功率分配优化的分布式干扰协调算法在MIMO信道中的应用
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更新于2024-08-11
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"多输入多输出干扰信道中的功率分配方法 (2011年)"
本文主要探讨了在多输入多输出(MIMO)干扰信道环境下,如何通过优化功率分配策略来提升通信系统的性能。传统的分布式迭代干扰协调(Distributed Iterative Interference Alignment, DIIA)算法虽然能够一定程度上减小干扰,但在利用信道对称性方面存在不足。针对这一问题,研究者提出了考虑功率分配的分布式迭代干扰协调(POWER ALLOCATION - Distributed Iterative Interference Alignment, PA-DIIA)算法。
PA-DIIA算法的核心是在收发信机的干扰协调矩阵基础上引入预编码矩阵,并对不同的数据流赋予不同的功率。这种策略旨在更有效地利用信道资源,同时减少不同用户间的相互干扰。此外,为了对比和改进最大信干噪比(Maximum Signal-to-Interference-plus-Noise Ratio, Max-SINR)算法,研究者还提出了考虑功率分配的Max-SINR算法(PA-Max-SINR)。
仿真结果显示,在低功率分配条件下,PA-DIIA算法和PA-Max-SINR算法都表现出优于传统DIIA算法的性能。而在多个数据流和高功率分配情况下,PA-Max-SINR算法成为次优选择,而PA-DIIA算法则能提供更好的系统性能。这表明,根据不同的网络条件和功率预算,选择合适的功率分配策略对于MIMO干扰信道中的通信效率至关重要。
关键词中的"多输入多输出"指的是使用多个天线的通信技术,可以提高频谱效率和传输可靠性。"干扰信道"是指在通信过程中,信号受到其他用户信号的干扰。"干扰协调"是解决这种干扰的一种策略,旨在降低干扰影响,提高系统整体性能。"功率分配"是通信系统设计中的关键环节,合理分配功率可以优化通信质量。"分布式算法"则意味着不同节点间协同工作以解决全局问题。
该研究为MIMO干扰信道中的功率分配提供了新的思路,通过改进现有的DIIA算法和Max-SINR算法,能够在有限的功率资源下实现更高效的通信,对于未来无线通信网络的设计和优化具有重要的参考价值。
2021-06-14 上传
2021-04-24 上传
2021-05-18 上传
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2021-04-25 上传
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2021-05-09 上传
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