多天线蜂窝系统中基站协作机会调度

为了降低多天线蜂窝系统中的小区间干扰,基于干扰受限两小区模型提出了多个基站协作机会调度算法.计算证明干扰信号功率呈指数分布,并利用极值理论框架分析了使用协作机会调度得到的平均速率;利用简明的平均速率近似闭式解,得到使用协作机会调度所获得的多用户分集增益;针对实际蜂窝系统中分析了不同因素对协作机会调度算法和性能的影响.仿真结果表明,基站协作机会调度可以有效降低小区间干扰,提高系统性能.特别地,在每小区用户数为K的系统中,非协作机会调度得到的多用户分集增益为lglgK,而使用协作机会调度可以将多用户分集增益提高到lgK.

多天线蜂窝系统中机会调度性能分析

基于Wyner蜂窝系统模型,研究了多天线蜂窝系统中机会调度的性能。利用极值理论框架,分析了存在邻小区干扰的情况下,各个小区独立使用机会调度所得到的信干噪比分布,推导出了平均容量的闭式解,分析了平均容量与每小区用户数之间的关系。理论分析和仿真结果均表明,各个小区被选择的用户收到的干扰信号与用户数无关;而机会调度所得到的多用户分集增益为lglgK,其中K为每小区的用户数。

基于多小区协作分布式波束选择算法

针对多天线蜂窝系统中小区间干扰带来的性能损失,研究了使用多小区协作波束选择来减少小区间干扰,提出了可在各个小区独立实现的分布式波束选择算法。该算法首先使小区之间相互交换用户的信道状态信息,之后每个小区基于本小区以及邻小区用户的信道状态信息来估计所有用户的信干噪比,最后选择能够最大化信干噪比乘积的波束。分析表明,在两小区模型下该算法的性能接近最优波束选择算法,同时复杂度大大降低。经仿真结果验证,在多天线蜂窝系统中使用分布式波束选择算法,可以在不影响用户公平性的基础上显著提高系统平均速率。

一种公平的多天线多小区联合调度算法

为了能够以较小的实现复杂度有效减少多天线蜂窝系统中的小区间干扰,同时保证系统中的用户公平性,提出一种新的多小区联合调度算法,提出的算法的复杂度远远低于最优多小区联合调度算法。该算法将系统分簇并在每个簇内按一定比例选择部分平均速率较低的用户,之后在簇内按照给定的优化目标进行联合调度。仿真结果表明:与单小区调度算法相比,提出的多小区联合调度算法可以显著增加系统平均速率,而且可以取得与单小区调度算法类似的用户公平性。