为进一步提高多输入多输出(MIMO)双向中继系统性能,该文在梯度下降法的基础上,引入用户端功率分配和发射预编码与接收波束成形,结合中继站波束成形矩阵和分配功率相,构成一个完整的联合交替迭代结构(AIS);通过固定变量循环计算,逐个得...为进一步提高多输入多输出(MIMO)双向中继系统性能,该文在梯度下降法的基础上,引入用户端功率分配和发射预编码与接收波束成形,结合中继站波束成形矩阵和分配功率相,构成一个完整的联合交替迭代结构(AIS);通过固定变量循环计算,逐个得到各个变量的最优值。仿真表明,与梯度下降法、迫零和最小均方误差加注水功率分配法相比,该文交替迭代结构方法的速率有所提高,误码性能提高较明显。当误码率等于10-2时,与3种算法中最优的梯度下降法相比,该文方法可获得2.5 d B的信噪比增益。展开更多
针对非对称的多用户MIMO双向中继干扰信道,本文提出了一种简化的基于最大信干噪比的干扰对齐算法,给出了信号对齐和干扰抑制可行性条件及其方案,并分析了系统容量和自由度。本文算法的中继节点不必做复杂的信号处理,大大降低了整个系统...针对非对称的多用户MIMO双向中继干扰信道,本文提出了一种简化的基于最大信干噪比的干扰对齐算法,给出了信号对齐和干扰抑制可行性条件及其方案,并分析了系统容量和自由度。本文算法的中继节点不必做复杂的信号处理,大大降低了整个系统的信号处理复杂度;同时,本文算法是基于最大信干噪比方案,与现有文献的中继迫零方案比较,大大提高了系统在中低信噪比时的容量;进一步,分析证明了基于本文算法的K用户对双向中继干扰网络的自由度可以达到2sum from i=1 to K d_i。展开更多
文摘为进一步提高多输入多输出(MIMO)双向中继系统性能,该文在梯度下降法的基础上,引入用户端功率分配和发射预编码与接收波束成形,结合中继站波束成形矩阵和分配功率相,构成一个完整的联合交替迭代结构(AIS);通过固定变量循环计算,逐个得到各个变量的最优值。仿真表明,与梯度下降法、迫零和最小均方误差加注水功率分配法相比,该文交替迭代结构方法的速率有所提高,误码性能提高较明显。当误码率等于10-2时,与3种算法中最优的梯度下降法相比,该文方法可获得2.5 d B的信噪比增益。
文摘针对非对称的多用户MIMO双向中继干扰信道,本文提出了一种简化的基于最大信干噪比的干扰对齐算法,给出了信号对齐和干扰抑制可行性条件及其方案,并分析了系统容量和自由度。本文算法的中继节点不必做复杂的信号处理,大大降低了整个系统的信号处理复杂度;同时,本文算法是基于最大信干噪比方案,与现有文献的中继迫零方案比较,大大提高了系统在中低信噪比时的容量;进一步,分析证明了基于本文算法的K用户对双向中继干扰网络的自由度可以达到2sum from i=1 to K d_i。