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本研究的主要作者包括Manuel J. Lopez-Morales（IEEE研究生会员）、Kun Chen-Hu（IEEE会员）、Alberto Alvarez-Polegre（IEEE会员）和Ana García-Armada（IEEE高级会员）。研究由西班牙马德里卡洛斯三世大学（Universidad Carlos III de Madrid）和丹麦奥尔堡大学（Aalborg University）的研究团队共同完成。研究论文发表于2024年4月的《IEEE Transactions on Vehicular Technology》期刊，卷号73，第4期。
本研究的主要科学领域为无线通信，特别是大规模单输入多输出（Massive SIMO）系统。随着5G网络的部署，无线网络需要支持更高的数据速率、更低的延迟、更高的可靠性以及更多的连接设备。然而，5G在某些严苛场景下（如快速变化的信道或低信噪比）仍存在局限性。传统的相干通信系统依赖于信道状态信息（CSI）的获取，但在这些严苛场景下，CSI的质量往往较低，导致系统性能下降。因此，研究者提出了一种基于差分相移键控（DPSK）的非相干（Non-Coherent, NC）大规模SIMO系统，旨在避免对CSI的依赖，提升系统在严苛场景下的性能。
本研究的主要目标是提出并分析一种非相干的无小区（Cell-Free, CF）大规模SIMO系统，证明其在快速变化信道和低信噪比场景下优于传统的相干CF系统和单接入点（AP）非相干大规模SIMO系统。此外，研究者还提出了多种AP选择策略，以在性能和复杂度之间取得平衡。
研究首先构建了一个非相干CF大规模SIMO系统模型。系统中，单天线用户通过多个多天线AP进行上行链路传输。研究者采用差分相移键控（DPSK）作为检测技术，避免了在AP端进行信道估计的需求。信道模型考虑了路径损耗、阴影衰落、视距（LoS）分量以及空间相关性。
研究者推导了多AP处理下接收符号的分布，并证明通过多个地理分布的AP接收信号可以降低符号分布的方差。具体而言，研究者分析了单个天线、单个AP以及多AP场景下接收符号的概率密度函数（PDF），并考虑了空间相关的莱斯衰落信道。
为了最大化系统性能并降低复杂度，研究者提出了三种AP选择策略： - 暴力搜索（Brute-Force Search, BFS）：测试所有可能的AP组合，性能最优但复杂度最高。 - 逐次AP选择（Successive AP Selection, SAPS）：以贪心算法逐步选择AP，性能次优但复杂度较低。 - 智能逐次AP选择（Smart Successive AP Selection, SSAPS）：简化版的逐次选择策略，性能较低但复杂度最低。
研究者通过数值仿真验证了非相干CF系统在严苛场景下的性能优势，并比较了不同AP选择策略的性能和复杂度。仿真结果表明，非相干CF系统在快速变化信道和低信噪比场景下优于相干CF系统和单AP非相干大规模SIMO系统。
研究结果表明，通过多个地理分布的AP接收信号可以有效降低符号分布的方差，从而提升系统性能。特别是在空间相关性较低的情况下，多AP处理能够显著改善非相干检测的性能。
仿真结果显示，BFS策略在性能上最优，但其复杂度最高；SSAPS策略在复杂度和性能之间取得了较好的平衡。在低信噪比场景下，SSAPS策略表现尤为突出。
在快速变化信道和低信噪比场景下，非相干CF系统的性能显著优于相干CF系统。这是因为非相干系统无需进行信道估计，避免了相干系统在信道估计过程中可能出现的误差。
本研究提出了一种基于DPSK的非相干CF大规模SIMO系统，并证明了其在严苛场景下的性能优势。通过多AP处理和AP选择策略，系统能够在复杂度和性能之间取得平衡。研究结果为未来无线网络的设计提供了新的思路，特别是在快速变化信道和低信噪比场景下，非相干系统具有广泛的应用前景。
研究者还详细分析了空间相关性对系统性能的影响，并提出了针对不同场景的优化建议。此外，研究结果对未来6G网络的设计具有重要的参考价值。
这篇研究为无线通信领域提供了新的理论支持和技术方案，具有重要的科学价值和应用潜力。