认知无线电(cognitive radio,CR)和多输入多输出(multiple input multiple output,MIMO)技术能够有效地提高无线频谱资源的利用效率。而线性预编码技术则是实现这一目的的重要手段。但是目前的预编码算法主要针对服从Gauss分布的输入信号,这一前提假设严重地限制了预编码技术在实际情况中的应用。针对这个问题,该文在分析信息论与检测理论基本关系的基础上,结合特征值分解(singular value decomposition,SVD)与水银注水法(mercury water filling,MWF)的优点,提出了一种适用于输入信号服从任意分布的线性预编码算法,有效提高了线性预编码算法的实用价值。仿真表明该算法优于现有算法。
下一代移动通信系统对更高数据传输速率的需求异常迫切。针对双向正交频分复用(orthogonal frequency division multiplexing,OFDM)中继网络,由于现有的逐载波中继策略会遭受显著的速率损失,该文提出一种多载波译码转发中继策略来改善...
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下一代移动通信系统对更高数据传输速率的需求异常迫切。针对双向正交频分复用(orthogonal frequency division multiplexing,OFDM)中继网络,由于现有的逐载波中继策略会遭受显著的速率损失,该文提出一种多载波译码转发中继策略来改善其性能,并且通过最大化加权和速率(加权因子取决于用户数据缓冲的队列长度),建立起最优功率分配(凸)问题刻画该策略所对应的可达速率域。设计出一种基于对偶优化理论的高效算法来实现功率分配,其运算复杂度仅与子载波数目成线性关系,远远低于求解凸优化问题的传统内点法的复杂度。仿真结果表明,该多载波中继策略明显扩展了现有的逐载波中继策略的可达速率域。
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