Cholesky分解在MIMO-OFDM系统中的同信道干扰抑制

"基于Cholesky分解的MIMO-OFDM系统同信道干扰抑制方法" 在现代无线通信系统中，多输入多输出（MIMO）正交频分复用（OFDM）技术已经成为提高数据传输速率和系统容量的关键技术。然而，MIMO-OFDM系统面临的一个主要挑战是同信道干扰（CCI），它降低了信道的估计精度，从而影响通信质量。本文提出了一种利用Cholesky分解来改善信道矩阵和干扰协方差矩阵（ICM）估计，以有效抑制同信道干扰的方法。 首先，该方法采用最小二乘法（LS）和残差估计技术来获得信道矩阵和ICM的初步估计。最小二乘法是一种常见的参数估计方法，用于寻找使得观测数据与模型预测数据之间误差平方和最小的参数值。残差估计则是通过对观测数据与模型预测数据的差异进行分析，以改进初始估计的过程。 接着，论文引入Cholesky分解对ICM的初步估计进行优化。Cholesky分解是一种将对称正定矩阵表示为其下三角矩阵与其转置的乘积的方法。在这个上下文中，Cholesky分解被用来更精确地估计ICM，这有助于揭示干扰模式并减少估计误差。改善后的ICM估计进一步用于更新信道矩阵的估计，以提高信道估计的准确性。 该方法的优势在于它充分挖掘了时域和频域中的所有可用信息，这在MIMO-OFDM系统中是非常关键的，因为这些系统通常在多个时隙和子载波上收集数据。这种方法的性能通过仿真进行了验证，结果显示，相比于其他非迭代方法，该方法在信道频率响应估计的均方误差（MSE）性能上有超过2dB的增益。此外，随着信干噪比（SINR）的增加，比特误码率（BER）性能的提升更为显著，而且增加天线数量将进一步提高性能增益。 这篇研究论文提出的Cholesky分解为基础的同信道干扰抑制策略为MIMO-OFDM系统的信道估计提供了一个有效途径，尤其是在高干扰环境下。这种方法不仅提高了信道估计的精度，还增强了系统抗干扰的能力，对于未来无线通信系统的优化设计具有重要的理论和实践意义。