一种蜂窝系统信道频率配置新方案

在蜂窝移动通信系统中,为处理不同的话务量寻求一种好的信道频率配置方案,已做了大量的研究工作。但要使配置的信道频率既要实现频谱利用率高,又要没有干扰,还比较困难.本文提出一种频谱利用率高且基本上没有干扰的信道频率配置新方案,该方案将实现没有同信道干扰、小区内无邻信道干扰和不出现双信号三阶互调干扰.提出的新方案与现有的蜂窝系统信道颍率配置方案.其主要差别是计算话务量负荷时不考虑干扰。在设计新方案中是假设蜂窝系统所有小区的话务量是均匀的以及各小区的信道数是相同的.     

同信道干扰对多载波CDMA蜂窝系统下行信道的影响

该文主要讨论多载波CDMA蜂窝系统在下行信道中的同信道干扰问题,理论分析了同信道干扰的解析表达式,并通过计算机仿真得出了在一定的传播损耗下多载波CDMA蜂窝系统下行信道的性能。通过仿真发现,即使在有小区间同信道干扰情况下,通过简单的小区布置,多载波CDMA蜂窝系统下行信道就可以有很大的信道容量。     

TD-LTE系统控制信道同频组网分析

同频组网极大提高了频谱效率,但这也带来了严重的小区之间的干扰,特别是小区边缘干扰尤为严重。本文分析了TD-LTE系统的控制信道同频组网的可行性,并给出TD-LTE系统控制信道同频组网策略。     

多波束智能天线对改善移动通信性能的分析

根据蜂窝移动通信信道的统计模型,分析了同频干扰的统计特性,得到了以同信道小区复用因子、智能天线波束数目、旁瓣电平、同频干扰均值、方差以及射频保护比为参数的中断概率的表达式.计算表明,在现有蜂窝移动通信系统中采用智能天线,可以显著改善系统的载波干扰比,增加系统容量.     

LTE同频干扰环境下干扰抑制检测算法的研究

基于上行干扰抑制合并技术（IRC）提出了两种干扰检测算法。第一种改进方案需要预先知道目标小区和干扰小区信道状态信息,第二种改进方案在不知道目标小区和干扰小区信道状态信息的情况下,通过盲估的方法进行计算。这两种算法都能有效抵御同频干扰,并减少误码率。     

多小区无线局域网的系统吞吐率估计算法

在多小区无线局域网(Wireless Local Area Networks,WLAN)中,由于存在小区间接入访问点同频干扰,以及小区间同频用户干扰,其系统性能与单小区网络具有很大不同。本文提出了支持多种用户传输速率共存、支持用户非均匀分布的多小区WLAN系统吞吐率估计算法。通过对多小区WLAN巾接入访问点的布置、信道的配置进行仿真,结果表明即使在存在小区间同频干扰的情况下,估计算法也能得到满意的吞吐率估计结果。     

用于智能天线系统的多小区空时联合处理算法

TD-SCDMA系统同频组网时,邻区用户同样会产生多址接入干扰,而传统的联合检测无法消除.为了抑制邻区干扰,对上行链路接收端提出了一种将联合检测扩展到多个小区并与智能天线相结合的多小区空时联合处理算法.该算法根据对邻区用户信道估计的结果选择其中的强干扰用户,并将邻区强干扰用户和本小区用户的复合信道冲激响应同时纳入空时联合处理的系统矩阵.仿真结果表明,在室内-室外和高速车载信道模型下,采用多小区空时联合处理算法的接收机解调性能有3～4.8 dB的提升.此外,讨论了邻区相关信息的获取、邻区强干扰用户的选择和运算复杂度等具体实现时需考虑的问题.多小区空时联合处理算法可有效消除邻区强干扰用户的干扰,从而大幅提高了同频组网时系统的性能.     

两跳蜂窝移动系统中继信道分配策略

在频率复用因子为1的两跳固定中继节点的蜂窝移动通信系统中,基于现实移动业务分布的时变性和非均匀性,提出了新的中继信道分配策略。与传统的中继信道分配策略相比,该策略不需要BS之间的协作,也能严格控制相邻小区之间同频RS的干扰距离,降低同信道干扰,在较低的系统复杂度下,实现了无线资源的有效利用。     

混合激励功率传送型智能小区

提高蜂窝系统容量的关键和难点在于减小由频率复用产生的同频干扰.本文提出了一种基于微小区域思想的混合激励功率传送型智能小区结构.这种小区结构采用中心和边缘的七套天线把小区分为七个区域,每个区域共享小区全部信道,定位并尽力服务其范围内的移动台.计算结果表明,同频干扰大大减小,容量增加了.     

Nakagami衰落信道下的蜂窝系统性能分析

文中考虑多小区蜂窝系统中小区边缘用户受到来自其他小区间同信道干扰,分析了在Nakagami-m衰落信道下,用户和基站均为单天线时的多小区蜂窝系统性能,以获得干扰信号衰落参数m和干扰基站发射功率对系统性能的影响。采用概率密度函数（PDF）分析法推导了系统中断概率和平均误符号率（ASER）的闭合表达式,并进一步通过数值仿真来分析同信道干扰对系统性能的影响。仿真结果表明,系统的中断概率和ASER的解析曲线均与仿真结果一致,系统性能随着干扰信号衰落参数m和干扰功率的增加而降低。     

TD-SCDMA系统空域滤波和联合检测的结合技术

在CDMA系统中,同信道干扰(CCI)是决定系统容量的重要指标,CCI包括同小区内的多址干扰(MAI)和相邻小区干扰。在TD-SCDMA系统中,多址干扰可以通过联合检测技术来消除。这里提出一种联合检测和空域滤波的结合技术,其可以同时消除同小区的多址干扰和相邻小区干扰。而且由于这种方法具有较小的运算量,已经可以被工程实现。算法分析和仿真表明TD-SCDMA系统采用这种方法比使用联合检测加天线分集的方法具有较大性能提高。     

三小区环境中基于三角分解的低复杂度干扰对齐算法

针对3小区每小区2个边缘用户的MIMO下行链路,在不改变系统自由度的前提下对联合信道进行下三角分解得到系统的等效模型;在此基础上,根据不同小区受到的干扰不同,该文提出一种线性干扰对齐算法同时消除小区间干扰和小区内干扰.该算法利用联合信道分解可以先消除一半的小区间干扰,并根据不同小区的用户设计其干扰抑制矩阵,减少了用户端接收矩阵个数及相应处理,从而降低了接收端的复杂度.仿真表明,随着数据流的增加,系统容量和能量效率都有明显的提高,在自由度相同的情况下,天线数不同对系统容量和能量效率有较大影响.     

干扰距离最远的多用户多天线干扰对齐算法

针对多用户多天线中小区边缘用户同频干扰问题,提出了一种基于干扰距离最远准则的多用户MIMO干扰对齐优化算法,通过对等效干扰信道进行SVD分解,选择与等效干扰信道矩阵距离最大的特征子信道作为传输预编码矩阵,并分析了算法复杂度以及空间相关性对性能的影响,仿真结果显示系统频谱效率较原始算法在8天线下有31.57％的提高.     

一种基于最小均方误差准则的联合多小区信道估计算法

信道估计的准确程度直接影响到联合检测算法的性能。传统的信道估计算法将其他小区用户的信号均作为白噪声来处理,因此影响了信道估计的准确性。该文提出基于最小均方误差准则的联合多小区信道估计算法,由于改变了信道估计矩阵的结构,将邻小区强干扰用户也作为可以检测的用户信号来处理,降低了信道估计中噪声功率。该算法不仅适用于多小区联合检测,也可用于单小区联合检测。与传统的Steiner信道估计算法相比,新算法在存在邻小区同频干扰的情况下,能够很大程度提高信道估计的精度,进而大幅提升TD-SCDMA系统的性能。     

移动通信网小区选择无干扰信道组的一种算法

本文提出了一种在小区内选择无干扰信道组的算法。文中介绍了这种算法的基木原理及计算流程;因此,可根据所要求的不同小区数N和每个小区的信道数m,计算出无同频干扰、区内邻道干扰和无三阶互调干扰的信道组,并可求出最大的相容信道组数,从而达到了在满足无干扰的条件下,频谱的高度利用。     

基于压缩感知的同频干扰下LTE系统信道估计算法

本文提出一种基于压缩感知的同频干扰下长期演进系统信道估计方法。与现有方法不同,本文将干扰和噪声区别对待,利用干扰信号结构建立该系统下多小区信道估计模型(MCCE)。由于无线信道在宽带系统下表现出较为明显的稀疏特性,本文将压缩感知技术应用于上述模型,通过求解新的感知矩阵,并利用多输入多输出信道共有非零支撑集的特性,提出了适用于长期演进系统的联合改进子空间追踪算法(J-MSP),解决了上述模型下字典矩阵列相关度较高的问题;由于所提模型中含有未知的干扰符号,因此还需解决信道和干扰符号的联合估计。仿真结果和分析表明,本文方法在干扰与本小区同步时相比单小区信道估计方法性能显著提升,异步时与最大似然算法性能相当,同时也适用于无干扰场景。      

非理想信道环境下的多小区干扰对齐技术研究

由于普遍采用频率复用因子为1的方式组网,多小区干扰已成为限制无线通信系统容量的主要因素。为了有效抑制小区间干扰提高小区边缘吞吐量,近年提出了干扰对齐技术,其优势在于可以获得干扰信道的最高自由度。一般的干扰对齐研究仅限于理想信道,研究通过非理想信道环境下的多小区干扰对齐技术,分析了时延信道信息对干扰系统容量的影响。结果表明,信道状态信息的时延大大降低了系统容量,特别是在高信噪比条件下对系统性能的影响更大。     

下一代演进移动通信系统主同步信道设计

为了解决下一代演进移动通信系统在异构网场景由于小区ID数量不足导致的小区ID模 糊问题及小区间干扰问题,提出了一种主同步信道和序列设计方法。其中主同步信道基于分 级和非分级的混合结构,主同步序列由具有恒包络零自相关特性的Bjrck序列的修正序列 组成。仿真结果表明,与IEEE802.16m系统相比,设计的主同步信道由于采用的序列具 有更 低的相关值和峰均比,在小区间干扰场景具有更小的误检测概率。     

采用多波束智能天线的蜂窝移动通信系统同频干扰的分析

采用多波束智能天线,可以降低移动通信系统的同频干扰,增加移动通信系统容量。在蜂窝移动通信系统快衰落与慢衰落统计特性的基础上,建立了基于多波束智能天线的同频干扰的统计模型,考虑了中断概率、每小区信道数、射频保护比、同频干扰均值及方差等参数,对智能天线提高移动通信系统容量分析奠定了基础。     

一种LTE多小区干扰环境下的信道估计方法

随着无线通信的发展,小区密度与频谱利用率不断增加,高频率复用度使得处于小区边缘的用户受到严重的来自邻小区的同频干扰。提出一种长期演进(LTE)多小区干扰环境下的信道估计算法,当服务小区与强干扰小区使用相同的导频位置,且两小区之间存在时偏与频偏时,联合估计服务小区与干扰小区的信道频域响应(CFR);根据导频位置、导频序列、时偏和频偏大小信息建模,通过求解方程组得到服务小区与强干扰小区的信道时域响应(CTR),对服务小区与强干扰小区CTR分别进行傅里叶变换得到CFR。仿真结果表明,在服务小区信干噪比(SINR)较小时,与传统信道估计算法相比,所提方法在归一化均方误差(NMSE)、误比特率(BER)性能上均有明显提升。