一种基于动态功率分配的干扰对齐优化方法

干扰对齐是解决无线通信系统中同频干扰的有效手段,显著地提高了多小区MIMO系统的容量。为了解决常规干扰对齐算法只在空间域上对齐的不足,提出一种联合功率分配的干扰对齐优化方案。基于信道矩阵的弦距离计算和优化干扰对齐方案的预编码矩阵;然后在用户的各个数据流之间进行动态功率分配,使干扰进一步减小。仿真结果表明,相比已有的预编码矩阵设计方案,系统容量有明显的改进,降低了系统误码率,具有良好的工程适用性。     

基于多用户MIMO-OFDM系统的子信道和功率分配算法

在多用户MIMO-OFDM系统中，当总功率受限时，为了使整个系统的数据传输速率最大．已有的最优算法的计算十分复杂，这里采用了一种次最优算法。在发射端，基于已知信道状态信息。应用奇异值分解将MIMO信道转化为并行的子信道，并将表征信道增益的信道特征值用于子信道自适应调制优化设计中。在自适应过程中．用到了子信道和功率联合分配算法。仿真结果表明，这种算法能使系统的性能明显提高。     

时延约束条件下MIMO多接入信道传输策略和功率分配

本文分析了时延约束条件下多输入多输出(MIMO)多接入信道的发送优化问题，利用标准优化方法，给出了多用户的传输策略和功率分配方案，具体分两步考虑：第一步通过应用顺序译码方法，给出每个用户基于干扰回避的分布式优化预编码字；第二步对每个用户进行单用户信道的注水功率分配．同时应用MMSE(Minimum Mean Square Error)接收结构结合串行干扰消除技术，给出了一种基于独立SINR(Signal to Interference Plus Noise Ratio)准则的次优功率分配方案．数值结果表明，给出的最优传输和次优传输策略性能非常相近，可以显著提高时延约束条件下系统的性能和容量．     

干扰对齐技术研究综述

随着用户数的增大,干扰制约着无线通信网络的容量。在资源有限的情况下,干扰对齐的提出为系统容量的提高提供了新的方法,成为当前降低通信系统干扰的研究热点。对齐主要指使接收端多个干扰信号重叠或抵消,压缩干扰所占资源。本文首先重点分析了基于信号空间、信道时隙、和信号编码级等的干扰对齐算法及其优缺点。然后根据这些算法在实际应用中的限制,给出反馈、中继、分组和接纳控制等改进机制;最后介绍了干扰对齐算法衡量的主要性能指标自由度,并分析比较了现有干扰对齐算法及改进机制的性能。      

MIMO干扰信道下的协作干扰对齐优化算法

干扰对齐是将来自其他发射机的干扰信号对准到同一信号子空间,从而减少对期望信号的干扰的一种传输技术,近年来得到了广泛的关注.本文为K用户多输入多输出(MIMO)干扰信道系统提出了一种协作干扰对齐优化算法.通过对信道的奇异值分解,基于矩阵弦距离,不仅选出一组最好的特征子信道来传输信号,而且还选取一组有利于有用信号远离干扰信号的预编码矩阵,这样,可以最大化减少干扰对有用信号的影响.另外,本文还根据得出的预编码矩阵来计算和优化干扰抑制矩阵.本文算法在没有用迭代的基础上来计算预编码矩阵和干扰抑制矩阵,这样不仅使整个系统的复杂度大大降低,进一步,仿真结果显示容量和能量效率较其他算法有明显改进,这也正是最近受到广泛瞩目的绿色通信所要求的.     

基于Bayes估计和数据流间功率分配的联合干扰相位对齐算法

针对信道状态信息（CSI）存在时延和误差的情况,本文提出了适用于多小区MIMO-BC的基于Bayes估计和数据流间功率分配的联合干扰相位对齐算法.首先,发送端通过Bayes估计获得当前CSI的最佳估计;其次,通过最大化期望信号功率与小区间干扰功率的比值来设计干扰抑制矩阵;而在反向通信时,通过最大化信干比来设计预编码;进一步地,结合注水算法来优化功率分配.最后,采用相位对齐将数据流间的干扰旋转到目标接收数据流的信号空间中,进而增强目标数据流的接收功率.仿真表明,无论是在理想CSI还是时延误差CSI,本文算法较其他算法都有一定的性能优势.     

基于动态反馈与功率分配的干扰对齐方法

在多用户MIMO系统中,信道状态的精确性严重影响干扰对齐技术的性能。该文针对信道状态信息(CSI)有限反馈导致的干扰泄露问题,提出一种基于动态反馈与功率分配的干扰对齐方法。首先从理论上分析了系统和速率与信道状态反馈比特分配和功率分配之间的关系,得到了在动态反馈和功率分配条件下系统和速率的解析表达式;在此基础上,以系统容量提升为目标,对反馈比特分配和功率分配优化问题进行建模;并根据信道的准静态特性利用库恩塔克条件(KKT)对该问题进行求解,得到功率和反馈比特分配方案。仿真结果表明,与单独考虑信道状态动态反馈条件下的干扰对齐技术相比,提出的方法能够有效减少干扰泄漏强度,提高系统和速率。     

多小区MIMO系统中干扰对齐算法分析

干扰对齐技术是解决无线通信系统中同频干扰的重要手段,与传统干扰管理方法相比可获得更大的信道复用增益,提高系统容量。基于工程应用实现的考虑,重点研究了多小区MIMO系统中干扰对齐技术的实现,对求闭式解的经典算法和分布式迭代典型算法在系统容量、收敛性等方面的性能进行了分析比较。针对未来Massive MIMO技术的应用,同时仿真分析了算法在空间相关信道下性能,并分析总结了算法的适用情况。仿真结果表明,基于矩阵投影距离的分布式迭代干扰对齐算法综合性能最优,且具有更好的工程适用性。     

一种基于mimo信道的功率分配算法

多输入多输出(mimo)信道系统是第三代以及后三代移动通信中的研究热点,它在信道容量方面的巨大潜力近年来引起相关人士的兴趣,理想的功率分配算法是提高信道容量的重要途径之一.文章主要介绍了一种基于mimo信道的理想的功率分配算法-注水算法,并对该算法进行了分析和讨论,最后给出了仿真结果.     

同频异构femtocell联合子信道和功率分配算法

摘要：针对macro-femto同频融合网络中基于资源分配的干扰抑制问题,提出一种联合子信道和功率分配算法来抑制同频干扰。该算法通过对MU进行功率控制并采用跨层切换消除同频跨层干扰,对FU进行联合信道和功率分配消除同频层内干扰;跨层切换问题是在每一层网络目标中断概率约束下通过优化网络吞吐量实现,而基于联合信道和功率分配的同频干扰抑制问题是在切换MU的目标数据速率和其他MU以及FU干扰门限约束下,通过优化FU的和速率实现。理论分析和仿真结果表明,该算法能够提高FU的和速率,增大femtocell的网络容量,并可增加femtocell的部署数目。     

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。      

基于干扰对齐的认知无线电网络中用户性能的优化设计

干扰对齐（IA）是一种新兴的干扰管理技术,被广泛的应用于认知无线电（CR）网络之中,以期消除认知用户（CU）对授权用户（AU）的干扰。然而干扰对齐技术带来了授权用户接收信干噪比（SINR）的下降,使得授权用户的传输速率受到影响。在低信噪比下,授权用户性能无法保证。本文创新性地提出了两种算法设计授权用户预编码滤波器,优化其传输速率,极大地提高了授权用户的性能。同时,为了提高认知用户的性能,本文给出了认知用户的干扰抑制滤波器的优化方案,最大化认知用户的和速率。仿真结果表明,这两种算法都能在一定程度上提高授权用户的传输速率,同时认知用户的传输速率也得以保证。      

一种基于干扰温度限制的信道与功率联合分配新算法

随着无线通信业务的不断增长,频谱资源越来越紧缺,然而另一方面大量授权的无线频谱却被闲置或者利用率极低,于是认知无线电技术应运而生,已成为无线通信领域的研究热点。认知无线电的基本思想是次用户（认知用户）利用主用户（授权用户）未占用的空闲频谱进行通信,其可用无线资源是根据授权用户的频谱使用情况而动态变化的。因此,能否实现对系统可用无线资源的合理有效管理,对整个认知无线电系统性能的优劣起着决定性作用。本文提出了一种在干扰温度限制下基于公平的功率与信道联合分配算法,该算法在主用户干扰温度及次用户发射功率的双重限制下,以最大化系统容量为基本目标,实现信道与功率的联合分配,并且引入贫困线来保证各个用户信道分配的公平性。论文建立了该问题的非线性规划数学模型,给出了模型的求解方法,并进一步设计了具体分配算法及其步骤。论文对干扰门限分别为-90dBm、-95dBm、-100dBm、-105dBm、-110dBm时的系统归一化容量累积分布函数进行了仿真比较,发现当干扰门限越低时,本文算法的优势越明显。这是因为在干扰门限较低时,干扰温度限制是功率分配的主要制约因素,而本文的算法正是基于干扰门限进行分配的。因此基于干扰温度限制的公平的功率与信道联合分配算法具有良好的性能,在保证了系统的公平性效益的同时,提高了系统的归一化容量。      

基于子空间投影的导航干扰抑制与信号增强方法研究

电磁环境日益恶劣且到达接收机的导航信号非常微弱,导航接收机的输出性能受干扰影响非常明显,因此在干扰背景下提高导航接收机的输出性能是十分重要的。阵列信号处理中的传统抗干扰方法包括采样协方差矩阵求逆 SMI(Sample Matrix Inverse)方法、最小均方误差 LMS(Least Mean Square)迭代方法、功率倒置 PI(Power Inverse)算法等,这些方法具有较高的抗干扰性能,但抗干扰后对信号增强没有效果。本文在子空间投影抗干扰方法的基础上,结合导航信号相关性特点,对子空间投影后信号进行运算,构造最优相关峰矢量,利用该矢量进行波束合成,实现导航信号增强的目的。对实测数据处理可知,该方法可以有效提高抗干扰后导航信号强度。     

Joint Beamforming and Power Allocation for Cognitive MIMO Systems Under Imperfect CSI Based on Game Theory

The problem of joint beamforming and power allocation for cognitive multi-input multi-output systems is studied via game theory. The objective is to maximize the sum utility of secondary users (SUs) subject to the primary user (PU) interference constraint, the transmission power constraint of SUs, and the signal-to-interference-plus-noise ratio (SINR) constraint of each SU. In our earlier work, the problem was formulated as a non-cooperative game under the assumption of perfect channel state information (CSI). Nash equilibrium (NE) is considered as the solution of this game. A distributed algorithm is proposed which can converge to the NE. Due to the limited cooperation between the secondary base station (SBS) and the PU, imperfect CSI between the SBS and the PU is further considered in this work. The problem is formulated as a robust game. As it is difficult to solve the optimization problem in this case, existence of the NE cannot be analyzed. Therefore, convergence property of the sum utility of SUs will be illustrated numerically. Simulation results show that under perfect CSI the proposed algorithm can converge to a locally optimal pair of transmission power vector and beamforming vector, while under imperfect CSI the sum utility of SUs converges with the increase of the transmission power constraint of SUs.     

Adaptive Cooperative Decode-and-Forward Transmission with Power Allocation Under Interference Constraint

In this paper, we examine an adaptive decode-and-forward cooperative protocol under interference constraint. In the proposed protocol, relying on the obtained instantaneous signal-to-noise ratios (SNRs), a direct link or relay link is used to transmit data from the secondary source to the secondary destination. In addition, once the relay link is used, the secondary source and relay must adapt their transmit power to maximize the instantaneous SNR of this link. To evaluate the performance of the proposed protocol, we derive closed-form lower-bound and upper-bound expressions for the outage probability over Rayleigh fading channel. Finally, various Monte-Carlo simulations are presented to verify our analysis and compare the performance of the proposed protocol with that of the direct transmission protocol in underlay cognitive network.     

基于干扰对齐技术的无线通信系统设计

干扰是制约多用户无线通信系统容量的首要因素,传统正交化的干扰管理方式采用分割的方法分配无线资源,每个用户分到的资源随着用户数量的增加而减少,当用户数量较多时会严重降低用户的通信速率。干扰对齐是一种新型的信号处理技术,为提高多用户无线通信系统的容量提供了有效的解决方法。介绍了干扰对齐的基本原理,给出了完整的干扰对齐系统实现方案,包含通信流程、算法设计、信道状态的估计量化及反馈方案。最后,通过仿真验证了干扰对齐的性能。