傳統(tǒng)認知網(wǎng)絡中,由于確定了主用戶系統(tǒng)的干擾門限,可以在一定程度上有效管理主次用戶間的干擾,但由于次用戶間缺乏有效的資源管理,次用戶間的干擾會影響系統(tǒng)的信道容量。將功率分配應用于認知MIMO網(wǎng)絡的干擾對齊算法中,能夠進一步的減少干擾,提高效率,提升系統(tǒng)容量。以此為背景,以提升認知用戶系統(tǒng)速率、減少用戶間干擾、降低計算復雜度為目標,對認知MIMO網(wǎng)絡中基于干擾對齊的多用戶分集算法和次用戶間的功率分配算法進行研究。主要研究成果如下:1、介紹了干擾對齊的基礎模型,對兩種經(jīng)典的干擾對齊算法,最大信噪比算法和最小干擾泄露算法的系統(tǒng)容量進行了比較,仿真結果表明,由于最小干擾泄露算法沒有考慮信噪比對算法的影響,在低信噪比情況下,最小干擾泄露算法的性能要優(yōu)于最大信噪比算法。但總體而言,隨著信噪比的增加,最大信噪比算法的性能要優(yōu)于最小干擾泄露算法。與此同時,介紹了認知MIMO網(wǎng)絡的干擾對齊模型,并針對認知MIMO網(wǎng)絡的最大信噪比算法進行了仿真,分析了主次用戶數(shù)相同時網(wǎng)絡的系統(tǒng)性能。2、由于現(xiàn)有的迭代干擾對齊算法并不能做到干擾的完全消除,而且在迭代次數(shù)有限,用戶數(shù)多于天線數(shù)的情況下,干擾可能會急劇增加,對用... 

【文章來源】：江蘇科技大學江蘇省

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【學位級別】：碩士

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頻譜共享的分類

江蘇科技大學工程專業(yè)碩士學位論文噪比算法和最大總速率算法等。最小干擾泄露算法由于沒有考慮噪聲方面的影響，在低信噪比時性能不佳。最小干擾加噪聲泄露算法在最小干擾泄露算法的基礎上，考慮了噪聲的影響，在降低干擾效果的同時也降低了噪聲的影響，提高了系統(tǒng)性能。最小均方誤差算法中需要直接估計接收信號，實現(xiàn)較困難，但其最大的優(yōu)點是不需要獲知完整的信道信息。最大信干噪聲比算法可達的網(wǎng)絡信干噪比最大。最大總速率算法迭代速率較慢，但可以較大的提高系統(tǒng)的吞吐量。

【參考文獻】：
期刊論文
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本文編號：2913257