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| 基于Grassmannian流形共轭梯度算法的干扰对齐方案 | |
| 摘 要： | 在Grassmannian流形Gn,p上对多用户多入多出(multiple input multiple output,MIMO)干扰系统中的发射子空间和干扰子空间进行建模,使得复欧氏空间中有约束的最优化问题转化为Grassmannian流形上降维的无约束最优化问题.利用微分流形的几何特性设计Grassmannian流形上的共轭梯度干扰对齐算法,交替迭代优化发射预编码矩阵和接收滤波矩阵.仿真结果表明:该算法的收敛性能优越,用户干扰的残余功率小,系统的传输速率及频谱效率高. |
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