多天线两小区蜂窝系统的低开销线性干扰对齐算法

在蜂窝系统中,由于干扰的存在,用户性能受到影响,特别是对于小区边缘用户,其通信质量较差。干扰对齐作为一种能够消除干扰、提高系统容量的技术,近年来受到广泛关注。针对多天线两小区蜂窝系统的边缘用户,本文给出了一种系统开销小、需要天线数少的线性干扰对齐算法。该算法利用发送端预编码矢量消除小区内干扰,利用接收端干扰抑制矢量消除小区间干扰。采用本文算法后,在每个小区有 个用户、基站有 根发送天线、用户有 根接收天线的情况下,只需 和 就可以实现上下行的干扰对齐,整个系统可以达到 的自由度,并且在下行链路中不需要小区间反馈,而在上行链路中只需要较小的小区间反馈。仿真结果表明,本文提出的算法能够以较小的开销实现比以往的算法更好的性能。      

蜂窝网络下行链路中基于干扰图的干扰对齐算法

针对多用户蜂窝网络的下行链路,提出了基于干扰图的干扰对齐算法。首先用干扰图表示蜂窝网络的小区间干扰（ICI）分布,每五个相邻小区划分为一簇。然后在簇内先根据对称信道和不对称信道,分别设计接收波束赋形矩阵将四个ICI对齐到两个干扰子空间,再设计发送波束赋形矩阵与干扰子空间正交。最后通过簇的平移实现蜂窝网络内所有活动小区的干扰对齐。该算法减少了基站和用户的天线数及计算复杂度。仿真结果表明所提算法消除了ICI、用户间干扰（IUI）及簇间干扰,有效提高了蜂窝网络容量。      

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.     

MIMO波束成型系统的干扰对齐技术分析

干扰对齐IA(Interference Alignment)是一种新兴有效地干扰抑制技术,可以通过压缩干扰所占的信号维度,使系统获得最大自由度。文章搭建了3用户MIMO系统线性干扰对齐的应用模型,对经典干扰对齐算法、基于特征子信道的干扰对齐预编码矩阵优化方法以及分布式干扰对齐算法进行了性能分析。分析结果表明,基于特征子信道的干扰对齐预编码矩阵优化方法和经典干扰对齐算法适用于集中式通信环境,因利用了本信道信息,前者性能优于经典干扰对齐算法;分布式干扰对齐算法用于分布式环境,性能与经典干扰对齐算法逼近。     

基于分布式混合CSIT的MIMO X网络自由度分析

在M×N用户MIMO X网络中,发射端信道状态信息（CSIT）类型会影响系统总自由度（sum-DoF）.为逼近系统总自由度外界,设计MIMO X网络对称天线配置下的多阶段分布式空时干扰对齐（DSTIA）方案;推导具有分布式特性的基于混合CSIT—过期（outdated）和当前（current） CSIT的预编码矩阵闭式解;分析CSI反馈时延、网络节点数和配置天线数对MIMO X网络总自由度的影响.理论和数值分析表明,在分布式混合CSIT条件下,DSTIA方案能充分消除用户间干扰,获得更高的自由度,缩小可达界与外界的差距,提高系统可达速率.     

在扇区天线环境下的子空间干扰对齐技术

最近的一些研究表明,干扰对齐算法可以在高信噪比的情况下使干扰信道容量达到香农容量。干扰对齐的主要思想是将来自其他基站的干扰信号对齐到相同的信号子空间,而将有用信号放在完全没有干扰的信号子空间进行传输。然而,要达到这一目的,要求每个基站都能共享全部的信道状态信息,而这往往是不可能的。本文考虑每个基站采用基于子空间干扰对齐的方法,在扇区天线环境下,来实现小区间的干扰对齐。在很多文献中,提到了小区间的协作方案,这样往往会引起协作簇之间的干扰,本文通过采用扇区天线,通过三小区进行协作,避免协作簇之间的干扰。仿真结果,本文所提算法可以有效降低干扰,进一步提高中断容量和频谱效率。      

蜂窝网络下行链路单反馈干扰对齐算法研究

干扰是无线蜂窝网络面临的主要问题之一。蜂窝网络干扰对齐能消除干扰的影响从而提高系统信道容量。经典蜂窝网络下行链路干扰对齐算法仅优化单个用户自身信道容量,从而限制了蜂窝小区整体信道容量的提升。从提高蜂窝小区总信道容量出发,该文提出一种蜂窝网络下行链路单反馈干扰对齐算法。构建了蜂窝网络下行链路干扰对齐数学模型;在用户端以最大化用户SINR为目标构造接收矩阵;而在基站端以最大化小区总信道容量为目标构造预编码矩阵,并通过梯度投影算法来求解该优化问题。实验结果表明,相比于传统蜂窝小区下行链路干扰对齐算法,新算法可有效提高蜂窝网络下行链路信道容量。     

基于容量最大化的非迭代干扰对齐优化算法

现有分布式迭代干扰对齐算法没有考虑基站与用户终端处理能力的差异,使得基站和用户端都具有较高的计算复杂度和系统开销。针对下行链路和上行链路分别提出一种基于容量最大化准则的非迭代干扰对齐优化算法。所提算法在基站端使用基于容量最大化准则的优化方法求解发送预编码矩阵或接收抑制矩阵,在用户端使用迫零准则生成接收抑制矩阵或随机生成发送预编码矩阵。分析和仿真结果表明,所提的2种算法基站端的计算复杂度和系统开销与现有算法相当,但用户端的计算复杂度和系统开销大大降低,并且可以获得与最大信干噪比(Max-SINR)算法相当的系统性能。     

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.     

最大化瑞利熵的干扰对齐优化算法

干扰对齐技术常采用迭代的方法进行预编码矩阵与干扰抑制矩阵的设计,然而目前采用的迭代方法并不能做到完全的干扰对齐。针对这种情况,提出了一种新的干扰对齐优化算法,避开了反转信道的操作。该算法在最大化信干噪比算法的基础上加入完全干扰对齐的约束条件,将系统中各用户的所有干扰对齐约束条件进行奇异值分解,最终通过瑞利熵最大化的求解方法联合迭代求解发送侧的预编码矩阵与接收侧的干扰抑制矩阵。仿真结果表明,所提优化算法在较高信噪比时不同天线数下的和速率、不同迭代次数下的和速率等方面都优于原最大信干噪比算法。     

基于延迟输出反馈的上行多小区MIMO蜂窝干扰网络自由度分析

针对具有反馈时延的上行多小区MIMO（Multiple-Input Multiple-Output）蜂窝干扰网络,提出一种基于延迟输出反馈（OF,Output Feedback）的回溯干扰重构（RIR,Retrospective Interference Reconstruction）方案.该方案首先通过在基站构造接收波束成形矩阵,将重构的OF下传至用户.然后用户对延迟的OF预编码并传输至基站,基站利用预编码信息消除小区间干扰.分析了上行任意多小区MIMO蜂窝干扰网络的RIR方案适用条件、系统和速率和可达自由度（DoF,Degrees of Freedom）,并将RIR方案与回溯干扰对齐方案和TDMA方案进行对比仿真分析,结果表明,RIR方案能获得更多自由度.     

Degrees of freedom of MIMO interference channel with distributed space-time interference alignment

In the context of K-user MIMO interference channel (IC),achievable degrees of freedom (DoF) were investigated with distributed space-time interference alignment (DSTIA).By precoding with distributed current and outdated channel state information at the transmitters (CSIT),new tradeoff regions between achievable DoF and CSI feedback delay/frequency were achieved for MISO system.The impact of the number of transmit antennas on achievable DoF in the MISO system was analyzed,revealing that DoF results approach to the outer bound as the number of transmit antennas increases.Further,the impact of the number of receive antennas on achievable DoF was characterized,deriving the range of CSI feedback delay that preserves achievable DoF in the MIMO system.Theoretical and numerical analyses show that,the proposed DSTIA scheme can achieve better sum-DoFs by eliminating inter-user interference perfectly,tighten the gap between achievable DoF and outer bound,as well as improve the achievable rate of the system.     

多用户MIMO系统在有限反馈下结合预编码与调度算法的研究

捅要：研究了多用户多输入多输出（MIMO）系统在有限反馈下的一种结合单位预编码与用户调度算法的方案。在该系统中每一用户都具有多个接收天线,该方案具有较大的多用户分集增益和较小的计算复杂度,从而能够减少系统中的用户间干扰。每个用户独立地决定自己的天线合并矢量,并将最优波束矢量以及对应的估计信干噪比通过有限反馈信道反馈给基站,此时基站获取了相应的用户信道信息和用户间干扰信息。基于接收到的反馈信息,基站从预定义的码本中选取和速率最大的最优子集进行系统预编码,然后依照预编码矩阵调度欧氏距离最小的用户且用户个数不超过发送天线的数目。仿真结果显示该方案有效地改善了系统速率,特别是在用户数目较多或者信道环境较好的情况下。     

两跳MIMO级联中继网络自由度研究

未来移动通信系统的发展和演进涉及的两个基本方面是提高系统的吞吐量和覆盖率,为了实现这两个目标,多输入多输出(MIMO)中继技术成为主流的解决办法。因此模拟现实情况,使用了TDD模式下的由源节点、中继节点、目的节点组成的两跳MIMO级联中继网络模型。采用改进的最大流-最小割定理方法得到中继网络的该模型自由度的上界;采用解码-转发与迫零信号处理得到了该模型自由度的下界。最后得到各对应情况下自由度下界与上界相等的结论,且其自由度均为天线数的函数。     

Degrees of Freedom Region of the MIMO X Channel

We provide achievability as well as converse results for the degrees of freedom region of a multiple-input multiple-output (MIMO) X channel, i.e., a system with two transmitters, two receivers, each equipped with multiple antennas, where independent messages need to be conveyed over fixed channels from each transmitter to each receiver. The inner and outer bounds on the degrees of freedom region are tight whenever integer degrees of freedom are optimal for each message. With M = 1 antennas at each node, we find that the total (sum rate) degrees of freedom are bounded above and below as 1 les eta*x les 4/3. If M > 1 and channel matrices are nondegenerate then the precise degrees of freedom eta*x = (4/3)M. Thus, the MIMO X channel has noninteger degrees of freedom when M is not a multiple of 3. Simple zero forcing without dirty paper encoding or successive decoding, suffices to achieve the (4/3)M degrees of freedom. If the channels vary with time/frequency then the channel with single antennas (M = 1) at all nodes has exactly 4/3 degrees of freedom. The key idea for the achievability of the degrees of freedom is interference alignment-i.e., signal spaces are aligned at receivers where they constitute interference while they are separable at receivers where they are desired. We also explore the increase in degrees of freedom when some of the messages are made available to a transmitter or receiver in the manner of cognitive radio.     

Degrees of freedom for MIMO interference broadcast channels

Multiple-input multiple-output (MIMO) interference broadcast channel (IBC) plays an important role in the modern wireless communications. The upper bound of degrees of freedom (DoF) and its Corresponding achievable schemes was investigated. However, all the achievable schemes require perfect channel state information at transmitters (CSIT). In absence of CSIT, the DoF value is still unknown. This article mainly focuses on the G-cell K-user MIMO IBC, where there are M antennas at each transmitter and N antennas at each receiver. The transmitters only know channel coherence time internals rather than the values of channel coefficients. The users in the same cell are assumed to be able to share the channel information. Based on a heterogeneous semi-staggered block fading model, a blind interference alignment (IA) scheme was proposed for this scenario. It is shown that when R≥1/(G-1) and R = min(M,KN)/max(M,KN), a total of GKMN/(M + KN) DoF can be achieved. The inner bound is same with the decomposition DoF upper bound. Since the complexity is an important performance index to evaluate the achievable scheme, the quantitative analysis for the complexity is presented.     

协作空分复用CSM系统中的信道估计算法研究

文章就当前MIMO应用过程中终端多天线受限制问题,阐述了单天线终端协作与基站组成虚拟MIMO多天线阵列——基于OFDMA的CSM协作空分复用系统结构。同时,提出对OFDMA系统中时频二维的资源进行分“块”独立进行信道估计,简化了OFDMA系统信道估计模型的复杂度。然后从应用的角度对比分析了基于OFDMA的CSM系统的信道估计算法LS和MMSE两种算法性能与优缺点。通过在PB3信道模型中仿真,得出适用于慢变信道的平滑滤波后的LS信道估计算法。     

多用户MIMO系统下行链路的随机多波束复用技术

该文提出了一种随机多波束多用户复用技术,充分利用多用户分集以及基站多天线的空间自由度来提高系统吞吐量。不同于传统的随机波束形成技术,该技术首先在给定预编码码本内随机选取一个码字,然后调度多个空分复用用户以及其余预编码矩阵。该文采用了一种逐次调度的方式,第一次训练调度一个主发送用户并确定一个次发送预编码矩阵,通过第二次训练选择次发送用户,这种方式能以很小的反馈开销有效控制复用用户之间的相互干扰。同时,该文所提技术能进一步推广到用户具有不同天线配置的异构情形。仿真结果表明,该文技术在具有不同相关性的信道环境下都能获得较优的系统吞吐量。     

一种降低MIMO-OFDM信号峰平功率比的改进算法

子块逐次变换法（SST）是MIMO—OFDM系统中降低信号PAPR的一种有效方法，充分利用空域自由度。但是，SST没有考虑子块在频域的自由度。针对这一问题，文章提出了一种改进的SST算法（Improved SST，ISST），不仅在空域上子块做与SST相同的变换，而且在频域上同一天线上的子块也逐次旋转，既充分利用空域上所有天线的自由度，又利用频域自由度。仿真结果表明，提出方法的PAPR降低效果要明显优于SST，而且M越大优势越明显。