一种多址移动通信系统异步Schwarz串行干扰消除算法

针对多址通信系统中的串行干扰消除(SIC)多用户检测算法检测过程因用户功率排序错误导致判决误差扩散进而算法检测精度下降、收敛性不足及移动通信系统整体性能下降的问题,结合Schwarz算法对强多址干扰和码间干扰情况下直接序列扩频码分多址(DS-CDMA)系统中的SIC算法进行了研究,提出了一种Schwarz-SIC多用户检测算法(S-SIC)。新算法通过Schwarz约束条件实现对各用户功率子域边值的精确控制,减少用户排序出错,可全面跟踪时变信道,且在干扰消除检测过程中有效避免判决误差的扩散,抑制MAI及ISI的影响。在误码性能、收敛性,动态跟踪能力及算法精度方面较原有SIC算法有较大提高。仿真结果验证了新算法是一种有效的多址通信系统干扰消除算法。     

NOMA残余干扰下D2D网络的能效资源分配算法

为了解决非理想串行干扰消除（serial interference cancellation,SIC）解码引起的残余干扰给非正交多址接入（non-orthogonal multiple access,NOMA）增强型设备到设备（device-to-device,D2D）组链路带来的高能耗、低信道利用率问题,提出一种基于能效优化的资源分配算法。在保证蜂窝、D2D组用户通信服务质量和复用子信道个数约束条件下,建立能效优化模型;使用一种以D2D组能效为权重的加权二部图最大匹配联合匈牙利算法为每个D2D组分配子信道;考虑到各接收机用户在相同和不同残余干扰下的能效问题,通过参数变换、Dinkelbach法和拉格朗日对偶法实现功率分配。仿真结果表明,提出的算法在非理想SIC条件下可有效提升系统D2D组链路的信道利用率和总能效。     

一种新的排序最小均方误差串行干扰消除检测算法

针对分组空时块码（G-STBC）多发多收（MIMO）系统中的信号检测问题,提出了一种新的排序最小均方误差（MMSE）串行干扰消除（SIC）检测算法,新算法基于“G-STBC等效信道模型”,并采用一个新的低复杂度的排序标准——“等效检测后信干噪比（POST-SINR）”,可用于存在较多组的G-STBC系统中,通过仿真比较,验证了该算法有效挖掘G-STBC系统提供分集增益的能力,反映了算法采用IC和排序引入的性能优势,并证实了“等效POST-SINR”的有效性。     

基于TH-UWB串行干扰消除的多用户检测

利用TH-UWB系统信号的特点,采用串行干扰消除检测方法,提出一种低复杂度的多用户检测器.该检测器采用多级检测结构,依据用户脉冲被干扰的情况来确定检测顺序,受到干扰最小的用户最先进行检测判决.前一级的检测结果反馈回来重建该用户的信号,然后从接收的信号中消除.该检测器使每级检测的处理增益最大化,从而取得较好的检测性能.理论分析和仿真结果表明,该检测器取得了远优于单用户匹配滤波检测的性能.     

一种改进的MIMO系统串行干扰消除检测算法

使用串行干扰消除(SIC)方法进行MIMO系统信号检测时,先检测出的信号对后续层信号的检测有很大影响,存在误差传播现象.针对这一问题,提出一种改进的SIC检测算法.所提算法在进行SIC检测时,对前层采用穷举搜索,并对所得到的P维信号的累积度量值进行计算和排序,从中取出L组具有最小度量值的信号,再对其后续层利用SIC进行...     

一种多级迭代干扰消除多用户检测算法

提出了快跳频多址通信多级迭代干扰消除多用户检测算法.该算法首先使用传统检测器对只有惟一最大行的用户做出正确译码,对于有多个最大行的用户进行迭代干扰消除.在迭代干扰消除中,对干扰数据信干功率比进行估计,若干扰频点没有受到其他信号的重叠干扰,则在迭代中被消除,否则继续迭代,直到所有用户译码完成.该算法具有线性的复杂度,消除了Fiebig多级干扰消除算法的错误传播,仿真结果表明提出的多级迭代干扰消除算法性能优于其他多用户算法.     

用串行干扰消除算法提高同频组网信道估计精度

为降低TD-SCDMA系统同频组网时邻区干扰对信道估计精度的影响,提出了一种逐个邻区串行干扰消除的信道估计算法.算法先消除本小区用户的信号,然后依次对每个邻区进行信道估计,重构其中的强干扰用户信号,再逐个从接收训练序列中加以消除,最后用串行消除各个邻区干扰后的接收训练序列对本小区用户进行信道估计.仿真结果表明,采用串行干扰消除的信道估计方法信道估计误差较低,将其用于上行链路的联合检测接收机,解调性能约提升2 dB.因此,所提出的信道估计算法,可有效消除邻区强干扰用户对信道估计精度的影响,从而提高了同频组网时系统的性能.     

一种DS-CDMA系统异步连续型并行Schwarz-PIC算法

针对并行干扰消除（PIC）算法检测过程容易出现判决误差扩散导致移动通信系统整体性能下降的问题,本文结合数值分析中的Schwarz算法对强多址干扰情况下直接序列扩频码分多址（DS-CDMA）系统中的并行干扰消除（PIC）算法进行了研究,提出了一种异步连续并行Schwarz-PIC算法。新算法通过Schwarz算法实现对信道用户信息数值子域边值的精确控制,全面跟踪时变信道,且能有效避免判决误差的扩散,抑制MAI及ISI的影响。在收敛性,动态跟踪能力及算法精度方面较原有PIC算法有较大提高。仿真结果验证了新算法的有效性。     

OFDM系统中基于MMSE-DFE的干扰消除算法

OFDM系统中,为去除码元间干扰（ISI）和载波间干扰（ICI）的影响,必须加足够长度的循环前缀（CP）,导致带宽效率降低．建立了OFDM系统模型并对ICI和ICI进行了分析,在此基础上提出了一种基于最小均方误差（MSE）准则的判决反馈均衡（DFE）算法,可有效消除ISI和ICI的影响．分析和仿真结果表明：所提出的算法无论在带宽效率还是在误码率方面都要优于传统的OFDM系统。     

衰落信道下自适应卡尔曼异步IC多用户检测器

针对单一串行干扰消除(SIC)算法与并行干扰消除(PIC)算法在进行多用户检测(MUD)时的判决误差扩散问题,研究了强多址干扰(MAI)情况下直接序列扩频码分多址(directsequencespreadspectrumcodedivisionmultipleaccess,DS-CDMA)系统中的干扰消除多用户检测算法.结合自适应卡尔曼算法提出了一种适于衰落信道的级联结构K AIC多用户检测算法.所提算法实现了对时变多径衰落信道的全面跟踪,能够在干扰消除检测过程中避免判决误差扩散,达到抑制MAI的目的.仿真结果表明,所提算法具有更好的收敛性、动态跟踪能力及算法精度,是一种有效的干扰消除多用户检测算法.     

基于群体串行干扰删除的混合预编码毫米波大规模MIMO-NOMA传输系统

针对现有毫米波大规模多输入多输出（Multiple-Input Multiple-Output, MIMO）系统中用户接入数量受限和能耗大的问题,提出了一种基于群体串行干扰删除（Group-level Successive Interference Cancellation, GSIC）的混合预编码毫米波大规模MIMO非正交多址（Non-Orthogonal Multiple Access, NOMA）下行传输新架构。首先,在基站处设计模拟预编码矩阵并根据等效信道增益进行群体划分;然后,采用迫零法设计数字预编码矩阵,在组内实施空分多址（Space Division Multiple Access, SDMA）;最后,在用户端采用GSIC实现组间NOMA传输。此外,在考虑误差传播的条件下,推导了系统的可达和速率表达式,并提出了一种功率分配算法来解决此非凸优化问题。仿真结果表明,与基于分簇的混合预编码MIMO-SIC-NOMA和MIMO-OMA系统相比,所提出的MIMO-GSIC-NOMA系统可获得更高的频谱效率和能量效率。     

基于SNR的OFDMA上行链路干扰消除方法

提出了正交频分多址(OFDMA)上行链路中基于信噪比最优顺序的快速串行干扰消除方法.该方法利用干扰矩阵的各列近似正交特性,按照它们的相关程度得到解调后信噪比最优的串行干扰消除子载波排列,与其他OFDMA上行链路干扰消除方法相比,它避免了Moore-Penrose伪逆矩阵的求解,具有解调后所有子载波上信号的信噪比联合最优、计算量低的特点,且可以应用于任何子载波分配策略中.仿真结果证明了该方法的正确性.     

GSTBC SFH MC DS-CDMA系统中的组排序串行干扰消除算法

提出一种新颖的分组空时分组码慢跳频多载波码分多址(GSTBC SFH MC DS-CDMA)系统结构,允许一定的用户采用相同的跳频图案,并将这些用户看成一个虚拟组,同时对该组中的用户通过分配不同的扩频码来分成多个子组.这样的结构增加了整个系统同时接入的用户数,提高了系统的频谱利用率.利用每个子组用户的后验组信噪比排序,依次进行组串行干扰消除的算法来消除不同子组用户之间的多址干扰.仿真结果表明,存在多址干扰的情况下,所提出的算法能够较好地提高系统性能,特别是在多用户干扰较严重的情况下,性能改善更加明显.     

多载波系统中基于镶嵌算法的载频间干扰消除方案

为消除正交频分复用(OFDM)系统中的载波间干扰，在对干扰系数分析与合理估计的基础上，提出了一种基于频域均衡思想的解相关干扰抑制方案．通过干扰矩阵的循环镶嵌算法来消除载频间干扰，抑制系统中的地板效应．与传统的频域均衡方法相比，该方案省去了迭代运算与信道矩阵的求逆运算，计算简便，具有稳定的收敛性，并且适用于无线多径信道和高速移动的环境．仿真结果表明：在系统归一化频偏为0．2时，该方案的系统信干比比标准的OFDM系统提高了32dB，比干扰自消除方案提高了5dB；在系统误码率为101时，该方案的信噪比比干扰自消除方案提高了2～3dB。     

多窃听下NOMA网络的保密性分析

非正交多址接入(NOMA)技术系统模型中窃听者的存在会导致传输质量下降甚至保密中断,这将严重威胁信息传输的安全,影响系统整体性能。研究了多窃听下一种协作NOMA技术支持解码转发(DF)中继网络的保密性,性能指标为保密率,并对遍历保密性能进行解析近似。提出了一种基于差分进化算法的功率分配方法,找出NOMA网络用户的最优功率分配因子。通过采用不同的干扰方案,如无干扰、干扰和有控制干扰,验证了NOMA网络用户的保密率。仿真结果表明,有控制干扰方案优于无干扰和干扰方案,在协作和非协作窃听条件下,所提的功率分配方法的性能优于固定功率分配方法。     

一种改进的多用户检测算法

针对串行干扰消除算法和并行干扰消除算法的不足,提出一种将串行干扰消除检测算法和部分并行干扰消除检测算法的基本思想结合起来的新的干扰消除多用户检测算法.该算法相对于串行干扰消除算法和并行干扰消除算法性能在某些方面有所改进:克服了串行干扰消除算法时延大、不能实时实现的缺点,并对功率分布均匀时系统的误码率性能有所改善;改善了并行干扰消除算法在系统中没有严格功率控制时的误码率特性;同时具有合理的计算复杂度和简单的实现结构等特点.理论分析和仿真结果都验证该算法具有较好的性能.     

基于树形搜索的NOMA系统功率分配算法

功率分配是影响非正交多址接入(non-orthogonal multiple access,NOMA)系统性能的一个重要因素.传统树形搜索功率分配算法在吞吐量方面虽然能达到全搜索算法的性能,但该算法具有较高的计算复杂度,而固定功率分配算法和分数阶功率分配算法虽然计算复杂度低,但不能达到较好的吞吐量性能.为了解决这个问题,提出了一种基于树形搜索的递增功率分配算法.该算法以最大化用户吞吐量的几何平均作为目标函数,采用功率递增的分配方式,将用户分配到树形模型中,并对用户逐层搜索筛选,根据给定的功率系数标准和吞吐量标准,舍去多余节点,保留幸存节点,直到完成所有用户的功率分配.仿真结果表明,该算法的吞吐量性能与全搜索算法相比,在没有明显下降的情况下,较大地降低了计算复杂度.     

一种新的混合多径干扰抵消方法

在CDMA上行链路中,由于信号的异步传输和多径传播,会引起多址干扰和多径干扰,使得传统的RAKE接收机性能变差．并行干扰抵消和串行干扰抵消可在一定程度上抑止干扰,但并行干扰抵消抗远近效应能力较差,串行干扰抵消会引入较大的处理延时．提出了一种新的混合干扰抵消接收机结构,具有低复杂度,低延时,抗远近效应等优点,可以有效克服多址干扰和多径干扰,性能明显优于上述两种干扰抵消方法．     

基于HSUPA迭代并行分组干扰消除算法

提出了一种基于HSUPA的迭代并行分组干扰消除算法.介绍了控制信道和数据信道干扰重构/减去的干扰消除技术的处理流程,并设置系统级仿真参数,通过链路级Short term仿真曲线图上的误块率、干扰消除效率,可间接计算获得这种算法所带来的IC增益.     

基于时分复用的认知MIMO系统的干扰消除算法

在认知MIMO通信系统中,认知用户伺机接入到主用户的频谱中,在传输过程中认知用户对主用户以及认知用户之间都会产生很大的干扰.为了消除认知用户之间的干扰,提出基于时分复用的干扰消除算法.该算法旨在认知系统中对认知用户传输的整个时间段进行划分,在保证认知系统吞吐量最大的情况下,得到每个认知用户的传输时间段,然后在对应的传输时间下进行此认知用户的通信,此时只有单个认知用户进行通信,避免受到其他认知用户的干扰.仿真结果表明,在信噪比小于6 d B时,采用所提算法下,单位带宽认知系统可以增加0.5bit/s的吞吐量,同时能源效率平均提高了1.2 bit·s-1·w-1.