MIMO异构上行网络干扰对齐算法研究

摘要

近年来，通信行业从各个方面渗透进入用户的日常生活，手机、电脑等智能终端的数量呈现快速增长，由此激发了对现有网络容量的迫切需求，然而传统的蜂窝网络已经无法满足大量的智能终端对接入网络需求，因此通过在宏基站覆盖范围内部署发射功率和覆盖范围更小的微基站来提高容量，这种由不同大小区域组成的、并且有重叠覆盖区域的混合网络称为异构网络（HetNet）。异构网络可以有效实现空间复用并扩大蜂窝网络的系统容量，并逐渐成为目前主流的网络部署结构。
　　随着通信技术的快速发展，用户对数据传输的速率需求越来越高，除了引入异构网络来增大系统容量的同时，还亟需相应的接口技术来尽可能地提升网络数据传输速，因此，多天线系统中的多输入多输出技术MIMO(Multiple-Input Multiple-Output)受到了极大的关注，MIMO技术通过同时增加发射端和接收端增的天线数目，以此充分利用空间资源，极大地提高系统信道容量，并在不改变频谱资源使用率以及天线发射功率的前提下来改善通信质量。然而，当多个用户共享信道资源，在用户接收端会受到来自其他邻居小区的干扰，这些干扰会严重地损耗用户的通信质量，从而降低整个通信系统的性能，为了解决MIMO网络中严重的干扰问题，各种干扰对齐方案应运而生，此方案通过发射端和接收端对信号进行处理来将干扰对齐到较小的子空间，并将剩余较大的子空间用于传输有用信号，实现用户数据高速传输的需要。
　　针对MIMO异构上行网络，本文利用干扰对齐技术来提高系统的容量，并以自由度的概念来衡量系统的容量。本文首先构造了一个MIMO异构上行网络的系统模型，基于该系统本文提出了一种干扰对齐方案，即渐进式干扰对齐，并对宏基站和微基站分别利用该渐进式干扰对齐方案进行了分析。综合分析可以得出该干扰对齐方案可以增加系统的可达自由度，即可达最大自由度的下界，接着本文用仿真结果予以验证。随后，本文基于分组的思想，将系统分为四种情况分别讨论，并对每种情况分别提出了一个系统可达最大自由度的上界。由于本文中的可达最大自由度的下界和上界并不重合，所以MIMO异构上行网络的可达最大自由度的具体值仍是一个开放的问题。

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第一章 绪论

1.1研究背景

1.2 MIMO技术简介

1.3干扰管理算法以及干扰对齐技术

1.4本文的主要工作和论文结构

第二章 干扰对齐技术在干扰网络中的应用

2.1引言

2.2干扰网络的系统模型

2.3渐进式干扰对齐技术

2.4本章小结

第三章 干扰对齐技术在X网络中的应用

3.1引言

3.2 X网络的系统模型

3.3 X网络自由度的上界

3.4 X网络自由度的下界

3.5本章小结

第四章 MIMO异构上行网络干扰对齐技术研究

4.1引言

4.2 MIMO异构上行网络系统模型

4.3 MIMO异构上行网络自由度下界

4.4 MIMO异构上行网络自由度的上界

4.5本章小结

第五章 结论和展望

5.1结论

5.2展望

参考文献

致谢

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