本文提出一种低复杂度的混合预编码方案，称为 Phased-ZF (PZF)，可在尽可能近似于传统基带零强制 (ZF) 预编码性能的同时实现基于射频域的相位控制和低维度基带预编码，并将此方案在理想瑞利衰落信道和稀疏散射毫米波（mmWave）信道中进行了模拟，均取得了良好的性能。

Oct, 2014

该研究论文针对实现更高的无线电频谱和能量效率，提出了一种基于 in-band full-duplex 与 cell-free massive MIMO 的联合设计方案，优化了功控制、入口点和用户设备相关联和入口点选择，并结合零强制传输设计提高了计算效率及理论性能，并采用基于堆的导频分配算法来抵消导频污染。

Oct, 2019

本文提出了一种新的结构化大规模接入算法框架，包括一种初始接入算法、一种部分大尺度衰落解码策略、两种导频分配方案和一种分式功率控制策略，模拟结果表明，该框架在局部部分最小均方误差 (LP-MMSE) 和最大比例 (MR) 合并时提供了高的谱效率。

Jun, 2020

本文研究了具有多天线接入点 (APs) 和空间相关的 Rician 衰落信道的实用无细胞 massive MIMO 系统，分别采用最大比值 (MR)/ 本地最小均方误差 (L-MMSE) 组合和基于相位感知 MMSE、相位感知逐元 MMSE 和线性 MMSE（LMMSE）估计量的最优大尺度淡化译码，导出了具有 MR 组合的新闭式 SE 表达式。数值结果验证了所推导表达式的有效性，并表明 SE 受空间相关性的影响。同时也观察到，L-MMSE 和 MR 组合之间的性能差距随着每个 AP 的天线数量和 LMMSE 估计器的 SE 低于其他估计器而增大，其原因是缺乏相移知识。

Oct, 2021

通过不同合作程度验证第一次全面分析了无细胞 Massive MIMO 技术，发现使用全局或本地 MMSE 最小均方误差组合可以大大超越传统蜂窝 Massive MIMO 和小区网络，优于最大比合并，集中式实现可以最大化 SE 同时大大降低前端信号，成为操作无细胞 Massive MIMO 网络的首选方式，并探究了非线性解码。

Mar, 2019

该研究提出了一种名为大规模衰落预编码（LSFP）的新概念，通过外部多小区预编码，线性组合不同细胞用户之间的信息以消除干扰，来提高无线 massive MIMO 系统的频谱效率。

Nov, 2014

探讨了利用大规模分布式基站和最小功耗控制算法，在时分双工操作中以无线信道直接测量为基础，通过共轭波束成形目的进行复用 / 分复用，对用户进行服务。对单个用户上下行吞吐量的封闭式表征，便于最小功耗控制。在与小型基站方案相比较中，无小区 Cell-Free Massive MIMO 表现出优异的性能表现，尤其是在阴影衰落条件下，可以提供近 10 倍的 95％- 可能性每用户吞吐量提升。

Feb, 2016

本文研究了两种重要的下行多小区干扰抑制技术，即大规模 MIMO 和网络 MIMO，并通过随机排序的工具，论证了大规模 MIMO 系统在小尺度衰落平均质量服务方面优于网络 MIMO 系统，因此在降低蜂窝网络干扰方面，大规模 MIMO 是更优选择。

Jul, 2014

该研究旨在探讨多基站系统下行链路的多天线基站和单天线用户终端、任意基站合作集群、距离相关传播路径损耗和一般的 “公平性” 要求，并提出了一种新的简化下行调度方案，根据所需的公平性标准预先选择用户，其性能接近有限维机会用户选择的最优方案，同时需要明显较少的信道状态反馈。

Dec, 2010

本文提出了一种优化的最大最小功率控制方案，以确保所有用户获得相等的服务质量，并比较了小区系统和无小区海量 MIMO 系统的性能差异，结果发现 Cell-Free 系统的吞吐量更加集中且更加稳定。

May, 2015