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一种最大化系统用户速率下限的MIMO-MAC有限反馈干扰对齐算法
0 u( b9 s5 O5 t, R摘要:针对2小区 MIMO-MAC中传统有限反馈干扰对齐码字选择方案的不足,本文提出了一种最大化用户速率下界的直接码字选择方案,并结合比特分配算法来减少和速率的损失,同时采用最大信干扰算法译码.不同于传统的基于最小弦距离或对齐度准则来选择码字,本文从最大化用户速率下界的角度来选择的码字;进一步地,在格拉斯曼空间中生成与期望预编码接近的码字集合,在该集合中只需简单的搜索便可找到优化的码字组合,同时实现了低复杂度和次优的全局搜索.仿真实验表明,相对于现有的典型算法,本文算法在提升系统和速率的同时,也提高了系统用户速率的下界.4 e$ u' k: h$ k2 p1 i+ E
关键词:干扰对齐;MIMO-MAC;有限反馈;最大化用户速率下界;码字选择;比特分配7 g( K/ H* D9 D0 y, Z% l+ R- v
3 O6 {, `, C. g9 B# V, m# r+ c1引言
5 V' s/ `2 D$ I) H& o干扰对齐( InteRFerence Alignment , IA)能够有效地解决干扰信道中的干扰问题并提高信道容量[12],但是需要全局的信道状态信息( Channel State Information ,CSI)来设计干扰安排矩阵[3.4],通常采用接收端反馈的方式来告知发送端所需的CSI.为了节省反馈的带宽，有限反馈IA在发送端和接收端共享同一码本,接收端由全局CSI设计出最优的预编码,并从码本中找到最优的码字,再将其位置索引进行有限反馈[5·6].因为信道矩阵78l比预编码矩阵[9~1"]的维度大,所以反馈预编码的算法更优,有限反馈IA以较少的反馈取得较大的性
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发表于 2021-3-16 15:07
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