一种分组串行干扰抑制新算法研究

交织多址(IDMA)是一种依据交织器来区分多用户的多址接入技术.采用串行干扰抑制时,IDMA的收敛速度高,性能好,但其复杂度相对于并行干扰抑制要高.针对该问题,提出一种分组串行IDMA干扰抑制算法(GSIC-IDMA).该算法根据分组方法在系统性能和复杂度及时延间取得了较好的折中.此外,为了分析和研究GSIC-IDMA算法的性能及功率分配,本文推导出一种复杂度低的SNR演进算法,其较好地预测了GSIC-IDMA的性能.

抑制多用户干扰的串行反馈干扰抑制算法研究

在多用户光码分多址(OCDMA)传输系统中,多用户干扰(MAI)严重影响系统传输性能。针对系统中多用户干扰来源于各用户码字不完全正交的特点,采用码字的自、互相关函数表达接收信号与系统损伤,引入将多用户干扰看作可重构的“有效信息”的新思路,提出了一种基于数字信号处理技术的串行反馈干扰抑制算法。搭建了2用户同步接入频谱幅度编码光码分多址(SAC-OCDMA)传输系统仿真平台,验证了该算法抑制多用户干扰的有效性。仿真结果表明:相较于光阈值器件,采用串行反馈干扰抑制算法抑制多用户干扰的效果更好,系统传输性能的改善更大,引入的功率代价仅为2.3 dB。

分组空时块编码结构及其信号检测算法

本文提出一种可用于宽带数字移动通信系统的多输入多输出(MIMO)无线传输系统架构———分组的空时块编码(G-STBC)MIMO结构,即发送天线被分成若干组,组内的多根天线进行STBC编码,而各组发送的数据流相互独立。针对这一系统架构,提出了基于迫零检测的最优排序串行干扰消除(OZFSIC)接收信号检测算法的实现方案。计算机仿真结果表明,这种空时编码MIMO结构在等数据率的情况下能获得比相应的V-BLAST系统更优的性能。G-STBC-MIMO结构可以使发送天线多于接收天线,因此,对于无线通信系统下行链路以及大数据量广播业务系统(如数字高清晰度电视地面传输系统)都较V-BLAST更具有优势。

WIFI无线局域网中分层空时分组码检测算法研究

为了增加数据传输速率并且提高频谱利用率,WIFI中采用分层空时分组码,分层空时分组码的检测决定着接收机的性能。本文详细推导了分组干扰抑制算法的原理,并且给出了基于分组干扰抑制的最优排序串行算法,针对该算法需要进行大量的数据排序运算,提出了一种次优排序算法。在WIFI信道环境B下,利用MATLAB对最优与次优排序算法进行仿真。实验结果表明,次优排序算法的性能接近于最优排序算法,但该算法使接收机复杂度大大降低。

基于聚类的超密集网络干扰抑制方法

针对超密集网络系统提出了一种改进的基于密度噪声应用空间聚类(density-based spatial clustering of applications with noise,DBSCAN)算法的干扰抑制方法。基站利用附加判断门限条件而改进DBSCAN聚类算法,并对小区里的用户进行分组,将具有相似信道特性的用户聚成一组,使不同分组用户之间的信道相关性较低。再利用比例公平调度选出每组中比例公平系数最高的用户进行传输,调度后的多个用户的空间特性不同的,从而降低空间干扰起到干扰抑制的效果。仿真结果表明,与其他相关2种方法比较,改进方法可有效地降低空间干扰,提高系统吞吐量。

联合空时分组码和分层空时码编码系统性能研究

在无线通信系统中,适合多输入多输出天线(MIMO)技术的空时编码技术能够明显地提高系统的容量。联合空时分组码(STBC)和分层空时码(LST)编码系统,可以同时获得分集增益和空间复用增益,有效地提高系统的性能。本文讨论了联合STBC和LST编码系统的误码性能,译码算法采用经典的Golden算法——排序串行干扰抵消算法(OSIC)。