协作多点传输中一种基于特征子信道的干扰对齐预编码矩阵优化方案

由于普遍采用频率复用因子为1的方式组网,多小区干扰已经成为限制无线蜂窝系统容量的主要因素。协作多点传输技术可以有效抑制蜂窝系统中多小区干扰问题,提高小区边缘吞吐率。近年来,作为协作多点传输的一种实现形式,干扰对齐技术受到广泛关注,其优势在于可以获得多小区系统最优的发送自由度。本文提出了一种在干扰对齐技术下基于特征子信道的预编码矩阵优化方案。本方案通过选取与最好的特征子信道对准的预编码矢量发送信号,使得信号经历最好的一组特征子信道,改善接收端的信号强度,从而达到提高系统吞吐量的目的。仿真结果表明,相比已有的预编码矩阵的设计方案,本文提出的方案在系统的吞吐量方面有明显的提升。

基于符号检测的MMSE干扰对齐算法

干扰对齐(IA)是一种有效的干扰管理机制,通过预编码技术使干扰在接收端重叠在一起,以彻底地消除干扰信号对所期望接收信号的影响。这项技术能够在无线干扰网络中获得很大的自由度。在干扰对齐中,一个复数符号在相同的原理下的互异网络上通过预编码器和合并器进行迭代计算而被检测到,例如在最小均方误差(MMSE)算法下。本文在传统的MMSE算法的基础上,提出基于符号检测的最小均方误差(SDA-MMSE)干扰对齐的迭代算法。计算机仿真证明所提出的符号检测算法比传统的MMSE算法具有更好的性能。

符号检测辅助的最大信干噪比干扰对齐算法研究

在K×K用户多输入多输出(MIMO)通信系统中,提出了一种符号检测辅助的最大信干噪比(SDA-MAX-SINR)干扰对齐(IA)算法。首先利用传统最大信干噪比(MAX-SINR)干扰对齐算法检测接收信号,其次直接利用检测的接收信号,基于最大信干噪比准则迭代计算接收端干扰抑制矩阵和发射端预编码矩阵。仿真结果表明,与传统的最大信干噪比干扰对齐算法相比,文中所提出的符号检测辅助的最大信干噪比干扰对齐算法在系统的均方误差(MSE)和误码率(BER)上的性能均有明显的改善。

基于干扰对齐的井下多跳无线传感网络优化

针对井下多输入多输出(multiple-input multiple-output,MIMO)无线传感网络中节点间的通信干扰问题,文章提出基于干扰对齐(interference alignment,IA)的井下多跳MIMO网络优化方法。首先进行系统模型设定并详细讨论了IA原理,然后给出发送节点数据流预编码向量的构造策略,最后以最大化网络吞吐量为目标建立优化模型,并进一步将其转化为混合整数线性规划(mixed-integer linear programming,MILP)问题。仿真结果表明,所提IA策略比传统干扰消除策略的平均网络吞吐量提高45%。

基于符号检测辅助的最小泄漏干扰对齐算法研究

为了减轻蜂窝网络中的小区间干扰,学术界已经在讨论一种消除小区间干扰比较好的算法,即干扰对齐(IA)。干扰对齐作为一种干扰消除技术,能在高信噪比情况下获得很好的系统容量。然而为了实现干扰对齐,发射机和接收机必须联合设计,这通常是很难实现的。另外,在优化不同标准的基础上,大量的迭代收发器设计方法被提出和研究。本文主要对基于最小泄漏干扰(MIN-WLI)的干扰对齐算法进行研究。这里提出了一种符号检测辅助的最小泄漏干扰对齐算法(SDA-MIN-WLI),它是一种基于符号检测的迭代收发器联合设计最小泄漏干扰的算法。系统仿真验证了改进算法要比传统算法具有更好的系统性能。

基于干扰对齐的部分连通MIMO干扰广播信道线性收发机设计

研究了多小区网络通信系统的干扰消除技术,针对部分连通多输入多输出(MIMO)干扰广播信道,提出了一种基于干扰对齐的低复杂度的线性收发机设计算法。该算法通过有效的对齐干扰,不仅能够完全消除小区间干扰,也能够完全消除小区内用户间干扰。同时为了达到每个用户d个系统自由度(DOF),给出了系统的基站数目、用户数目、基站和用户天线数目需要满足的条件,并且提出了一种启发式算法,用这种算法,在已知基站数目、用户数目、用户天线数目的情况下,能够得到系统基站所需的最少天线数目。仿真结果证明了上述算法的有效性。

基于符号检测辅助的LS干扰对齐算法

干扰对齐(IA)作为一种干扰消除技术,通过压缩信号使干扰信号与期望信号相互独立,能有效地消除干扰信号的影响。传统IA在设计收发机的过程中由于对数据流做了期望处理,使得设计并不严格合理。根据传统的最小二乘干扰对齐(LS-IA)算法,对其在收发机算法设计上的缺点进行改善,在传统算法上引入符号检测辅助(SDA),即:首先基于传统LS-IA的设计收发机的预编码矩阵和迫零矩阵,然后进行符号检测,最后根据检测符号再次进行迭代计算设计收发机。通过计算机仿真证明,所提算法比传统的LS-IA在MSE和BER性能上各提升了50dB、20dB左右,所以抗干扰性能提升。