基于严格势博弈的干扰对齐

在经典多输入多输出(MIMO)干扰信道干扰对齐算法中,单纯最大化用户期望信号势必对其他用户形成干扰,从而限制整体信道容量的提升.从多对干扰链路构成一个博弈群体的角度出发,提出了一种基于严格势博弈的干扰对齐算法;构建了基于博弈论的干扰对齐算法数学模型,通过构造有界势函数证明该博弈为有界严格势博弈,能通过有限次迭代收敛到ε纳什均衡点;讨论了代价因子对算法性能的影响.实验结果表明,相对于经典的min-INL和max-SINR 2种干扰对齐算法,新算法具备更优的性能,可显著提高复杂MIMO干扰信道中的多用户信道容量.     

MIMO干扰信道中新的干扰消除方法

对于3用户的多输入多输出干扰信道,提出了一种基于空时编码的干扰消除方法. 每个用户采用速率为2的空时分组码,通过在每个用户的发送信号中引入零矩阵,消除第3个接收端的多用户干扰;通过对空时码字进行预编码和接收端的单向协作链路,消除其余2个接收端的多用户干扰. 与相同场景中的已有方案相比,所提方案在保持相同传输效率的同时,减少了反馈量,还实现了全分集. 仿真结果显示,收发天线的个数相同时,所提方案的可靠性优于相同场景中的已有方案.     

基于格拉斯曼码本的分布式干扰对齐算法

有限反馈干扰对齐对信道矩阵进行量化从而降低反馈所需要的信息量,但经典有限反馈干扰对齐算法只考虑对信道状态矩阵的量化,且多限于理论分析.针对分布式干扰对齐技术中预编码矩阵反馈数据量要比信道矩阵反馈大得多的情况,从降低分布式干扰对齐技术预编码矩阵反馈对反馈信道的影响出发,提出一种基于格拉斯曼码本的分布式干扰对齐算法,基于格拉斯曼码本对预编码矩阵和重组矩阵进行量化,并以最小化干扰泄漏为目标进行迭代优化.仿真实验结果表明,当信噪比小于或等于15 dB,且迭代次数小于或等于10次时,该算法能在系统性能接近理想反馈条件的同时有效降低反馈信息量.     

双功能雷达通信系统的多用户功率分配算法

为解决传统多用户双功能雷达通信系统因载波分配导致通信性能较差的问题,提高双功能雷达通信系统的资源利用率,提出了一种通信用户载波共享模型下的多用户功率分配方案,并通过构造合理的资源分配问题使得系统具有更优的通信性能。首先,建立双功能雷达通信系统的通信用户载波共享信号模型。其次,为保证双功能雷达通信系统性能,构造了以系统通信和速率最大并满足雷达信噪比下界、总功率和用户功率约束的优化问题,通过理论分析严格证明了优化问题的可行性。最后,为求解凸优化问题,提出一种多用户功率分配算法,通过引入辅助变量对目标函数进行二次转换,将其分解为两个优化子问题,继而通过交替迭代的方式进行求解。研究结果表明,相较于传统通信用户载波分配模型,优化后的通信用户载波共享模型通信和速率提高了约40%,从而验证了所提方案具有更优的通信性能,有效提高了系统资源利用率。本研究成果为提高多用户双功能雷达通信系统的通信性能提供了一种新思路和手段。     

基于和速率最大化的毫米波MIMO混合预编码算法

为提高多用户毫米波下行链路多输入多输出(MU-MIMO)系统的性能、降低预编码算法的运算复杂度,提出了一种基于和速率最大化的混合预编码算法。首先,通过最大化频谱效率,采用奇异值分解(Singular Value Decomposition,SVD)的方法求解初始射频(Radio Frequency,RF)预编码矩阵;之后在考虑用户间干扰的情况下,通过优化系统和速率来迭代更新初始RF预编码矩阵以及数字预编码矩阵,从而实现最终的混合预编码算法。仿真分析可知,所提算法降低了用户间干扰以及噪声影响,在降低运算复杂度的同时,具有更优的系统频谱效率,以及更高的系统和速率。     

MIMO异构网络下行链路干扰对齐

针对由多输入多输出异构网络的下行链路存在的干扰,提出了一种基于零空间的干扰对齐方案．该方案通过联合设计微基站的发射波束成形矩阵和宏用户的接收波束成形矩阵,从而消除微基站到宏用户的干扰．该方案支持任意多个宏用户,同时提供闭式解．另外,该方案适用传统干扰对齐方案的不可行区域．最后,仿真结果展示了基于零空间的干扰对齐方案所能达到的自由度．     

基于改进迫零算法的多用户MIMO-OFDM干扰抑制

采用收发结合的分组迫零算法实现多用户共道干扰抑制.通过收发结合减少基站所需天线数,增大等效信道增益;通过用户分组,利用求解各用户组信道矩阵零空间交集的方法降低计算复杂度.仿真结果表明,与基本迫零算法相比,改进迫零算法应用于最小化系统功率问题,在不同速率及误比特率条件下,不仅减小了基站所需天线数及计算复杂度,而且系统所需总功率降低.     

TD-HSPA+MU-MIMO调制编码方式选择

在下行多用户多输入多输出场景下,针对时分双工增强高速分组接入系统的调制编码方式选择不准确的问题,提出了一种综合考虑多用户干扰和信道时变特性的调制编码方式选择算法.该算法不需增加信令开销,基站运算复杂度低,在用户间干扰比较严重时,系统性能增益明显.     

一种分布式MIMOOFDM系统的多参数估计方法

对分布式多输入多输出正交频分复用（MIMO OFDM）系统中的多频偏多信道估计问题进行研究,提出一种基于多项式求根和迭代干扰消除的多参数联合估计算法。该算法利用导频将多维搜索函数简化成多个一维搜索函数,通过泰勒级数将一维搜索函数转换成闭合的多项式形式,求多项式的根来获得频偏,利用迭代干扰消除进一步得到频偏和信道的迭代估计。仿真结果表明,提出算法适用于通信环境较为复杂的多径衰落信道和广泛应用的OFDM信号分析,与现有算法相比,估计精度高,性能较好,可以达到近似最大似然的最优解。     

TD-HSPA+MU-MIMO调制编码方式选择

在下行多用户多输入多输出(MU-MIMO)场景下,针对时分双工增强高速分组接入系统的调制编码方式(MCS)选择不准确的问题,提出了一种综合考虑多用户干扰和信道时变特性的调制编码方式选择算法.通过调度用户前次上行传输的信道估计,对用户反馈的信道质量指示(CQI)进行调整,再进行调制编码方式选择.该算法不需增加信令开销,基站运算复杂度低.仿真结果表明,在用户间干扰比较严重时,算法系统性能增益明显.     

基于粒子群优化的频域多信道干扰对齐算法

针对频域干扰对齐系统解空间的多峰值特性,提出了一种基于粒子群优化,以系统网络和速率为优化目标函数的干扰对齐全局搜索算法.该算法通过对速度向量在位置向量的法平面上做投影以加强全局搜索能力,并在粒子群标准位置更新的基础上增加沿目标函数梯度方向的学习搜索来提高算法收敛速度和趋向全局最优值的能力.数值仿真结果表明,该算法可以获得比现有算法更好的网络和速率性能.     

多小区干扰对齐的低复杂度发射天线选择算法

针对多小区干扰对齐系统的下行链路,在研究基于穷搜索和分布式干扰对齐的最优发射天线选择算法的基础上,提出了一种低复杂度的发射天线选择算法．该算法采用贪心搜索策略,利用部分迭代的分布式干扰对齐方法,在保持其他基站的发射天线选择方案不变的情况下,沿着系统和容量增加的搜索方向依次优化各基站的发射天线选择方案,从而达到降低计算复杂度的目的．复杂度分析及仿真结果表明,在获得接近于最优发射天线选择算法的系统和容量性能的同时,该算法能有效降低计算复杂度,并且通过调整部分迭代次数,可以达到系统和容量性能与计算复杂度的折中．     

基于环式对齐链的干扰对齐闭式解方法

针对一般干扰网络下干扰对齐闭式解的问题,提出了一种新颖的、基于环式对齐链的干扰对齐闭式解方法. 首先将干扰对齐预编码矩阵分解成若干个子矩阵,并精心设计其环式对齐链,尽可能压缩干扰子空间维度;然后基于环式对齐链,利用矩阵理论求解干扰对齐预编码矩阵和滤波矩阵. 仿真结果表明,该方法实现了较高的系统和速率性能,并且具有较低的运算复杂度.     

协作多点系统和空间干扰对齐机制

提出了一种用于下行协作多点系统联合传输的和空间干扰对齐（IA）机制. 利用多小区联合预编码将从不同基站到同一用户的干扰对齐到一个特定维度的空间中,实现干扰空间的压缩;然后在接收端设计干扰抑制矩阵消除多用户间干扰. 从系统自由度（DoF）的角度理论分析了和空间IA机制的性能,给出了系统可达DoF上界,以及干扰信号压缩维度与系统可达DoF的关系. 数值仿真将和空间IA机制与传统正交机制和经典IA机制进行对比,验证了和空间IA机制可以获得更高的DoF与数据速率.     

基于范数最小的干扰对齐预编码方案设计

干扰对齐是解决无线通信系统中同信道干扰的重要技术之一,能获得与用户数量成线性关系的自由度增益。针对干扰对齐中预编码矩阵的目标函数过于复杂,难以优化的问题,用子空间投影的方法证明了期望信号最强的条件是在信号空间和干扰空间的仿酉矩阵的内积范数最小时得到的,并提出基于内积范数最小的预编码矩阵方案。然后在多用户干扰信道中,分别用迫零和最小均方误差接收机,测试了该算法的性能。仿真结果表明,与现有预编码方案相比,该方案的信道容量有明显的提高。     

非理想信道状态信息下的稳健干扰安排设计

为了减小多小区环境下信道误差对传统算法稳健性的影响,通过设立误差约束,并对收发端矩阵进行迭代运算,给出了一种稳健的最小化干扰泄露算法,推导了新的目标约束下具有信道误差的系统和速率表达式.仿真结果表明,该干扰安排算法与未考虑信道误差的算法相比,可以有效地提高小区边缘用户的误码率性能.     

结合功率分配的干扰对齐预编码优化算法

针对K用户多输入多输出干扰信道系统提出了一种基于功率分配预编码优化算法.首先通过信道的奇异值分解,基于矩阵弦距离,选出一组与最好的特征子信道最为匹配的预编码矩阵来传输信号,然后根据信道矩阵信息的强弱进行功率分配,从而对预编码矩阵进行优化,可最大化保证接收信号的强度.仿真结果表明,该算法未用迭代计算预编码矩阵和接收抑制矩阵,不仅使整个系统的复杂度大大降低,而且在系统和速率有微小损失的情况下,提高了系统的误码率性能.     

Robust interference alignment for norm-bounded channel uncertainties

Conventional interference alignment (IA) requires perfect channel state infromation and is sensitive to channel uncertainties. Based on the norm-bounded channel uncertainties model, this paper proposes three worst-case approach robust IA algorithms. First, to decrease the interference and signal leakage, a robust algorithm is proposed to minimize the maximum leakage power; Second, to increase the interference and signal in the corresponding subspace, another robust algorithm is proposed to maximize the minimun subspace projection; finally, a united robust algorithm is proposed by uniting the two algorithms above. Simulation results show that the proposed algorithms can outperform the conventional algorithms when channel uncertainties are norm-bounded, which affirms the robustness of the proposed algorithm.     

基于干扰对齐的多用户全双工通信中干扰消除方法

为了消除多用户全双工干扰信道中的自干扰和互干扰,将干扰对齐思想应用于全双工干扰信道中. 根据多用户全双工模型的特性将其等效为单向信道模型,并给出了等效模型与原模型之间的信道矩阵对应关系;基于此等效模型和信道矩阵对应关系,应用迭代干扰对齐和最大信干噪比方法将其自干扰和互干扰消除;干扰泄漏功率的仿真结果验证了算法的有效性和正确性,系统容量和平均能量效率也较其他算法都有明显提高.     

有限反馈下的CoMP极化干扰消除方法

提出一种不需要额外的用户到协作小区的信道信息反馈的干扰消除方法.通过研究单用户多输入多输出协同多点传输(CoMP-SU-MIMO)系统中用户接收信号经过接收算法处理后所受到的干扰情况和双极化信道的特性,结合现有反馈技术,提出了一种新的干扰消除方法.利用双极化信道特征矢量的正交特性,达到较好的干扰消除效果,减少了算法复杂度.