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摘 要：线性干扰对齐的一个常见优化目标是总传输速率最大化，但因为和速率函数的非凸特性而难以直接求解。
& z* O5 g, H8 x1 \加权均方误差最小化算法借助均方误差与和速率之间的等价关系解决了这一问题。这一方法需要获得准确的信道状
& ` K- t% I. d1 F- `& k态信息，在实际应用中，通道估计误差的存在会导致算法性能的下降。该文提出一种改进算法，在干扰对齐预编码+ v# ~$ s! E; z
矩阵与接收矩阵的优化求解过程中将通道估计误差的统计特性考虑在内。仿真结果表明，相比以往的加权均方误差& C9 s/ u9 h+ {8 u, S
最小化算法，该文算法对信道估计误差具有较高的鲁棒性，可以有效提高总的传输速率。
! ], f! F$ x% m+ \0 k& A) T关键词：干扰对齐；MIMO；预编码；通道估计误差/ ^- X6 \! E0 I' z0 u. u4 {
1 引言
# `9 t* Y, \' {/ U$ l; X g6 o在多用户无线通信系统中，用户间干扰的存在8 v6 V$ M+ r- n6 W+ H, |
是制约系统容量的主要原因。干扰对齐(InteRFerence
# T* O: a- J8 YAlignment, IA)技术通过发送端预编码，将干扰信号
9 o+ ^+ J: i7 T& y$ v在多维信号空间内进行旋转和压缩，降低干扰信号
# `" j& ?! j5 D ]$ ?在信号空间中占据的信号维度，减少对期望信号的
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附件下载：2 \/ v4 U% w4 K' E# }( i/ W
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发表于 2020-12-22 11:17
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