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。     

一种多用户MIMO系统干扰对齐优化算法

干扰对齐技术可以获得干扰信道自由度的最佳值,从而有效改善系统的性能。在实际系统中干扰对齐技术通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,而迭代方法都需要对发送预编码矩阵进行初始化处理。然而,目前大多数已有的研究所采用的初始化处理方法都忽略了干扰的影响。因此,在此基础上提出了一种基于新的初始化方法的优化算法,该方法在初始化预编码矩阵中既考虑了干扰信号也考虑了有用信号。首先,选取均方误差和最小化作为优化目标,然后利用正交三角（QR）分解将信道空间分为有用信号空间与干扰信号空间来进行预编码矩阵的初始化设计,经过反复迭代得到发送预编码矩阵与干扰抑制矩阵的最优解。理论分析和仿真结果表明,所提算法在收敛性、均方误差、和速率等方面都优于其他算法。     

非对称MIMO双向中继干扰信道的干扰对齐算法

针对非对称的多用户MIMO双向中继干扰信道,本文提出了一种简化的基于最大信干噪比的干扰对齐算法,给出了干扰对齐的可行性条件和干扰抑制方案,并分析了系统容量和自由度。本文算法的中继节点不必做复杂的信号处理,大大降低了整个系统的信号处理复杂度;同时,本文算法是基于最大信干噪比方案,与现有文献的中继迫零方案比较,大大提高了系统在中低信噪比时的容量;进一步,通过仿真验证表明,基于本文算法的K用户对双向中继干扰网络可以达到。      

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.     

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。     

MIMO干扰信道下低复杂度的分布式干扰对齐算法

干扰对齐技术可以有效地提高干扰信道容量和抑制干扰,其问题归结为求得闭式解。传统的干扰对齐方案根据信道的互易性,采用迭代的方法（分布式）来逼近闭式解,但带来了较大的计算开销。本文在K用户MIMO干扰信道系统中提出一种低复杂度的分布式干扰对齐算法,通过对用户K的干扰协方差矩阵进行基于修正的Gram-Schmidt方法使用排序QR分解,选出酉矩阵Q最后的dk列作为用户近似的干扰抑制滤波矩阵,和传统分布式干扰对齐方案相比,在基本保持系统容量和迭代收敛速度的同时,系统的复杂度明显降低。仿真结果验证了算法的有效性。      

多用户MIMO网络下基于分簇的非迭代干扰对齐算法

针对多用户多输入多输出(MIMO)干扰网络条件下,干扰对齐算法性能受限的问题,提出一种多用户MIMO网络下基于分簇的非迭代干扰对齐算法。通过一种分层的干扰处理设计,首先在上层依据干信链路耗损比,将来自不同发送端的干扰分为簇内有效干扰和簇间无效干扰;然后在下层利用联合最大化信漏噪比(SLNR)算法与迫零(ZF)算法消除干扰,提升了算法的适用性。仿真结果表明,当用户数量较多时,所提算法与现有算法相比,在高信噪比(SNR)条件下具有更高的系统容量与更低的系统复杂度。     

基于协作MIMO机制的预编码算法

针对在协作机制下多输入多输出系统中用户干扰对系统容量的影响,提出了一种基于多点协作多输入多输出系统的预编码设计算法,所提算法基于系统和速率最大化构建了预编码矩阵目标函数,并给出了借助凸优化理论的预编码矩阵求解方法和实施步骤,最后通过系统的平均速率对所提算法与现有算法的性能进行了仿真对比,并验证了目标函数的收敛性能．仿真结果证明了所提算法的可行性。     

3用户MIMO干扰信道中稳健的机会干扰对齐方法

本文根据传统的干扰对齐思想,在缩小干扰空间之间弦距的同时尽量增大信号-干扰空间之间弦距,以此为目标设计用户选择准则,并在接收端采用预处理矩阵智能选取技术最大化信道容量,提出了3用户MIMO干扰信道中稳健的机会干扰对齐方法。相比文献[1]方法,所提出的方法不但具有更高的系统瞬时性能稳健性,而且还具有更高的信道容量,只是在复杂度方面略有增加。仿真结果证明了本文方法的有效性。     

基于信道状态的MIMO预编码算法

针对多输入多输出（MIMO）的应用需要,研究了一种利用发端信道状态信息（CSIT）进行预编码,增强系统性能的方法。该方法在发送端采用线性预编码器对CSIT进行预编码,合理分配不同天线的发射功率以提高系统性能;分别在低、高信噪比条件下,对进行预编码前后的容量比值差值进行了仿真分析。分析结果表明：进行预编码后,MIMO系统容量明显改善,以上研究结果对MIMO的工程应用有良好的参考意义。     

基于MSINR的上行多用户MIMO多址干扰抑制算法

针对多用户多输入多输出技术上行传输系统,以最大信干噪比作为多址干扰(MAI)抑制的准则提出了一种新算法。该算法充分利用基站接收端所能获知的信道状态信息构造滤波矩阵,以抑制 MAI以及噪声带来的影响。与广泛关注的块对角化 MAI抑制算法相比,该算法考虑了噪声的影响,性能有较大提升。针对非理想信道环境,给出了本文算法的改进,仿真结果表明该算法具有优异的性能。     

天线选择对MIMO信道容量的影响

该文首先分析了多天线系统的信道容量,然后研究了当信道矩阵非满秩时,选择发射和接收天线对信道容量的影响。仿真试验结果表明,发射天线选择能提高系统容量,同时选择发射和接收天线虽然减小了复杂度和硬件成本,但对系统容量的增加低于单独进行发射天线选择时的情况。     

D2D-MIMO系统中基于下行预编码的干扰抑制策略

针对终端直通(D2D)用户复用蜂窝下行资源时,基站对D2D接收端干扰较严重的问题,该文提出一种基于Null-space的基站下行预编码策略。该策略通过在基站预编码时加入对D2D用户干扰抑制的考虑,使得基站在将下行波束对准其调度的蜂窝用户的同时,在D2D用户方向上形成零陷,从而有效地抑制基站对D2D用户的干扰。考虑到实际系统中基站难以获取完美信道信息,又进一步推导了信道估计误差对预编码性能的影响。仿真结果表明,该文提出的基于Null-space的预编码策略能有效提高D2D用户的吞吐量,但这种性能增益很大程度上依赖于基站到D2D用户信道估计的准确性。     

Joint interference alignment precoding based on the optimization algorithm on the Grassmannian manifold

To solve the interference problem between users of the multiuser MIMO system, we first transform the system sum rate maximization problem into joint optimization of interference signal power and useful signal power. On this basis, we propose a weighted interference alignment objective function, causing the system to obtain a higher sum rate by adjusting the weight with different signal-to-noise ratios. Then, we model the transmit subspace and the interference subspace on the Grassmannian manifold and propose joint interference alignment precoding based on the Grassmannian conjugacy gradient algorithm (GCGA-JIAP algorithm). In contrast to conventional interference alignment algorithms, our proposed algorithm can reduce the computational cost by transforming the constrained optimization of the complex Euclidean space into unconstrained optimization with the degenerate dimension on the Grassmannian manifold. Computer simulation shows that the proposed algorithm improves the convergence of the iterative optimization of the transmitter precoding matrix and the receiver postprocessing matrix and also improves the sum rate performance of the multiuser MIMO interference system.     

Performance of the Zero Forcing precoding MIMO broadcast systems with channel estimation errors

In this paper, the effect of channel estimation errors upon the Zero Forcing (ZF) precoding Multiple Input Multiple Output Broadcast (MIMO BC) systems was studied. Based on the two kinds of Gaussian estimation error models, the performance analysis is conducted under different power allocation strategies. Analysis and simulation show that if the covariance of channel estimation errors is independent of the received Signal to Noise Ratio (SNR), imperfect channel knowledge deteriorates the sum capacity and the Bit Error Rate (BER) performance severely. However, under the situation of orthogonal training and the Minimum Mean Square Error (MMSE) channel estimation, the sum ca- pacity and BER performance are consistent with those of the perfect Channel State Information (CSI) with only a performance degradation.     

Spatial compatible user grouping algorithm for multiuser MIMO systems

A spatial compatible user grouping algorithm is proposed to reduce CoChannel Interference （CCI） in Space Division Multiple Access （SDMA） multiuser Multiple Input Multiple Output （MIMO） systems. We evaluate the interferences among Users by use of distances between row spaces spanned by users＇ channel matrixes, then control frequency sharing according to the compatible user grouping algorithm. Results show that the row space distance algorithm outperforms others because it can fully utilize the information from users＇ channel matrixes, especially the matrix structure information. The results also prove that the algorithm based on channel matrix structure analysis is a better candidate for spatial compatibility approximation.     

MIMO场景下的低轨卫星选星算法

低轨(LEO)宽带星座卫星通信作为地面5G无线通信系统的重要补充,始终面临地面可视卫星数量大、传统选星算法计算复杂度高等难题。为实现高效的卫星分组选择算法,基于多输入多输出(MIMO)系统原理,以大尺度路径损耗模型为基础,结合递减卫星选择算法,从而以较低计算复杂度、更快收敛速度有效逼近最优容量性能。该算法在典型LEO星座系统构型下通过数值仿真得到了验证,为未来5G低轨卫星星座通信传输方案设计提供了一种参考思路。     

平坦衰落环境中多输入多输出系统衰落相关与信道容量研究

为分析模型物理参数和天线排列方式对多输入多输出系统信道容量的影响,提出了一种平坦衰落环境中信道容量的研究方法。该方法基于接收均匀圆阵和均匀线阵分别构建了蕴含模型物理参数的相关矩阵,并利用Wishart分布的性质推导了信道容量上下限。该方法回避了求取衰落相关矩阵特征值的概率密度函数,降低了运算量;可被推广到多天线-频分复用系统。仿真结果表明,天线间距较小时,采用均匀圆阵比均匀线阵的系统信道容量要高;天线间距增大到一定程度后,系统信道容量达到饱和。散射角越大,信道容量的增长速率越快且采用均匀线阵比均匀圆阵系统的信道容量高。接收信噪比较大时,平均信道容量上下限基本接近其实际值。     

Variable-rate multiuser diversity in correlated MIMO channel via virtual channel representation

This paper studies the multiuser diversity with constellation selection based on a virtual representation of realistic Multiple Input Multiple Output （MIMO） correlated channels. To realize multiuser diversity in slow fading channels, random beamforming is adopted. Random beamforming matrix exploiting virtual channel representation is constructed, which can match the channel matrix of the desired user better. Sirnultaneously, adaptive coded modulation is applied to each sub-channel of the selected user to improve the system performance further.     

Robust joint optimization for MIMO AF multiple-relay systems with correlated channel uncertainties

In the paper, robust joint optimization of the source/relays precoders and destination equalizer is proposed for non-regenerative dual-hop multiple-input multiple-output (MIMO) amplify-and-forward (AF) multiple-relay systems with correlated channel uncertainties. By taking the imperfect channel state information (CSI) into consideration, the robust transceiver/relays joint optimization is developed based on the minimum mean-squared error (MMSE) criterion under individual power constraints at the source and relays. The optimization problem of precoding and amplifying matrices under power constraints belongs to neither concave nor convex so that a nonlinear matrix-form conjugate gradient (MCG) algorithm is applied to explore local optimal solutions. Simulation results illustrate that the robust transceiver/relays joint architecture for an AF-MIMO multiple-relay system outperforms the non-robust transceiver/relays design.