MIMO网络中基于自由度调度的干扰对齐算法

摘要

近年来，随着无线通信的迅猛发展，无线业务种类越来越繁多，无线网络结构越来越复杂，不同用户都在追求更高的无线服务质量。然而，随着无线服务的拓展，各用户、各网络之间的干扰问题也随之变得越来越严重，这将严重影响无线网络的性能，因此，设计有效的干扰管理方案显得尤为重要。
　　干扰对齐（Interference Alignment，IA）技术是近年来提出的一种新兴编码技术。其通过在发射端和接收端设计编码矩阵，在空间维度上对干扰信号进行对齐和迫零消除，同时留出无干扰的子空间供有用信号进行传输。相比传统的干扰管理方式，该技术可以完全消除网络干扰，实现更多的网络自由度和更大的网络吞吐量。
　　为进一步提升网络性能，针对多输入多输出(Multiple-Input Multiple-Output，MIMO)干扰网络，本文在干扰对齐技术基础上，分析了网络中干扰对齐的可行性条件，并据此设计了用户间自由度调度方案。该方案以网络吞吐量最优为目标函数，以干扰对齐可行性为约束，根据信道的优劣情况在用户间进行自由度的分配，使得具有优质信道的用户分得自由度较多，具有劣质信道的用户分得自由度较少，从而提高网络的性能。
　　在此基础上，本文进一步考虑了发射端在各自由度上的功率分配问题，并基于速率最优的目标设计了各自由度上的功率分配算法。通过仿真可以看出，经过功率分配算法和自由度调度算法，干扰对齐技术的性能可以得到明显提升。
　　除此之外，考虑到在实际通信中，信道估计一般存在误差，这将导致选择出的最优自由度调度方案可能不是实际的最优方案。为了避免上述情况，考虑非理想的信道估计情况，本文提出了两种自由度调度策略，分别通过基于均值滤波的遍历方式和基于离散随机优化的方式，有效地选出平均性能最优的自由度调度方案。同时，考虑网络中每个用户的通信需求，本文设计了一种基于用户需求的自由度调度算法，并将其与网络吞吐量最优调度算法相结合，以兼顾网络性能和用户公平性。

目录

声明

摘要

1 绪论

1．1 蜂窝无线通信的发展阶段

1．2 MIMO多用户空分复用原理

1．3 干扰对齐技术

1．4 本文主要工作和章节安排

2 干扰对齐可行性分析与数值迭代算法

2．1 MIMO干扰网络中的IA可行性原理

2．2 MIMO干扰网络中的IA数值迭代算法

3 理想CSI情况下的自由度调度方案

3．1 系统模型

3．2 基于吞吐量最优的自由度调度方案

3．2．1 方案筛选与方案集建立

3．2．2 自由度调度算法

3．2．3 仿真结果与分析

3．3 基于功率分配的自由度调度方案

3．3．1 发射端功率分配原理

3．3．2 功率分配与自由度调度的结合

3．3．3 仿真结果与分析

4 非理想CSI情况下的自由度调度方案

4．1 基于遍历算法的自由度调度方案

4．2 基于离散随机优化(DSO)的自由度调度方案

4．3 仿真结果与分析

5 基于用户需求的自由度调度方案

5．1 考虑用户需求的自由度调度算法

5．2 考虑用户需求的自由度调度算法的验证

5．3 对网络吞吐量影响的分析及解决方案

5．4 用户需求最优算法与系统容量最优算法的结合

5．4．1 理想CSI下两种算法的结合

5．4．2 非理想CSI下两种算法的结合

结论

参考文献

攻读硕士学位期间发表学术论文情况

致谢