在非理想信道状态信息条件下的稳健干扰对齐算法研究

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1、分类号TN929.5密级公开UDC621.39学位论文编号D-10617-308-(2016)-01192重庆邮电大学硕士学位论文中文题目在非理想信道状态信息条件下的稳健干扰对齐算法研究英文题目ResearchonRobustInterferenceAlignmentAlgorithmswithImperfectChannelStateInformations学号S130101228姓名张森林学位类别工学硕士学科专业信息与通信工程指导教师谢显中教授完成日期2016年6月8日重庆邮电大学硕士学位论文摘要摘要在多户用的通信系统中，用户解码目标

2、信号时将受到严重的干扰，导致容量下降。针对这一情况，干扰对齐技术给出了较为理想的解决方式。通常来说，干扰对齐的方案都是基于发送端可以获得理想的全局信道状态信息(ChannelStateInformation,CSI)，但由于信道估计误差、有限反馈量化误差，以及传输时延等因素，发送端只能获得非理想的CSI，使得干扰不能被对齐，造成系统性能下降。因此，设计稳健的干扰对齐算法是十分必要的，本文主要工作如下：针对多小区的MIMO上行链路(MIMO-MAC)中传统有限反馈干扰对齐中码字选择方案的不足，本文提出了一种最大化系统用户速率下限的MIMO-

3、MAC有限反馈干扰对齐算法。通过直接码字选择方案以最大化系统用户速率的下界，并结合比特分配以及MAX-SINR算法来减少系统和速率的损失。进一步，在码本空间中生成与期望预编码接近的码字集合，在该集合中仅需低复杂度的搜索就可以找到优化的码字组合，实现了次优的全局搜索。仿真表明，该算法有效的提升了系统和速率以及系统用户速率的下界。针对CSI误差使得K用户干扰网络系统性能恶化的情况，本文提出了一种基于QR分解的稳健干扰对齐算法。在设计干扰对齐算法时，对含有误差的信道联合矩阵进行QR分解；然后，在有误差的等效信道联合矩阵下，通过最小化干扰泄露来设

4、计等效的预编码，并基于MMSE准则设计等效的干扰抑制矩阵。仿真表明，该算法有效的提升了误差CSI时的系统性能。针对CSI同时存在时延和误差使得MIMO下行链路(MIMO-BC)系统性能恶化的情况，本文提出了一种基于Bayes估计和用户数据流间功率分配的联合干扰相位对齐算法。首先，通过Bayes估计对部分CSI进行最佳预测；然后，在正向通信时以最大化期望信号功率与小区间干扰功率的比值为目标来求取预编码矩阵；在反向通信时以最大化用户的信干扰比(SINR)为目标来求取干扰抑制矩阵。最后结合功率分配和相位对齐来设计稳健的干扰对齐算法。仿真表明，本

5、章算法有效的提升了CSI含有误差和时延时算法的性能。关键词：稳健干扰对齐，信道状态信息，有限反馈，估计误差，时延I重庆邮电大学硕士学位论文AbstractAbstractThechannelcapacityoftheuserswilldecreaseduetotheseriousinterferencewhenthereceiversdecodethedesiredsignalinmulti-userscommunicationsystems.Inordertosolvethissituation,interferencealignmen

6、tisthemostidealsolution.Generallyspeaking,theprerequisiteofrealizingtheinterferencealignmentisthatthesendercanobtainperfectglobalchannelstateinformation(CSI).However,intheactualwirelesscommunicationenvironment,thesenderwillreceiveanon-idealCSIduetochannelestimationerror,q

7、uantizationerror,transmissiondelayandsoon,whichmakestheinterferencesignalcannotbecompletelyalignedanddegradestheperformanceofsystem.Therefore,itisverynecessarytodesignrobustinterferencealignmentalgorithms.Themainworkofthisthesisincludes:Alimitedfeedback-basedinterferencea

8、lignmentalgorithmtomaximizetheratelowerboundininterferingMIMO-MACisproposedinthispaper，whichisba