高斯干扰信道译或不译干扰的策略

在两用户高斯干扰信道发送端采用单一高斯码本、互不合作且不进行功率控制的情况下,提出了根据信道增益和功率参数联合确定获得最佳可达速率区域或和速率的译码策略.该策略基于两种基本的译码方法,给出了确定最优译码策略的两种等价的信道参数条件,证明了最优译码策略并不仅依赖于信道增益的大小,而是由信道增益和功率参数共同决定的.

点对点和叠加高斯码的高斯干扰信道容量比较

为了研究实际通信中存在干扰情况下如何选择合适的编码方案,针对两用户高斯干扰信道,比较了分别使用点对点高斯码和叠加高斯码时的最佳可达速率区域与和速率。结果表明:某用户要以最大用户速率,或者在强干扰或弱干扰下系统以最佳吞吐量通信,应使用点对点高斯码;在中等干扰情况下,信噪比越大,适合点对点高斯码的信道系数范围越大,信噪比越小,适合叠加高斯码的信道系数范围越大。

MIMO干扰信道下的协作干扰对齐优化算法

干扰对齐是将来自其他发射机的干扰信号对准到同一信号子空间,从而减少对期望信号的干扰的一种传输技术,近年来得到了广泛的关注。本文为K用户多输入多输出(MIMO)干扰信道系统提出了一种协作干扰对齐优化算法。通过对信道的奇异值分解,基于矩阵弦距离,不仅选出一组最好的特征子信道来传输信号,而且还选取一组有利于有用信号远离干扰信号的预编码矩阵,这样,可以最大化减少干扰对有用信号的影响。另外,本文还根据得出的预编码矩阵来计算和优化干扰抑制矩阵。本文算法在没有用迭代的基础上来计算预编码矩阵和干扰抑制矩阵,这样不仅使整个系统的复杂度大大降低,进一步,仿真结果显示容量和能量效率较其他算法有明显改进,这也正是最近受到广泛瞩目的绿色通信所要求的。

室内环境下2.6GHz同时同频全双工自干扰信道测量与建模

目前,对同时同频全双工的自干扰信道特性尚未进行研究.针对这一现状,采用基于网络分析仪的信道测量平台,对室内环境下2.6GHz同时同频全双工自干扰信道特性进行测量与分析.基于实测数据统计分析,得出了传输损耗模型与均方根时延扩展统计模型.结果表明:传输损耗服从断点损耗模型,天线间距在大于1m的传输损耗指数为1.86,天线间距小于1m的传输损耗指数为1.52;均方根时延扩展的统计特性随着天线间距在不同范围而不同,在天线间距大于1m时的均方时延扩展服从lognormal分布,在天线间距小于1m时,RMS时延扩展在不同的天线间距下服从lognormal分布,并且其分布的均值与标准差与天线间距呈现线性关系.

干扰信道中一种权值可调的迭代算法

在多入多出的干扰网络中,干扰对齐由于仅考虑干扰,而忽略期望信号的影响,在低信噪比(Signal-to-NoiseRatio,SNR)时性能损失严重。该文提出一种同时考虑干扰与期望信号的算法,把二者泄露出相应子空间的功率加权和作为目标函数,而且权值在不同SNR时可调,通过迭代获得预编码矩阵。仿真表明该算法在低信噪比时,可以有效提高系统容量。

多小区广播干扰信道的加权均方误差最小化收发机设计算法

未来的第五代无线网络中,由于干扰问题的存在,阻碍了网络性能的提升,尤其是对于小区边缘的用户,其通信质量的需求不能得到满足。本文研究了基于加权均方误差优化的多小区多用户广播干扰信道的收发机算法设计。针对所需求解的优化问题,首先利用分层预编码的方法提出了一种广义干扰对齐的方案,然后提出了一种最小化加权均方误差的交替优化算法。所提算法的收敛性可以由单调有界理论保证。仿真结果表明:与传统的方案相比,所提方案可以有效的消除干扰,并且有效的提升系统的和速率性能。

基于干扰信道的干扰对齐算法综述

在无线通信系统中,用户间干扰总是制约着网络的吞吐量,因此寻求有效的干扰管理方法显得尤为关键。文中首先引出多种传统的干扰管理方法,但基于这些方法的系统容量都会受到干扰的限制,而且随着用户数的增加,很难获取这些方法的一般解。然而干扰对齐算法可使系统的总容量随着用户数的增加线性递增,文中重点综述两类干扰对齐算法:一类是基于信号空间的干扰对齐算法,另一类是基于信号编码级的干扰对齐算法,最后简要分析了干扰对齐算法的可行性和应用前景。

MIMO干扰信道下低复杂度的分布式干扰对齐算法

干扰对齐技术可以有效地提高干扰信道容量和抑制干扰,其问题归结为求得闭式解。传统的干扰对齐方案根据信道的互易性,采用迭代的方法(分布式)来逼近闭式解,但带来了较大的计算开销。本文在K用户MIMO干扰信道系统中提出一种低复杂度的分布式干扰对齐算法,通过对用户K的干扰协方差矩阵进行排序QR分解算法,该分解算法是基于修正的Gram-Schmidt方法,选出酉矩阵Q最后的dk列作为用户近似的干扰抑制滤波矩阵,和传统分布式干扰对齐方案相比,在基本保持系统容量和迭代收敛速度的同时,系统的复杂度明显降低。仿真结果验证了算法的有效性。

频率选择性高斯干扰信道中的时频联合干扰对齐方案

为了弥补传统干扰对齐方案只在一维域上对齐的不足,提出了一种时频联合干扰对齐方案。通过把频率选择性高斯干扰信道分割成多个并行的高斯干扰信道后引入时频联合干扰对齐矩阵,对这些并行信道在时域和频域同时进行干扰对齐。基于最优化方法,提出了一种计算时频联合干扰对齐矩阵的算法。数值仿真表明该方案和传统干扰对齐方案获得相同性能的条件下,能大幅度地缩短译码延时或减少频带资源的使用,所提方案是传统一维域算法在二维域的扩展,能够提供更加灵活的时频资源分配手段。

多用户MISO干扰信道中的安全协同波束成形

针对多用户多输入单输出(MISO,multiple-input single-output)干扰信道中保密信息泄露问题,提出了理想信道状态信息(CSI,channel state information)下的安全协同波束成形(SCB,secure coordinated beamforming)方案和非理想CSI下的顽健安全协同波束成形(RSCB,robust secure coordinated beamforming)方案。对于理想CSI情况,联合设计最优的协同波束成形向量,最大化最小安全速率。采用半定松弛(SDR,semidefinite relaxation)技术和连续的凸估计(SCA,successive convex approximation)算法得到原始非凸问题的局部最优解。进一步,将该框架扩展到信道向量和信道协方差矩阵存在确定误差的情况,提出的RSCB方案能够最大化最差情况的安全速率。仿真结果验证了所提方案的有效性和顽健性。

MIMO干扰信道中改进的干扰消除方法

对于含3个用户且每个用户配置4根天线的MIMO干扰信道,提出一种新的干扰消除方法。为每个用户设计4×4的空时码字,该码字具有Alamouti码字的结构。采用单向协作链路,消除第1个接收端的多用户干扰。通过干扰对齐预编码,使得第2个接收端和第3个接收端收到的干扰码字对齐,并利用Alamouti码字对应的等效信道矩阵的正交特性,消除这2个接收端的多用户干扰。实验结果表明,该方法的分集增益为8,高于相同场景中的干扰消除方法,并且具有较高的系统容量和可靠性。

高斯干扰信道中基于速率分裂的译码次序算法

针对高斯干扰信道,该文提出一种基于最大最小公平性的译码次序新算法。该算法通过采用速率分裂技术来提高系统和速率。基于该算法,推导出和速率近似最大的速率分裂层数表达式。数值结果表明,在一定干扰强度范围内的两用户对称高斯干扰信道中,采用该译码次序新算法得到的和速率较已有的贪婪算法得到的和速率有明显提高,并随着干扰强度的增加,其和速率逼近Sason给出的和速率内界。

对称循环高斯干扰信道下的速率分裂方案及其可达和速率

通过分析Han-Kobayashi(HK)策略在N用户对称循环高斯干扰信道中的应用,提出了一种自适应奇偶对称速率分裂方案。该方案针对不同的信道条件设计出相应的速率分裂方案及最优分裂系数,在简化了计算复杂度的同时,使系统和速率趋近HK和速率内界。最后,分别在高信噪比和一般信噪比环境下进行仿真发现,自适应奇偶对称速率分裂方案的和速率在很大范围内明显大于对称速率分裂方案和Tse等人提出的速率分裂方案的和速率,且在一般信噪比下能够逼近HK和速率内界。

一种非对称结构MIMO干扰信道的干扰对齐方法

研究一种非对称结构MIMO干扰信道干扰对齐闭式解求解问题.通过将整个系统的干扰对齐问题,转化为两个子系统的干扰对齐问题,分析子系统之间相互影响的关系,构建包含系统解的方程组,进而可以用符号计算软件进行求解.所提方法可以在所需天线数量最小的条件下,实现非对称结构的MIMO干扰信道的干扰对齐,并以4用户系统为例,详细阐述了问题的求解过程.仿真部分对所提方法进行了验证,分析了方法的复杂度及优缺点.

干扰信道中基于竞争博弈的准最佳功率分配方案

频率选择性高斯干扰信道下多用户总速率最大化的问题被建模成一个带有补偿函数的非合作博弈模型.补偿函数也近似成子信道之间进行博弈的模型(子信道博弈).通过子信道之间的迭代计算,子信道博弈能够达到一个纳什均衡,也就是渐近最佳补偿.接着提出了多领导斯坦克尔伯格均衡的概念,来描述带有渐近最佳补偿函数的非合作博弈的均衡点.利用凸优化技术,开发了一种迭代多水平面功率注水算法,来达到斯坦克尔伯格均衡.在该均衡点上,所有用户都会工作在准最佳速率区域边界上.仿真结果表明,迭代多水平面功率注水算法所能达到的总速率比迭代功率注水算法有明显的提高,并且能达到一个准最佳的可达速率区域.

干扰信道中容量可达的率分裂方案

为了能有效地逼近高斯干扰信道的容量边界,提出了一种分布式率分裂的方案。以二用户高斯干扰信道为例,该分布式率分裂方法能建模成一个非协作博弈论模型,并且提出一种迭代多水平面功率注水算法,能达到该博弈模型的纳什均衡,同时给出了迭代收敛的一个充分条件。计算机仿真表明,通过分布式率分裂方案以及迭代多水平面功率注水算法而获得的高斯干扰信道容量,非常接近于HK容量边界。

屏蔽室收发天线分离全双工自干扰信道测量与建模

针对屏蔽室环境收发分离全双工自干扰信道特性,该文采用基于网络分析仪的信道测量平台,对屏蔽室环境下2.6 GHz收发天线分离全双工自干扰信道进行研究,得到了路径传输损耗,均方根时延扩展与莱斯K因子的统计模型。结果表明:自干扰信道路径损耗随距离增加呈对数衰减;均方根时延扩展服从对数正态分布,并随着天线间距的增加而增加;莱斯K因子服从正态分布,并随着天线间距的增加逐渐降低,莱斯分布的特征逐渐降低。

低复杂度MISO干扰信道协同波束成形算法

针对单发射节点功率约束条件下的多入单出(MISO)干扰信道,研究确保用户公平性的最大-最小信干噪比(RSIN)优化问题.利用分层方法将原始优化问题分解为两个优化步骤,提出一种新颖的、低复杂性的单调协同波束成形算法,并验证其有效性.仿真结果表明:文中算法大约需要4次即可达到稳定点,且非常逼近穷举算法的性能.

3用户MIMO干扰信道中稳健的机会干扰对齐方法

本文根据传统的干扰对齐思想,在缩小干扰空间之间弦距的同时尽量增大信号-干扰空间之间弦距,以此为目标设计用户选择准则,并在接收端采用预处理矩阵智能选取技术最大化信道容量,提出了3用户MIMO干扰信道中稳健的机会干扰对齐方法。相比文献[1]方法,所提出的方法不但具有更高的系统瞬时性能稳健性,而且还具有更高的信道容量,只是在复杂度方面略有增加。仿真结果证明了本文方法的有效性。

信道均值反馈下多天线干扰信道中的预编码

研究了多天线干扰信道系统的预编码设计问题,这里干扰信道具备视距路径,可以建模为莱斯衰落信道。假设发送端仅能获取信道统计信息——信道均值矩阵,分别基于最大信干噪比和最大信干噪差准则,提出了两种预编码算法。对第一种算法,首先引入辅助变量将非凸规划问题转成凸问题,然后提出了二分搜索算法并且结合凸优化软件进行求解;对第二种算法,将原问题分解为若干子问题分别求解,以解析的形式给出最优解。计算机仿真验证了提出算法的收敛性,分析了莱斯因子对系统性能的影响,并且与若干典型发送方案作对比,证明了提出算法的优越性。