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随着无线通信技术的快速发展,分布式多输入多输出(MIMO,Multipie-Input Multiple-Output)网络得到了广泛研究,多用户MIMO干扰信道(MIMO-IC,MIMOInterference Channel)就是其中一种。上述网络中,如何有效对抗衰落和干扰一直是两大棘手问题。干扰对齐作为一种新的干扰处理策略,颠覆了传统MIMO干扰信道容量受限的观点,而成为研究热点之一。本文主要研究了MIMO-IC中,干扰对齐闭式解算法,迭代分布式算法以及功率分配算法。具体如下:
1.由于闭式解算法复杂度低,研究了K个用户,单输入单输出(SISO,Single-InputSingle-Output)干扰信道以及3个用户MIMO-IC的闭式解算法。结果表明:通过时域符号扩展,3个用户在SISO-IC中能获得4个自由度,在MIMO-IC中每个节点2根和4根天线时分别能获得3个和6个自由度,但后者误比特率性能下降。另外,各个用户的误比特率性能在SISO-IC中不一致,而MIMO-IC中却是相似的。
2.虽然闭式解算法复杂度低,但只存在于少数天线配置特殊的系统中,所以研究了4种迭代分布式算法中:最大化信干噪比、最小化加权泄漏干扰、最小均方误差(MMSE,Minimum Mean-Square Error)以及交替最小化算法。利用数据流间的相关性改进最大化信干噪比算法,在高信噪比(15dB以上)条件下获得和速率性能提升。对于3个用户每个用户单数据流情形,仿真表明最大化信干噪比与MMSE,最小化加权泄漏干扰与交替最小化算法和速率性能相近,且前两者优于后两者。
3.为了进一步提高干扰信道的和速率和误码率性能,在混合干扰对齐算法基础上,研究了类注水功率分配算法和基于网格搜索的改进Gauss-Seidel功率分配算法,提出了基于信息论的速率最大化功率分配算法。仿真结果表明混合干扰对齐算法降低复杂度的同时,和速率性能与最大化信干比算法一致,在相关信道和大尺度衰落(12dB)中,上述3种算法较等功率分配均能获得2Bits/s/Hz的速率提升。