多小区环境中基于动态功率分配的干扰安排算法

在多用户MIMO (Multiple-Input Multiple-Out put)干扰信道环境中,为了充分利用系统的总功率,将用户受到的干扰最大化地重叠,以提高系统性能.给出了MIMO干扰信道模型及子空间干扰安排算法分析;针对如何最大程度地利用系统功率问题提出了一种采用动态功率分配的干扰安排算法.仿真结果显示,该方案...     

多输入多输出干扰信道中的功率分配方法

针对分布式迭代干扰协调(DIIA)算法没有充分利用信道对称性的问题,在收发信机干扰协调矩阵的基础上级联预编码矩阵,并分别对不同的数据流分配不同的功率,提出了考虑功率分配的分布式迭代干扰协调(PA-DIIA)算法.对于最大信干噪比(Max-SINR)算法也设计了考虑功率分配的最大信干噪比(PA-Max-SINR)算法.仿真结果表明:PA-DIIA算法与PA-Max-SINR算法在低分配功率下能获得更好的性能;在多数据流与高分配功率下PA-Max-SINR算法是次优的,此时选取PA-DIIA算法可获得更好的性能.     

基于WF算法的MIMO系统功率分配的研究

MIMO技术是未来移动通信中所采用的关键技术。MIMO系统中的功率分配问题在未来移动通信发展中就显的非常重要。本文通过对WF(Water-Filling)功率分配算法的分析,研究了多信道系统的功率分配算法,并对该算法的可行性进行了MATLAB仿真研究。     

莱斯衰落下MIMO系统共信道干扰容量分析

导出共信道干扰存在时莱斯衰落条件下多输入多输出(MIMO)系统平均容量的表达式．进而采用Monte Cado方法对分析结果进行了验证．研究表明：在干扰用户较多的MIMO系统中，当总的天线数固定以及相同的衰落条件下，为了达到最佳的系统性能．在发送与接收端之间宜采用平均分配天线数；SIMO系统的性能比MISO系统好．但随着干扰用户数的增加．SIMO系统的性能有很大程度的降低。     

基于集中式MIMO雷达的多目标跟踪功率分配优化算法

针对集中式MIMO雷达对多个运动目标进行跟踪的问题,提出一种基于后验克拉美罗下界的功率分配方法。首先给出了多个运动目标定位误差的后验克拉美罗下界,并将其作为代价函数进行优化,从而将雷达功率分配转化为求解凸优化问题;然后,运用SDP算法对该凸优化问题进行处理,将其转化为SDP问题并求解,从而实现对雷达功率的优化分配;最后,通过仿真验证了算法的有效性。结果表明,与功率平均分配和一种基于最大信噪比的贪婪算法相比,该功率优化分配方法能明显提高目标跟踪精度。     

基于信号盲分离的通信信道干扰抑制算法

针对移动通信双向传输过程中一直存在的抗干扰性能差的问题。提出基于窄带信号盲分离的移动通信信道干扰抑制算法。构建移动通信基站信道的安全承载模型和移动网络基站路由节点数据分配模型,进行信道干扰分析,通过阈值对优先级进行判断,保证OBS网络中偏射路由节点数据的服务质量,构建单通道窄带信号检测模型,设计单通道窄带处理器,实现对窄带信号的盲分离,降低了网络突发冲突阻塞概率与丢包率,基于时延-多普勒域的稀疏性特征计算动态反馈线性非线性抗干扰信道的时域脉冲响应,得到移动通信信道均衡和特征配准结果,实现非线性抗干扰滤波。实验结果表明,改进算法能有效实现干扰抑制和滤波,提高通信信号的输出信噪比。     

移动通信中基于神经网络的信道分配方案及算法

针对小区制蜂窝系统在信道共用情况下,提出一种利用神经网络实现信道分配（ＦＣＡ）的方案算法及其优化,该地与图形着色法（ＧＣＡ）相比,大大提高了收敛速度;对比传统的Ｈｏｐｆｉｅｌｄ网络,更易克服网络的振荡行为。     

基于链路干扰模型的802.11s信道分配策略

从无线链路干扰的角度为802.11s定义的无线Mesh网络提出一种信道分配策略.首先在现有无线干扰模型和传播模型的基础上,通过仿真研究无线干扰对无线Mesh网络性能的影响;然后根据仿真结论提出无线链路干扰模型,同时利用无线Mesh网络流量呈现树状拓扑汇聚的特点对网络拓扑进行有序分解,从而划分出多跳链路干扰和单跳并行链路干扰;最后提出的802.11s信道分配策略的基本思想是采用循环交叉分配信道的方法尽量减少或消除无线多跳链路干扰.     

多用户MIMO中基于SLNR预编码的动态功率分配

在多用户MIMO系统中,基于信漏噪比（SLNR）的预编码由于同时消除了共信道干扰（CCI）和噪声而提高了系统性能。由于各用户的信道衰落不相同,信道质量的好坏直接影响了系统的性能。使用了一种动态功率分配算法,在SLNR预编码的基础上乘以功率分配系数,进一步改善系统性能。仿真结果说明了基于SLNR的预编码优于迫零（ZF）预编码,且采用动态功率分配后系统性能得到了进一步改善。     

基于干扰效率的认知OFDMA网络功率分配算法

为了提高认知无线电网络的系统能量效率,同时减小对频谱授权者主用户的干扰,提出了一种新的下行传输干扰效率最大的认知正交频分多址接入(orthogonal frequency division multiplexing access, OFDMA)网络功率分配算法。干扰效率定义为次用户总的传输速率与对主用户总干扰功率的比值。由于原资源分配问题是一个非凸形式的分式规划问题,难以获得功率分配问题的解析解。利用Dinkelbach方法将原问题转换为一个凸优化问题,并利用拉格朗日对偶原理和次梯度更新算法来获得解析解。最后,仿真结果表明,该算法具有较好的收敛性能,并且在干扰效率、对主用户的干扰控制方面都优于传统能效最大的功率分配算法。     

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.     

用于多小区多用户MIMO系统的干扰抑制方法

针对每个基站有多个发射天线、每个用户有多个接收天线的多小区多用户多输入多输出(MIMO)下行网络系统,为抑制小区外干扰和小区内干扰对小区边缘用户的影响,分别基于块对角化算法和最小均方误差算法提出了两种非迭代干扰抑制方法,并分析了发射天线数和接收天线数受用户数及小区个数的影响.仿真结果显示,这两种方法均能很好地提高小区边缘用户的频谱效率.     

功率控制条件下无线信道资源分配算法性能分析

分析了一种动态信道分配与功率控制技术相结合的算法性能．给出了在不同发射功率控制精度下的动态信道分配算法的性能改善度，并得出了动态信道分配算法与理想的功率控制技术相融合后的性能改善度的极限．为无线通信系统的信道资源利用给出了一种较理想的实现方案。     

基于对数稀布阵的FDA-MIMO干扰抑制

波形分集阵列雷达作为一种将频率分集阵列与多输入多输出结构相结合的雷达新体制,在主瓣干扰抑制领域具有极大的应用前景.针对基于对数稀布阵的FDA-M IM O随队干扰抑制方法展开分析.首先将对数稀布阵引入FDA-M IM O体制,通过采用非线性频控函数改进基本FDA"S型"波束图带来的多极值问题;然后通过RCB算法修正随队干扰抑制过程中出现的导向矢量失配问题;最后,仿真验证了当目标与干扰在距离维可分但角度维较为接近时,该方法可在保持主瓣增益的同时实现对干扰的有效置零,从而为随队干扰的有效抑制提供了新的思路.     

基于CC-RB算法的认知无线网络信道分配研究

针对基于规则的信道分配(RB: Rule Based)算法假设条件过于理想, 实际应用性不强的缺点, 在考虑各节点不同信道的吞吐量不同的基础上, 提出一种改进的基于信道容量的规则信道分配(CC-RB: Channel Capatty-Rule Based)算法。该算法引入信道容量矩阵, 在进行信道分配时为节点分配质量较好的信道。仿真结果表明, CC-RB 算法在复杂度增加不大的情况下, 系统吞吐量和公平性都较RB 算法有较大提高, 在干扰距离为100 m, 认知节点数为80 个时, CC-RB 算法比RB 算法的吞吐量增加了133%, 公平性增加了96%, 能更好满足实际需要。     

空间复用MIMO系统的功率分配新算法

研究空间复用多输入多输出系统的功率分配问题,提出一种新的功率分配算法--残余功率再分配. 在满足服务质量要求的前提下充分利用星座图尺寸的离散性,将残余功率按照各子信道的不同优先级进行二次分配,并结合自适应调制编码技术改善低信噪比时的系统吞吐量. 仿真结果表明,在准静态平坦衰落信道下,与传统算法(如注水算法)相比,新算法能进一步改善系统的吞吐量,提高发射功率的使用效率,减少不可用子信道个数,且无附加复杂度.     

基于多目标优化认知无线电干扰抑制算法

认知无线电系统的重要原则是保障授权用户的通信质量,为了提高授权用户的通信质量必须有效抑制授权用户与认知用户的载波间干扰,为此提出了基于多目标优化的认知无线电干扰抑制算法。该算法通过分析频谱池中影响授权用户的载波间干扰能量,定位出认知用户子载波中对授权用户产生最大干扰的子载波序列,在满足认知用户数据传输率目标的前提下,屏蔽这些最大干扰子载波能有效抑制系统干扰能量。仿真结果表明,在满足认知用户目标误码率条件下,新的干扰抑制算法能明显抑制影响授权用户的载波间干扰,使授权用户获得更好的误码率性能。