论文总字数:32190字
摘 要
关键词:多输入多输出;干扰对齐;功率分配;交替最小化
Research on cooperative communication technology based on interference alignment
Abstract: In recent years, multi input multi output system (Multiple-Input, Multiple-Output MIMO) has been widely concerned and studied because of its efficient transmission rate and spectral efficiency. The alternating minimization of interference alignment algorithm in MIMO system does not take into account the actual channel gain characteristics of each user, which may cause the effective channel gain imbalance of the user side signal stream to reduce the communication performance. This paper according to the channel matrix using the singular value decomposition algorithm to obtain the user's effective channel gain coefficient, and accordingly to achieve effective dynamic power allocation, and then put forward the combined dynamic power allocation alternatively minimizing interference alignment algorithm. Numerical simulation results show that the proposed scheme significantly increases the channel capacity of the system, and improves the bit error performance compared with the traditional equal power allocation scheme.
Keywords: MIMO; Interference alignment ; Power allocation; Alternating minimization
目 录
摘要 ……………………………………………………………………………………Ⅰ
Abstract …………………………………………………………………………… Ⅱ
- 绪论 ………………………………………………………………………1
1.1 引言 …………………………………………………………………1
1.2 干扰对齐的研究现状 ………………………………………………………2
- MIMO干扰信道下的干扰对齐………………………………………………3
2.1引言 …………………………………………………………………………3
2.2 系统模型………………………………………………………………………3
2.3利用交替最小化的迭代算法…………………………………………………5
2.4仿真及性能分析………………………………………………………………13
第三章 交替最小化算法 ………………………………………………………………19
3.1 系统模型 ……………………………………………………………………19
3.2 算法原理描述 ………………………………………………………………20
3.3 数值仿真分析 ………………………………………………………………21
3.4结论………………………………………………………………………………23
第四章 总结和展望………………………………………………………………………24
致谢…………………………………………………………………………………………25
参考文献(References) …………………………………………………………………26
第一章 绪论
1.1 引言
近年来,随着无线通信业务的快速增长,频率资源的有限性令增加频谱利用率的各种技术蓬勃发展。其中,MIMO系统因具有高效的传输速率与频谱效率而被公认为下一代移动通信的关键技术之一[1]。但MIMO系统中的诸多干扰问题,如天线间干扰、用户间同信道干扰等严重限制系统通信容易的提升。干扰对齐是通过预编码技术把有用信号与干扰信号映射至不同的线性子空间,从而消除干扰对有用信号的影响。与传统干扰处理方法相比,干扰对齐压缩了干扰子空间维度,提升了系统自由度,因此可以显著提高系统容量。作为一种新颖且高效的干扰抑制策略,干扰对齐受到了深入的研究与应用。
经典的干扰对齐算法是由Cadambe与Jafar于2008年提出,该方法的应用场景为三个小区的简单情况,所求预编码矩阵直接由闭式解中得出[2]。随着小区数量的增长,经典干扰对齐的限制条件也将增加,闭式解很难得到。此外,经典干扰对齐还要求精确的全局信道状态信息,这在实际通信中很难获取。对此,Gomadam等基于信道互易性提出了分布式迭代干扰对齐算法,主要包含最大化信干噪比与最小化干扰泄漏两种迭代方法[3],其应用场景仅要求已知本地信道状态信息,且小区数量大于3。但在实际通信时,由于信道估计误差与发射机件的非理想性,系统上下行通信链路并不能精确满足信道互易性,导致迭代误差而影响系统性能。Peters等提出了一种对天线数量、用户量和信道互易性无要求的交替最小化干扰对齐算法[4]。交替最小化算法基于线性代数理论框架,利用最小化矩阵间欧氏距离来选取预编码矩阵与干扰抑制矩阵,通过迭代更新来最小化干扰信号的泄漏能量,由于其无需信道互易性这一条件,且对天线与数据流之间的分布及迭代中的信息传递无要求,所以该算法更适合实际通信时的干扰对齐应用。
Peters等是在各用户等功率分配条件下提出的交替最小化算法,并未考虑实际的各用户本地信道增益特性。因此等功率分配将可能造成用户端信号流的有效信道增益失衡而令系统通信性能降低。对此,本文在分析本地信道信息的基础上,利用奇异值分解算法获取各用户的有效信道增益系数,并据此实现有效的动态功率分配,进而提出了联合动态功率分配的交替最小化干扰对齐算法。数值仿真结果表明,与传统等功率分配交替最小化方案相比,本文方案显著提升了系统的信道容量,同时改善了系统误码率。
传统的无线网络主要使用直接点对点或点对多点(例如,细胞)拓扑结构。与传统的点对点通信,协作通信和网络允许不同的用户或节点在无线网络中共享资源,并通过分布式创建协作传输/处理,其中每个用户的信息是不仅由用户发出,而且还由合作用户。协作通信和网络是一个新的通信模式,承诺显着无线网络容量和复用增益的增加。它也实现了一种新的空间分集形式打击严重衰落的不利影响。主要有三个:放大转发中继协议(AF)、解码转发(DF),和压缩向前(比照)。在自动对焦中,接收到的信号被放大转发到目的地。这个优点协议是它的简单性和低成本的实现。但该噪声也被放大的继电器。在DF中继试图解码接收信号。如果成功了,它将信息转发。最后,CF试图生成接收到的信号的估计。这是然后压缩,编码,并在希望的估计值可以协助解码,原来的码字在目的地。策略使用一对传输,全双工用户合作在发送独立的数据从两个用户到一个共同的目标。从本质上说,每个用户都是作为一个继电器的人,同时使用的自动对焦中继策略。DF和比照策略是彻底检查的无线渠道。除了提供一个彻底的调查中继网络,在一定条件下,DF策略能够实现率高达信道的遍历容量。合作技术已经被考虑对于无线和移动宽带无线电,也有在IEEE 802标准的调查研究。IEEE 802.11无线局域网标准关注的是网络(WLAN)在非授权频段的室内环境。最近的一个进化的IEEE 802.11使用网状网络,即802.11s是考虑更新
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