Crosstalk-Resilient Beamforming for Movable Antenna Enabled Integrated Sensing and Communication
本文针对可移动天线赋能的集成感知与通信系统的天线串扰问题，推广串扰模型，提出联合波束成形与天线位置的CRB最小化问题，采用基于TD3的深度强化学习方法求解，提升了系统整体性能。
2025-09-03 eess.SP
Beamforming with hybrid reconfigurable parasitic antenna arrays
针对寄生可重构天线阵列波束成形的物理可实现性难题，提出电路理论模型与原点平移变换，推导闭式解，混合架构能效更优。
2025-02-25 eess.SP
Feasibility study of antenna synthesis using hyper beamforming
无线通信需要有效的天线合成，其特征在于适当的基础设施以提供更宽的带宽和减少的干扰。天线设计具有最小的信号衰减，最佳增益方向性的主波束，以维持最小的损失已经成为许多通信工程师多年来的热点问题。在本文中，偏心的天线，元素间距，椭圆环的数量和元素的数量的影响进行了评估。对于有效的天线合成，深旁瓣电平（SLL）降低和优越的方向性是至关重要的。我们还研究了超波束形成的意义，在椭圆柱面天线阵列（ECAA）的天线参数（天线的偏心率，元素间距，椭圆环的数量和元素的数量）的几何配置相比。超波束指数导致了灵活的方向图合成，同时降低了所提出的天线阵列的旁瓣，从而降低了SLL并增加了方向性，这对于宽带应用至关重要。
2019-10-03 eess.SP
Flexible Beamforming Design with Two-layer Rotatable Antenna: Synergizing Array and Antenna Rotations
The Chinese University of Hong Kong, Shenzhen（香港中文大学（深圳））；Southern University of Science and Technology (SUSTech)（南方科技大学）；University of Waterloo（滑铁卢大学）；National University of Singapore（新加坡国立大学）
本文提出分层旋转六维可重构天线系统，通过联合优化两级旋转和发射波束成形，提升下行覆盖性能，改进波束成形增益。
2026-07-28 eess.SP
Movable-Antenna-Enhanced ISAC: Optimal Antenna Trajectory and Beamforming Design
Friedrich-Alexander-Universität（弗里德里希·亚历山大大学）；University of New South Wales（新南威尔士大学）；The Hong Kong University of Science and Technology（香港科技大学）
针对固定天线ISAC系统性能受限问题，提出利用可移动天线技术通过优化天线轨迹和波束赋形联合设计，在通信服务质量约束下最小化感知波束图失配，并开发基于分支定界的全局最优算法。
2026-05-22 eess.SP
Robust Beamforming for Pinching-Antenna Systems
Harbin Institute of Technology（哈尔滨工业大学）；Queen Mary University of London（伦敦大学玛丽女王学院）；The University of Hong Kong（香港大学）
本文提出针对捏合天线系统的鲁棒波束成形框架，通过优化PAs位置提升系统在信道不确定性下的鲁棒性。
2025-12-19 eess.SP
Rotatable Antenna Enabled Spectrum Sharing: Joint Antenna Orientation and Beamforming Design
针对频谱共享干扰信道，提出联合优化天线方向与波束成形的方案，利用可旋转天线提升加权和速率，并设计低复杂度算法及离散方向选择方法，仿真验证其有效性。
2025-09-26 eess.SP
Joint Microstrip Selection and Beamforming Design for MmWave Systems with Dynamic Metasurface Antennas
动态超颖表面天线（DMA）为未来无线系统实现大规模天线阵列提供了一种新的范例。在本文中，我们研究了下行毫米波（毫米波）DMA系统与有限数量的射频（RF）链。通过使用一个特定的DMA结构，一个等效的毫米波信道模型的第一个明确的特点。在此基础上，我们提出了一种有效的联合微带选择和波束成形方案，以适应有限数量的RF链。提出了一种基于通道增益的微带选择的低复杂度数字波束形成方案，而模拟波束形成器通过坐标上升法获得。数值计算表明，该方案的性能接近DMA没有RF链减少，验证了所提出的计划的有效性。
2022-10-22 eess.SP
A Scalable MVDR Beamforming Algorithm That is Linear in the Number of Antennas
University of Maryland, College Park（马里兰大学帕克分校）；Naval Research Laboratory（海军研究实验室）
针对大规模阵列MVDR波束成形计算复杂度过高的问题，提出利用Sherman-Morrison公式和低秩SVD将复杂度从三次方降至线性，在保持高精度的同时显著降低计算负载，适用于实时应用。
2025-10-16 eess.SP
Single-Element Beamforming using Multi-Mode Antenna Patterns
最近，多模天线已经被研究用于通信以及定位目的。在这项工作中，由一个单一的平面多模辐射器作为一个可操纵的多端口天线提供的能力进行了探讨。作为一个原始的贡献，单个辐射器的模式的各个组的辐射特性相结合，以优化波束形成性能。三种可能的码本实现进行了研究和比较。介绍了一种新的优化准则--单元因子增益。
2022-09-22 eess.SP
Fluid-Antenna Enhanced Integrated Sensing and Communication: Joint Antenna Positioning and Beamforming Design
本文研究流体天线增强的集成感知与通信系统，通过联合优化天线位置和波束赋形矩阵最大化雷达信噪比，并提出基于交替优化、逐次凸逼近和半定松弛的高效算法。
2024-07-07 eess.SP
On the Performance of Tri-Hybrid Beamforming Using Pinching Antennas
China Telecom Beijing Research Institute（中国电信北京研究院）；Queen Mary University of London（伦敦大学玛丽女王学院）；Trinity College Dublin（都柏林三一学院）
本文提出利用压紧天线的三混合波束成形技术，通过优化波导和混合波束成形器提升信道容量和频谱效率。
2026-02-03 eess.SP
Integrated Sensing and Communication with Tri-Hybrid Beamforming Across Electromagnetically Reconfigurable Antennas
National Key Lab. of Wireless Communications, University of Electronic Science and Technology of China（电子科技大学无线通信国家重点实验室）；CEMSE, King Abdullah University of Science and Technology（阿卜杜拉国王科技大学计算机、电气和数学科学与工程学院）；Department of Electrical and Electronic Engineering, University of Manchester（曼彻斯特大学电气与电子工程系）；Department of Electronic and Electrical Engineering, University College London（伦敦大学学院电子与电气工程系）
针对传统混合波束赋形自由度受限问题，提出ERA辅助的ISAC三混合波束赋形框架，联合优化通信速率与感知SCNR，实现近10 dB性能增益。
2025-10-16 eess.SP
Tri-Hybrid Beamforming Design for ISAC Systems with Reconfigurable Antennas
University of Electronic Science and Technology of China（电子科技大学）；King Abdullah University of Science and Technology（阿卜杜拉国王科技大学）；University of Manchester（曼彻斯特大学）；University College London（伦敦大学学院）
本文提出一种三混束形框架，通过优化数字、模拟和电磁波束成形器，提升通信速率和探测信噪比，针对单用户单目标和多用户多目标场景，降低复杂度并减少天线开销。
2026-04-22 eess.SP
A Secure Beamforming Design: When Fluid Antenna Meets NOMA
本文针对配备流体天线的下行NOMA系统，提出一种通过交替优化算法联合优化安全波束成形向量与天线位置以最大化安全速率的设计方案，显著提升了系统安全速率。
2024-11-13 eess.SP
Examination Minutes Measurement of Single-Antenna-Element Beamforming
本文是莱布尼茨汉诺威大学与基尔大学研究人员开展的单天线单元波束赋形测量工作的记录，梳理了测量相关知识，便于后续天线测量的校准与系统设置复用。
2024-03-07 eess.SP
Deep Unsupervised Learning for Joint Antenna Selection and Hybrid Beamforming
在本文中，我们提出了一种新的基于深度无监督学习的方法，该方法联合优化了天线选择和混合波束成形，以提高大规模多输入多输出（MIMO）下行链路系统的硬件和频谱效率。通过使用ResNet从信道矩阵中提取特征，两个神经网络，即，天线选择网络（ASNet）和混合波束形成网络（BFNet）分别用于动态天线选择和混合波束形成器设计。此外，分别为ASNet和BFNet开发了深度概率子采样技巧和专门设计的量化函数，以保持可微性，同时将离散约束嵌入到网络结构中。借助于灵活设计的损失函数，ASNet和BFNet以分阶段无监督的方式联合训练，避免了在监督学习中获取训练标签的高昂计算成本。仿真结果表明，所提出的方法优于传统的基于优化的算法在实现速度和计算复杂度方面。
2022-01-21 eess.SP
Energy-Efficient Secure Communications via Joint Optimization of UAV Trajectory and Movable-Antenna Array Beamforming
提出联合优化无人机轨迹与可移动天线阵列可重构波束成形的框架，在保障合法通信的同时提升保密能效与物理层安全。
2025-07-28 eess.SP
Fast Algorithms for Joint Multicast Beamforming and Antenna Selection in Massive MIMO
大规模多输入多输出是目前领先的物理层技术候选技术，可以显着提高5G系统中单播和多播传输模式的吞吐量。由于与射频（RF）链相比，天线元件在mmW范围内变得更小和更便宜，因此在发射机处执行天线选择是至关重要的，使得可用的RF链被切换到天线的适当子集。研究了大规模多输入多输出系统中单个多播组的多播波束形成和天线选择问题。该问题的现有技术依赖于半定松弛（SDR），其不能按比例放大到大规模多输入多输出状态。提出了一种基于连续凸近似（SCA）的最大最小公平多播波束形成和天线选择联合算法。SCA的核心思想是用一类非光滑的凸优化问题逐次逼近非凸问题。两个快速和内存有效的一阶方法，提出了解决每个SCA子问题。仿真结果表明，所提出的算法优于现有的最先进的方法在解决方案的质量和运行时间，在传统的，特别是在大规模多输入多输出设置。
2020-03-04 eess.SP
Flexible WMMSE Beamforming for MU-MIMO Movable Antenna Communications
针对MU-MIMO可移动天线通信场景，本文提出融合天线位置优化的F-WMMSE波束成形方案，通过正则化稀疏优化框架与RLS-SOMP算法实现联合优化，低复杂度实现后和速率较传统方法提升超20%。
2025-03-22 eess.SP
Antenna Health-Aware Selective Beamforming for Hardware-Constrained DFRC Systems II
提出天线健康感知选择性波束成形方法，通过将天线可靠性纳入优化并利用GPGDA算法处理稀疏阵列选择，在DFRC系统中平衡稀疏度与性能，提升系统可靠性和频谱效率。
2026-06-07 eess.SP
6D Movable Antenna Enhanced Cell-free MIMO: Two-timescale Decentralized Beamforming and Antenna Movement Optimization
University of Electronic Science and Technology of China（电子科技大学）；King Abdullah University of Science and Technology (KAUST)（阿卜杜拉国王科技大学）；Beijing Institute of Technology（北京理工大学）；National University of Singapore（新加坡国立大学）；Kash Institute of Electronics and Information Industry（喀什电子信息产业研究院）
本文提出一种双时间尺度去中心化优化框架，用于6DMA辅助的无基站MIMO系统，通过联合设计波束成形、天线位置和阵列方向，提升通信性能。
2026-01-08 eess.SP
Movable Antenna Enhanced Covert Dual-Functional Radar-Communication: Joint Beamforming and Antenna Position Optimization
UESTC（电子科技大学）；Shandong University（山东大学）；NYU Tandon School of Engineering（纽约大学坦登工程学院）；Concordia University（康考迪亚大学）
研究移动天线增强的隐蔽双功能雷达通信系统，通过联合优化发射波束成形向量、接收滤波器和天线位置，在满足雷达信噪比和传输隐蔽性约束下最大化可达和速率，利用多种技术求解，提升了隐蔽和速率并平衡了通信与雷达性能。
2026-07-08 eess.SP
Joint Transmit and Pinching Beamforming Optimization in Pinching Antenna-Assisted Symbiotic Radio Systems
Central China Normal University（华中师范大学）；Laval University（拉瓦尔大学）；Western University（韦仕敦大学）
本文研究了一种新型的下行共生无线电框架，利用压紧天线系统提升主次传输性能。通过可重构天线位置实现自适应压紧波束成形，以优化信号增强和干扰抑制。提出联合传输与压紧波束成形优化问题，最大化总速率并满足物联网接收机误检概率约束。
2026-06-30 eess.SP
Joint Discrete Pinching-Antenna Activation and Beamforming Design for Efficient PASS-ISAC
School of EECS, Ohio University（俄亥俄大学电气与计算机工程学院）；Faculty of Engineering and Applied Science, Memorial University（纪念大学工程与应用科学学院）
针对离散激活的PASS-ISAC系统，提出联合优化波束成形与天线激活的JDPABO算法，在低感知SNR下逼近连续放置性能并优于固定激活方案。
2026-11-13 eess.SP
UAV-Enabled Wireless Networks with Movable-Antenna Array: Flexible Beamforming and Trajectory Design
本文研究可移动天线阵列增强的无人机多用户通信系统，通过交替优化联合设计波束赋形、轨迹与天线位置以最大化数据速率，并验证了其性能优势。
2024-08-26 eess.SP
Frequency-selective beamforming and single-shot beam training with dynamic metasurface antennas
针对动态超表面天线（DMA）的频率选择性响应导致固定频率下波束成形增益下降的问题，提出动态优化工作频率与单元配置的方法，开发单次波束训练程序，仅用有限谐振频率状态即可完成训练与成形，提升增益。
2024-11-29 eess.SP
Electrically Small Multimodal 3D Beamforming MIMO Antenna for PHY-Layer Security
本文提出了一种用于物理层（PHY层）安全的电小型3D波束成形天线。该天线包括两层堆叠贴片结构，并且是工作在1.85 GHz附近的五模式五端口MIMO系统，具有电气尺寸${ka=0.98}$和高达${55\%}$的辐射效率。通过研究激发模式的特性，相位和幅度控制允许朝向仰角和方位角平面周围的任何方向的单向波束扫描。PHY层的安全性进行了研究，使用定向调制（DM）技术，传输未加扰的基带星座符号到一个预先指定的安全方向，同时在所有其他方向上的空间失真相同的星座。误比特率（BER）计算揭示了合法接收机的期望方向的非常低的${2\times10^{-5}}$值，其中方位角和仰角平面的BER ${<10^{-2}}$波束宽度分别为${55^{\circ}}$和${58^{\circ}}$。
2023-01-20 eess.SP
A Full-Stack Open-Source Framework for Antenna and Beamforming Evaluation in mmWave 5G NR
毫米波（mmWave）通信代表了下一代无线技术的主要创新之一，允许用户达到前所未有的数据速率。为了克服毫米波频率下的高路径损耗，这些系统利用定向天线，该定向天线能够使用波束成形（BF）技术将发射功率聚焦到窄波束中，从而使通信定向。这种新的范例为设计高效的无线系统提出了一系列挑战，其中天线和BF组件在协议栈的更高层也起着重要作用。因此，在全栈仿真中对这些组件进行准确建模对于了解整个系统行为至关重要。本文提出了一种用于5G毫米波蜂窝网络端到端仿真的新框架，包括基于射线跟踪的信道模型以及天线阵列和BF方案的精确模型。我们展示了这个框架，通过评估不同的天线和BF配置的性能，同时考虑链路级和端到端的指标，并提出所获得的结果。
2020-11-09 eess.SP
MISO NOMA Downlink Beamforming Optimization with Per-Antenna Power Constraints
考虑多输入单输出（MISO）系统中非正交多址接入（NOMA）传输的多用户下行波束成形优化问题。总发射功率最小化的问题，制定了每天线功率约束和服务质量（QoS）约束下的NOMA原则。该问题是一个非凸二次约束二次规划问题，传统的半定规划松弛方法是不紧的。为了解决非凸NOMA波束形成问题，我们为每个信号干扰噪声比（SINR）约束构造了一个二阶锥近似，并形成了一个迭代算法，在该算法中求解了一系列二阶锥规划（SOCP）。SOCP序列的最优值是非增的，它收敛到一个局部最优值。然而，我们广泛的模拟结果表明，局部最优值或多或少是好的全局最优值。特别是，我们表明，SDP松弛是紧的两个用户的情况下，如果一个SINR的约束是严格的（非约束）在最优。详细的仿真结果表明，通过所提出的近似算法的性能增益的NOMA下行链路波束成形与每个天线的功率约束。
2018-11-30 eess.SP
Fronthaul Compression and Beamforming Optimization for Secure Cell-free ISAC Systems
针对前传受限的安全无蜂窝ISAC系统，本文联合优化前传压缩与波束成形，结合次优最大化与半定规划松弛方法，在满足保密速率等约束下提升感知性能，仿真验证其优于分布式感知等方案。
2024-12-12 eess.SP
Hybrid Beamforming for Subarray-Level Movable Antenna Enhanced MU-MIMO Communications
Zhejiang Gongshang University（浙江工商大学）；University of Electronic Science and Technology of China（电子科技大学）；National Key Laboratory of Wireless Communications（无线通信全国重点实验室）；University of California, San Diego（加州大学圣地亚哥分校）；Sichuan Normal University（四川师范大学）
本文研究了子阵级可移动天线架构以提升多用户MIMO通信的空分复用能力，通过联合优化混合波束成形和子阵位置以提高系统频谱效率，提出SIC-MA方法在仿真中优于固定子阵的SIC-FPA方案。
2026-04-21 eess.SP
Joint Antenna Positioning and Beamforming for Movable Antenna Array Aided Ground Station in Low-Earth Orbit Satellite Communication
针对超密集LEO卫星通信，提出可移动天线阵列辅助地面站架构，联合优化天线位置与波束成形，以最大化平均可达速率并抑制干扰。
2025-09-09 eess.SP
Low-Complexity Leakage-based Secure Precise Wireless Transmission with Hybrid Beamforming
在传统的安全精确无线传输（SPWT）中，全数字波束形成（FDB）在发射天线系统中具有很高的保密性能，但在中、大规模系统中会导致巨大的射频链电路预算。为了降低复杂度，这封信考虑了一个混合数字和模拟（HDA）的结构与随机频率映射到RF链，以实现SPWT。在此基础上，提出了一种基于最大化信号漏噪比（SLNR）和人工噪声漏噪比（ANLNR）的混合SPWT方案（M-SLNR-ANLNR）。与FDB方案相比，该方案减少了电路预算，具有较低的计算复杂度和相当的保密性能。
2019-10-28 eess.SP
Robust Secure Beamforming for Movable Antenna Enhanced Integrated Sensing and Communications
National Key Laboratory of Wireless Communications, University of Electronic Science and Technology of China（电子科技大学无线通信国家重点实验室）；New York University (NYU) Abu Dhabi（阿布扎比纽约大学）；NYU WIRELESS, NYU Tandon School of Engineering（纽约大学坦登工程学院NYU WIRELESS）；Southwest China Research Institute of Electronic Equipment (SWIEE)（中国西南电子设备研究所）
针对不完美窃听信道状态信息，提出联合优化发射波束赋形和天线位置的鲁棒波束赋形设计，以最大化雷达信干噪比并保证通信安全，采用基于块坐标下降的算法结合逐次凸近似和分数规划。
2026-06-05 eess.SP
Joint Receive Antenna Selection and Beamforming in RIS-Aided MIMO Systems
本文研究了一种低复杂度的可重构智能表面辅助多用户多输入多输出系统设计。基站（BS）应用接收天线选择以将其天线的子集连接到可用射频链。对于该设置，BS切换网络、上行链路预编码器和RIS相移被联合设计，使得上行链路和速率被最大化。原理设计问题归结为NP难混合整数优化问题。因此，我们调用加权最小均方误差技术和惩罚对偶分解方法开发一个易于处理的迭代算法，有效地逼近最优设计。我们的数值研究验证了所提出的算法的效率和其优越的性能相比，基准。
2022-12-28 eess.SP
Toward Practical Fluid Antenna Systems: Co-Optimizing Hardware and Software for Port Selection and Beamforming
本文面向流体天线系统提出GNN与随机端口选择结合的软硬件协同设计方法，并开发FPGA加速器与调度算法，在保证通信性能的同时实现低时延波束成形与端口选择优化。
2025-07-18 eess.SP
Flexible Cylindrical Arrays with Movable Antennas for MISO System: Beamforming and Position Optimization
本文提出一种利用柔性圆柱阵列中可移动天线的动态灵活性，通过分数规划和CGS-Adam算法优化波束成形与天线位置，实现高达31%性能提升的6G无线通信方案。
2025-01-25 eess.SP
Learning Beamforming for Pinching Antenna System-Enabled ISAC in Low-Altitude Wireless Networks
School of Electronic Engineering and Computer Science, Queen Mary University of London（伦敦大学玛丽女王学院电子工程与计算机科学学院）
本文提出了一种基于图神经网络的SWISAC-GNN方法，用于学习近场天线系统在低空无线网络中的波束成形，以提升感知与通信性能。
2025-12-03 eess.SP
Joint Discrete Antenna Positioning and Beamforming Optimization in Movable Antenna Enabled Full-Duplex ISAC Networks
School of Cyber Science and Engineering, Xi’an Jiaotong University（西安交通大学网络空间安全学院）
本文针对可移动天线使能的全双工ISAC网络，提出联合优化离散天线位置、波束成形、感知协方差矩阵和用户功率以最小化总发射功耗，并采用BPSO结合DC规划与SCA求解非凸问题，数值结果验证了其相比固定天线阵列的功耗优势。
2025-11-06 eess.SP
Finite-Aperture Modeling of Pattern-Reconfigurable Antennas for Multiuser Beamforming
Nanjing University of Science and Technology（南京理工大学）；City University of Hong Kong（香港城市大学）
本文提出方向图可重构天线的有限孔径模型，利用傅里叶表示与系数界限，开发了高效的多用户波束成形算法，实现和速率提升与优化加速。
2026-10-08 eess.SP
Tri-Hybrid Beamforming Design for DMA-Aided Secure ISAC Systems
Harbin Institute of Technology（哈尔滨工业大学）
本文提出一种DMA辅助安全ISAC系统的三混合波束成形设计，通过三重交替优化逼近全数字解，在满足保密和功率约束下，将感知SNR提升约3 dB。
2026-09-09 eess.SP
RL based Beamforming Optimization for 3D Pinching Antenna assisted ISAC Systems
Queen Mary University of London（伦敦大学玛丽女王学院）；Macao Polytechnic University（澳门理工大学）；Kyung Hee University（庆熙大学）；The University of Hong Kong（香港大学）
本文提出基于强化学习的3D捏合天线优化方法，以提升ISAC系统的通信与感知性能。
2026-01-28 eess.SP
Dimensionality Reduced Antenna Array for Beamforming/steering
波束成形使得聚焦通信方法成为可能。它广泛应用于阵列超声波、光学、高速无线通信等电磁波领域。传统的波束控制通常需要在每个辐射元件之后添加单独的有源幅度相位控制单元。大规模相控阵天线的高功耗和复杂性可以通过减少有源控制器的数量来克服，将波束形成技术推向卫星通信和深空探测。本文提出了一种全新的降维级联角偏置相控阵天线（DRCAO-PAA）设计。此外，建议的DRCAO-PAA压缩使用奇异值沉积的概念。为了给实际应用铺平道路，采用了粒子群优化算法和深度神经网络Transformer。在此理论框架的基础上，搭建了实验板对理论进行了验证。最后，分别用4/3/2主动控制器实现了16/8/4阵列的波束控制。
2022-10-28 eess.SP
Exploiting Movable Antennas in NOMA Networks: Joint Beamforming, Power Allocation and Antenna Position Optimization
针对基站与用户均配备可移动天线的下行 NOMA 网络，提出基于 AO、SPCA 与 SCA 的联合波束赋形、功率分配及天线位置优化算法，显著提升系统吞吐量。
2025-07-24 eess.SP
Deep Reinforcement Learning Based Intelligent Reflecting Surface for Secure Wireless Communications
在本文中，我们研究了一个智能反射面（IRS）辅助的无线安全通信系统的物理层的安全，IRS是部署调整其表面反射元件，以确保安全通信的多个合法用户在存在多个窃听者。以提高系统保密率为目标，针对不同的服务质量（QoS）要求和时变信道条件，提出了一种联合优化基站波束形成和IRS反射波束形成的设计问题。针对系统的动态性和复杂性，以及非凸优化问题的挑战性，提出了一种基于深度强化学习（Deep Reinforcement Learning，DRL）的安全波束形成方法，以实现动态环境下对抗窃听者的最优波束形成策略。此外，决策后状态（PDS）和优先经验重放（PER）计划被用来提高学习效率和保密性能。具体地说，PDS能够跟踪环境的动态特性，并相应地调整波束成形策略。仿真结果表明，在IRS辅助的安全通信系统中，基于深度PDS-PER学习的安全波束形成方法能够显著提高系统的保密率和QoS满足概率。
2020-12-24 eess.SP
Joint Beamforming and Position Optimization for Movable-Antenna and Movable-Element RIS-Aided Full-Duplex 6G MISO Systems
本文提出一种利用可移动天线和可移动RIS元件的全双工6G MISO系统，通过联合优化波束成形和位置以提高系统总速率。
2026-01-13 eess.SP
Joint Precoder and Combiner Design for MMSE Distributed Beamforming with Per-Antenna Power Constraints
我们考虑最小均方误差（MMSE）的联合预编码器和组合器的设计单和多载波分布式波束形成系统的非均匀每个天线的发射功率约束。我们表明，类似的最大增益问题，迭代高斯-赛德尔算法可用于最小化MSE交替优化发射机和接收机系数。在单载波系统中，通过对有效MISO信道的简单投影来获得最佳发射系数。在多载波的情况下，与总和MSE的目标，高斯-赛德尔的方法是再次适用，但必须通过解决二次约束的二次问题，我们应用一个双梯度算法的发射系数。一个数值例子表明，改善了0.7 dB的载波信噪比（SNR）相对于投影特征向量方法的多载波DBF系统与瑞利衰落多径信道。
2019-05-02 eess.SP
Beamforming Gain with Single-RF Movable Arrays
China Telecom Beijing Research Institute（中国电信北京研究院）；Queen Mary University of London（伦敦大学玛丽女王学院）；University of Alberta（阿尔伯塔大学）
研究单射频链驱动所有可移动天线单元，分析天线位置配置实现的波束赋形增益，证明单径信道下增益随天线数线性增长，多径信道下给出相干合并条件和孔径要求，并推导多用户场景的最优功率分配和天线位置搜索算法。
2026-06-11 eess.SP
Tri-Hybrid Beamforming Design for Fully-Connected Pinching Antenna Systems
The University of Hong Kong（香港大学）；Kyung Hee University（庆熙大学）
本文针对夹挤天线系统提出全连接三混合波束成形架构，构建加权和速率优化问题，设计两种算法联合优化发射波束成形器与天线位置，仿真验证其可在更少射频链路下实现相当速率与更优能效。
2025-11-18 eess.SP
Efficient Cell-Specific Beamforming for Large Antenna Arrays
我们提出了一种有效的方法来设计宽波束与空间平坦的阵列因子和有效的功率利用率为特定于小区的覆盖在通信系统配备了大型天线阵列。为了确保全功率效率，该方法仅限于相位权重操纵。我们的框架是基于双极化波束形成和多相Golay序列之间的连接。利用这种连接，我们提出了几种方法，从较小的阵列扩展到较大的尺寸，同时保持辐射模式。此外，为了填补在可行的阵列大小的差距，我们引入了$ε$ -互补的概念，放宽了对零旁瓣的总和非周期自相关函数的序列对的要求。此外，我们开发了一种改进的大波束形成算法（MGDA），发现$ε$ -互补对任意长度，从而使宽波束形成任意大小的均匀线阵。我们还讨论了这种方法的扩展到二维均匀矩形阵列。我们的数值结果表明，相对于现有的波束展宽方法的优越性，所提出的方法。
2021-10-11 eess.SP
Fluid-Antenna Enhanced ISAC: Joint Antenna Positioning and Dual-Functional Beamforming Design under Perfect and Imperfect CSI
本文研究FA增强的ISAC系统，在完美与不完美CSI下通过优化天线位置和双功能波束成形最大化感知SNR，提出基于AO的迭代算法并验证了其收敛性与显著性能增益。
2024-07-25 eess.SP
LLM-enabled Antenna Partitioning and Beamforming Optimization for Segmented Pinching
Queen Mary University of London（伦敦大学玛丽女王学院）；Xi’an Jiaotong University（西安交通大学）；Kyung Hee University（庆熙大学）；The University of Hong Kong（香港大学）
本文提出基于大语言模型的框架，用于优化分段捏合天线辅助的集成感知与通信系统，通过构建CSI诱导自图和任务特定头，实现天线部署、分区和波束成形的联合预测，提升系统适应性。
2026-04-11 eess.SP
Optimized Beamforming and Bandwidth Allocation in Multi-Antenna UAV-Assisted Vehicular Networks
School of Electrical Engineering, Iran University of Science & Technology (IUST)（伊朗理工大学电气工程学院）；School of Computing and Information Technology, Great Bay University（东莞理工学院计算机与信息技术学院）；Great Bay Institute for Advanced Study (GBIAS)（大湾区高等研究院）
针对动态环境下关键任务车辆的可靠通信问题，提出一种结合多天线波束赋形与动态带宽分配的无人机辅助通信框架，通过交替优化框架实现联合优化，数值结果表明所提方案优于单独优化方法。
2026-06-29 eess.SP
