认知无线电中继协助网络资源分层优化算法

在认知多用户中继网络系统场景下,针对时变信道完全DF中继两跳传输的差异性问题,采用纳什议价公平性准则效用函数,提出了联合用户传输模式选择、子载波配对、信道分配和功率分配的分层优化模型。利用拉格朗日对偶理论实现模型分层求解,在降低算法复杂度的同时提升了系统效用及吞吐量。仿真结果表明:相对于完全中继、直传网络和非载波配对的中继网络,所提算法在兼顾用户速率需求和公平性的同时可使系统吞吐量获得较大提高。

基于发射机预处理的中继协助下行直接序列CDMA性能评估

针对多用户下行链路直接序列码分多址系统中DL信号可能会相互影响导致中继处产生多用户干扰的问题,本文提出了一种基于矢量量化信道脉动响应的多用户发射预处理系统。该系统在各个中继处通过基于训练序列的估计技术对CIR进行估计并随机矢量量化这些被估计的CIR,同时其幅值及相位通过噪声衰退反馈信道被反馈至基站。基站内利用通过线性检测器恢复的CIR进行预处理矩阵的公式化以减少中继处DL多用户的干扰。分析结果表明,当调用受噪声及衰退影响的VQ-CIR实现预处理矩阵时,可以使得误码率性能降低,而基于VQ-CIR的MUTP的BER性能与基于完全CIR假定所得的性能相近。