【摘要】：針對認知多輸入多輸出(MIMO)網(wǎng)絡(luò)中傳統(tǒng)基于最大信干噪比的干擾對齊算法,在發(fā)送多數(shù)據(jù)流時隨著信噪比的增加不易收斂以及數(shù)據(jù)流之間的干擾突出的問題,提出一種充分考慮數(shù)據(jù)流間干擾并進行迭代限制的干擾對齊算法。首先,次用戶通過編碼設(shè)計消除主次間的干擾;然后,在消除主用戶之間和次用戶之間干擾時,根據(jù)信道互易性,運用廣義瑞利熵計算基于最大信干噪比算法的預(yù)編碼與干擾抑制矩陣,并在迭代過程中,每次迭代始終使預(yù)編碼與干擾抑制矩陣先滿足干擾功率在期望信號空間最小;最后,結(jié)合次用戶間MIMO干擾信道、主次用戶間構(gòu)成的MIMO干擾信道以及次用戶網(wǎng)絡(luò)干擾對齊的必要性,推導出次用戶可達自由度上限。實驗結(jié)果表明,相比傳統(tǒng)最大信干噪比算法,所提算法在信噪比較低時次用戶總?cè)萘繜o明顯提高,但隨著信干噪比的增加其優(yōu)勢越來越明顯;當達到收斂時,所提算法迭代次數(shù)比傳統(tǒng)最大信干噪比算法約減少40%。因此,所提算法能夠提高系統(tǒng)容量且加快收斂。
[Abstract]:In view of the traditional interference alignment algorithm based on maximum signal-to-noise ratio in cognitive multi-input and multiple-output (MIMO) networks, it is difficult to converge with the increase of SNR and the interference between data streams is prominent when transmitting multiple data streams. In this paper, an interference alignment algorithm is proposed, which takes full account of interstream interference and is restricted by iteration. First, the secondary user eliminates the interference between the primary and the secondary by coding design. Then, in order to eliminate the interference between primary and secondary users, the generalized Rayleigh entropy is used to calculate the precoding and interference suppression matrix based on the maximum signal-to-noise ratio algorithm according to the channel reciprocity. Each iteration always makes the precoding and interference suppression matrix satisfy the interference power in the desired signal space first. Finally, combined with the necessity of MIMO interference channel between secondary users, the MIMO interference channel between primary and secondary users and the interference alignment of secondary user network, the upper limit of degree of freedom for secondary users is derived. The experimental results show that compared with the traditional maximum signal-to-noise ratio algorithm, the proposed algorithm has no significant increase in the total capacity of users at low SNR, but with the increase of signal-to-noise ratio, the advantages of the proposed algorithm become more and more obvious. When convergence is reached, the number of iterations of the proposed algorithm is about 40% less than that of the traditional maximum signal-to-noise ratio algorithm. Therefore, the proposed algorithm can improve the system capacity and speed up convergence.
【作者單位】： 重慶郵電大學移動通信技術(shù)重點實驗室;
【基金】：長江學者和創(chuàng)新團隊發(fā)展計劃資助項目(IRT1299) 重慶市科委重點實驗室專項經(jīng)費資助項目(cstc2013yykfA40010)~~
【分類號】：TN919.3

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