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在认知MIMO通信系统中,认知用户伺机接入到主用户的频谱中,在传输过程中认知用户对主用户以及认知用户之间都会产生很大的干扰.为了消除认知用户之间的干扰,提出基于时分复用的干扰消除算法.该算法旨在认知系统中对认知用户传输的整个时间段进行划分,在保证认知系统吞吐量最大的情况下,得到每个认知用户的传输时间段,然后在对应的传输时间下进行此认知用户的通信,此时只有单个认知用户进行通信,避免受到其他认知用户的干扰.仿真结果表明,在信噪比小于6 d B时,采用所提算法下,单位带宽认知系统可以增加0.5bit/s的吞吐量,同时能源效率平均提高了1.2 bit·s-1·w-1. 相似文献
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针对多个毫微微蜂窝网络与宏蜂窝网络共存的网络环境,基于干扰对齐技术,提出了一种双层预编码方案,首先定义宏蜂窝网络对毫微微蜂窝网络造成的干扰为跨层干扰,毫微微蜂窝网络之间的干扰为同层干扰,分别对毫微微蜂窝用户和宏蜂窝用户进行预编码,宏蜂窝用户的预编码使得跨层干扰最小,使之可比拟于背景噪声,毫微微蜂窝用户的预编码与毫微微蜂窝基站的后置编码进行迭代,以最小均方误差(MMSE)准则输出,仿真结果表明所提算法使得毫微微蜂窝网络的吞吐量相较于单层MMSE算法在信噪比为0~30 d B区间内平均提高了3 bps/Hz. 相似文献
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干扰对齐通过预编码的方式将接收到的干扰对齐到接收机的子空间中,从而为期望信号提供了最大化的自由度.重点探究实现了干扰对齐预编码的三种典型的算法——最小化干扰泄露功率算法、最大化信干噪比算法以及最小化均方误差算法,三种算法都利用了无线信道的互易性,通过初始网络编码和逆网络编码的相互迭代最终拿到了各自优化准则下的干扰对齐预编码.通过上行传输速率这一性能函数分析和比较了这三种算法.仿真结果表明了各自算法的优劣.最后简要分析了干扰对齐算法的可行性与其广阔的应用前景. 相似文献
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