多用户认知MIMO网络中干扰对齐技术的研究

发布时间：2022-02-05 04:59

　　认知无线电作为一种有效提高系统频谱利用率的技术受到了广泛的关注,但是如何管理主次用户共信道传输所导致的严重干扰成为亟待解决的问题。由于干扰对齐技术能够分离干扰子空间和期望空间,在抑制干扰的同时能够为系统带来更多的复用增益,从而提升系统的信道容量,因此被认为是认知无线电网络中干扰管理的有效办法。本论文针对多用户认知MIMO系统下的干扰对齐技术展开研究。首先研究单主用户多次用户认知MIMO网络中的干扰对齐技术。针对由于次用户对主用户无干扰的要求而引起的次级网络自由度降低,进而导致高信噪比阶段性能较低的问题,提出一种基于主用户自由度二分的和速率最大化的IA算法,该算法依据授权用户业务模式所规定的门限速率要求,通过自适应地改变授权用户的发送自由度为次级网络提供了更多的可用自由度。对于次级网络,算法以最大化和速率为目标进行设计。考虑到直接优化和速率会导致较高的计算复杂度,因此论文首先根据Minkowski不等式的推广将和速率的计算公式变为不含求逆运算的两部分,然后选择简化后的和速率公式作为目标函数进行求解。所提算法能在满足主用户最低速率要求的情况下获得更高的网络总速率。其次,基于多主用户多次用户... 

【文章来源】：哈尔滨工程大学黑龙江省211工程院校

【文章页数】：81 页

【学位级别】：硕士

【部分图文】：

论文研究思路

s y图 2.2 MIMO 系统模型图 2.2 展示的是多天线技术的系统模型，其中发送信号矢量用s表示，其维度为1tM × 。传输信道服从高斯平坦衰落。发射机以及接收机分别配置tM 和rM 根天线。接收端收到的信号矢量y为：Equation Chapter 2 Section 1y = Hs +n （2-1）其中，1 2(s ,s , ,s )tTMs = （2-2）11 12 121 22 21 2ttr r r tMMM M M Mh h hh h hh h h = H （2-3）1 2( , , , )rTMn =n n n（2-4）1 2( , , , )rTMy =y y y（2-5）( )T 表示矩阵的转置。n表示接收端的高斯白噪声，服从均值为零的循环对称复高斯分布。jih 表示第 i 根发送天线与第 j 根接收天线间的信道系数。当信道矩阵 H 已知时，接收滤波矩阵和预编码矩阵分别是信道矩阵的左右奇异值矩阵：HH =UΣV （2-6）上式中，Σ表示H的奇异值矩阵，100rλλ

系统模型

【参考文献】：
期刊论文
[1]认知MIMO系统中基于博弈论的干扰对齐算法研究[J]. 肖海林,张文娟,聂在平,胡悦.  电子科技大学学报. 2017(05)
[2]认知MIMO网络中增强型干扰对齐算法[J]. 马东亚,李兆玉,叶宗刚.  计算机应用. 2017(09)
[3]认知MIMO干扰网络的顽健干扰对齐算法[J]. 朱世磊,周游,任修坤,胡捍英.  通信学报. 2016(03)
[4]多用户认知网络中基于Grassmann流形梯度法的干扰对齐算法[J]. 聂俊美,谢显中,张森林,雷维嘉.  信号处理. 2016(03)
[5]认知MIMO干扰信道的联合干扰对齐算法[J]. 李涛柱,王瑜,王茹,赵凯.  信息工程大学学报. 2015(06)
[6]认知无线电网络中基于业务自适应的干扰对齐新机制探索[J]. 董恒,宋荣方.  通信学报. 2014(04)
[7]感知蜂窝网中具有多主用户的干扰对齐算法[J]. 谢显中,熊泽波,白立平.  重庆邮电大学学报(自然科学版). 2014(01)
[8]协作多点传输中一种基于特征子信道的干扰对齐预编码矩阵优化方案[J]. 王存祥,邱玲.  信号处理. 2011(03)

博士论文
[1]面向B4G/5G无线网络的干扰对齐与干扰管理技术研究[D]. 李世党.东南大学 2016
[2]干扰对齐技术在认知无线电系统中的应用[D]. 白晓娟.西安电子科技大学 2014
[3]认知无线网络中MIMO关键技术的研究[D]. 李明明.北京邮电大学 2011

硕士论文
[1]认知频谱共享网络中多用户的干扰对齐算法研究[D]. 聂俊美.重庆邮电大学 2016
[2]MIMO系统中多用户迭代法干扰对齐技术研究[D]. 姚俊超.哈尔滨工程大学 2016
[3]基于干扰对齐技术的认知无线电系统的自由度研究[D]. 孙献.吉林大学 2015
[4]基于天线选择的干扰对齐算法性能分析及硬件设计[D]. 王婧琦.大连理工大学 2015
[5]TDD-MIMO系统中信道互易性研究[D]. 甘秀良.华中科技大学 2015
[6]多小区系统中干扰对齐技术研究[D]. 王存祥.中国科学技术大学 2011



本文编号：3614606