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[毕业设计] 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

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发表于 2021-3-16 15:07 | 只看该作者 回帖奖励 |倒序浏览 |阅读模式

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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
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摘要:针对2小区 MIMO-MAC中传统有限反馈干扰对齐码字选择方案的不足,本文提出了一种最大化用户速率下界的直接码字选择方案,并结合比特分配算法来减少和速率的损失,同时采用最大信干扰算法译码.不同于传统的基于最小弦距离或对齐度准则来选择码字,本文从最大化用户速率下界的角度来选择的码字;进一步地,在格拉斯曼空间中生成与期望预编码接近的码字集合,在该集合中只需简单的搜索便可找到优化的码字组合,同时实现了低复杂度和次优的全局搜索.仿真实验表明,相对于现有的典型算法,本文算法在提升系统和速率的同时,也提高了系统用户速率的下界.
$ N$ G$ v9 }; c2 q( m! g关键词:干扰对齐;MIMO-MAC;有限反馈;最大化用户速率下界;码字选择;比特分配9 c* S2 V" k0 f- `* H8 F8 ]
+ r+ q1 w% M$ _  q# q
1引言
, R4 Z5 o) ?( b$ ~  f干扰对齐( InteRFerence Alignment , IA)能够有效地解决干扰信道中的干扰问题并提高信道容量[12],但是需要全局的信道状态信息( Channel State Information ,CSI)来设计干扰安排矩阵[3.4],通常采用接收端反馈的方式来告知发送端所需的CSI.为了节省反馈的带宽,有限反馈IA在发送端和接收端共享同一码本,接收端由全局CSI设计出最优的预编码,并从码本中找到最优的码字,再将其位置索引进行有限反馈[5·6].因为信道矩阵78l比预编码矩阵[9~1"]的维度大,所以反馈预编码的算法更优,有限反馈IA以较少的反馈取得较大的性
2 y* z* O1 a6 {% B7 i! H  ~  O  w; n1 ^; i( \7 Z2 m8 T5 n6 g" B! O
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发表于 2021-3-16 16:18 | 只看该作者
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