智能天线对TD-SCDMA系统中小区干扰分布的影响

本文通过对TD-SCDMA系统上行链路进行系统级仿真,输出了不同场景下相邻小区和本小区干扰比均值,以此对比分析了智能天线和定向天线对小区间和小区内干扰的抑制情况,并给出有关工程措施建议,为TD-SCDMA系统组网提供指导性意见。     

一种消除TD-SCDMA系统小区间干扰的方法

时分-同步码分多址(TD-SCDMA)系统采用的扩频码码长最大为16,当邻小区用户处于2小区边缘时会对本小区造成较大的干扰。针对上行链路提出了一种新的干扰消除方法:串行干扰消除-联合检测(SIC-JD)。该方法采用复杂低的SIC对上行链路中的小区间干扰进行消除,对于小区内干扰和残留的小区间干扰采用联合检测进行消除。3GPP case1信道下的仿真结果显示了此方法能够有效消除小区间和小区内干扰,提高接收机性能。     

TD—SCDMA智能天线与联合检测的结合仿真

智能天线波束赋形技术能很好地抑制小区间干扰,联合检测只能抑制小区内的多址干扰。在TD-SCDMA系统上行链路实现了智能天线波束赋形与联合检测的算法结合,并按照标准3GPP25．996的信道环境做了仿真,加入小区间干扰,仿真结果表明,智能天线与联合检测的结合能同时抑制小区内多址干扰和小区间干扰。     

移动高速数据包通信的模糊快速小区选择

在高速下行数据包接入(HSDPA)系统中,软切换会给下行链路带来严重干扰,降低链路容量.3GPP相关文档提出通过快速小区选择(FCS)来解决上述问题,其中用户设备(UE)以导频信号强度作为选择通信小区的唯一依据.为平衡小区间业务量,本文结合导频信号强度、小区呼叫到达率和基站可用功率,提出了模糊快速选择小区的算法(FFCS).分析和仿真结果表明采用FFCS技术能有效提高业务量相对繁重小区的容量.     

基于博弈论的OFDMA系统多小区功率协调分配算法

提出了一种用于正交频分多址(OFDMA)通信系统下行链路的多小区功率协调分配算法,协调相邻小区在同频子信道上的发送功率,抑制小区间干扰,提高信道容量.将博弈论引入到多小区功率分配中,给出基于定价的多小区非合作功率分配博弈模型,并分析了该博弈的纳什均衡解的存在性和惟一性,给出了该模型的分布式求解算法.通过仿真分别给出了单小区场景与多小区场景下算法性能,讨论了定价因子对系统性能的影响.仿真结果表明,提出的多小区功率协调分配算法可以充分利用无线资源,提高系统吞吐量,降低平均发送功率.     

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.     

PHS系统对TD-SCDMA系统的干扰分析

在3G网络建设中,由于TD-SCDMA系统的部分频段和PHS系统共存,带来PHS系统对TD-SCDMA系统的干扰问题,本文主要分析了PHS系统下行链路对TD-SCDMA上行链路的干扰,通过自己搭建的PHS干扰TD-SCDMA系统仿真平台进行了仿真,得出在不同隔离度条件下,TD-SCDMA系统的掉话率变化情况。本文建议当固定掉话率为5%时,ACIR值取100dB左右,TD-SCDMA系统性能比较理想。     

下行链路干扰分析

WCDMA系统属于干扰受限系统，这使得干扰分析在3G网络规划中显得尤为重要，本文重点分析了下行链路的小区内干扰和小区间干扰。     

一种对TD-SCDMA系统动态信道分配方法的改进

首先分析了TD-SCDMA系统的性能,表明其接收性能与同一时隙码分用户的空间分布有关。针对TD-SCDMA系统的这一特点,提出了一种对原有动态信道分配(DCA)方法的改进方法。传统的DCA是以使相邻小区干扰最小为准则,达到提高系统性能的目的。改进的方法除了考虑相邻小区的信道分配外,还要对本小区内用户空间分布进行考虑。链路仿真结果表明,这种方法可以明显提高系统性能。     

CDMA系统下行链路容量研究

本文从基本的码分多址(CDMA)理论出发,根据WCDMA系统建立系统模型,从基站发射功率受限和小区间的相互干扰与影响的角度入手,结合计算机仿真,对CDMA系统的下行链路的容量特性作了分析与计算,分析了传播环境、小区半径、切换门限等参数对下行容量的影响,并使用计算机仿真对分析结果作了验证.对比表明,该分析结果与计算机仿真所得结果吻合的较好,可以作为分析、设计CDMA网络的基础.     

基于扇区化的OFDM小区选择算法

首先给出了一种基于扇区化（Sectorizing）技术的OFDM蜂窝模型。该蜂窝模型利用定向天线的方向性特点,通过在小区内合理地分配频谱资源,减轻小区间的同频干扰,提高基站和移动终端间传输信号的载干比,从而提高网络总容量。然后将两种应用于全向天线蜂窝网络中的基于下行链路的小区选择模型应用在了该模型上,并通过仿真给出了性能分析结果。     

基于高斯混合模型的下行小区间干扰分布

在正交频分多址接入(Orthogonal Frequency Division Multiple Access, OFDMA)蜂窝网络中,小区间干扰的统计特性与网络性能密切相关。下行小区间干扰的累积分布函数(Cumulative Distribution Function, CDF)还没有一个闭合表达式。该文提出一种参数可显式计算的高斯混合模型对下行小区间干扰分布进行近似。进一步,利用高斯混合模型将下行小区间干扰的累积分布函数近似表示为若干个误差函数的加权和。仿真验证了高斯混合模型的准确性,并且表明基于高斯混合模型的累积分布函数能很好地近似下行小区间干扰的累积分布函数。     

多小区MIMO系统中基于泄漏的多用户下行链路预编码新算法

针对多小区MIMO系统的多用户下行链路预编码设计是未来移动通信系统研究的重要内容之一。本文在蜂窝多小区MIMO通信环境下,基于信漏噪声比(Signal-to-Leakage-Noise Ratio,SLNR)最大准则,提出了改进的多用户下行链路线性预编码算法。通过在优化目标中考虑接收端白化滤波器的影响,该预编码算法实现了对用户间干扰和小区间干扰(OCI)的同步抑制消除;在求解预编码矩阵优化问题时,本文基于QR分解提出了一种新的低复杂度求解算法,该算法能以较低的计算复杂度实现系统性能的有效提升。仿真实验结果表明,本文的改进SLNR线性预编码算法能有效抑制小区间干扰(OCI)的影响,使多小区MIMO系统获得更高的和速率(Sum Rate)容量。      

两种JT和SA下行波束成形联合优化方案

研究了两种基于不同准则下的JT和智能天线下行波束成形联合优化方案,首先给出了采用智能天线的TD-SCDMA下行链路模型,在此基础上给出了两种不同准则下的联合优化算法,然后推导出了权向量,最后就TD-SCDMA系统应用环境进行了仿真和分析,并对两种方案进行了比较分析。这两种方案不仅可以减少智能天线主波束内存在的多用户干扰,而且可以降低移动台的复杂度。     

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。      

多小区多用户TDD MIMO下行链路干扰抑制预编码算法

针对多小区多用户TDD MIMO下行链路,提出了一种基于预编码的联合干扰抑制算法。首先,利用广义MMSE信道逆的QR分解设计预编码矩阵抑制下行链路的多用户干扰(MUI)。然后,从信号能量泄露的角度设计第二个预编码矩阵抑制小区间干扰(ICI)和残留的多用户干扰。该算法能够利用TDD MIMO信道的互易性,不需要用户端的反馈。在市区微小区组成的多用户TDD MIMO系统中的仿真结果表明,该算法能有效地提高系统容量和用户端平均信干噪比(SINR)。     

基于有限回传链路的小基站网络重叠协作方法研究

采用一种小区间重叠协作的方法,解决了基于有限回传链路的小基站网络中的干扰管理问题。提出了一种新的基于下行协同波束赋形的小区间重叠协作算法,用于消除小基站网络中不同小基站之间的下行干扰,提高系统吞吐量。仿真结果显示,提出的算法能够显著提升以吞吐量为指标的系统性能。     

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。     

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。      

FDD—CDMA的下行链路的波束形成

本文研究了在智能天线在ＦＤＤ－ＣＤＭＡ中的下行链路的应用，利用上行链路接收数据，估计了下行链路的信道相关矩阵和对其它小区用户的相对干扰总量，给出下行链路的波束形成方法，即在保证一定的有效发送功率的同时，使得对其他小区的用户干扰最小。计算机仿真表明：（在多小区蜂窝ＣＤＭＡ环境中，采用上述方法比仅保证用户方向的最大发送功率，有更小的中断率。