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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.
' g, R! Q9 e6 F1 }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 V: o9 h3 T2 S8 R* O" s; p& b1 d- F, h4 m  Y% G" P  ~, P
1引言! a1 C, T$ w: A6 A5 b
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& |# @# X0 [; z7 y
8 l, C5 m3 F* \& R  \
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发表于 2021-3-16 16:18 | 只看该作者
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