本文選題：干擾對(duì)齊 + 機(jī)會(huì)干擾對(duì)齊��； 參考：《西安電子科技大學(xué)》2014年博士論文

【摘要】：在無線通信系統(tǒng)中,干擾對(duì)齊技術(shù)作為抑制干擾的有效手段具有革命性的意義。干擾對(duì)齊的主要思想是通過多個(gè)發(fā)射機(jī)的協(xié)作使他們?cè)诓黄谕邮斩水a(chǎn)生的干擾相互對(duì)齊。干擾對(duì)齊技術(shù)也被擴(kuò)展到認(rèn)知無線電系統(tǒng)中,本文的研究工作圍繞干擾對(duì)齊在認(rèn)知系統(tǒng)中的應(yīng)用展開。本文的主要工作與創(chuàng)新點(diǎn)總結(jié)如下:1.針對(duì)在有限的發(fā)射功率及干擾條件下計(jì)算多輸入多輸出(Multiple-input Multiple-output,MIMO)信道復(fù)用增益存在數(shù)值較小的問題,提出了用于衡量無線通信系統(tǒng)中MIMO信道相對(duì)傳輸能力的本質(zhì)自由度(Intrinsic Degrees of Freedom,IDoF)參數(shù),并以此為依據(jù),給出基于認(rèn)知無線電場(chǎng)景下的主用戶空間維度分配方案及基于K用戶MIMO干擾信道模型的用戶空間維度分配方法。在多天線認(rèn)知無線電系統(tǒng)中,次用戶根據(jù)主用戶子信道的不同傳輸效率(IDoF參數(shù))分析其允許接入的空間機(jī)會(huì)(主用戶的子信道傳輸能力為0),獲得空間維度,實(shí)現(xiàn)與主用戶頻譜共享。在多用戶干擾系統(tǒng)中,用戶根據(jù)來自其他用戶的干擾強(qiáng)度,確定其可能提供給干擾用戶以實(shí)現(xiàn)干擾迫零的空間維數(shù)。2.針對(duì)不同小區(qū)內(nèi)具有相同載波頻率的多個(gè)用戶可能存在空余空間資源的問題,提出基于符號(hào)擴(kuò)展的移動(dòng)次用戶機(jī)會(huì)空間對(duì)齊方法,并將該問題建模為一個(gè)多約束的優(yōu)化問題。K個(gè)主用戶分布在K個(gè)小區(qū)并工作在相同頻段,一個(gè)移動(dòng)次用戶通過空間對(duì)齊(Space Alignment,SA)方式期望占用主用戶頻譜資源。次用戶在K個(gè)時(shí)隙內(nèi)發(fā)送一個(gè)超級(jí)符號(hào),在k時(shí)刻對(duì)主用戶的干擾對(duì)齊在第k個(gè)主用戶未使用的空間方向上,同時(shí)滿足對(duì)其他K-1個(gè)主用戶干擾溫度的限制。性能仿真結(jié)果顯示,我們提出的SA方法明顯優(yōu)于單主用戶情況,在干擾溫度較小情況下,在低SNR區(qū)域也優(yōu)于D-SVD方法。3.針對(duì)現(xiàn)有的機(jī)會(huì)空間對(duì)齊方法對(duì)主用戶的可靠性指標(biāo)無約束的問題,提出了基于主用戶傳輸中斷概率約束的次用戶空間對(duì)齊方法,并給出在小區(qū)內(nèi)上行系統(tǒng)及小區(qū)間上行系統(tǒng)的具體實(shí)現(xiàn)及小區(qū)內(nèi)上行系統(tǒng)次用戶獲得不同機(jī)會(huì)維數(shù)的概率。在認(rèn)知系統(tǒng)中,主用戶只利用滿足門限性能要求的子信道傳輸數(shù)據(jù),剩余子信道對(duì)應(yīng)的空間維可以為次用戶提供傳輸機(jī)會(huì)。多個(gè)次用戶競(jìng)爭(zhēng)有限空間維,按優(yōu)先權(quán)先后順序,同時(shí)采用和主用戶一樣的機(jī)制,只利用滿足門限性能要求的子信道傳輸數(shù)據(jù),余下的空余維依優(yōu)先權(quán)次序分給下個(gè)次用戶,直到空余的空間維為零。仿真結(jié)果顯示,我們提出的計(jì)劃,相比較現(xiàn)有的空間對(duì)齊方法,在性能上有明顯優(yōu)勢(shì)。4.基于現(xiàn)有的MIMO干擾信道線性干擾對(duì)齊的可行性條件,提出達(dá)到MIMO干擾信道容量的干擾對(duì)齊維數(shù)分配方案,并據(jù)此給出PA-OIA算法,性能仿真結(jié)果顯示,該算法相對(duì)現(xiàn)有的干擾對(duì)齊DIA算法,系統(tǒng)和速率明顯提高但總自由度反而更小。
[Abstract]:In wireless communication systems, interference alignment as an effective means of interference suppression has revolutionary significance. The main idea of interference alignment is to align the interference generated by multiple transmitters at unwanted receivers. Interference alignment is also extended to cognitive radio systems. The research work in this paper focuses on the application of interference alignment in cognitive systems. The main work and innovation of this paper are summarized as follows: 1. In view of the problem of calculating the multiplexing gain of multiple-input multiple-output (MIMO) channel with limited transmit power and interference, the numerical value of the multiplexing gain is small. The intrinsic degrees of freedom (Intrinsic degrees of freedom) parameters are proposed to measure the relative transmission capacity of MIMO channels in wireless communication systems. The main user space dimension assignment scheme based on cognitive radio scene and the user space dimension assignment method based on K-user MIMO interference channel model are presented. In a multi-antenna cognitive radio system, the secondary users analyze the spatial access opportunities according to the different transmission efficiency and IDoF parameters of the primary user subchannel (the primary user's subchannel transmission capacity is 0), and the spatial dimension is obtained. The spectrum is shared with the primary user. In a multiuser interference system, the user determines the spatial dimension. 2. 2, which may be provided to the interference user according to the interference intensity from other users. Aiming at the problem that more than one user with the same carrier frequency in different cell may have free space resources, a new method of mobile sub-user opportunity space alignment based on symbol expansion is proposed. The problem is modeled as a multi-constrained optimization problem. K primary users are distributed in K cells and work in the same frequency band. A mobile secondary user is expected to occupy the main user spectrum resources through space alignment. The secondary user transmits a supersymbol in K time slots, and the interference to the primary user at k time is aligned in the direction of the space not used by the k primary user, and the interference temperature of the other K-1 primary users is satisfied at the same time. The simulation results show that the proposed SA method is superior to the single-user method, and the SA method is superior to the D-SVD method in the low SNR region when the interference temperature is small. Aiming at the problem that the existing opportunity space alignment method has no constraint on the reliability index of the primary user, a secondary user space alignment method based on the outage probability constraint of the primary user transmission is proposed. The realization of the uplink system and the intercellular uplink system in the cell and the probability that the sub-users of the uplink system in the cell get different opportunity dimensions are also given. In cognitive systems, the primary user only transmits data using subchannels that meet the threshold performance requirements, and the spatial dimensions corresponding to the remaining subchannels can provide the secondary users with transmission opportunities. Multiple secondary users compete for finite space dimension, in order of priority, and adopt the same mechanism as primary users to transmit data using only subchannels that meet the threshold performance requirements. The remaining spare dimensions are assigned to the next secondary users according to priority order. Until the spare space dimension is zero. The simulation results show that compared with the existing space alignment methods, the proposed plan has obvious performance advantages. 4. 4. Based on the existing feasible conditions for linear interference alignment of MIMO interference channels, a scheme for allocating the equal dimension of interference pairs to the capacity of MIMO interference channels is proposed. Based on this, a PA-OIA algorithm is presented. The performance simulation results show that, Compared with the existing interference alignment DIA algorithm, the system and speed of the algorithm are improved obviously, but the total degree of freedom is smaller.
【學(xué)位授予單位】：西安電子科技大學(xué)
【學(xué)位級(jí)別】：博士
【學(xué)位授予年份】：2014
【分類號(hào)】：TN925;TN972

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本文編號(hào)：1996561