一种中继辅助下SISO系统的干扰对齐算法

通过研究含中继的单输入单输出（single input single output,SISO）对称无线干扰网络,分析了在SISO对称网络中进行干扰对齐（interference alignment,IA）时使用中继的必要性。综合考虑所有用户的最大弦距离给出了优化的分布式干扰对齐算法。基于此优化算法并使用中继,只需要进行2个时隙的信道扩展就可对SISO干扰网络实现干扰对齐,使每个用户对达到1/2的自由度。仿真结果表明,在增加中继并应用优化算法后,系统的容量、能量效率都有了显著的改善。     

认知网络预编码干扰对齐算法

针对一对主用户和多对次用户的认知多输入多输出（MIMO）系统,通过对次用户的发送端的两次预编码设计,在消除主次用户间干扰的基础上减少次用户间的干扰,有效地提高系统容量。第一次进行的预编码设计使用注水法将认知用户对于主用户的干扰对齐到主用户没有使用的空间子信道,第二次进行的预编码设计使用了最大信干噪比算法来消除次用户间的干扰。理论分析和仿真结果表明,算法在有效消除对主用户干扰的同时,次用户的吞吐量相比传统的认知系统注水功率分配法有显著提升。     

双向中继信道中用户和中继协作干扰管理算法

针对目前提出的大部分双向中继信道中干扰对齐算法得到的结果通常不是系统全局最优解的问题,通过用户协作和中继协作设计预编码矩阵实现干扰对齐算法,优化整个系统的总速率性能.此外,分别通过用户和中继协作功率控制将干扰当作噪声处理,实现双向中继信道中的干扰管理.仿真结果表明:用户协作和中继协作干扰管理算法的系统整体性能都较好,当中继节点发送功率较大时,用户协作模式系统的总速率性能优于中继协作模式的.     

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.     

基于实干扰对齐技术的两用户中继辅助信道的安全自由度分析

中继辅助信道是无线通信中的一种重要信道模型?针对源端与目的端有直接链路的两用户中继辅助干扰信道模型,2个合法发送端分别将保密信息通过中继发送给对应的期望接收端,而不希望被非期望接收端窃听到保密信息?结合实干扰对齐技术和协作干扰技术,从保密速率和安全自由度(secure degrees of freedom,S-DOF)2个指标来研究该模型的安全性能,使接收端能分离出期望信号,而非期望信号与协作干扰信号在接收端完美对齐?该方案中,中继采用放大转发的方式,同时发送一个协作干扰信号?然后设计实干扰对齐方案,分析得出系统的总安全自由度为1?     

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.     

高铁环境下基于大规模多入多出自适应波束成形的干扰对齐

随着高速铁路的快速发展,高铁用户对移动互联网的需求与日俱增。高铁环境下,信道处于快时变状态,列车速度越高,信道变化越快,信道状态信息(channel state information,CSI)存在严重的不准确性。针对此问题,首先对高铁环境下的CSI建模,通过统计特性与瞬时CSI对其进行动态修正。同时,为了保障高铁在运行过程中获得最佳的系统容量,还提出一种基于自适应波束成形的干扰对齐方法;该方法将天线分成两组,通过设计预编码,使干扰对齐到零空间,从而在接收端消除干扰。数值结果表明,所提的方法能很好地适应高速移动场景,达到最优的系统容量。     

基于预编码方案的多小区多用户MIMO系统干扰抑制研究

MIMO技术通过多天线来提高空间分集和复用能够获得比传统单输入单输出系统更高的信道容量、传输可靠性和频谱效率.多小区多用户MIMO系统是MIMO系统发展的一个新方向,它能支持更大的系统吞吐量和更多用户数量.然而,工程应用时必须考虑如何抑制多小区多用户MIMO系统产生的强干扰.本文提出一种以信号与产生的干扰泄漏噪声比(S...     

基于FastICA的盲干扰对齐算法

为克服现有的干扰对齐方法中发送端信道传输信息不足的问题, 提出了一种新的盲干扰对齐（BIA: Blind Interference Alignment）算法。在K用户MIMO(Multiple Input Multiple Output)干扰信道中, 发射端已经建立起干扰对齐机制条件下, 依照盲源分离(BSS: Blind Source Separation)理论, 将IA（Interference Alignment)模型与BSS模型相结合, 在接收端采用FastICA(Fast Independent Component Analysis)算法, 建立以干扰对齐为模型的目标函数。对数据进行中心化, 通过逐个分离的方法, 单独分离每个独立分量, 从而提取期望信号。Matlab仿真结果表明, 该算法能在未知信道状态信息的情况下有效实现干扰对齐, 同时具有较好的误码率。     

MIMO干扰信道下基于功率分配的干扰抑制算法

为了抑制MIMO干扰信道下的多小区干扰,采用子空间干扰抑制算法和功率分配相结合的干扰抑制方案,该方案充分利用系统总功率,将多小区干扰尽可能地重叠,以提高系统的性能.理论分析及仿真结果表明,与传统干扰抑制方案相比,该方案仅牺牲极微小的系统容量,却明显地降低了系统的干扰功率.     

一种基于干扰对齐的用户选择与功率优化算法

在实际的认知无线电网络中,用户随机分布,各个用户间距离不相等,非授权用户较多,授权用户未被利用频谱资源有限,针对上述情况提出了一种基于干扰对齐的用户选择与功率优化算法.根据各个用户的位置关系,选出离授权用户较远的一组非授权用户进行通信,离授权用户较近的一组用户在该时隙静止,当非授权用户满足授权用户的干扰温度约束条件时,该算法通过对通信的非授权用户进行功率优化分配,提升系统的总容量.仿真分析表明,该算法能够在保证授权用户性能的同时,选出离授权用户较远的一组非授权用户进行通信,优化频谱效率.     

基于遗传算法的三单播网络对齐及优化

针对三单播有向无循环网络,考虑无法得知网络内部拓扑图结构,且内部节点数量无法估量的情况.应用渐近干扰对齐技术研究各用户发送不同数据流m,n,p时的预编码矩阵,联合应用图论中的最短路径遗传算法和网络线性性质,分析其预编码网络对齐(precoding-based network alignment,PBNA)的可行性条件,该条件最终可简化为2个方程,实际检验复杂度较低,且每对单播会话能够达到1/2的自由度.     

基于广义空时干扰对齐的多用户MISO广播信道自由度分析

针对多用户MISO(multiple-input single-output)广播信道,提出一种广义空时干扰对齐方案。该方案利用非正交传输,在同一时隙将多用户的信号叠加发送,提高了频谱效率;利用当前和过期信道状态信息(channel state information, CSI)构造预编码矩阵,将不同时隙下的干扰信号对齐至同一维度,通过前后时隙的观测值消除用户间干扰,达到无干扰提取期望信号的目的。仿真结果表明,对于发射端配置M根天线的K用户MISO广播信道和干扰信道,系统自由度为KM/(1+M)。随着发射端天线数的增加,衰减因子M/(1+M)逼近1,可达自由度逼近外界K     

多小区 MIMO 网络中一种新的 D2D 通信干扰对齐算法

当多小区MIMO（multiple-input multiple-output）网络中引入D2D（device-to-device）技术后形成D2D-MIMO干扰网络,为解决其干扰问题,提出了一种基于天线数奇偶性的发送端数据流分配方案和基于该方案的干扰对齐（interference alignment,IA）算法。该算法通过最小化基站泄露到非目标用户的信号功率来求解蜂窝链路的预编码矩阵,通过最大化蜂窝用户的信干噪比（signal to interference plus noise ratio,SINR）来求取蜂窝链路的干扰抑制矩阵,进而通过线性干扰对齐消除蜂窝内干扰,并推导了系统的最大自由度（degrees of freedom,DOF）。理论分析和仿真表明,相对于现有算法而言,该算法提高了系统的自由度、频谱效率和能量效率,降低了对天线数的要求,增强了系统的灵活性。     

MIMO双向中继信道能量效率优化算法

研究了多输入多输出(multiple input multple output,MIMO)双向中继信道的能量效率优化问题。首先考虑无功率约束下的能量效率优化问题,采用嵌套优化方法得到最优的功率分配。然后求解有功率约束时的能量效率优化问题,如果无功率约束时的最优解在最大功率约束内,则该最优解为有功率约束时的最优解;否则通过确定一部分节点的最优发射功率,减小剩下节点的发射功率的优化区间来求解该问题。仿真结果验证了所提优化算法的有效性。     

基于干扰对齐的设备到设备功率控制算法

为了使蜂窝网络系统中设备到设备(D2D)用户的速率总和最大,提出了一种基于干扰对齐(IA)的功率控制算法.该算法通过IA技术使得所有的D2D用户能够同时占用可使用的子载波;同时,控制每一个D2D用户在子载波上的功率,使所有D2D用户在对蜂窝用户(CU)产生的干扰小于干扰阈值的前提下,其速率和达到最大.仿真结果表明:与传统的基于频分多址(FDMA)的功率控制算法相比,本算法在干扰阈值为10 d Bm时,所得到的D2D用户的总速率和可提升约6 bit·S-1·Hz-1.     

一种基于优化阈值的有限反馈预编码算法

在上行链路总反馈量受限的多用户MIMO系统中,小数量用户配合高速率反馈比大数量用户配合低速率反馈具有更优的和速率.但较少的用户反馈却不利于获得多用户分集.针对该问题,提出了一种基于优化阈值的用户选择算法,并根据最优反馈速率从选出用户中确定实施反馈的用户.在用户反馈的信道方向信息和信道质量信息基础上,利用迫零波束成形(ZFBF)算法进行预编码.仿真结果表明,该方案具有比最优反馈速率算法更高的和速率.     

一种交织迭代无线多跳中继方案研究

在新一代无线通信系统中,迭代检测技术以其良好的性能得到广泛研究与应用.介绍了基于交织迭代的多用户检测算法,并将其引入多跳中继技术中,然后结合OFDM和MIMO技术对其性能进行仿真和分析.同时,设计了一种双时隙传输方案,其很好地克服相邻中继阶段传输时产生的自耦合干扰现象,使系统具有较高的空间分集效果,以及灵活性的系统架构、更强的传输能力.     

基于时分复用的认知MIMO系统的干扰消除算法

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.