干扰对齐(interference alignment,IA)作为极具潜力的干扰管理策略,能获得与用户数量成线性关系的自由度增益,但因其需要全局实时信道状态信息(channel state information,CSI)才能有效实现,使得IA理论向实用的转化将面临众多挑战。针...
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干扰对齐(interference alignment,IA)作为极具潜力的干扰管理策略,能获得与用户数量成线性关系的自由度增益,但因其需要全局实时信道状态信息(channel state information,CSI)才能有效实现,使得IA理论向实用的转化将面临众多挑战。针对该问题,本文基于多小区蜂窝系统,提出了一种基于线性弥散空时码的有限反馈干扰对齐算法,该算法将预编码和线性弥散空时码编码进行级联,在只需反馈单个用户CSI的条件下,通过合理地设计预编码矩阵、线性弥散空时码块以及接收端的接收矩阵,来实现干扰的完全消除。仿真结果表明,相比已有研究,新IA算法在实现干扰完全消除的情况下,能够极大地降低系统CSI反馈开销。
在高斯噪声背景下,针对互耦条件下的均匀线阵(Uniform Linear Array,ULA),该文提出了一种联合多用户波达方向(Direction Of Arrival,DOA)估计与互耦误差自校正算法。该算法首先利用特征矩阵联合相似对角化(Joint Approximative Diagonal...
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在高斯噪声背景下,针对互耦条件下的均匀线阵(Uniform Linear Array,ULA),该文提出了一种联合多用户波达方向(Direction Of Arrival,DOA)估计与互耦误差自校正算法。该算法首先利用特征矩阵联合相似对角化(Joint Approximative Diagonalization of Eigen matrix,JADE)方法估计出各用户广义空间特征矢量,然后定义了一个将各用户广义空间特征矢量转换为只与部分阵元相关的转换矩阵,进而在斜投影及前后向空间平滑的基础上,实现了多用户相干信源DOA估计,最后以多用户相干信源DOA及广义空间特征矢量估计值为基础,给出一种互耦自校正方法。仿真结果表明:该算法具有较高的DOA估计精度及DOA估计成功率,而且对高斯白噪声/色噪声背景,阵列互耦误差已知/未知情形,均具有普适性。
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