聚类多Agent强化学习认知无线电资源分配

针对认知无线电多用户的信道和功率资源分配问题,提出一种基于用户聚类和可变学习速率的多Agent强化学习方法. 首先使用分层处理分离信道选择与功率控制,采用快速最优搜索结合用户数均衡调节实现信道分配;其次,使用随机博弈框架对多用户功率控制问题进行建模,通过K均值用户聚类减少博弈参与用户数量和降低单个用户的环境复杂度,并使用可变Q学习速率和策略学习速率的方法进一步促进多Agent强化学习的收敛. 仿真结果表明,该方法能使多个用户的功率状态和总收益有效收敛,并且使整体性能达到次优.     

多用户MIMO系统上行检测算法

针对多用户MIMO上行传输系统提出了两种新型的多用户检测算法．利用块对角化技术将多用户MIMO系统并行或者串行地分解为多个单用户MIMO系统,从而使得适用于单用户MIMO系统的算法可以直接应用,极大地降低了系统的复杂度．仿真结果表明,该算法能够达到与相应单用户MIMO系统相同的性能,而与传统的迫零算法相比,性能有很大的提高．此外,理论分析与实验结果表明,串行多用户检测算法性能优于并行多用户检测算法．     

多用户OFDM在时变衰落信道中的自适应资源分配

针对多用户OFDM系统应用注水功率分配策略时过于复杂的问题,提出了基于相干时间周期检测的增量调整及容量变化自适应反馈信道状态的自适应功率分配方法,对多径衰落信道中这种自适应分配方式的多用户OFDM系统容量进行了仿真,通过与理想情况下的注水原理资源分配容量比较,证明了所提自适应分配方法的性能与最佳分配基本一致,同时降低了系统的复杂度,其中基于容量变化的功率分配方案将反馈次数降低到原来的1/3～1/30,提高了系统效率,并保证了各用户的长期公平性.     

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.     

针对量化预编码系统的多用户选择方法

为了提升大规模多用户多输入多输出系统的性能,对多用户选择方法进行了研究,提出了2种同时考虑用户信道质量和用户间干扰的多用户选择方法.通过将1 bit反馈法和最小化预编码向量相关性法结合,大大降低了用户选择的计算复杂度;基站端首先通过将所有用户组的预编码向量相关性与预定门限值比较,得到待选用户组的集合,然后选择待选用户组中信道增益和最大的一组用户服务,提升了系统的和容量.通过系统仿真验证了2种方法的有效性.     

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.     

最小误码率排序迭代优化的SLNR改进算法

针对多用户MIMO系统应用SLNR算法时由于干扰用户增加引起的系统性能下降问题,联合考虑误码率性能和信道质量,提出一种先把部分已知的多用户干扰加入SLNR准则进行抑制,根据信噪比大小确定预编码矩阵的设计顺序,再利用已知的多用户干扰迭代优化后续用户预编码矩阵的SLNR改进算法.由于只利用发射端信道信息优化预编码矩阵,改进算法无需基站与用户协作,计算复杂度低.对比仿真结果表明,改进算法收敛速度快,在高信噪比区域,误码率性能和系统容量增益得到了显著提升.     

TD-HSUPA MU-MIMO室内调度及用户配对

为了解决在室内多用户多输入多输出(MU-MIMO)场景下,时分双工上行高速分组接入(TD-HSUPA)系统的多用户调度问题,提出了一种新的调度和用户配对算法.该算法综合考虑了接收天线间的流间干扰和同一接收天线内的码间干扰.通过将用户动态接入不同基站天线服务列表,所提算法能在保持用户公平性的前提下明显提升基站平均吞吐量.该算法运算复杂度低,无需增加信令开销,适用于实际室内系统中.     

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。     

多用户CDMA系统中的联合分组空时编码与功率控制

研究了多用户CDMA系统在多径衰落信道下的分组空时编码。在发射端将发射天线分组,每组进行独立的空时编码,同时对分组块码进行最优功率分配;在接收端用干扰分组抑制的方法对各子块进行线性处理及最大似然译码。该方法在不增加设备复杂度的基础上提高了系统的分集增益和误码性能。     

Multiuser iterative precoding algorithm based on the matching weighted signal-to-leakage-and-noise ratio

A multiuser iterative precoding algorithm is proposed to reduce the multiuser interference in multiple antenna cellular communication systems. The proposed algorithm is based on the matching weighted signal-to-leakage-and-noise ratio. In the proposed algorithm, the effective channel gain of each user is selected as the matching weighted factor, and the leakage power received by each user is weighted by the factor. An exact closed form solution for the precoding vector is obtained by maximizing the matching weighted signal-to-leakage-and-noise ratio, and then optimized by using an iterative optimization approach. Simulation results show that the proposed iterative algorithm based on the matching weighted signal-to-leakage-and-noise ratio can improve the sum capacity of the system, and retain low computational complexity.     

一种改进的块对角化预编码算法

为进一步提高块对角化预编码算法的性能,提出一种多用户多输入多输出下行链路中基于Givens变换的正交三角（QR）分解改进块对角化算法（QR-Givens-BD）。在块对角化预编码算法中,首先需要求出预编码矩阵的前半部分来解决多用户干扰问题,然后求出预编码矩阵的后半部分来降低用户自身天线间的数据干扰。在求解预编码矩阵的前半部分时,使用的核心算法是矩阵的正交化算法,矩阵的正交性的强弱将直接影响块对角化预编码算法的误码率性能的好坏。因此,针对块对角化预编码算法中的矩阵正交化算法,使用基于Givens变换的QR分解正交化算法替换原有正交化算法,求解预编码矩阵的前半部分,从而获得信道干扰矩阵零空间的正交基。通过对矩阵采用本方法进行正交分解,可以获得正交性更好的正交矩阵,从而进一步降低系统误码率。仿真结果表明,本文所提出的算法与传统的块对角化算法相比,在降低了计算复杂度的同时大幅提高了系统的误码率性能;与基于Gram-Schmidt正交化的改进块对角化算法相比,在略微增加复杂度的前提下可以提高3～5 dB的误码率性能。     

高效的下行多用户MIMO系统天线选择算法

首先分析了一种基于最大信拥噪比准则的多用户发射体制,推导出了其发射权值和信拥噪比的闭式解,然后在此基础上提出了一种高性能的天线选择及其快速算法。仿真结果表明,同现有的迫零方案相比,这种基于最大信拥噪比准则进行预编码的天线选择策略,能够获得较低的误码率,因而具有更优的综合性能。     

多用户MIMO下行系统迭代迫零预编码

针对多用户多入多出(MIMO)下行系统,在用户分配单路数据流情况下,提出了一种低复杂度迭代预编码算法．算法使用迫零准则设计预编码向量,采用最大比合并更新接收向量．在用户分配单流时,该算法与已有的迭代Nu SVD算法相比,不仅在性能上几乎没有损失,而且单次迭代复杂度的数量级下降为原算法的1/K(K为用户数目,K≥2),总复杂度下降超过50%,仿真结果验证了所提算法的性能.     

Low complexity lattice reduction aided precoding algorithm with orthogonality defect threshold for MIMO systems

To reduce the complexity of lattice reduction aided (LRA) precoding, a low complexity LRA precoding based on the orthogonality defect threshold is proposed. We introduce the orthogonality defect (od) threshold as an early-termination condition into the lattice reduction (LR) algorithm which can reduce computational complexity by adaptively early terminating the LR processing. And, sorted QR decomposition of the channel matrix is used to enhance the probability of the early termination which further reduces computational complexity. Moreover, to achieve a favorable tradeoff between performance and complexity, we define a power loss factor (PLF) to optimize the od threshold. Simulation results show that the proposed algorithm can achieve significant complexity savings with nearly the same bit-error-rate (BER) performance as the traditional LRA precoding algorithm.     

低复杂度的多用户MIMO下行链路块对角化算法

提出了一种低复杂度的多用户多输入多输出(MIMO)下行链路块对角化预编码算法,证明了该算法能够实现与传统块对角化算法完全相同的系统总容量.算法基于迫零方法进行改造,通过对迫零向量实施格拉姆-施密特正交,可以快速实现等效下行链路的全局块对角化,从而获得最终的预编码矩阵.由于算法避免了传统块对角化算法求解零空间所进行的矩阵...     

两跳中继通信系统中均衡和预编码联合优化算法

提出了两跳中继通信系统均衡和预编码一种联合优化方法,该方法在中继节点上把源节点与中继节点通信的检测算法和中继与目的节点 通信的预编码算法结合起来,从而联合优化问题就等效成对检测和预编码矩阵的乘积进行单一优化问题,克服了传统联合优化带来的非凸优化 问题,也克服了迭代算法可能带来的不收敛性,与迭代算法相比较,在复杂度上可以大大降低,通过仿真分析,可以看出性能上并没带来多少 损失,达到性能与复杂度的良好折衷。     

LDS多用户检测和LDPC码译码的联合迭代算法

为了提高低密度扩展(LDS)系统性能对LDS多用户检测算法进行研究,提出了一种LDS非正交多址系统中多用户检测和信道编码译码联合迭代的方案.将各用户低密度奇偶校验码(LDPC)译码后的软信息回传给多用户检测器,提高了多用户符号检测的可靠性,而多用户检测性能的提高又进一步提高了LDPC码译码的性能.在相同条件下与多用户检测和LDPC码译码单独进行的方案进行了仿真对比,结果表明,联合迭代算法明显改善了误比特率,系统负载越大,联合迭代带来的性能改善也越大.同时,联合迭代还缩小了不同用户误码性能的差异且即使在系统负载达到200％时,误码性能也与单用户的性能相差不大.联合迭代算法在不增加接收机计算复杂度的情况下,显著提升了LDS系统的性能.     

TDD LTE预编码码本选择算法

为解决时分双工长期演进(TDD-LTE)系统中预编码码本选择算法计算复杂度高的问题,在基于容量最大化和基于误码率最小为准则的预编码选择算法的基础上,提出了一种基于信道奇异值分解的预编码选择算法.该算法采用信道平均的思想和发射信号有效功率最大化的准则,在不损失吞吐量性能的前提下,大大降低了算法复杂度.仿真结果表明,该算法所需的计算量只有上述传统算法的26%～33%,而吞吐量性能损失不大.     

高维调制系统的低复杂度迭代多用户检测

提出了一种可用于高维调制系统的低复杂度迭代接收机算法. 此算法分为2步,首先采用迫零（ZF）检测算法获得软符号信息;然后将此软符号信息,在软入软出(SISO)多用户检测器和SISO信道译码器之间迭代,逐步提高检测可靠性. 由于SISO多用户检测器基于线性最小均方误差（LMMSE）滤波实现了一种新的软干扰消除技术,使此检测器不限于检测二相移相键控（BPSK）符号,而复杂度只随检测的码字个数呈多项式关系增长. 仿真表明,所提迭代算法经2次迭代即可逼近单码最大似然检测（MLD）的性能.