文档名：认知MIMO网络中增强型干扰对齐算法
针对认知多输入多输出(MIMO)网络中传统基于最大信干噪比的干扰对齐算法,在发送多数据流时随着信噪比的增加不易收敛以及数据流之间的干扰突出的问题,提出一种充分考虑数据流间干扰并进行迭代限制的干扰对齐算法.首先,次用户通过编码设计消除主次间的干扰;然后,在消除主用户之间和次用户之间干扰时,根据信道互易性,运用广义瑞利熵计算基于最大信干噪比算法的预编码与干扰抑制矩阵,并在迭代过程中,每次迭代始终使预编码与干扰抑制矩阵先满足干扰功率在期望信号空间最小;最后,结合次用户间MIMO干扰信道、主次用户间构成的MIMO干扰信道以及次用户网络干扰对齐的必要性,推导出次用户可达自由度上限.实验结果表明,相比传统最大信干噪比算法,所提算法在信噪比较低时次用户总容量无明显提高,但随着信干噪比的增加其优势越来越明显;当达到收敛时,所提算法迭代次数比传统最大信干噪比算法约减少40％.因此,所提算法能够提高系统容量且加快收敛.
作者：马东亚李兆玉叶宗刚
作者单位：重庆邮电大学移动通信技术重点实验室,重庆400065
母体文献：第十七届中国Rough集与软计算学术会议、第十一届中国Web智能学术研讨会、第十一届中国粒计算研讨会及第五届三支决策学术会议联合会议(CRSSC-CWI-CGrC-3WD2017)论文集
会议名称：第十七届中国Rough集与软计算学术会议、第十一届中国Web智能学术研讨会、第十一届中国粒计算研讨会及第五届三支决策学术会议联合会议(CRSSC-CWI-CGrC-3WD2017)
会议时间：2017年5月26日
会议地点：合肥
主办单位：中国计算机学会,中国人工智能学会
语种：chi
分类号：
关键词：认知多输入多输出网络 干扰对齐算法 迭代限制 瑞利熵 自由度
在线出版日期：2018年7月24日
基金项目：
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