【摘 要】
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随着无线通信系统的发展,干扰对频谱效率的制约效应日益凸显,干扰管理成为无线通信领域的一个重要研究方向。干扰对齐(Interference Alignment,IA)作为一种突破性的干扰管理
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随着无线通信系统的发展,干扰对频谱效率的制约效应日益凸显,干扰管理成为无线通信领域的一个重要研究方向。干扰对齐(Interference Alignment,IA)作为一种突破性的干扰管理策略,不仅可有效地抑制干扰,而且能带来系统容量上的增益。因此,在干扰受限系统中,IA技术备受瞩目。IA的核心思想是在接收端将干扰对齐到特定低维子空间,并让期望信号在其正交子空间内进行传输,从而实现期望信号的无干扰传输。然而,IA的实现要求发射端完全确知信道状态信息(Channel State Information,CSI),这不仅将给系统带来沉重的反馈开销,而且在实际通信系统中难以实现。因此,在有限反馈条件下,进行IA算法的研究对于推动IA技术的实用化发展具有重要意义。将IA技术应用于多输入多输出(Multiple-Input Multiple-Output,MIMO)系统能有效发挥两者的技术优势,提高无线通信系统整体性能。鉴于此,本文工作将围绕多用户MIMO系统中有限反馈IA算法的研究展开。本论文的研究内容具体如下:结合线性弥散空时码的有限反馈IA算法研究给出了一种适用于多用户MIMO系统的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,新的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。结合空时频资源的有限反馈IA算法研究在多用户MIMO系统中,针对IA的实现和反馈开销的削减两个问题进行研究。首先基于信道的时域扩展,提出结合空时资源(Space-Time,ST)的IA方案,得到了IA预编码矩阵和干扰迫零接收矩阵的闭式解,降低了IA实现的计算复杂度和进行完全干扰消除对收发天线数的要求;接着,以ST-IA为基础,着力于反馈开销的优化设计,提出结合空时频资源的有限反馈IA方案。通过引入频域维度,有目的的将有用CSI矩阵特殊化,使发射端可根据少量反馈信息重构所需CSI,从而实现了干扰完全消除和降低反馈开销的双赢。
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