在非理想信道状态信息条件下的稳健干扰对齐算法研究

发布时间：2017-10-02 20:49

  本文关键词：在非理想信道状态信息条件下的稳健干扰对齐算法研究

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【摘要】：在多户用的通信系统中,用户解码目标信号时将受到严重的干扰,导致容量下降。针对这一情况,干扰对齐技术给出了较为理想的解决方式。通常来说,干扰对齐的方案都是基于发送端可以获得理想的全局信道状态信息(Channel State Information,CSI),但由于信道估计误差、有限反馈量化误差,以及传输时延等因素,发送端只能获得非理想的CSI,使得干扰不能被对齐,造成系统性能下降。因此,设计稳健的干扰对齐算法是十分必要的,本文主要工作如下:针对多小区的MIMO上行链路(MIMO-MAC)中传统有限反馈干扰对齐中码字选择方案的不足,本文提出了一种最大化系统用户速率下限的MIMO-MAC有限反馈干扰对齐算法。通过直接码字选择方案以最大化系统用户速率的下界,并结合比特分配以及MAX-SINR算法来减少系统和速率的损失。进一步,在码本空间中生成与期望预编码接近的码字集合,在该集合中仅需低复杂度的搜索就可以找到优化的码字组合,实现了次优的全局搜索。仿真表明,该算法有效的提升了系统和速率以及系统用户速率的下界。针对CSI误差使得K用户干扰网络系统性能恶化的情况,本文提出了一种基于QR分解的稳健干扰对齐算法。在设计干扰对齐算法时,对含有误差的信道联合矩阵进行QR分解;然后,在有误差的等效信道联合矩阵下,通过最小化干扰泄露来设计等效的预编码,并基于MMSE准则设计等效的干扰抑制矩阵。仿真表明,该算法有效的提升了误差CSI时的系统性能。针对CSI同时存在时延和误差使得MIMO下行链路(MIMO-BC)系统性能恶化的情况,本文提出了一种基于Bayes估计和用户数据流间功率分配的联合干扰相位对齐算法。首先,通过Bayes估计对部分CSI进行最佳预测;然后,在正向通信时以最大化期望信号功率与小区间干扰功率的比值为目标来求取预编码矩阵;在反向通信时以最大化用户的信干扰比(SINR)为目标来求取干扰抑制矩阵。最后结合功率分配和相位对齐来设计稳健的干扰对齐算法。仿真表明,本章算法有效的提升了CSI含有误差和时延时算法的性能。
【关键词】：稳健干扰对齐 信道状态信息 有限反馈 估计误差 时延
【学位授予单位】：重庆邮电大学
【学位级别】：硕士
【学位授予年份】：2016
【分类号】：TN919.3
【目录】：

• 摘要3-4
• Abstract4-10
• 注释表10-11
• 第1章 绪论11-17
• 1.1 选题背景与意义11-12
• 1.2 国内外研究现状12-13
• 1.3 目前存在的主要问题13-14
• 1.4 论文的研究内容及章节安排14-17
• 第2章 MIMO系统和干扰对齐技术17-28
• 2.1 MIMO系统简介17-19
• 2.1.1 MIMO系统基本概念17
• 2.1.2 MIMO系统容量17-19
• 2.2 干扰对齐技术19-22
• 2.2.1 自由度19-20
• 2.2.2 经典干扰对齐算法20-22
• 2.3 与非理想CSI相关的理论研究22-27
• 2.3.1 信道估计23
• 2.3.2 有限反馈CSI对干扰对齐性能的影响23-25
• 2.3.3 误差CSI对干扰对齐性能的影响25-26
• 2.3.4 时延CSI对干扰对齐性能的影响26-27
• 2.4 本章小结27-28
• 第3章 最大化用户速率下限的有限反馈干扰对齐算法28-43
• 3.1 引言28-29
• 3.2 系统模型29-31
• 3.3 一种新的有限反馈干扰对齐算法31-33
• 3.3.1 预编码矩阵与码字选择方案31-33
• 3.3.2 译码算法的改进33
• 3.4 速率损失分析与比特分配算法33-35
• 3.4.1 速率损失分析33-34
• 3.4.2 比特分配算法34-35
• 3.5 算法总结与理论性能分析35-39
• 3.5.1 算法总结35-36
• 3.5.2 用户速率下限分析36
• 3.5.3 复杂度分析36-39
• 3.5.4 所需天线数分析39
• 3.6 仿真结果及分析39-42
• 3.7 本章小结42-43
• 第4章 基于QR分解的稳健干扰对齐算法43-56
• 4.1 引言43-44
• 4.2 系统模型与QR分解44-46
• 4.3 稳健的干扰对齐算法46-49
• 4.3.1 算法描述46-48
• 4.3.2 收敛性分析48-49
• 4.4 自由度及频谱效率分析49-50
• 4.4.1 理想CSI情况下等效联合信道下的自由度保持不变49
• 4.4.2 具有误差CSI情况下的自由度分析49-50
• 4.4.3 具有误差CSI情况下的频谱效率分析50
• 4.5 仿真结果及性能分析50-55
• 4.6 本章小结55-56
• 第5章 基于Bayes估计和功率分配的联合干扰相位对齐算法56-76
• 5.1 引言56-58
• 5.2 系统模型58-59
• 5.3 时延误差CSI估计59-61
• 5.4 MIMO-BC稳健干扰对齐算法61-66
• 5.4.1 具有用户数据流间功率分配的稳健干扰对齐61-64
• 5.4.2 相位对齐预编码64-65
• 5.4.3 算法总结65-66
• 5.5 算法性能分析66-69
• 5.5.1 算法收敛性分析66-67
• 5.5.2 误差CSI情况下的频谱效率及误码率分析67-68
• 5.5.3 非理想CSI下的性能分析68-69
• 5.6 仿真结果及分析69-75
• 5.7 本章小结75-76
• 第6章 全文工作总结与展望76-78
• 6.1 本文的主要研究工作76-77
• 6.2 未来工作的展望77-78
• 参考文献78-85
• 致谢85-86
• 攻读硕士学位期间从事的科研工作及取得的成果86

【参考文献】

中国期刊全文数据库 前4条

1 谢显中;张森林;肖正瑛;;一种基于QR分解的稳健干扰对齐算法[J];电子与信息学报;2015年08期

2 谢显中;徐冰;雷维嘉;马彬;;三小区环境中基于三角分解的低复杂度干扰对齐算法[J];电子与信息学报;2013年05期

3 谢显中;邵奇;周志栋;雷维嘉;;非理想信道状态信息下的稳健干扰安排设计[J];北京邮电大学学报;2012年03期

4 谢显中;雷维嘉;;抑制MIMO蜂窝系统中小区间干扰的多基站联合处理研究进展[J];数字通信;2009年03期

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本文编号：961753