卡尔曼预测在干扰对齐中的应用

分析了K用户干扰信道中,收发端的噪声和信道的时变特性对干扰对齐实际性能的影响,并提出一种基于卡尔曼预测的信道状态信息修正方法,以改善干扰对齐的性能.该方法利用信道的时域相关特性对信道增益进行跟踪预测,并通过预测值对估计值进行修正,从而提高发送端获取信道状态信息的精度.仿真结果表明,所提出的修正方法降低了信道增益估计值的均方误差,有效地改善了干扰对齐的性能,提升了系统的和速率.

全双工小蜂窝中基于最大流算法的用户匹配策略

在全双工基站使能的新型小蜂窝中,考虑用户间同频干扰对服务质量的影响,提出了一种最大化满意用户对数的上下行用户匹配策略,用于服务质量敏感的各类新型通信业务.首先依据用户的速率需求和其可达的实际传输速率,构造包含所有潜在满意上下行用户对的匹配可行图;再将可行图转化为单位容量网络,并证明单位容量网络的最大流数目即为最大满意用户对数目,最终由最大流路径推导出最优匹配策略.仿真结果表明,所提策略可获得超出最大和速率策略两倍的满意用户对数,且仅具有多项式级的复杂度.