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尽管干扰对齐(Interference Alignment, IA)能从信息论的角度提升系统的频谱利用率,但其在链路调度方面的性能发挥仍然受到干扰模型的限制。与常用的协议干扰模型、物理干扰模型相比,MIMO-pipe模型更能够反映MIMO链路分集增益与复用增益的折中关系。因此,为了研究IA对MIMO-pipe模型下链路调度性能的影响,本文在现有MIMO-pipe模型的基础上,进一步推导了IA条件下的等效MIMO-pipe模型,给出了干扰对齐条件下每条MIMO链路对应的可行传输速率与信干噪比需求之间的折衷关系集,并提出了一种基于IA等效MIMO-pipe模型的分布式算法。理论分析和仿真结果表明,等效MIMO-pipe模型能较好的反映出IA的特点。同时,在吞吐量略有降低的条件下,基于该IA等效模型的链路调度算法所需的调度时隙数明显少于未采用IA的链路调度算法。 相似文献
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为了降低干扰对齐所需的处理开销,将链路划分为多个簇分别进行处理成为可行的办法之一。针对现有簇划分算
法中运算复杂度较高的问题,本文提出了一种基于最小信干比的簇划分算法。在此基础上,针对所有簇同时通信造成部分簇内链路接收端信干噪比(Signal to interference plus noise ratio,SINR)较低的问题,本文将以链路为单位的调度问题等效为以簇为单位的调度问题,提出了一种基于层次聚类的簇调度算法。理论与仿真实验结果表明,本文所提出的簇划分算法的运算复杂度明显低于现有算法,且相同条件下的系统平均吞吐量更高。同时,本文提出的基于簇层次聚类的调度算法不同程度地提升了各簇内链路接收端的SINR,系统可根据不同的性能需求进行调度策略选择。 相似文献
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