下行多小区MIMO系统协作多点传输联合调度机制

提出一种基于协作多点传输的下行多小区多输入多输出(MIMO)系统联合调度机制,充分利用多小区间的联合调度来降低小区间的干扰,提高系统的吞吐量.该方案利用多小区基站间的协作,根据用户反馈的信道信息间的相关性,在不牺牲系统资源情况下联合调度互相干扰小的用户抑制小区间的干扰.仿真表明:该方案在相同情况下与传统的多小区下行MIMO系统相比,具有显著的小区平均系统吞吐量增益及边缘用户吞吐量增益.     

一种有效抑制LTE TDD小区间干扰的方法

针对LTE系统的小区间干扰问题,提出了基于信道探测符号(CSS)的小区间干扰抑制算法.该算法通过在LTE TDD的下行子帧中加入CSS来进行接入控制,避免对网络造成强烈干扰用户的接入,以保证整个网络维持在可接受的干扰状态.仿真结果表明,该算法能够在不影响中心用户吞吐量的情况下,显著提高小区边缘用户的吞吐量.     

基于 LTE 系统的上行功率控制方法研究

LTE系统的上行链路功率控制技术在提高小区内用户的体验感、提高小区的吞吐量、抑制小区间的相互干扰、以及保证系统性能起着重要的作用。针对现有LTE上行链路功率控制方法的不足,提出一种干扰最小化的内环功率控制算法,使eNode B或用户以最小的功率发射,保证通信质量所需的最小信噪比,使整体干扰最小化,有效提升网络质量和系统容量,提升客户感知度。     

一种基于用户划分的LTE上行闭环功率控制算法

长期演进(long term evolution,LTE)上行经典信干噪比(signal to interference plus noise ratio,SINR)闭环功率控制算法未考虑用户对相邻小区的干扰,导致小区总吞吐量较低。针对该问题,提出一种基于用户划分的闭环功率控制算法。根据每个用户到服务小区的路径损耗将其划分为小区中心用户或小区边缘用户,为小区中心用户设置目标SINR值时仍使用经典SINR闭环功率控制算法,为小区边缘用户设置目标SINR值时考虑其对相邻小区的干扰使用新的方法。理论分析以及MATLAB系统级仿真结果表明,与传统闭环功率控制算法和经典SINR闭环功率控制算法相比,该算法能够更加有效地降低小区间干扰,提高小区总吞吐量。     

基于非正交多址异构网的下行链路干扰协调优化技术

为了提升异构网络中边缘用户平均吞吐量性能,提出了一种基于非正交多址接入(non-orthogonal multiple access, NOMA)异构蜂窝网络的下行链路干扰协调优化方案。该方案通过小区范围扩展(cell range expansion, CRE)和几乎空白子帧(almost blank subframe, ABS)进行小区间干扰协调,并利用改进型量子进化算法(improved quantum-inspired evolutionary algorithm, IQEA)实现自适应CRE和ABS联合优化。仿真结果表明,基于NOMA的分组能有效提升异构网络边缘用户性能,且与非干扰协调方案相比,传统干扰协调方案和所提出的自适应干扰协调方案的边缘用户平均吞吐量分别提升了4.93 dB和5.48 dB;网络用户平均吞吐量分别提升了0.96 dB和1.01 dB;对数效用和分别提升0.13 dB和0.14 dB。     

基于统计信道状态信息的多小区下行协作调度算法

小区间干扰是制约无线蜂窝网络边缘区域容量的主要因素.为了提高小区边缘吞吐量,传统的预编码矩阵指示(precoding matrix indicator,PMI)协作调度方案能够有效抑制小区间干扰,但该方案需要较多的信道反馈信息.为了有效减少信道反馈开销,提出一种利用统计信道状态信息(statistical channel state information,SCSI)的多小区下行协作调度算法,该算法利用SCSI提取特征方向确定最佳的PMI或PMI集合.仿真结果表明,在强相关信道场景下,基于SCSI的协作调度算法可以使边缘用户保持较为理想的性能,并且对反馈时延和多普勒扩展导致的非理想信道信息具有较强的鲁棒性.     

基于时分复用的LTE系统干扰协调算法

在多小区间的OFDMA网络中,用户分配和负载随时间变化不断变化,会导致严重的小区间干扰。为解决此问题,文中提出了一种新的资源划分方法:时域资源划分。此划分方案可以使用户在整个频域上调度最好的资源块,并且不用考虑小区边缘用户分布不均,避免频率资源的二次调整,节省了信令开销。这种时域资源划分方案与传统的公平比例调度算法有效的结合在一起,可以有效地提高系统的吞吐量。理论和仿真分析表明,所提的方案与传统的频域划分相比,使小区边缘用户的吞吐量以及多用户分集的效果得到了提高。     

部分频率复用下的终端直通资源分配方案

终端直通(device-to-device,D2D)通信通过共享蜂窝资源可以提升频谱效率,但会产生同频干扰,导致系统吞吐量和用户的服务质量降低。针对在部分频率复用(fractional frequency reuse,FFR)蜂窝网络中多小区间的D2D链路和蜂窝链路的同频干扰问题,提出了基于优先级的资源分配方案。该方案通过对频率资源赋予不同的优先级对小区间干扰进行协调,尽量避免小区间的D2D链路和蜂窝链路间、以及D2D链路间的干扰,从而提升系统性能。仿真结果表明,基于优先级的资源分配方案改善了小区边缘用户的服务质量,提高了系统容量。     

超密集网络中基于分簇的资源分配算法

针对超密集网络(ultra-dense network, UDN)中,严重的小区间干扰制约终端用户的数据速率问题,提出一种基于染色分簇的资源分配方案。该方案采用图论中的染色算法对微蜂窝接入点(femtocell access points, FAPs)进行分簇,利用簇内每个微蜂窝用户(femtocell user equipments,FUEs)的待发送数据量、排队等待时延以及受到的干扰强度来构建相应的优先级,计算每个簇的优先级,并设定高优先级的簇可优先获得信道增益良好的子信道;最后由拉格朗日乘子法求解功率分配方案,即利用KKT(Karush-Kuhn-Tucker)条件和注水算法为FUEs分配功率。仿真结果表明,该方案能够有效地减小微蜂窝接入点之间的相互干扰,极大地满足用户的服务需求,同时提升了系统吞吐量和频谱效率。并且基于最大功率和最低速率的公平性准则能够动态地调整子信道功率,进一步提升了FUEs间的公平性。     

OFDM系统下行链路多小区半分布式资源分配

针对LTE(long-term evolution)系统下行链路采用OFDM技术所致的小区间干扰问题, 通过对多种资源分配方法的研究与总结, 提出一种简单有效的多小区半分布式资源分配算法。该算法使用二进制功率控制策略, 利用基站间的信息交互协调小区间的资源分配, 用以改善小区间的干扰, 提升系统总容量。通过在LTE系统级仿真平台的建模及仿真, 表明新算法提高了13%的吞吐量, 由此证明该算法的优越性。     

LTE干扰抑制技术介绍及应用

介绍了几种LTE干扰抑制技术及应用,深入浅出地介绍了小区间干扰协调技术的实现,阐述了干扰抑制技术能大大提高LTE系统的性能,特别是提高小区边缘用户的性能。     

多小区终端直通异构网络中利用图论的资源分配方案

针对在终端直通(device-to-device,D2D)用户与蜂窝用户共存的上行多小区系统中存在严重的小区内以及小区间干扰问题,提出了一种基于干扰图和最佳二分图匹配的多小区资源分配方案,以获得网络容量提升。该方案根据上行链路的传输特性获得D2D用户与蜂窝用户之间带权值的无向干扰图,根据干扰图将互干扰较大的用户分到不同的用户簇中,不同的用户簇占用不同的子载波,并利用匈牙利算法对资源块进行分配。仿真结果表明,所提出的方案以较低复杂度接近遍历最优算法,并且与部分频率复用方案比较,所提方案的系统容量提升了19.78%。     

认知网中多时隙联合频谱感知和功率分配

为了降低认知无线网中认知用户对主用户的干扰,并为了最大化系统的认知吞吐量,提出了一种多时隙频谱感知和功率分配的联合优化方案。该方案将系统的每个帧分为若干个时隙,每个时隙分别进行频谱感知,通过合并每个时隙的感知结果,有效的提高了系统的检测精度,降低了系统的干扰概率。同时理论分析了感知时间与传输功率分配方案,发现两者都存在最优分配解,在约束认知用户检测概率与传输功率的基础上,将吞吐量描述为关于感知时间与功率的多约束优化问题,通过设计联合迭代算法对认知吞吐量进行了联合优化并获得了最优感知时间与最优传输功率分配。仿真结果表明,所提联合优化方案吞吐量性能最接近理论最优方案,并可通过牺牲部分吞吐量性能降低系统干扰概率,且复杂度较低。     

一种基于CQI反馈参数和SINR数值分组的调度算法

在长期演进（long term evolution, LTE）系统中,调度算法是其无线资源管理（radio resource management, RRM）的一项核心技术。对于LTE下行链路数据传输,演进基站（evolved node B, eNode B）主要依据上行链路用户设备（user equipment, UE）传输的信道质量指示（channel quality indicator, CQI）反馈参数来选择典型的调制和编码方案（modulation and coding scheme, MCS）,以此来确定各个UE的服务次序及所分配的物理资源块（physics resource block, PRB）数目。为此,结合轮循（round robin, RR）算法和比例公平（proportional fair, PF）算法,提出了一种基于CQI反馈参数和信干噪比（signal to interference plus noise ratio, SINR）数值分组的调度算法。通过设置SINR阈值,将小区内用户分为小区中心用户组Ⅰ和小区边缘用户组Ⅱ,尔后依据CQI机制对2个用户分组分别采用PF算法和RR算法进行调度。通过搭建LTE动态系统级仿真平台,并与PF算法进行仿真对比,结果表明,该算法能够较为有效地提高系统吞吐量和用户之间的公平性。     

下行链路基站协同蜂窝系统中的功率分配和干扰消除方法

蜂窝间干扰是无线蜂窝网络中一个重要的性能瓶颈, 基站协同可以消除小区边缘用户受到的严重的蜂窝间干扰, 提高蜂窝系统的性能和频谱效率. 针对下行链路基站协同通信系统, 提出一种信道衰落补偿功率分配方法, 以及内部联合分布式空时编码(inner joint distributed space-time coding, IN-J-DSTC) 基站协同传输方案, 以抑制蜂窝边缘用户受到的严重的蜂窝间干扰. 仿真结果表明, 该方法可以根据信道状况, 在源基站及协同基站间自适应地分配信号发送功率, 同时明显消除蜂窝边缘用户所受到的蜂窝间干扰, 从而显著地提高系统的误码率性能.     

大规模MIMO-NOMA下行系统可达吞吐量研究

非正交多址系统的可达吞吐量与用户分簇策略、预编码方法、功率分配算法等有关.为了提高系统可达吞吐量,提出了一种改进的k-means用户分簇算法,该算法利用空间相关性对用户进行分簇,从而降低簇间干扰;然后利用块对角化预编码对发送给各簇的信息进行预处理,使得每簇的预编码向量与其它簇等效信道向量近似正交,进一步消除簇间干扰;同时构建最优功率分配优化问题,并利用Karush-Kuhn-Tucker(KKT)条件求得簇内每个用户的最佳功率分配系数,降低簇内用户间的干扰.实验结果表明:所提出的方法能有效提高系统的可达吞吐量.     

基于非合作博弈论的CoMP-JP资源分配算法

为了提高LTE-A系统中协作多点联合处理技术(Co MP-JP)的资源利用率,保证中心用户和边缘用户在资源分配过程中的公平性和Qo S需求,提出一种以最大化系统吞吐量为目的中心用户和边缘用户联合处理的动态资源分配方法。首先,在功率给定的情况,每个簇内以保证用户的Qo S需求并最大化系统吞吐量为目的进行用户调度;其次,在调度完成后,为了协调用户间的干扰,实现系统的吞吐量的最大化,提出改进代价函数的非合作博弈控制算法,并证明该算法纳什均衡解的存在性与唯一性。实验结果表明:本文算法与现有算法相比,更能满足用户的Qo S需求和用户间的公平性,同时获得更高的系统吞吐量。     

基于对偶分解的 MU-CoMP 联合资源分配算法

在MU-CoMP-JT(multi-users coordinated multiple-points joint transmission)资源分配算法中,大多数将功率分配与子载波分配分为独立的2个部分进行独立求解,这样势必会降低系统性能,而实际上子载波分配和功率分配是密切相关的.为了有效地提升系统吞吐量,采用了迫零预编码技术,研究了一种在多个小区和多个子信道之间联合优化用户调度与功率分配的资源分配算法,该算法以最大化用户权重速率为目标,基于对偶分解理论,将原优化问题分解为多个独立优化的子问题.仿真结果表明,该算法与最优的穷尽分配算法相比性能有所降低,但有效地降低了复杂度,同时也能获得较好的性能.     

抑制小区间迟延干扰的迟延SLNR预编码

不同基站和用户间由于距离变化等使传播时延不同而造成小区间的迟延干扰,严重恶化了系统性能。为此,探讨了如何利用SLNR（Signal to Leakage Noise Ratio）预编码抑制小区间的迟延干扰,给出了小区协作的系统模型及小区间迟延干扰分析。针对存在迟延的LTE（Long Term Evolution）系统设计了一种基于SLNR准则的迟延SLNR预编码,以抑制小区间的迟延干扰,降低接收终端的复杂度。同时,对迟延SLNR预编码在LTE系统多基站协作环境下的性能进行了仿真。仿真结果表明,该方法对小区间的迟延干扰有较好的抑制作用,对不同天线配置性能均较理想,与接收端处理方案比较性能有所改进。虽然信道估计误差对性能有一定影响,但在可接受范围。     

协作多点传输技术对LTE随机接入过程的影响

协作多点传输技术通过对多个小区进行联合调度和协作传输,降低小区间干扰,提高小区边缘用户的性能和扇区吞吐量。随机接入过程是移动通信系统中UE与网络建立连接、进行通信的首要过程,必将受到这种新的传输模式的影响。对其接入场景与接入流程、资源请求过程的资源分配问题、部分切换过程及新的接入方式进行探讨,提出这些过程在CoMP环境下的演进方向。