最佳K进一步获得。此外，还指出，当系统为N=KM时，仅通过在BS处添加少量天线就可以实质性地提高和速率，其中M表示每个用户处的天线。推导是在N和M趋于无穷大的假设下进行的，并且在不同的预编码器上实现。数值模拟验证了我们的渐近结果的严密性和准确性，即使在小的N和M。
2013-07-15 cs.IT math.IT
On the Downlink Average Energy Efficiency of Non-Stationary XL-MIMO
本文研究了非平稳多用户XL-MIMO系统在TDD和FDD模式下的下行平均能效，通过检测接收信号能量估计可视区（VR），推导了采用RZF预编码时遍历平均能效的近似表达式，并提出交替优化算法设计检测阈值和导频长度。
2024-05-30 cs.IT math.IT
Downlink Training Techniques for FDD Massive MIMO Systems: Open-Loop and Closed-Loop Training with Memory
在基站处部署大量天线的概念（通常称为大规模多输入多输出（MIMO））由于其革命当前无线通信系统的潜在能力而引起了相当大的兴趣。虽然频分双工（FDD）在当前蜂窝系统中占主导地位，但大规模MIMO系统的大多数文献都假设时分双工（TDD）。由于在基站处的大量发射天线，当前标准化的方法将需要FDD大规模MIMO中的大百分比的宝贵下行链路和上行链路资源用于训练信号传输和信道状态信息（CSI）反馈。为了减少下行链路训练阶段的开销，本文提出了实用的开环和闭环训练框架。我们假设基站和用户预先共享一组公共的训练信号。在开环训练中，基站以循环方式发送训练信号，并且用户使用诸如时间和空间相关性的长期信道统计以及先前的信道估计来连续地估计当前信道。在闭环训练中，用户根据信道预测和先前接收的训练信号反馈将来要发送的最佳训练信号。利用从用户到基站的少量反馈，闭环训练在数据通信阶段中提供更好的性能，特别是当信噪比低、发射天线的数量大或者在通信建立开始时先前的信道估计不准确时，所有这些对于大规模MIMO系统都将是最有益的。
2014-03-24 cs.IT math.IT
Sectoring in Multi-cell Massive MIMO Systems
本文研究了一个典型的大规模MIMO系统的下行链路，当每个基站是由三个天线阵列与定向天线单元服务的120度的二维空间。提供了可实现速率的下限。此外，制定了一个功率优化问题，因此，集中式和分散式功率分配方案提出。仿真结果表明，在多小区大规模MIMO系统中，通过增加接收信号功率和降低“导频污染”干扰，在基站处使用定向天线和扇区划分可以显著提高可达速率。此外，它表明，使用优化的功率分配可以提高系统中的0.95似然率显着。
2017-07-27 cs.IT math.IT
Effects of Channel Aging in Massive MIMO Systems
MIMO通信可以通过在基站处部署非常大量的天线元件来提供高频谱效率。来自大规模MIMO通信的增益来自于在上行链路和下行链路上使用多用户MIMO，但是与所服务的用户的数量相比，在基站处具有大量过量的天线。关于大规模MIMO的初始工作并没有完全解决与其部署相关的几个实际问题。本文研究了信道老化对大规模MIMO系统性能的影响。信道变化的影响，其特征在于作为不同的系统参数的函数，假设一个简单的模型，在发射机的信道时间变化。信道预测被提出来克服信道老化效应。老化的分析结果显示如何容量损失，由于时间的变化，在信道中。在多小区网络中的数值结果表明，大规模MIMO工作，即使有一些信道变化和信道预测可以部分克服信道老化的影响。
2013-07-12 cs.IT math.IT
Deep Learning Based FDD Non-Stationary Massive MIMO Downlink Channel Reconstruction
针对频分复用（FDD）大规模多输入多输出（MIMO）系统，提出了一种基于模型驱动的深度学习下行信道重构方案。空间非平稳性是未来超大孔径大规模MIMO系统的关键特征。利用神经网络代替信道矩阵学习信道模型参数，节省了系统开销，提高了信道重构的准确性。通过将通道视为图像，我们引入You Only Look Once（YOLO），这是一种用于目标检测的强大神经网络，可以快速估计模型参数，包括检测路径的角度和延迟以及识别散射体的可见区域。基于深度学习的方案避免了由基于算法的参数提取方法引入的复杂迭代过程。基于低复杂度算法的细化器进一步细化YOLO估计，以达到高精度。鉴于模型驱动深度学习的高效性以及神经网络与算法的结合，该方案能够快速准确地重建非平稳下行信道。此外，所提出的方案也适用于广泛关注的平稳系统，并实现了相当的重建精度作为一种基于算法的方法，大大减少了时间消耗。
2020-02-23 cs.IT eess.SP math.IT
QoS-Aware Base-Station Selections for Distributed MIMO Links in Broadband Wireless Networks
我们提出了QoS感知的BS选择方案的分布式无线MIMO链路，其目的是最大限度地减少BS的使用和减少干扰范围，同时满足不同的统计延迟QoS约束，其特征在于延迟约束违反概率和有效容量技术。具体地，基于信道状态信息（CSI）和QoS要求，动态地选择用于分布式MIMO传输的具有可变基数的BS子集，其中，所述选择由中央服务器控制。对于单用户场景，我们开发了两个优化框架，分别推导出有效的BS选择方案和相应的资源分配算法。一个框架使用增量BS选择和分时（IBS-TS）策略，另一个采用基于有序增益的BS选择和概率传输（OGBS-PT）。IBS-TS框架可以获得更好的性能，而OGBS-PT框架下开发的方案更容易实现。对于多用户场景，我们提出了应用优先BS选择，块对角化预编码和概率传输（PBS-BD-PT）技术的优化框架。我们还提出了应用优先BS选择，时分多址，概率传输（PBS-TDMA-PT）技术的优化框架。我们推导出最佳的传输方案，所有上述框架，分别。还进行了一组模拟评估，比较我们提出的方案与几个基线计划，并显示延迟QoS要求，发射功率和流量负载的影响BS选择分布式MIMO系统的性能。
2011-04-21 cs.IT math.IT
Time-Fractional User Association in Millimeter Wave MIMO Networks
用户关联决定用户连接到哪些基站，从而影响网络干扰量，并因此影响网络吞吐量。然而，传统的用户关联方案假设用户瞬时速率与用户关联无关。在本文中，我们介绍了一种新的负载感知的毫米波（mmWave）MIMO网络的用户关联方案，该方案考虑到网络干扰对用户关联的依赖性。这种考虑非常适合毫米波通信，其中链路是高度定向的并且容易受到小信道变化的影响。我们制定我们的用户关联问题作为一个混合整数非线性规划（MINLP）和解决它使用遗传算法。我们表明，所提出的方法可以提高网络的性能，通过移动拥塞的基站轻负载的基站，并相应地调整干扰的流量。我们的模拟证实，我们的计划的结果在一个更高的网络吞吐量相比，传统的用户关联技术。
2018-06-04 cs.IT math.IT
Optimizing Beams and Bits: A Novel Approach for Massive MIMO Base-Station Design
我们考虑的问题，联合优化ADC的位分辨率和模拟波束成形的频率选择性大规模多输入多输出上行链路。我们建立在一个流行的模型，以纳入低位分辨率ADC的影响，迄今为止，主要是在平坦衰落系统中使用。我们采用加权和率（WSR）作为我们的目标，并表明在有限的缓冲限制和重要的实际约束下选择的波束和ADC位分辨率的WSR最大化可以等价地构成为约束子模集函数最大化。这使我们能够设计一个常数因子近似算法。在结合进一步的增强，我们得到一个有效的算法，显着优于国家的最先进的。
2019-02-27 cs.IT eess.SP math.IT
Downlink Achievable Rate Analysis in Massive MIMO Systems with One-Bit DACs
在这封信中，我们调查的大规模多输入多输出（MIMO）系统的下行链路性能的基站配备了一位模数/数模转换器（ADC/DAC）。考虑到基于训练的传输，我们假设基站（BS）采用线性最小均方误差（LMMSE）信道估计器，并将信道估计作为真实信道来预编码数据符号。我们推导出匹配滤波器（MF）预编码的下行链路可达速率的表达式。一个详细的分析所产生的功率效率追求使用我们的表达式的可实现的速率。数值结果验证了我们的分析。特别是，它示出，与传统的大规模MIMO系统相比，在一比特的大规模MIMO系统的性能损失可以通过在BS部署大约2.5倍多的天线来补偿。
2017-02-10 cs.IT math.IT
Interference-Aware Flexible TDD Design for Massive MIMO 5G Systems
使用非常大的天线阵列和灵活的时分双工（TDD）设计已经成为下一代5G蜂窝系统的突出特征。然而，这两种使能技术都遭受严重的干扰效应，分别称为导频污染和基站到基站（B2B）干扰。在本文中，一个实用的新的TDD设计原则，提出了大规模多输入多输出（MIMO）异构网络（HetNet），利用灵活的TDD设计的固有特性，以减轻由导频污染效应和B2B干扰所造成的波束成形干扰。该设计基于以下关键观察：由非大规模MIMO基站选择用于训练的传输路径在网络的干扰行为中起重要作用，并且需要相应地配置数据时隙。我们提出TDFLEX，一个低复杂性的启发式解决方案，遵循这些设计准则。性能评估结果表明，我们的设计相比，标准的TD-LTE的显着增益。
2018-03-09 cs.IT math.IT
On the Optimality of the Stationary Solution of Secrecy Rate Maximization for MIMO Wiretap Channel
为了在多输入多输出（MIMO）高斯窃听信道（WTC）中实现完全保密，需要求解其保密容量和最优信令，这涉及到求解一个已知非凸的凸函数差分规划.为了解决这个问题，已经开发了一类现有的解决方案，但只有局部最优性是由标准的收敛分析保证。有趣的是，我们大量的数值实验表明，这些局部优化方法确实达到了全局最优。在本文中，我们提供了一个分析证明这一观察。为了实现这一点，我们表明，Karush-Kuhn-Tucker（KKT）的保密率最大化问题的条件承认一个唯一的解决方案退化和非退化的情况下。受此启发，我们还提出了一个低复杂度的算法来找到一个稳定点。数值结果验证了理论分析。
2021-05-24 cs.IT eess.SP math.IT
A Novel 3D Non-Stationary Multi-Frequency Multi-Link Wideband MIMO Channel Model
提出了一种多频多链路三维非平稳宽带多输入多输出信道模型。在对各单链路和不同频率进行参数初始化时，考虑了空间一致性和多频率相关性，包括大尺度参数（LSP）和小尺度参数（SSP）。此外，SSP是时变的，并且当散射体和接收器（Rx）移动时更新。集群的时间演化模型的出生和死亡过程。考虑了信道相关性的单链路信道模型可以很容易地推广到多链路信道模型。统计特性，包括空间互相关函数（CCF），功率延迟分布（PDP），和相关矩阵共线性（CMC）进行了研究，并与第三代合作伙伴计划（3GPP）TR 38.901和准确定性无线电信道发生器（QRDRiGa）信道模型进行了比较。此外，CCF对测量数据进行了验证。
2020-12-03 cs.IT eess.SP math.IT
Waveforms for the Massive MIMO Downlink: Amplifier Efficiency, Distortion and Performance
在大规模MIMO中，大多数预编码器导致下行链路信号遭受高PAR，而与调制阶数以及是否使用单载波或OFDM传输无关。高PAR降低了基站放大器的功率效率。为了提高功率效率，已经提出了低PAR预编码器。在这篇文章中，我们比较了不同的传输方案的大规模MIMO的功率消耗的放大器。结果表明，OFDM和单载波传输在硬化大规模MIMO信道上具有相同的性能，当考虑到低PAR预编码的放大器功率效率较高时，传统预编码器和低PAR预编码器的功耗大致相同。由于具有低PAR的下行链路信号比具有高PAR的信号允许更简单和更便宜的硬件，因此，结果表明，在大规模MIMO基站中应该使用具有单载波或OFDM传输的低PAR预编码。
2015-10-05 cs.IT math.IT
Joint Beamforming and Power Allocation for MIMO Relay Broadcast Channel with Individual SINR Constraints
本文研究了移动台在单个信号干扰噪声比约束下的多输入多输出（MIMO）中继广播信道的系统设计问题。通过研究基站和中继站的下行链路和上行链路的对偶结构，提出了基站和中继站联合功率分配和波束赋形设计的两种方案。首先考虑在BS和RS处具有给定SINR目标的实际功率约束下可行解的存在性问题。然后考虑了系统的和幂最小化问题。在凸优化的框架下，利用最优的联合功率分配和波束形成可以有效地解决每个设计问题。我们还表明，在RS的子信道配对，传输功率可以通过信道补偿在任何一跳降低。最后，扩展到更一般的多跳应用程序，以进一步提高功率效率。
2011-02-28 cs.IT math.IT
A Comparative Study of Downlink MIMO Cellular Networks with Co-located and Distributed Base-Station Antennas
尽管人们普遍认为在蜂窝网络中通过在基站（BS）侧使用更多的天线可以实现实质性的容量增益，但是BS天线拓扑结构对容量缩放行为的影响却知之甚少。在本文中，我们提出了一个下行链路的单用户多输入多输出（MIMO）系统中，BS天线是共同位于中心或分组到均匀分布的天线簇在一个圆形小区的遍历容量的比较研究。通过假设BS天线的数量和用户天线的数量以固定比率$L\gg 1$趋于无穷大，渐近分析揭示了在这两种情况下的平均每天线容量随$L$而递增，但是对于共置和分布式BS天线布局，分别以$\log_2 L$和$\tfracα{2}\log_2 L$的数量级递增，其中$α>2$表示路径损耗因子。分析进一步扩展到多用户的情况下，其中一个1-tier（7-cell）MIMO蜂窝网络与$K\gg 1$均匀分布的用户在每个小区被认为是。通过假设BS天线的数量和用户天线的数量以固定比率$L\gg K$趋于无穷大，给出了在每个BS处采用块对角化（BD）的下行链路速率性能的渐近分析。它示出的平均每天线速率与共置和分布式BS天线布局的规模在$\log_2 \tfrac{L}{K}$和$\log_2 \frac{(L-K+1)^{α/2}}{K}$的顺序，分别。本文还讨论了小小区MIMO蜂窝网络的速率性能，指出了在下一代蜂窝网络中采用大量分布式基站天线的重要性。
2014-06-09 cs.IT math.IT
Pilot Decontamination Through Pilot Sequence Hopping in Massive MIMO Systems
这项工作涉及应用大规模多输入多输出（MIMO）技术的无线蜂窝网络。在这样的系统中，给定小区中的基站配备有非常大数量（数百甚至数千）的天线并且服务于多个用户。在基站处使用上行链路导频序列来执行从基站到每个用户的信道的估计。这样的信道估计过程遭受导频污染。在给定小区中使用正交导频序列，但是由于正交序列的短缺，必须在相邻小区中重用相同的导频序列，从而导致导频污染。本文提出的解决方案抑制了导频污染，而不需要在小区之间进行协调。在每个传输时隙执行导频序列跳变，这提供了导频污染的随机化。使用修改后的卡尔曼滤波器，它示出，这种随机化的污染可以显着抑制。与传统的估计方法的比较表明，在低流动性的均方误差可以降低多达一个数量级。
2015-05-21 cs.IT math.IT
Analyzing Uplink SINR and Rate in Massive MIMO Systems Using Stochastic Geometry
本文提出了一种随机几何框架来分析大规模上行链路大规模MIMO网络的信干噪比和速率性能。基于该模型，推导出了最大比合并（MRC）和迫零（ZF）接收机的空间平均SINR分布在用户和基站分布上的表达式。我们表明，使用大规模MIMO，在某些城市宏小区的情况下，上行链路的信干噪比是有限的干扰。在干扰受限的制度，结果表明，对于MRC接收机，超线性（多项式）缩放定律之间的基站天线和每个小区的调度用户的数量保持上行链路SIR分布，而线性缩放适用于ZF接收机。ZF接收机被示出为优于MRC接收机在SIR覆盖范围，和性能差距量化的天线数量的差异，以实现相同的SIR分布。数值结果验证了分析的正确性。研究发现，MRC和ZF接收机在分数功率控制中优化速率的最佳补偿分数通常是不同的。此外，仿真结果表明，从所提出的框架得出的缩放结果适用于基站按照六边形网格分布的网络。
2016-04-02 cs.IT math.IT
Sum Spectral Efficiency Maximization in Massive MIMO Systems: Benefits from Deep Learning
研究了多小区Massive MIMO系统中以最大和频谱效率（SE）为目标的数据和导频功率联合优化问题。首先，我们提出了一个新的优化算法，启发加权最小均方误差（MMSE）的方法，以获得一个稳定点在多项式时间。然后，我们使用该算法与深度学习一起训练一个卷积神经网络，以在亚毫秒级运行时间内执行联合数据和导频功率控制，使其适用于实际多小区Massive MIMO系统的在线优化。数值结果表明，对于四单元系统，神经网络解比稳定点小$1\%$，而对于九单元系统，SE损失之和为$2\%$.
2019-03-19 cs.IT math.IT
Joint Beamforming and Broadcasting in Massive MIMO
大规模MIMO系统的下行链路被认为是基站必须同时服务两类终端的情况下：一组不完美的瞬时信道状态信息（CSI）是可用的，和一组没有CSI是可用的。激励应用包括无线网络中的公共信道和控制信息的广播。一种新的技术被开发和分析：联合波束成形和广播（JBB），通过该技术，基站波束成形到CSI可用的终端组，并广播到没有CSI可用的其他终端组。广播信息不干扰波束成形，因为它被放置在波束成形所针对的终端共同看到的信道矩阵的零空间中。将JBB与正交接入（OA）进行比较，通过正交接入，基站将时间-频率资源划分成两个分离的部分，每组终端一个。结果表明，JBB可以大大优于OA在所需的总辐射功率为给定的速率目标。
2016-03-14 cs.IT math.IT
Backhaul Limited Asymmetric Cooperation for MIMO Cellular Networks via Semidefinite Relaxation
多小区协作由于其能够消除小区间干扰和提高频谱效率而近来引起了极大的关注。然而，通过回程链路交换的大量信息（包括信道状态信息和用户数据）可能会恶化现实系统中的网络性能。本文采用了回程成本度量，考虑了积极的定向合作链路的数量，这给出了一个一阶测量的回程负载所需的非对称多输入多输出（MIMO）合作。我们专注于多天线基站和单天线移动站的下行链路场景。设计问题是最小化活动定向协作链路的数量，并在移动台处的信号干扰噪声比（SINR）约束下联合优化协作BS之间的波束成形向量。这个问题是非凸的，解决它需要组合搜索。提出了一种基于光滑逼近和半定松弛的组合优化算法。我们证明了半定松弛是紧的概率为1，在我们的算法和平稳收敛的保证。仿真结果表明，与几种基准方案相比，该方案在回程成本和功耗方面有显著的节省，证明了该方案的有效性。
2014-01-10 cs.IT math.IT
Performance of Uplink Multiuser Massive MIMO Systems
我们研究了大规模MIMO系统中上行链路传输的性能，其中所有的发射机都有单天线，接收机（基站）有大量的天线。具体而言，我们分析了可实现的自由度的系统，而无需假设在接收机的信道状态信息。此外，我们量化的量的功率节省，是可能的接收天线的数量增加。
2013-11-06 cs.IT math.IT
Alternative Normalized-Preconditioning for Scalable Iterative Large-MIMO Detection
针对large-MIMO系统信号检测因传播条件不利、ELAA空间非平稳性带来的挑战，提出兼具近最大似然性能、低复杂度、快收敛、鲁棒性的ANPID迭代检测器，性能优于现有方案。
2023-08-22 cs.IT eess.SP math.IT
Multi-Modal Variable-Rate CSI Reconstruction for FDD Massive MIMO Systems
针对FDD系统中CSI反馈受率失真限制的问题，提出一种利用RGB图像或上行CSI等辅助数据的多模态可变码率信道重建框架，通过基于迁移学习的融合策略增强自动编码器，在5G NR场景中实现了接近最优的波束成形增益。
2025-03-07 cs.IT eess.SP 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
Optimal Base Station Design with Limited Fronthaul: Massive Bandwidth or Massive MIMO?
为了实现具有成本效益的5G架构，使用通过前传连接到基带控制器的远程无线电头端是一种很有前途的解决方案。然而，前传链路必须支持高比特率，因为5G网络预计将使用宽带宽和许多天线。升级所有现有的前传连接将是麻烦的，而更换远程无线电头端和升级基带控制器中的软件相对简单。在本文中，我们考虑上行链路，并寻求问题的答案：如果我们有一个固定的前传容量，可以部署在远程无线电头端的任何技术，什么是最佳的技术？特别是，我们优化了天线的数量，量化比特和带宽，以最大限度地提高总速率下的前传容量约束。分析结果表明，操作与许多天线配备低分辨率的模数转换器，而天线的数量和带宽之间的相互作用取决于各种参数。数值分析为有限前传容量的通信系统的设计提供了进一步的见解。
2017-09-15 cs.IT math.IT
Wireless MIMO Switching
在一般的切换问题中，切换模式由从一组输入到一组输出的一对一映射组成（即，置换）。我们提出并研究了一种无线交换框架，其中多天线中继负责交换流量之间的一组$N$站。我们将这样的中继称为MIMO开关。通过波束成形和线性检测，MIMO开关控制哪些站连接到哪些站。每个波束成形矩阵实现站之间的置换模式。我们将对应的置换矩阵称为开关矩阵。通过调度一组不同的开关矩阵，可以建立站之间的完全连接。在本文中，我们专注于“公平交换”，其中等量的流量将提供所有$N(N-1)$有序对站。特别是，我们研究如何系统的吞吐量可以最大化。通常，对于大的$N$，可能的开关矩阵的数量（即，排列）是巨大的，使得调度问题在组合上具有挑战性。我们表明，对于N=4和5，只有一个子集的$N-1$开关矩阵需要考虑在调度问题，以实现良好的吞吐量。我们推测，对于大的$N$也是如此。这个猜想，如果有效的话，意味着在实际应用中，公平切换调度不是一个棘手的问题。
2011-04-20 cs.IT cs.NI math.IT
Fractional Pilot Reuse in Massive MIMO Systems
已知导频污染是大规模MIMO多小区通信的主要损害之一。受分数频率复用的概念和最近的贡献之间的非相邻小区的导频重用的启发，我们提出了一种新的导频分配方案，以减轻这种影响。关键思想是允许最靠近其基站的相邻小区中的用户重用相同的导频序列。专注于上行链路，我们得到的表达式为不同的线性组合技术在基站的每个小区的整体频谱效率，并使用它们来获得最佳的导频复用参数和最佳的预定用户数。数值结果表明，相对于现有技术的频谱效率显着改善。
2015-06-16 cs.IT math.IT
BOOST: Base station on-off switching strategy for energy efficient massive MIMO HetNets
在本文中，我们研究了最佳基站（BS）的ON-OFF切换和用户关联的异构网络（HetNet）与大规模MIMO的问题，以最大限度地提高系统的能量效率（EE）的目标。联合BS ON-OFF切换和用户关联问题被表示为整数规划问题。首先，我们开发了一个集中的计划，在其中，我们放宽了整数约束，并采用了一系列的拉格朗日对偶方法，将原来的问题转化为一个标准的线性规划（LP）问题。由于线性规划的特殊结构，我们证明了松弛线性规划的最优解也是可行的，并且是原问题的最优解。然后，我们提出了一个分布式的计划，制定了一个重复的投标游戏的用户和BS的，并证明了游戏收敛到一个纳什均衡（NE）。仿真研究表明，所提出的计划可以实现相当大的收益在EE在几个基准计划在所有考虑的情况下。
2016-01-16 cs.IT cs.NI math.IT
Decentralized Baseband Processing for Massive MU-MIMO Systems
在现实的大规模多用户（MU）多输入多输出（MIMO）无线系统中实现高频谱效率需要用于上行链路（用户向基站发送）中的数据检测和下行链路（基站向用户发送）中的波束成形的计算复杂的算法。大多数现有算法被设计为在基站（BS）处的集中式计算硬件上执行，这导致具有数百或数千个天线的系统的过高的复杂性，并且生成超过当前互连技术和芯片I/O接口的限制的原始基带数据率。本文提出了一种新的分散式基带处理架构，通过将BS天线阵列划分为集群来消除这些瓶颈，每个集群与独立的射频链、模拟和数字调制电路以及计算硬件相关联。对于这种架构，我们开发了新的分散的数据检测和波束形成算法，只访问本地信道状态信息，并要求集群之间的低通信带宽。我们研究了错误率性能，计算复杂性和互连带宽之间的相关权衡，我们证明了我们的解决方案的可扩展性，大规模MU-MIMO系统与成千上万的BS天线使用参考实现的图形处理单元（GPU）集群。
2017-11-15 cs.IT math.IT
Simultaneous Data Communication and Channel Estimation in Multi-User Full Duplex MIMO Systems
本文研究了全双工（FD）多输入多输出（MIMO）无线系统中数据与控制信息信号的同时通信。特别地，考虑服务于多个单天线FD用户的FD MIMO基站，提出了一种用于同时下行链路（DL）波束成形数据传输和上行链路（UL）导频辅助信道估计的新颖的多用户通信方案。利用最近的FD MIMO硬件架构，降低复杂性的自干扰模拟消除，我们共同设计基站的发射和接收波束成形矩阵，以及多个模拟抽头和数字SI消除器的设置，以最大限度地提高DL和速率。我们的仿真结果表明，所提出的方法优于其传统的半双工对应的硬件复杂度降低了50%相比，最新的FD为基础的SCDC计划。
2020-11-12 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
Securing Downlink Massive MIMO-NOMA Networks with Artificial Noise
在本文中，我们专注于安全的大规模多输入多输出（MIMO）非正交多址（NOMA）网络的机密信息，利用人工噪声（AN）。首先提出了一种在基站端进行最小均方误差估计的上行链路训练方案。基于估计的信道状态信息，基站对机密信息进行预编码并注入AN。在此之后，遍历保密率推导出下行链路传输。渐近保密性能分析也进行了大量的发射天线和高发射功率的基站，分别突出的关键参数的保密性能的影响所考虑的系统。基于推导出的遍历保密率，我们提出了上行链路训练阶段和下行链路传输阶段的联合功率分配，以最大化系统的总保密率。此外，从安全角度出发，提出了另一种优化算法，以最大化能量效率。结果表明，大规模MIMO技术和AN的结合大大有利于NOMA网络的保密性能。此外，上行链路的训练阶段和分簇过程上的保密性能的影响被揭示。此外，通过仿真实验，将所提出的优化算法与其他基准算法进行了比较，验证了其优越性。最后，它表明，该系统优于传统的大规模MIMO正交多址接入的保密性能。
2019-03-13 cs.IT math.IT
QPSK Waveform for MIMO Radar with Spectrum Sharing Constraints
多输入多输出（MIMO）雷达是雷达信号处理领域中一个相对较新的概念。通过考虑各种性能指标和约束，已经开发了许多新颖的MIMO雷达波形。在本文中，我们表明，有限字母恒定包络（FACE）正交脉冲移位键控（QPSK）波形可以被设计为实现一个给定的协方差矩阵，通过将约束非线性优化问题转化为无约束非线性优化问题。此外，我们设计的QPSK波形的方式，他们不造成干扰的蜂窝系统，通过转向零点朝向选定的基站（BS）。根据我们的算法，保证最小的退化，由于零空间投影（NSP）的雷达波形的雷达性能的BS选择。我们设计QPSK波形与频谱共享的限制，为一个固定和移动的雷达平台。我们表明，设计用于固定MIMO雷达的波形匹配所需的波束方向图密切，当BS天线的数量$N^{\text{BS}}$是相当少的雷达天线的数量$M$，由于准静态干扰信道。然而，对于运动雷达，由于快速变化的信道，设计波形与期望波形之间的差异比静止雷达大。
2014-08-14 cs.IT cs.NI math.IT
Performance Gains of Optimal Antenna Deployment for Massive MIMO Systems
我们考虑一个单小区多用户多输入多输出（MIMO）系统的上行链路中，有几个单天线发射机/用户和一个基站与$N$天线在$N\rightarrow\infty$制度。基站天线均匀地分布到整个小区的$n$可允许的位置。首先，我们表明，一个可靠的（每用户）率的$O(\log n)$是通过基站天线的最佳位置优化。我们还证明了一个$O(\log n)$率是最好的可能。因此，与集中式或循环式部署（其中可实现的速率至多是常数）相反，一般部署的速率可以随着$n$几何地增长，从而导致某种形式的“宏复用增益”。“其次，使用高分辨率量化理论的工具，我们推导出一个精确的公式，给出任何$n$和任何用户密度函数的最佳可实现速率。根据我们的公式，最优速率对用户密度函数$f$的依赖性奇怪地仅通过$f$的微分熵。实际上，最优速率随微分熵线性下降，最坏情况是均匀的用户密度。数值模拟证实了我们的分析结果。
2017-08-21 cs.IT math.IT
Channel Estimation for Extremely Large-Scale Massive MIMO Systems
超大规模大规模多输入多输出（MIMO）在未来移动通信中显示出巨大的潜力。然而，极大孔径阵列的使用导致近场和空间非平稳信道条件，这导致收发器设计和应获取的信道状态信息的变化。这封信的重点是信道估计问题，并通过子阵列和散射点之间的映射描述了非平稳信道。本文分别从子阵和散射体的角度提出了子阵和散射体两种信道估计方法来估计近场非平稳信道。仿真结果表明，子阵方向的方法能够以较低的计算复杂度获得准确的信道估计结果，而散射体方向的方法能够准确定位散射体，并能够识别子阵和散射体之间的几乎所有映射关系。
2019-10-11 cs.IT eess.SP math.IT
Capacity and Error Rate Analysis of MIMO Satellite Communication Systems in Fading Scenarios
研究了静止轨道上单颗和多颗双极化卫星与地面移动多天线接收站构成的多输入多输出（MIMO）卫星系统的容量和出错率性能。我们评估了两个系统参数的影响，如卫星数量，接收天线的数量，和SNR和环境因素，包括大气信号衰减和信号相位干扰的整体系统性能上使用MIMO卫星系统的分析和空间模型。
2014-08-09 cs.IT math.IT
