优化ZF接收器下的分布式MIMO系统：最小渐近符号误差概率与对角功率分配

本文主要探讨了在分布式多输入多输出（Distributed MIMO）系统中，采用最佳对角功率分配策略来优化带有零-forcing（ZF）接收器的性能，目标是实现渐近最小的符号误码率。分布式MIMO技术是一种无线通信架构，通过多个空间分集天线协同工作，提高系统的容量和可靠性。ZF接收器是一种常用的解调技术，它通过消除干扰信号来增强信道容量，尤其是在多用户环境中。 文献参考了以下几篇研究： 1. [4] D.J. Love, R.W. Heath Jr., and T. Strohmer 的工作，他们提出了Grassmannian beamforming方法，这是一种针对MIMO无线系统的高效波束形成策略，旨在优化信号的方向性和抗干扰能力。 2. [5] N.Jindal 在《信息论》杂志上的文章，关注MIMO广播通道的有限速率反馈问题，这对于实时调整发射功率和数据传输至关重要。 3. [6] A. Adhikary, J. Nam, J.-Y. Ahn, 和 G. Caire 的论文，阐述了联合空间分区分复用（Spatial Division and Multiplexing, SDMA）在大规模阵列系统中的应用，特别是在大容量和大规模天线阵列下的性能提升。 4. [7] P.-H. Kuo, H. Kung, 和 P.-A. Ting 的研究，提出基于压缩感知的通道反馈协议，对于处理大规模天线阵列的信道估计具有重要意义，强调了效率与复杂度之间的权衡。 5. [8] WINNER+项目发布的最终频道模型，提供了关于无线通信环境的详细数据，为系统设计提供了真实世界的应用参考。 6. [9] A. Gersho 和 R. M. Gray 的著作介绍了矢量量化和信号压缩的基础理论，这些概念可能在功率分配和信道编码中起到关键作用。 7. [10] Y. Huang, L. Yang, M. Bengtsson, 和 B. Ottersten 的论文探讨了如何利用长期信道相关性来改进有限反馈下的SDMA系统，特别是通过改进的信道相位码本设计。 文中提到的最佳对角功率负载策略，意味着根据信道矩阵的特性，分配不同的功率到各个天线单元，以最大化系统性能，同时考虑了信号的发射效率和信道条件。这涉及到信号处理、系统优化和无线通信理论的综合运用。通过这种方式，研究者希望能够降低渐近符号误码率，从而提高分布式MIMO系统的整体性能和用户服务质量。