In this paper, we evaluate the uplink spectral efficiency (SE) of a single-cell massive multiple-input-multiple-output (MIMO) system with distributed jammers. We define four different attack scenarios and compare their impact on the massive MIMO system as well as on a conventional single-input-multiple-output (SIMO) system. More specifically, the jammers attack the base station (BS) during both the uplink training phase and data phase. The BS uses either least squares (LS) or linear minimum mean square error (LMMSE) estimators for channel estimation and utilizes either maximum-ratio-combining (MRC) or zero-forcing (ZF) decoding vectors. We show that ZF gives higher SE than MRC but, interestingly, the performance is unaffected by the choice of the estimators. The simulation results show that the performance loss percentage of massive MIMO is less than that of the SIMO system. Moreover, we consider two types of power control algorithms: jamming-aware and jamming-ignorant. In both cases, we consider the max-min and proportional fairness criteria to increase the uplink SE of massive MIMO systems. We notice numerically that max-min fairness is not a good option because if one user is strongly affected by the jamming, it will degrade the other users’ SE as well. On the other hand, proportional fairness improves the sum SE of the system compared with the full power transmission scenario.

中文翻译：

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大规模 MIMO 对分布式干扰器是否有效？

在本文中，我们评估了具有分布式干扰器的单小区大规模多输入多输出 (MIMO) 系统的上行链路频谱效率 (SE)。我们定义了四种不同的攻击场景，并比较了它们对大规模 MIMO 系统和传统单输入多输出 (SIMO) 系统的影响。更具体地说，干扰器在上行链路训练阶段和数据阶段都攻击基站 (BS)。BS 使用最小二乘法 (LS) 或线性最小均方误差 (LMMSE) 估计器进行信道估计，并使用最大比合并 (MRC) 或迫零 (ZF) 解码向量。我们表明 ZF 提供比 MRC 更高的 SE，但有趣的是，性能不受估计器选择的影响。仿真结果表明，大规模 MIMO 的性能损失百分比小于 SIMO 系统。此外，我们考虑两种类型的功率控制算法：干扰感知和干扰无知。在这两种情况下，我们都考虑了 max-min 和比例公平标准来增加大规模 MIMO 系统的上行链路 SE。我们在数值上注意到最大最小公平性不是一个好的选择，因为如果一个用户受到干扰的强烈影响，它也会降低其他用户的 SE。另一方面，与全功率传输场景相​​比，比例公平提高了系统的总和 SE。我们考虑最大最小和比例公平标准来增加大规模 MIMO 系统的上行链路 SE。我们在数值上注意到最大最小公平性不是一个好的选择，因为如果一个用户受到干扰的强烈影响，它也会降低其他用户的 SE。另一方面，与全功率传输场景相​​比，比例公平提高了系统的总和 SE。我们考虑最大最小和比例公平标准来增加大规模 MIMO 系统的上行链路 SE。我们在数值上注意到最大最小公平性不是一个好的选择，因为如果一个用户受到干扰的强烈影响，它也会降低其他用户的 SE。另一方面，与全功率传输场景相​​比，比例公平提高了系统的总和 SE。