qq_41100635的博客

原创 【Security】The wire-tap channel

每个比特传输时，有一定概率发生翻转（即 0 变 1，或 1 变 0），信道输入和输出都是二进制比特（0 或 1）；

原创 【空中计算】关于OAC用于边缘推理的总结

我的理解：感知的区域是立体的，每个传感器感知到部分voxel，然后将部分voxel映射到subcarrier传输。是三维空间中的基本单位格子，类似于二维图像中的像素（Pixel），但用于三维环境建模。表示当前物体在理想条件下提取到的完整、高质量的“真实特征”，即所有视角下整合后的。1-该逆矩阵用于在接收端解耦用户信号，实现了对第 k 个用户的线性投影滤波器。2-本质上是 MIMO 检测问题中的一类线性检测器方案（线性检测器）建模，离散随机变量是所有可能的类别，这里有均匀的先验。为什么最优的线性分类器是。

原创 【合并通感算】

如果经过PCA，那么对于一个类别，特征是条件独立且等方差的。由于高斯熵有封闭形式（

原创 两视角分析

考虑下面两个视角：R1=H1W1+Z1\mathcal{R}_1 = \mathcal{H}_1 \mathcal{W}_1 + \mathcal{Z}_1R1​=H1​W1​+Z1​R2=H2W2+Z2\mathcal{R}_2 = \mathcal{H}_2 \mathcal{W}_2 + \mathcal{Z}_2R2​=H2​W2​+Z2​Joint Likelihood Functionp(R1,R2∣W1,W2)=∫p(R1∣W1,H1)p(R2∣W2,H2)p(H1)p(H2)dH1dH

原创 无线通信基础

慢衰弱（Slow Fading），即在很短的时间里，信道增益不变，也叫quasi-static或者block fading。假设信道的一次采样是。，在一个OFDM块中都用这一次采样，下一块再另外采样。

原创 【随机过程】贝叶斯估计

在平方项中加上并减去。

原创 LMMSE、MMSE和LS

linear minimum mean square error (LMMSE)和minimum mean square error的区别。

原创 【强化学习】

2025.4.21fOt​at​fO1​O2​⋯Ot​→at​fOt−n​O2​⋯Ot​→at。

原创 【凸优化】KKT条件举例

互补松弛性（complementary slackness），但在数值计算中可以使用单调性（该式关于。一阶最优性（stationarity）单调递减）来通过二分法等方式求解。，根据一阶最优性求解最优子载波功率。利用KKT条件详细推导下面的结论。：对应每个功率的非负约束。

原创 【随机过程】如何理解独立同分布

【1】【数学|随机过程】Probability, random variables, and stochastic processes经常看到所谓的信源服从I.I.D，是什么意思呢？就是字面意思，首先对象是；

原创 【泛函分析】

满足下面四个性质的映射称为度量：正定、0、对称性和三角不等式。度量可以看成一个映射，验证欧式距离（用到柯西不等式）推论：广义的三角不等式。

原创 【凸优化】分式规划

下面利用罚对偶分解（penalty dual decomposition）来处理上面的优化问题，首先定义增广拉格朗日函数。, 则问题退化为一个分式规划，使用二次转换（quadratic transform）忽略与。是罚系数，于是求解下面的问题。在罚对偶分解中外层循环更新。来处理离散的整数变量。，内层更新下面的变量。

原创 【矩阵分析】向量求和转为矩阵

【代码】【矩阵分析】向量求和转为矩阵。

原创 【数字信号处理】2-数字信号

柱子是特殊的数字信号，非1即0。离散信号和数字信号都有谱的概念。函数通常有维度，这里研究一维。瞬时即可完成输出就是无记忆。系统的输出与之后的输入无关。有限的输入导致有限的输出。采样保持电路（理想采样）

原创 moffee

moffee 的一个强项是使用分隔符有效组织文本和图片。moffee 自动分页并根据上下文选择标题。这样的元素会以优雅的样式渲染。

原创 【数字信号处理】绪论+FFT

5-数字滤波器（处理手段），如何设计怎么建模，优化模型参数。1- Preliminery 引言。本来要算8个，现在算4个就够了。FFT是实现DFT的快速算法。拼装的overhead。3-如何处理数字信号。提升傅里叶变换的效率。

原创 【OFDM】OFDM Radar Algorithms in Mobile Communication Networks

这个公式的含义是：当雷达信号发射后遇到目标并返回时，会有一个往返的时间延迟。挂钩，而单频信号频率估计的CRB上面已经给出，差别只是后面的常数系数。这样Eq.(3.54)就解释清楚了。然后论文里说，利用Eq.(3.32), Eq.(3.53)可以得到距离的CRB，即Eq.(3.54)原文说结合 (3.13) 、(3.56) 和(3.57)，可以得到下面的(3.58)和(3.59)，也就是原文Eq.(3.53)另外，通过变换，举例可以和频率。其实是根据Eq.(3.22)最终(3.58)可以根据。

原创 【小问题】距离估计和频率估计的方差下界推导出距离估计的方差下界

总结来说，主要步骤是通过计算导数关系，将频率的方差转化为距离的方差，并结合频率的 CRB 得到最终结果。

原创 【OFDM】OFDM Achieves the Lowest Ranging Sidelobe Under Random ISAC Signaling

然而，在雷达传感系统中，向信号中添加CP可能并不总是一种惯例。，使ISAC信号与CP的对应信号形成零填充波形。

原创 【空中计算】Over-the-Air Computation in OFDM Systems With Imperfect Channel State Information

阅读这篇文献的初衷是：SIMO-OFDM如何推广到MIMO-OFDM。

原创 【ISAC】通感算一体化

三者逻辑。

原创 【OFDM】Joint Communications and Sensing Design for Multi-Carrier MIMO Systems

直接运行会报错，需要按照下面要求安装manopt。

原创 【OFDM】Proposed

∈K0⋯K−1t​r​∈M0⋯M−1p​km​∈CL×1k∈Km∈MLkWk​∈CMNt​×Lk​k​k​Wk​sk​∈CMNt​×1。

原创 【工具】arxiv_latex_cleaner 去除latex注释

比如：tar -zcvf arxiv-latex-cleaner.tar.gz arxiv-latex-cleaner。原因是我的windows电脑采用的是ISO-8859-1编码，所以需要对代码做如下修改。官方提供的arxiv_latex_cleaner的编码格式是有问题的，见。这个有位朋友说需要改成utf-8，但是还是报错。注意：需要创建python==3.9的环境。直接cd到指定的.tex目录下。

原创 【课程学习】Wireless Communications

相干带宽（coherence bandwidth）pp99。本质就是由于不同长度路径带来的时间差。

原创 【ISAC】Low-PAPR DFRC MIMO-OFDM Waveform Design for Integrated Sensing and Communications

t​KMUU−1Ns​n∈Ns​1⋯Ns​}Nc​Nc​≥U−1Nc​U−1NNNs​Nc​SS1T​⋯SNs​T​T∈CNs​K×LSn​sn1​⋯snK​T∈CK×Ln∈Ns​WdiagW1​⋯WNs​​∈CNs​Nt​×Ns​KXs​WSX1T​⋯XNs​T​T∈CNs。

原创 【综述一览】Integrated Sensing and Communication Signals Toward 5G-A and 6G: A Survey

文章目录I. INTRODUCTION1) ISAC Signal Design2) ISAC Signal Processing3) ISAC Signal OptimizationII. ISAC SIGNAL DESIGNA. Performance Metrics of ISAC SignalsB. ISAC Signal Based on OFDMC. ISAC Signal Combining OFDM and LFMD. ISAC Signal Combining OFDM and Phase

原创 【空中计算】Over-the-air Computing in OFDM Systems

RK→R0⋯L−1k​n0≤n≤μk​Xk​0⋯Xk​L−1]]k​Xk​L−μ⋯Xk​L−1Xk​0⋯Xk​L−1]]k​bk​0⋯bk​L−1]]b1​⋯bK​k​Pk​0⋯Pk​L−1]]⟨Xk​bk​⟩a0⋯aL−1]]f∼N0σϵ2​, σϵ2​。

原创 【多视角】Multi-Point Integrated Sensing and Communication: Fusion Model and Functionality Selection

​ejϕi​wiZF​ asP2:max⁡x,{pi},S(1−μ)max⁡nΘ(S∣n)+μR(x,{pi})s.t.xi∈{0,1},∀i,S={i:xi=1},(11a)∑i=1Kpi≤Psum,0≤pi≤PT,∀i,(11b)pi∣giiHwiZF∣2≥σ2γ,∀i∈S.(11c)\begin{aligned}\mathcal{P}2:\max_{\mathbf{x},\{p_i\},\mathcal{S}}& (1-\mu)\max_n\Theta(\mathcal{S}|n)+\mu R(\

原创 【综述一览】A Survey of Recent Advances in Optimization Methods for Wireless Communications

文章目录I. INTRODUCTIONA. Evolution of Wireless Cellular Communication Systems: From 1G to 6GB. Central Role of Mathematical Optimization in Wireless Communication System DesignC. Goals of the PaperProvide an overview of recent advances in mathematical optimiz

原创 【Joint Receiver Design for ISAC】Neyman person | Gaussian | MMSE estimator |

协方差矩阵为什么是这种形式。

原创 【ISAC】Integrated Sensing and Communications: Toward Dual-Functional Wireless Networks for 6G and Bey

文章目录I. INTRODUCTIONA. Background and MotivationB. Historical View of ISAC1) Early Development of Radars2) How Radar and Communication Inspire Each Other3) Parallel Development of Radar and Communication4) Convergence of S&CC. ISAC: A Paradigm Shift in

原创 【ISAC信号估计】Joint Receiver Design for Integrated Sensing and Communications

原创 【矩阵分析】Kronecker乘积与向量化

pp-71 1.10 Kronecker积与Khatri-Rao积Kronecker 乘积带来的维度转换： 如果AAA是m×nm \times nm×n的矩阵，BBB是p×qp \times qp×q的矩阵，则A⊗BA⊗B是一个mp×nqmp×nq的矩阵，Rm×n×Rp×q↦Rmp×nqRm×n×Rp×q↦Rmp×nq。

原创 【矩阵分析】矩阵求导

自变量是一个向量的方程，标量对向量求导，分母布局，分子布局。标量方程对向量的导数。向量方程对向量的导数。

原创 【信号检测与估计II】

线性、正交、平稳、高斯研究线性模型，采用正交化方法，假设信号平稳，考虑信号的统计特性是高斯的。本学期考虑，非线性、非正交、非平稳、非高斯。阵列处理 1980-1990 MUSIC稀疏性 2006-2012 LASS时频分析 1995-2000 小波贝叶斯 2000-20052012之后深度网络发展在阵列处理中著名的MUSIC从非线性讲起1980，无线通信、通信、导航、声呐，发送和接收信号（天线）

原创 【通感算】Multi-Functional Beamforming Design for Integrated Sensing, Communication, and Computation

ISAC的挑战：感知到的数据如何进一步处理基站的资源分配.满足通信和计算资源约束，优化Cramer-Rao bound.

原创 【ISAC】A Joint Radar-Communication Precoding Design Based on Cramer-Rao Bound Optimization

【代码】【ISAC】A Joint Radar-Communication Precoding Design Based on Cramer-Rao Bound Optimization。

原创 【ISAC】Integrated Sensing, Communication, and Computation Over-the-Air: MIMO Beamforming Design

会议版本：Integrated Sensing and Over-the-Air Computation: Dual-Functional MIMO Beamforming Design。

原创 【ISAC】Optimal Multiuser Transmit Beamforming: A Difficult Problem with a Simple Solution Structure

基础的波束赋型的知识。