基于改进图着色的D2D资源分配和功率控制

针对蜂窝网络中D2D（Device-to-Device）用户复用蜂窝信道带来的同频干扰问题，提出了一种基于改进图着色的资源分配和功率控制算法。首先通过构建干扰图和候选集进行用户之间干扰关系建模，并定义指数型累积因子改进图着色算法，为D2D用户分配蜂窝信道；再采用基于信干噪比的闭环功率控制算法动态调整D2D用户发射功率，减小由于信道复用产生的干扰。仿真结果表明，与现有算法相比，所提算法能够有效提升系统吞吐量和D2D用户接入率，实现信道资源的合理分配。     

优先级保护的分布式动态频谱分配算法

对认知无线网络中动态频谱分配算法进行了研究,在分析原有的ADP（Asynchronou s Distributed Pricing）算法的前提下,运用合作博弈的理论提出了具有干扰价格因子的A DP算法,分配过程中所有用户发布自己的干扰价格,用户在选择信道和功率的时候需要考虑 到自身的效用和对其它用户的干扰,可以在有效保证高优先级用户性能的前提下最大化网络 效用。仿真结果表明,该算法可以达到纳什均衡并且具有极快的收敛速度,可以提高高优先 级用户的信干噪比。     

非合作博弈论在认知无线电中的功率控制方法探讨

介绍了认知无线电的物理层结构,提出了非博弈相对论在认知无线电中的一般分析方法。以最小化系统的总干扰水平为目标,借助引入新的代价函数构建了一种非合作博弈的功率控制模型,该模型能够对认知用户通过提高发射功率获得更大效益的行为进行惩罚,并通过对发射功率超过干扰温度的认知用户的严惩,使认知用户认识到牺牲一定的信干比可以带来整体效益的最优,从而避免了超过干扰温度后系统性能的迅速下降。     

认知无线网络中基于Stackelberg博弈的功率控制新算法

针对认知无线网络中存在的干扰问题和功率消耗过大问题,提出了一种新的基于斯坦克尔伯格(Stackelberg)博弈的功率控制算法。建立了主次用户双层网络模型,将主用户设置为领导者,次用户设置为追随者,并对次用户产生的总干扰进行定量分析。在次用户多次博弈的过程中,动态地调整主用户单位干扰价格,在保证主用户自身正常通信前提下,尽量使得收益最大化,提高主用户的参与积极性。仿真实验表明,该算法在保证主次用户的服务质量（QoS）前提下,有效地减小了次用户的发射功率,而且能获得更高的系统容量。     

最大化瑞利熵的干扰对齐优化算法

干扰对齐技术常采用迭代的方法进行预编码矩阵与干扰抑制矩阵的设计,然而目前采用的迭代方法并不能做到完全的干扰对齐。针对这种情况,提出了一种新的干扰对齐优化算法,避开了反转信道的操作。该算法在最大化信干噪比算法的基础上加入完全干扰对齐的约束条件,将系统中各用户的所有干扰对齐约束条件进行奇异值分解,最终通过瑞利熵最大化的求解方法联合迭代求解发送侧的预编码矩阵与接收侧的干扰抑制矩阵。仿真结果表明,所提优化算法在较高信噪比时不同天线数下的和速率、不同迭代次数下的和速率等方面都优于原最大信干噪比算法。     

TD-SCDMA系统中一种软件集成智能天线算法

给出了一种采用信干噪比准则的、集成了预多波束天线与LMS自适应天线的软件天线方案,该方案采用开关合并方法,把软件天线输出接到最大输出信噪比的算法输出,实现算法分集.在TD-SCDMA动态模型上对提出的方法进行了仿真,结果表明,采用集成软件天线方案的误码率性能要优于单纯的预多波束天线或LMS自适应智能天线.仿真过程考虑了用户来波方向和用户到基站距离的动态变化,以及功率控制算法和系统同步过程的影响.     

集中式MIMO雷达与相控阵雷达干扰抑制性能对比

针对传统相控阵雷达与集中式多输入多输出(MIMO)雷达的干扰抑制性能优劣问题,对集中式MIMO雷达与相控阵雷达的信干噪比和改善因子进行了对比分析,从理论上研究了两种体制雷达的干扰抑制能力并进行了数字仿真。仿真结果表明,与传统相控阵雷达相比,集中式MIMO雷达通过提升信干噪比输出增强了干扰抑制能力。     

A robust DL MU-MIMO algorithm and UE specific SINR compensation mechanism in LTE-A

针对多用户特征模式传输（MET）算法这种典型的多用户多入多出（MIMO）算法,现实系统中实现时有两个重要限制：其一要求发射端的和功率约束;其二假定噪声、邻区干扰功率项在基站侧已知且将其建模为加性高斯白噪声（AWGN）。在现实系统中,一方面最好遵循每天线发射最大功率的限制,另一方面需要考虑对噪声、邻区干扰功率项的建模,以期望在基站侧更好模拟用户设备（UE）端最终真实感受到的噪声与干扰功率。基于此,提出了一种鲁棒的针对LTE-A的下行多用户MIMO技术,即自适应的切换波束赋形权值归一化算法。同时,基于该归一化的波束赋形权值,提出一种UE级的信干噪比（SINR）补偿机制。使用该补偿的UE级的SINRs,一方面可基于如容量最大等准则,挑选获得给定调度资源上的最优多用户配对集;另一方面,针对该最终配对的多用户集,使用每UE的补偿SINRs做链路自适应,即MCS选择,从而期望获得系统整体和吞吐量的提升。最后,给定仿真参数,链路级仿真结果验证了所设计算法的有效性。     

单中继多用户MIMO系统中继预编码新方案

针对单中继多用户多输入多输出(MIMO)通信系统中用户间干扰问题,提出了一种可以有效抑 制用户 间干扰的中继接收和预编码方案。该方案在中继端对信号进行迫零（ZF）接收,利用最大化 信漏噪比（SLNR）准则设计中继端预编码向量,并针对难以获得最优解的情况,利用迭代解 出次优解。仿真结果表明,与中继端ZF预编码相比, SLNR预编码更好地抑制了用户间干扰 ,相同和速率性能下,基站发送端功率比ZF预编码减少4 dB,具有实用价值。     

基于信干噪比的D2D通信功率控制与资源分配

为了优化长期演进(LTE)系统引入设备直传(D2D)通信后带来的同频干扰、系统边缘用户性能恶化问题，提出一种基于信干噪比(SINR)的多小区D2D通信资源分配方案，通过调整信干噪比阈值将部分蜂窝用户(CU)转化为D2D用户并释放频谱资源进而获得较佳的资源分配策略，同时提出一种基于小区间D2D竞争机制的配置算法有效降低小区间干扰。仿真表明，算法能够有效提升系统容量，并提升小区边缘D2D用户公平性。