Single-Tap Precoders and Decoders for Multi-User MIMO FBMC-OQAM under Strong Channel Frequency Selectivity
提出了在强信道频率选择性情况下多用户多输入多输出滤波器组多载波调制的线性预编码器或解码器的设计。用户和基站（BS）使用空分多址（SDMA）进行通信。所提出的低复杂度解决方案基于下行链路/上行链路中基站（BS）处的单抽头每子载波预编码/解码矩阵。与在子载波级别假设平坦信道频率选择性的经典方法相反，BS不进行该假设并且考虑由信道频率选择性引起的失真。在较早的作品中导出的强信道选择性的情况下的FBMC渐近均方误差（MSE）的表达式的开发和扩展。线性预编码器和解码器的发现，通过优化的MSE公式下的两个设计标准，即迫零（ZF）或最小均方误差（MMSE）。最后，仿真结果验证了优化设计的性能。只要BS天线的数目大于用户的数目，则示出了那些额外的自由度可以用于补偿信道频率选择性。
2016-11-08 cs.IT math.IT
Optimum GSSK Transmission in Massive MIMO Systems Using the Box-LASSO Decoder
在这项工作中，我们建议采用盒LASSO，流行的LASSO方法的变化，作为一个低复杂度的解码器在一个大规模的多输入多输出（MIMO）无线通信系统。Box-LASSO主要用于同时检测结构化信号，例如已知为稀疏和有界的信号。一种产生基本上稀疏且有界的星座点的调制技术是所谓的广义空移键控（GSSK）调制。在这个方向上，我们推导出高维尖锐的特性的各种性能指标的盒LASSO，如均方误差，支持恢复的概率，和元素出错率，独立同分布（i.i.d.）高斯信道并不是完全已知的。特别地，分析表征可以用于证明与广泛使用的标准LASSO相比Box-LASSO的性能改进。然后，我们可以使用这些措施来优化调整Box-LASSO的相关超参数，如正则化参数。此外，我们推导出最佳的功率分配和训练时间计划在一个基于训练的大规模MIMO系统。蒙特卡罗模拟被用来验证这些前提，并显示所得出的分析结果的清晰度。
2022-01-18 cs.IT math.IT
On the Average Complexity of Sphere Decoding in Lattice Space-Time Coded MIMO Channel
多输入多输出（MIMO）无线信道中一般空时码的基本球形译码器的精确平均复杂度分析是一个难点。在这项工作中，我们揭示了准静态，LAST空时（LAST）编码MIMO信道的球形解码的计算复杂性。具体来说，我们驱动解码器的计算复杂性的尾部分布的上限。我们表明，当计算复杂性超过一定的限制，这个上限成为主导的中断概率实现的LAST编码和球形解码方案。然后，我们计算的最小平均计算复杂性所需的解码器，以达到接近最佳性能的系统参数。我们的研究结果表明，存在一个截止率（复用增益）的平均复杂度保持有界。
2012-06-05 cs.IT math.IT
Hybrid Group Decoding for Scalable Video over MIMO-OFDM Downlink Systems
提出了一种基于MIMO-OFDM系统的可伸缩视频广播方案。可伸缩视频源层被信道编码和调制成独立的信号流，然后在某些时频块中从分配的天线发送。每个接收机采用连续组解码器，通过将其他信号流视为干扰来解码感兴趣的信号流。发射机根据接收机反馈的速率信息进行自适应编码和调制，以及发射天线和子载波分配。我们还提出了一种混合接收机，连续组解码器和MMSE解码器之间的切换取决于速率。大量的仿真结果表明，所提出的基于组解码的可伸缩视频广播方案的性能增益的基础上，传统的MMSE解码。
2013-06-20 cs.IT math.IT
DMT Optimality of LR-Aided Linear Decoders for a General Class of Channels, Lattice Designs, and System Models
这项工作确定了第一个一般的，明确的，非随机的MIMO编码器-解码器结构，保证最优的分集复用权衡（DMT），而不采用计算昂贵的最大似然（ML）接收机。具体来说，这项工作建立了一类正则格解码器的DMT最优性，更重要的是，它们的格约简（LR）辅助线性对应物的DMT最优性。结果适用于所有通道统计，所有通道尺寸，最有趣的是，无论应用的特定格码。作为特殊情况，已确定MMSE-GDFE格型解码器的基于LL L的LR辅助线性实现有助于以最坏情况复杂度对任何格型码进行DMT最佳解码，该最坏情况复杂度在数据率中最多线性增长。这表示当与复杂度通常为指数速率的ML解码相比时解码复杂度的根本降低。结果的通用性使它们适用于大量的相关通信场景，如准静态MIMO，MIMO-OFDM，ISI，协作中继，MIMO-ARQ信道，在所有这些都保证了LR辅助线性解码器的DMT最优性。所采用的方法产生的洞察力，并激励进一步的研究，到联合收发器的设计与改进的SNR差距ML解码。
2009-05-25 cs.IT math.IT
Achieving Low-Complexity Maximum-Likelihood Detection for the 3D MIMO Code
3D MIMO码是一种用于分布式MIMO广播的鲁棒且高效的空时分组码（STBC），但具有高的最大似然（ML）解码复杂度。本文首先分析了三维MIMO码的一些性质，证明了三维MIMO码是快速可译码的。证明了在准静态信道中，采用多进制平方QAM调制，ML译码的复杂度可以由原来的O（M^8）降低到O（M^4.5）.因此，我们提出了一个简化的ML解码器利用3D MIMO代码的独特属性。仿真结果表明，提出的简化ML解码器可以实现更低的处理时间延迟相比，经典的球形解码器与Schnorr-Euchner枚举。
2014-01-14 cs.IT cs.NI math.IT
Lattice Sequential Decoding for LAST Coded MIMO Channels: Achievable Rate, DMT, and Complexity Analysis
分析了格型序列译码器在LAST编码MIMO信道下的渐近性能。我们确定的速率可实现格编码和顺序解码应用到这样的信道。推导出格序解码下的分集复用权衡（DMT）是其参数--偏置项的函数，偏置项对于控制解码阶段所需的计算量至关重要。实现低解码复杂度需要增加偏置项的值。然而，这是以失去信道的最佳折衷为代价的。在这项工作中，我们推导出尾部分布的解码器的计算复杂性在高信号噪声比制度。我们的分析表明，这样一个低复杂度的解码器的尾部分布是由底层编码方案的信道的中断概率。此外，尾部指数的复杂性分布是等价的DMT实现格编码和格顺序解码方案。我们推导出渐进平均复杂度的顺序解码器作为系统参数的函数。特别是，我们表明，存在一个截止复用增益的平均计算复杂性的解码器仍然有界。
2011-10-04 cs.IT math.IT
Reduced-complexity maximum-likelihood decoding for 3D MIMO code
三维MIMO编码是一种适用于分布式MIMO广播的高效、鲁棒的空时编码方案。然而，如果使用最佳最大似然（ML）解码，则其遭受高计算复杂性。在本文中，我们首先调查的独特性质的3D MIMO码，从而提出了一个简化的解码算法，而不牺牲ML最优。分析表明，在准静态信道下，采用M元平方QAM星座图，译码复杂度从O（M^8）降低到O（M^4.5）。此外，我们提出了一个有效的实现简化ML解码器，实现了更低的解码时间延迟相比，经典的球形解码器与Schnorr-Euchner枚举。
2014-01-07 cs.IT math.IT
Performance Analysis of 2*4 MIMO-MC-CDMA in Rayleigh Fading Channel Using ZF-Decoder
本文利用MATLAB软件分析了2 × 4 MIMO-MC-CDMA系统的性能，大大降低了系统的误码率。本文将MIMO与MC-CDMA系统相结合，以降低系统的误比特率出错率，其中MC-CDMA是一种多用户多址方案，用于提高系统的数据率。MC-CDMA系统是一种单宽带频率选择性载波，它将频率选择性载波转换为并行的窄带平坦衰落多个子载波，以提高系统的性能。目前MC-CDMA系统进一步改进为2 × 4 MIMO系统，在接收端采用ZF（Zero Forcing）译码器，采用半速率卷积编码的Alamanti STBC分组码作为MIMO系统的发射分集，通过多发射天线进行发射。采用卷积码的MIMO-MC-CDMA的重要性首先是降低系统的复杂度，其次是降低误码率，最后是提高增益。在本文中，我们研究了不同的调制技术，如8-PSK，16-QAM，QPSK，32-QAM，8-QAM和64-QAM在瑞利衰落信道中使用MATLAB的系统性能。
2014-02-26 cs.IT cs.NI math.IT
A simple bound on the BER of the MAP decoder for massive MIMO systems
大规模MIMO系统的部署使得多用户检测系统的大系统性能研究重新受到人们的关注。在本文中，我们证明了一个非平凡的上限的比特出错率（BER）的MAP检测器的BPSK信号传输和等功率条件。特别是，我们的界限是近似紧在高信噪比。证明是简单的，并依赖于戈登的比较不等式。有趣的是，我们表明，戈登的不等式是紧的假设下，所得到的BER预测相匹配的副本对称性（RS）下的副本方法的预测。此外，我们证明，当接收到发送天线的比例超过$0.9251$，副本预测匹配匹配滤波器下限（MFB）在高信噪比。我们用数字证据来证实我们的结果。
2019-03-10 cs.IT eess.SP math.IT
Symbol Error Rate Performance of Box-relaxation Decoders in Massive MIMO
用于大型多输入多输出无线通信系统中的符号检测的最大似然（ML）解码器通常在计算上是禁止的。在本文中，我们研究了一个流行的和实用的替代方案，即盒松弛优化（BRO）解码器，这是一个自然的凸松弛ML。对于具有加性高斯噪声的iid实高斯信道，我们得到了BRO的误符号率（SER）的精确渐近表达式。公式特别简单，它们产生有用的见解，并且它们允许与匹配滤波器界限（MFB）和迫零解码器进行准确的比较。对于BPSK信号，BRO的SER性能在平方系统的MFB的3dB内，并且随着接收天线的数量与发射天线的数量相比变大，它接近MFB。我们的分析进一步表征的BRO的解决方案的经验密度函数，并表明，任何固定数量的符号的错误事件是渐近独立的。分析背后的基本工具是凸高斯最小-最大定理。
2017-11-30 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
Two-phase Unsourced Random Access in Massive MIMO: Performance Analysis and Approximate Message Passing Decoder
本文提出一种大规模 MIMO 中的两阶段 URA 方案，通过联合获取 CSI 并将子块恢复转化为压缩感知问题，基于副本方法构建理论分析框架，并设计 AMP 恢复算法，实现了更高的频谱效率和更优性能。
2023-06-27 cs.IT math.IT
MIMO APP Receiver Processing with Performance-Determined Complexity
通常的接收机处理总是以最佳可实现的比特出错率性能为目标，这可能导致资源的浪费，特别是当传输条件使得最佳性能比所需性能好几个数量级时。在这项工作中，提出了一个处理框架，它允许调整的处理要求的传输条件和所需的比特出错率。它适用于在多输入多输出信道上操作的后验概率接收机。它表明，显着的复杂性节省可以实现在软，球解码器为基础的检测器和信道解码器，只有很小的修改。
2012-01-20 cs.IT math.IT
Fed-PELAD: Communication-Efficient Federated Learning for Massive MIMO CSI Feedback with Personalized Encoders and a LoRA-Adapted Shared Decoder
School of Information Science and Electronic Engineering, Shanghai Jiao Tong University（信息科学与电子工程学院，上海交通大学）
针对大规模MIMO CSI反馈深度学习中的通信开销、数据异质性与隐私问题，提出融合个性化编码器与LoRA适配共享解码器的联邦学习框架Fed-PELAD，可大幅降低上行通信成本并提升异质场景下的反馈精度。
2025-10-29 cs.AI cs.IT math.IT
An Efficient Two-Stage SPARC Decoder for Massive MIMO Unsourced Random Access
本文研究了一种基于稀疏回归码和树码的级联编码方案，用于大规模多输入多输出系统中的无源随机接入。我们的重点是集中在有效的解码与实际关注的内部的。一个两阶段的方法，提出了实现接近最佳的性能，同时保持低的计算复杂性。具体地说，一个一步阈值为基础的算法是第一次用于减少大的维度的LDPC解码，之后，一个宽松的最大似然估计器进行细化。充分的仿真结果提供了验证接近最佳的性能和低计算复杂性。此外，对于基于协方差的稀疏恢复方法，给出了在凸松弛条件下支持的活跃用户数上界的理论分析，以及基于一步阈值算法成功降维的概率.
2022-08-12 cs.IT eess.SP math.IT
Fast Updating the STBC Decoder Matrices in the Uplink of a Massive MIMO System
降低诸如大规模多输入多输出（MIMO）配置的现代无线通信系统的计算复杂性是最感兴趣的。提出了一种新的动态大规模MIMO系统上行链路空时分组码（STBC）译码矩阵求逆加速算法。考虑了一个多用户系统，其中基站配备有大量的天线，每个用户有两个天线。此外，用户可以动态地进入或退出系统。对于给定的空时分组码/译码方案，当系统中加入或删除一个用户时，采用所提出的方法将显著降低接收机的计算复杂性。在该方案中，迫零（ZF）以及最小均方误差（MMSE）解码的矩阵求逆来自分块矩阵的逆和伍德伯里矩阵单位。此外，当用户数量固定但信道估计对于特定用户改变时，可以利用所建议的技术。推导了更新解码矩阵逆的数学方程，并与直接求逆的方法进行了比较。评估证实了所提出的方法的有效性。
2022-08-22 cs.IT eess.SP math.IT
Fundamental Rate-Reliability-Complexity Limits in Outage Limited MIMO Communications
该工作为中断限制MIMO通信的一般设置确定了速率、可靠性和计算复杂性的基本限制。在高SNR机制中，限制在所有编码器、所有解码器和所有复杂度调节策略上被优化。然后，工作继续明确识别编码器-解码器设计和策略，以满足此最佳权衡。在实践中，这些限制旨在有意义地量化不同的相关度量，例如每单位复杂度和功率的最佳速率可靠性能力、每复杂度成本的最佳分集增益或数值运算的最佳数量（即，触发器）。最后，权衡的简单性质，使其有用的洞察力比较的速率-可靠性-复杂性的能力，为不同的编码器-解码器。
2010-06-23 cs.CC cs.IT math.IT
Near ML detection using Dijkstra's algorithm with bounded list size over MIMO channels
为了降低多输入多输出（MIMO）信道下信号近最大似然（ML）检测的计算复杂性，提出了QR分解后列表大小有界的Dijkstra算法.在此基础上，我们比较了所提出的算法，QR分解M-算法（QRD-MLD），其改进的性能。当列表大小被设置为实现与QRD-MLD几乎相同的出错率（SER）时，所提出的算法具有较小的平均计算复杂性。
2008-02-13 cs.IT math.IT
Joint Channel Estimation and Feedback with Masked Token Transformers in Massive MIMO Systems
本文提出一种基于编码器-解码器的掩码Token Transformer网络，通过自掩码注意力编码与轻量级去噪模块联合实现大规模MIMO系统的信道估计与反馈，在联合与单独任务中均优于现有技术。
2023-08-04 cs.IT cs.LG 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
Simulated Bifurcation Algorithm for MIMO Detection
研究了多输入多输出（MIMO）系统中模拟分叉（SB）算法的信号检测性能，这是现代无线通信系统中的一个关键问题。我们的研究结果表明，SB算法可以实现显着的性能改善广泛使用的线性最小均方误差解码器的比特出错率与信噪比，以及性能改善的相干伊辛机的MIMO检测方法。
2022-10-26 cs.IT math.IT quant-ph
An Encoder-Decoder Network for Beamforming over Sparse Large-Scale MIMO Channels
Department of Electrical Engineering, Columbia University（电气工程系，哥伦比亚大学）
本研究提出一种基于编码器-解码器网络（EDN）的端到端深度学习框架，通过半摊销学习与知识蒸馏策略训练，可实现稀疏大规模MIMO信道下的下行链路波束成形，且适用于远场和近场混合场景，经仿真验证有效。
2025-09-27 cs.IT cs.LG cs.SY
Coherent Product Superposition for Downlink Multiuser MIMO
在两个用户广播信道，其中一个用户有完整的CSIR和其他没有，最近的结果表明，TDMA是严格的次优和产品叠加需要非相干信令实现自由度增益下，许多天线配置。这项工作介绍了产品叠加在域中的相干信令与导频，演示了产品叠加的优势，在低信噪比以及高信噪比，并建立了自由度增益在一个更广泛的接收机天线配置。两类解码器，有和没有干扰消除，进行了研究。通过分析建立了可调速率，并通过模拟进行了说明。
2016-07-25 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
The Limiting Poisson Law of Massive MIMO Detection with Box Relaxation
从噪声线性测量估计二进制向量是MIMO系统的典型问题。一个流行的算法，称为盒松弛解码器，估计目标信号，通过解决一个最小二乘问题的凸约束。本文表明，该算法的性能，衡量的错误解码的比特数，有一个限制泊松定律。当采样率和噪声方差（问题的两个关键参数）随着系统维度的增长而遵循一定的比例时，就会发生这种情况。此外，在一个定义明确的阈值，完美恢复的概率示出经历一个相变，其特征在于由Gumbel分布。数值模拟证实了这些理论预测，表明它们匹配的实际性能的算法，即使在适度的系统尺寸。
2020-06-15 cs.IT math.IT
Practical MIMO-NOMA: Low Complexity & Capacity-Approaching Solution
MIMO-NOMA结合了多输入多输出（MIMO）和非正交多址（NOMA），可以解决异构挑战，如大规模连接，低延迟和高可靠性。本文提出了一种实用的编码MIMO-NOMA系统，该系统性能接近容量，实现复杂度低。具体而言，所采用的接收机由一个多用户线性最小均方误差（LMMSE）检测器和一个银行的单用户消息传递解码器，分解成分布式的低复杂度的计算的整体信号恢复。提出了一种渐进外信息传递分析方法来估计迭代接收机的性能，其中构造了在迭代译码角度与LMMSE检测器相匹配的实际信道码。因此，建议的编码MIMO-NOMA系统实现渐近性能在0.2 dB的理论容量。仿真结果验证了所提出的系统在实际环境中的可靠性和鲁棒性，包括各种系统负载，迭代次数，码长和信道条件。
2018-07-18 cs.IT math.IT
Learning Perturbations for Soft-Output Linear MIMO Demappers
用于多输入多输出（MIMO）检测的基于树的解映射器（诸如球形解码器）可以实现接近最优的性能，但是由于其顺序性质而导致高计算成本。在本文中，我们提出了扰动线性解映射器（PLM），这是一种新的数据驱动模型，用于并行计算软输出。为了实现这一点，PLM使用端到端贝叶斯优化来学习以初始线性估计和对数似然比裁剪参数为中心的分布。此外，我们表明，格减少可以自然地纳入PLM流水线，这允许权衡计算成本对编码块出错率减少。我们发现，优化的PLM可以实现近最大似然（ML）性能在瑞利信道中，使其成为一个有效的替代基于树的demapper。
2022-09-09 cs.IT math.IT
Iterative Detection and LDPC Decoding Algorithms for MIMO Systems in Block-Fading Channels
针对块衰落$F = 2$和快衰落Rayleigh信道，提出了一种基于低密度奇偶检验（LDPC）码的多输入多输出（MIMO）系统迭代检测与译码（IDD）方案。利用码的结构和对数似然比（LLR）的特性，设计了一种具有软信息处理的IDD接收机。最小均方误差（MMSE）与连续干扰消除（SIC）和并行干扰消除（PIC）计划。软\textit{a posteriori}输出的解码器在块衰落信道与根校验LDPC码允许我们创建一个新的策略，以改善比特出错率（BER）的MIMO IDD方案。我们提出的策略在某些情况下，导致高达3dB的增益块衰落信道的BER和高达1dB的快衰落信道。
2014-04-08 cs.IT math.IT
Iterative Detection and Decoding Algorithms using LDPC Codes for MIMO Systems in Block-Fading Channels
针对块衰落和快瑞利衰落信道下的多输入多输出（MIMO）系统，提出了基于低密度奇偶校验（LDPC）码的迭代检测和译码（IDD）算法。软输入软输出最小均方误差接收机与连续干扰消除被认为是。特别是，我们设计了一种新的策略来提高IDD方案的出错率（BER）性能，该策略考虑了使用根校验LDPC码时块衰落信道中解码器的软\textit{a posteriori}输出。一个MIMO IDD接收机与软信息处理，利用码结构和对数似然比的行为也被开发。此外，我们提出了一个调度算法的LDPC码译码块衰落信道。仿真结果表明，所提出的技术在块衰落和快衰落信道的BER方面的显着增益。
2015-05-04 cs.IT math.IT
DUIDD: Deep-Unfolded Interleaved Detection and Decoding for MIMO Wireless Systems
ETH Zurich（苏黎世联邦理工学院）；NVIDIA Corporation（英伟达公司）
迭代检测和解码（IDD）是已知的，以实现近容量性能的多天线无线系统。我们提出了深度展开交织检测和解码（DUIDD），一个新的范例，降低了IDD的复杂性，同时实现更低的出错率。DUIDD将数据检测器和信道解码器的内部级交错，这加速了收敛并降低了复杂度。此外，DUIDD应用深度展开来自动优化算法超参数、软信息交换、消息阻尼和状态转发。我们使用NVIDIA的Sionna链路级仿真器在5G近多用户MIMO-OFDM无线系统中演示了DUIDD的有效性，该系统具有新颖的低复杂度软输入软输出数据检测器，优化的低密度奇偶校验解码器和来自商业射线跟踪器的信道向量。我们的结果表明，DUIDD优于经典IDD无论是在出错率和计算复杂性。
2022-12-15 cs.IT cs.LG eess.SP
Performance Analysis of Two-Way AF MIMO Relaying of OSTBCs with Imperfect Channel Gains
本文研究了基于信道状态信息（CSI）估计的双向放大转发（AF）多输入多输出（MIMO）中继系统中正交空时分组码（OSTBC）的中继问题。一个简单的四阶段协议用于训练和OSTBC数据传输。在用户终端处对OSTBC数据的解码是通过在最大似然解码器中用估计的CSI替换精确的CSI来执行的。矩母函数（m.g.f.）的紧近似通过忽略高阶噪声项，推导了瑞利衰落下用户端接收信噪比的计算公式。所考虑的合作方案的分析平均误差性能推导出使用m.g.f.表情此外，所考虑的方案的分析多样性秩序也得到了一定的系统配置。仿真和分析表明，信道估计不影响基于OSTBC的双向AF MIMO中继系统的分集阶数。
2014-07-04 cs.IT math.IT
Coded Kalman Filtering over MIMO Gaussian Channels with Feedback
针对带反馈的MIMO高斯信道，研究远程稳定动态系统问题，提出编码卡尔曼滤波器，建立有限MSE的充要条件，并证明线性码通常非最优。
2025-08-05 cs.IT cs.SY eess.SY
Sum Rate Maximization using Linear Precoding and Decoding in the Multiuser MIMO Downlink
我们提出了一种算法，以最大化的瞬时总和数据率发送的基站在多用户多输入多输出系统的下行链路。发射机和接收机可以各自配备有多个天线，并且每个用户可以接收多于一个的数据流。我们表明，最大化的总和率是密切相关的最小化的产品的均方误差（PMSE）。该算法采用上行链路/下行链路的对偶迭代设计发射-接收线性预编码器，解码器，和功率分配，最小化的PMSE下的总和功率约束的所有数据流。数值仿真表明了该算法的有效性，并支持使用PMSE准则，在最大限度地提高整体的瞬时数据率。
2008-01-02 cs.IT math.IT
Regularized Zero-Forcing Interference Alignment for the Two-Cell MIMO Interfering Broadcast Channel
在本文中，我们提出了两个小区的多输入多输出（MIMO）干扰广播信道的收发器的设计策略，除了用户间干扰（IUI）存在小区间干扰（ICI）。首先，我们制定了广义迫零干扰对齐（ZF-IA）方法的基础上对齐的IUI和ICI在多维子空间。然后，我们设计了一个最小加权均方误差（WMSE）的方法的基础上正则化的预编码器和解码器的广义ZF-IA计划。与现有的加权和速率最大化收发器相比，我们的方法不需要迭代计算最佳权重。正因为如此，所提出的方案，而不是专门设计的最大化的和速率，是计算效率和实现更快的收敛相比，已知的加权和速率最大化方案。通过分析和仿真，我们证明了所提出的正则化ZF-IA方案的有效性。
2013-01-08 cs.IT math.IT
Sparse Reconstruction-based Detection of Spatial Dimension Holes in Cognitive Radio Networks
在本文中，我们研究了一种频谱感知算法检测空间维度空洞的多输入多输出（MIMO）传输的OFDM系统使用压缩感知（CS）工具。这扩展了能量检测器以允许检测传输机会，即使频带已经被能量填充。我们表明，上述任务是没有有效地执行常规MIMO解码器（如MMSE解码器），由于可能的稀疏性在发送信号。由于CS重建工具考虑了信号的稀疏度，因此它们在检测用户的活动方面更有效。成功的活动检测的CS检测器的基础上，我们表明，使用CS辅助MMSE解码器产生更好的性能，而不是单独使用基于CS或MMSE解码器。仿真结果验证了使用CS检测器进行主用户活动检测的增益和使用CS辅助MMSE解码器对PU信息进行解码以用于未来中继的性能增益。
2013-07-23 cs.IT cs.NI math.IT
Asymptotic Performance of Box-RLS Decoders under Imperfect CSI with Optimized Resource Allocation
本文针对大规模MIMO系统在不完美信道状态信息下的符号检测问题，利用CGMT推导了无约束RLS和盒约束RLS译码器的MSE与SER渐近表达式，并在此基础上优化导频与数据的功率分配及训练符号数量。
2023-08-10 cs.IT math.IT
A Bayesian Receiver with Improved Complexity-Reliability Trade-off in Massive MIMO Systems
第五代（$5$ G）蜂窝网络对可靠性和处理延迟的严格要求给大规模多输入多输出（M-MIMO）接收机的设计带来了相当大的挑战。M-MIMO接收器的两个主要组件是检测器和解码器。为了改善可靠性和复杂性之间的权衡，贝叶斯概念已被认为是一种有前途的方法，增强了经典的检测器，例如最小均方误差检测器。本文提出了一种基于贝叶斯框架的迭代M-MIMO检测器，并行干扰消除方案和决策统计组合概念。然后，我们开发了一个高性能的M-MIMO接收机，结合所提出的检测器与低复杂度的极性码顺序解码。仿真结果表明，与其他低复杂度检测器相比，该检测器具有显著的性能增益。此外，所提出的具有顺序解码的M-MIMO接收器确保了与具有用于来自5G新无线电标准的极化码的堆栈连续消除解码的接收器相比低一个数量级的复杂度。
2021-10-27 cs.IT eess.SP math.IT
Integrated Semi-definite Relaxation Receiver for LDPC-Coded MIMO Systems
半定松弛（SDR）检测器已被证明是成功的接近最大似然（ML）性能，而时间复杂度只有多项式。我们提出了一种新的接收机联合利用前向纠错（FEC）码信息的SDR检测过程。通过代码约束的加强，联合SDR检测器大大提高了整体接收机性能。为了进一步提高性能，ML-SDR检测器通过在成本函数中并入先验信息而适于MAP-SDR检测器。在Turbo原理下，MAP-SDR检测器从解码器接收软信息，输出外信息，大大提高了检测器的可靠性。我们还提出了一个简化的SDR涡轮接收机，解决了每个码字，而不是解决多个SDR的迭代涡轮处理。该方案显著降低了软件无线电Turbo接收机的时间复杂度，而误码性能保持与以前相似。事实上，我们的简化方案是通用的，可以应用于任何基于列表的迭代接收器。
2018-06-12 cs.IT math.IT
Sphere decoding complexity exponent for decoding full rate codes over the quasi-static MIMO channel
在准静态多输入多输出（MIMO）信道环境下，考虑了球形译码（SD）算法对一类全速率线性空时码的高信噪比（SNR）渐近复杂度要求。由于SD复杂度具有由随机信道、噪声和码字实现引起的随机波动，所引入的SD复杂度指数设法简明地描述SD算法实现任意接近最佳解码性能所需的计算储备。SD复杂度指数的界和精确表达式得到的任意性能特性的代码的大家庭的解码。对于解码最近推出的线程循环划分代数（CDA）为基础的代码的特定示例-唯一目前已知的明确的设计，是统一的最佳分集复用权衡（DMT）-SD复杂度指数示出采取特别简洁的形式作为一个非单调函数的复用增益。到目前为止，SD复杂度指数还描述了任何解码器的最小已知复杂度，该解码器可以可证明地实现在高SNR限制下消失的最大似然（ML）性能的差距。
2011-02-07 cs.IT math.IT
Leveraging von Mises Message-Passing for Massive MIMO Detection
Inria（法国国家信息与自动化研究所）；INSA Lyon（里昂国立应用科学学院）；CITI Lab – UR3720（CITI实验室）；Université de Toulouse（图卢兹大学）；CNRS（法国国家科学研究中心）；Toulouse INP（图卢兹国立理工学院）；IRIT（图卢兹信息技术研究所）
研究大规模MIMO系统检测问题，提出基于方向统计和置信传播、利用冯·米塞斯参数表示的低复杂度检测方法，适用于PSK调制，不依赖调制阶数，还给出信道扩展，量化性能并与高斯近似算法比较。
2026-07-21 cs.IT math.IT
On the Sphere Decoding Complexity of STBCs for Asymmetric MIMO Systems
在Hassibi和Hochwald的里程碑式的论文中，在没有证据的情况下声称，只要代码的速率小于发射和接收天线的数量的最小值，在任何线性色散代码的球形解码期间遇到的上三角矩阵R就是满秩的。在本文中，我们表明，只有当接收天线的数量至少与发射天线的数量一样多时，这种说法才成立。我们还表明，所有已知的家庭的高速率（速率大于1个复杂的符号，每个信道使用）多组ML可解码的代码有秩亏R矩阵，即使当速率的标准是满意的，这种秩亏问题只出现在非对称MIMO的接收天线的数量小于发射天线的数量。与R矩阵满秩的空时码不同，R矩阵秩亏的空时码的平均球形译码复杂度与星座尺寸成多项式关系。我们推导出大多数已知的高速率多组ML可解码码的球形解码复杂度，并表明对于每个码，复杂度是接收天线数目的递减函数。
2011-09-05 cs.IT math.IT
Physical-Layer Cryptography Through Massive MIMO
我们提出了一种新的物理层加密技术，该技术基于使用大规模MIMO信道作为发送方和期望接收方之间的密钥，该密钥不需要是秘密的。目标是通过期望的发射机-接收机对进行低复杂度编码和解码，而通过窃听者进行解码在禁止的复杂度方面是困难的。通过将大规模MIMO系统映射到一个格上，分析了译码复杂度。我们表明，窃听者的解码器的MIMO系统与M-PAM调制是等效的解决标准的晶格问题，被证明是经典和量子计算机的指数复杂度。因此，在标准格问题在最坏情况下难以解决的广泛猜想下，所提出的加密方案具有比当今使用的最常见的加密方法（例如RSA和Diffie-Hellman）更鲁棒的安全性概念。此外，我们表明，该方案可以用于安全通信，而无需预先共享的秘密和很少的计算开销。因此，通过利用无线电信道的物理层属性，大规模MIMO系统提供与当前已知的应用层加密的最复杂形式相称的低复杂度加密。
2017-01-10 cs.CR cs.IT math.IT
A Unified Framework for Tree Search Decoding : Rediscovering the Sequential Decoder
我们考虑线性高斯信道编码传输的接收机设计。我们限制自己的类格码和制定的联合检测和解码问题作为一个最接近的格点搜索（CLPS）。在这里，采用树搜索框架来解决CLPS。在我们的框架中，CLPS算法分解成预处理和树搜索阶段。预处理阶段的作用是以{ \em matched}的形式向搜索阶段公开树结构。我们认为，最小均方误差判决反馈（MMSE-DFE）前端是有助于解决联合检测和解码问题，在一个单一的搜索阶段。它进一步表明，MMSE-DFE滤波允许使用格约简方法，以降低复杂性，在边际性能损失的代价，并解决欠定线性系统。对于搜索阶段，我们提出了一个通用的方法，基于分支定界（BB）算法，并表明它包括所有现有的球解码器的特殊情况。建议的通用算法进一步允许一个有趣的分类树搜索解码器，揭示了更多的光的结构特性的所有已知的球解码器，并启发设计更有效的解码器。特别是，一个有效的解码算法，类似于众所周知的法诺顺序解码器被确定。通过在多个MIMO和ISI场景下的仿真结果和分析参数，建立了所提出的MMSE-Fano解码器实现的优异性能-复杂度折衷。
2005-06-09 cs.IT math.IT
The Hilbert Space of Probability Mass Functions and Applications on Probabilistic Inference
本文介绍了概率质量函数的Hilbert空间。利用pmfs的Hilbert空间提供的工具，提出了一种多元pmfs的分解方法。由此产生的因式分解是特殊的，原因有二。首先，揭示了所涉及的随机变量之间的代数关系。其次，确定了随机变量之间的条件独立关系。由于所得到的因式分解的第一个属性，可以示出，信道解码器可以用于除解码之外的概率推理问题的解决方案。这种方法可能会导致新的概率推理算法和新的硬件选项，这些算法的实施。受使用信道解码器用于其他推断任务的思想启发的新推断算法的示例是多输入多输出（MIMO）检测算法，其具有最佳MIMO检测算法的平方根的复杂度。
2015-02-10 cs.IT math.IT math.PR
Iterative Matrix Inversion Based Low Complexity Detection in Large/Massive MIMO Systems
线性检测器，如迫零（ZF）或最小均方误差（MMSE）是必不可少的大型/大规模MIMO系统的下行链路和上行链路的情况。然而，这些线性检测器需要矩阵求逆，这对于如此庞大的系统来说是计算昂贵的。在本文中，我们断言，计算精确的逆是没有必要找到ZF/MMSE解决方案和近似逆将产生类似的性能。如果使用近似逆计算的量化解与使用精确逆计算的量化解相同，则这是可能的。我们量化了发生这种情况所能容忍的近似值。受此启发，我们建议使用现有的迭代法获得低复杂度的近似逆。我们表明，经过足够数量的迭代，逆使用迭代法可以提供类似的误差性能。此外，我们还表明，使用近似逆的优点是不限于线性检测器，但可以扩展到非线性检测器，如球解码器（SD）。近似逆可用于需要矩阵求逆的任何SD。我们证明，应用近似逆导致一个较小的半径，这反过来又减少了搜索空间，从而降低了复杂性。数值结果证实了我们的主张，使用近似矩阵求逆降低解码复杂度在大型/大规模MIMO系统中的错误性能没有损失。
2015-12-19 cs.IT math.IT
A Novel VLSI Architecture of Fixed-complexity Sphere Decoder
固定复杂度球形解码器（FSD）是最近提出的用于多输入多输出（MIMO）检测的技术。它具有恒定的吞吐量和潜在的并行性等特点，适合于高效的VLSI实现。然而，据我们所知，没有VLSI实现的FSD已在文献中报道，虽然一些FPGA原型的FSD与流水线架构已被开发。这些解决方案实现了非常高的吞吐量，但硬件资源的成本非常高，使得它们在实际应用中不切实际。在本文中，我们提出了一种新的四节点每周期的FSD并行结构，与宽度优先处理，允许短的关键路线。在0.13μ mCMOS工艺上，以0.18mm2的硅面积实现了400 MHz时钟频率下213.3Mbps的吞吐率。与现有的FPGA实现方案相比，该方案更加经济，并且由于其均衡的性能和硬件复杂度，非常适合实际应用;此外，该方案还可以灵活地扩展为每周期8个节点的版本，以使吞吐量增加一倍。
2010-06-21 cs.IT math.IT
Low complexity sum rate maximization for single and multiple stream MIMO AF relay networks
研究了多中继多链路多天线放大转发两跳干扰网络。我们优化发送预编码器，接收解码器和中继AF矩阵，以最大限度地提高可实现的总和速率。在每个用户和总中继和功率约束下，我们提出了一种有效的算法，以最大限度地提高总信号总干扰加噪声比（TSTINR）。计算复杂性分析表明，该算法比现有的加权最小均方误差（WMMSE）算法具有更低的计算复杂度。我们分析并通过仿真证实，TSTINR，WMMSE和总泄漏干扰加噪声（TLIN）最小化模型与每个用户和总中继和功率约束只能发送一个数据流的每个用户。因此，我们提出了一种新的多流TSTINR模型的正交列的预编码器的要求，以支持多个数据流，从而利用更高的自由度。多个数据流和更大的复用增益得到保证。仿真结果表明，在单流模型下，TSTINR算法的性能优于TLIN算法，在中高信噪比情况下优于WMMSE算法;在中高信噪比情况下，系统总速率明显优于多数据流。
2012-11-26 cs.IT math.IT
Belief-selective Propagation Detection for MIMO Systems
与线性MIMO检测器相比，置信传播（BP）检测器在实现接近最优性能方面表现出更大的能力，并且与信道解码器迭代地协作的性质更好。针对实际应用，最近的工作主要属于通过简化计算来降低复杂度的范畴，以牺牲性能为代价。然而，复杂度仍然是不令人满意的指数增加的复杂度或所需的取幂运算。此外，由于固有的循环结构，现有的BP检测器持续遇到错误地板在高信噪比（SNR）区域，这变得更糟的计算近似。这项工作的目的是在一个修订的BP检测器，命名为{信念选择性传播（BsP）}检测器，通过选择性地利用\emph{trusted}传入消息足够大的\textit{a priori}概率更新。两项拟议战略：基于符号的截断（ST）和基于边缘的简化（ES）压缩了复杂度（比原始BP低的阶数），同时大大缓解了宽范围的天线和调制组合上的错误平层问题。对于$16$ $8 \times 4$ MIMO系统，$\mathcal{B}(1,1)$ {BsP}检测器实现了超过$4$ 1dB的性能增益（@ $\text{BER}=10^{-4}$），其中$4$比原始BP检测器的复杂度低大约$4$阶。针对不同的应用需求，通过配置ST和ES参数，可以方便地在性能和复杂度之间进行权衡。
2022-06-27 cs.IT eess.SP math.IT
MIMO decoding based on stochastic reconstruction from multiple projections
School of Engineering, Bar-Ilan University（巴伊兰大学工程学院）；Delft University of Technology（代尔夫特理工大学）
最小二乘（LS）拟合是科学和工程中最基本的技术之一。它用于从多个噪声观测中估计参数。在许多问题中，参数先验已知为有界整数值，或者它们来自任意有限格上的有限值集。在这种情况下，找到最接近的向量就变成了NP-Hard问题。在本文中，我们提出了一种新的算法，层析最小二乘解码器（TLSD），不仅解决了ILS问题，优于其他次优技术，但也能够提供后验概率分布的解决方案向量中的每个元素。该算法是基于从多个二维投影的矢量的重建。仔细选择投影以提供低计算复杂性。与其他迭代技术，如置信传播，所提出的算法已确保收敛。我们还提供了模拟实验比较该算法与其他次优算法。
2009-01-02 cs.IT cs.LG math.IT
Asynchronous Orthogonal Differential Decoding for Multiple Access Channels
我们提出了几种差分解码方案的异步多用户MIMO系统的基础上正交空时分组码（OSTBC）的发射机和接收机都没有知识的信道。首先，我们推导出新颖的低复杂度差分解码器，通过执行干扰消除的时间和采用不同的解码方法。这些方案的解码复杂度随着用户数量线性增长。然后，我们提出了额外的差分解码方案，执行显着优于我们的低复杂度解码器，优于现有的同步差分方案，但需要更高的解码复杂度相比，我们的低复杂度解码器。所提出的方案适用于任何平方OSTBC，任何恒定幅度星座，任何数量的用户，和任何数量的接收天线。此外，我们分析了所提出的计划的多样性，并推导出条件下，我们的计划提供充分的多样性。对于两个和四个发射天线的情况下，我们提供PSK星座图的例子，以实现全分集。仿真结果表明，我们的差分方案提供了良好的性能。据我们所知，所提出的差分检测方案是异步多用户系统的第一差分方案。
2014-12-19 cs.IT math.IT
Artificial-Noise-Aided Secure MIMO Wireless Communications via Intelligent Reflecting Surface
该文研究了一种基于人工噪声（AN）的物理层安全技术辅助的MIMO安全无线通信系统。为了进一步提高系统的安全性能，在AN辅助通信系统中，基站（BS）、合法信息接收机（IR）和窃听器（Eve）都配备了多个天线，引入了高级智能反射面（IRS）。以最大化保密率（SR）为目标，在发射功率限制和IRS相移单位模的约束下，联合优化BS的发射预编码（TPC）矩阵、AN的协方差矩阵和IRS的相移.然后，保密率最大化（SRM）问题，这是一个非凸的多耦合变量的问题。为了解决这个问题，我们建议利用块坐标下降（BCD）算法交替更新TPC矩阵，AN协方差矩阵和相移，同时保持SR不减。具体地说，最佳TPC矩阵和AN协方差矩阵的拉格朗日乘子法推导，并通过优化最小化（MM）算法获得的最佳相移。由于所有的变量都可以在封闭的形式计算，所提出的算法是非常有效的。最后，我们将SRM问题扩展到更一般的多IR场景，并提出了一个BCD算法来解决它。最后，仿真结果验证了通过IRS增强系统安全性的有效性。
2020-09-12 cs.IT eess.SP math.IT
LTE SFBC MIMO Transmitter Modelling and Performance Evaluation
本研究针对4G LTE下行链路，构建了基于2×2 MIMO与OFDM的SFBC发射机模型，通过不同调制方式在多信道环境下验证了该方案提升接收SNR、降低BER的性能。
2023-07-25 cs.IT cs.NI eess.SP
