干扰泄漏最小的多小区MIMO干扰对齐算法

在3小区多输入多输出(MIMO)干扰对齐通信系统中,提出一种基于系统总干扰泄漏最小的预编码矩阵组的选择算法.首先求出系统中所有变换矩阵,并基于干扰泄漏最小准则从中寻找出最优的变换矩阵;再依据干扰对齐的最大自由度选出一半的特征向量组成预编码矩阵.仿真结果表明:与现有干扰对齐预编码矩阵的设计方案相比,文中提出的算法在系统和速率性能上有明显的改善,而且该算法在统计信道状态信息下同样具有优势.

基于符号检测辅助的最小泄漏干扰对齐算法研究

为了减轻蜂窝网络中的小区间干扰,学术界已经在讨论一种消除小区间干扰比较好的算法,即干扰对齐(IA)。干扰对齐作为一种干扰消除技术,能在高信噪比情况下获得很好的系统容量。然而为了实现干扰对齐,发射机和接收机必须联合设计,这通常是很难实现的。另外,在优化不同标准的基础上,大量的迭代收发器设计方法被提出和研究。本文主要对基于最小泄漏干扰(MIN-WLI)的干扰对齐算法进行研究。这里提出了一种符号检测辅助的最小泄漏干扰对齐算法(SDA-MIN-WLI),它是一种基于符号检测的迭代收发器联合设计最小泄漏干扰的算法。系统仿真验证了改进算法要比传统算法具有更好的系统性能。

基于混合优化和合作接收策略的干扰对齐算法

利用合作接收和混合优化策略,提出了一种干扰对齐算法,该算法可以在最小化泄漏干扰的同时最大化理想接收信号功率。首先通过接收机合作接收技术,接收端可以合作估计出发送端的预编码向量,从而无须事先知道预编码向量;然后利用干扰对齐问题的统计特性仅由干扰协方差矩阵之和就可以描述的原理,可设计出算法的合作接收的结构;最后通过一个基于合作博弈理论的讨价还价过程,可以选出对所有接收机最优的完全合作机制。仿真结果显示,相比传统的分布式干扰对齐机制,基于合作接收和混合优化技术的干扰对齐机制在各种发射功率条件下都具有更好的可行性。

基于用户分群的超密集小区网络资源分配

为了降低超密集小区网络中的小区间干扰，给出一种利用用户信干噪比和干扰泄漏计算连续权值的用户分群方案。利用连续权值进行用户分群后，采用次优化的启发式算法为用户群分配资源。仿真结果表明，与现有的用户分群算法相比较，所给算法的系统吞吐量可提升20％～35％，同时单个小区的吞吐量也可提升5％～10％。

信道估计误差有界时速率损失上界统计特性

考虑采用VFDM技术的二层频谱共享网络,针对实际应用中由于信道估计误差、量化误差、反馈时延等因素带来的非理想信道状态信息,提出了一种基于速率损失上界的信道估计误差有界时宏小区性能评估方案。推导了信道估计误差有界时干扰泄漏的上界,建立干扰泄漏与宏小区可达速率之间的关系,进而得到宏小区系统速率损失上界。给出了仿真结果验证推导的正确性,该上界很好地描述了范德蒙子空间频分复用系统在信道估计误差有界时的性能损失统计特性。