2023年全國(guó)碩士研究生考試考研英語(yǔ)一試題真題(含答案詳解+作文范文)_第1頁(yè)
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1、干擾對(duì)齊(Interference alignment, IA)是一種有效的干擾控制機(jī)制,能夠通過(guò)發(fā)送端預(yù)編碼使多個(gè)發(fā)送用戶的干擾在接收端重疊在一起,可以實(shí)現(xiàn)干擾系統(tǒng)最大自由度(Degree of Freedom, DoF)并顯著提高系統(tǒng)容量,近年來(lái)受到學(xué)術(shù)界的廣泛關(guān)注。多輸入多輸出(MIMO)技術(shù)是提高頻譜效率的關(guān)鍵技術(shù), MIMO技術(shù)能夠提供大量的空間自由度,適合于應(yīng)用到干擾對(duì)齊系統(tǒng)之中。將MIMO技術(shù)與干擾對(duì)齊相結(jié)合能夠大幅度提高

2、多用戶干擾系統(tǒng)的通信速率,是當(dāng)前無(wú)線通信領(lǐng)域的一個(gè)重要研究方向。
  干擾對(duì)齊技術(shù)的研究還處于起步階段,還有許多的問(wèn)題沒(méi)有解決。例如,干擾對(duì)齊的預(yù)編碼在大多數(shù)情況下難以獲得顯式解,只能獲得數(shù)值解,并且只能得到次優(yōu)解。干擾對(duì)齊需要發(fā)送端具有全局信道狀態(tài)信息(CSI)。一方面獲取發(fā)送端全局信道狀態(tài)信息會(huì)帶來(lái)大量的開(kāi)銷,另一方面信道狀態(tài)信息誤差導(dǎo)致預(yù)編碼產(chǎn)生誤差,使系統(tǒng)性能下降。此外,干擾對(duì)齊最初是在對(duì)稱干擾網(wǎng)絡(luò)的背景下被提出的,將干擾

3、對(duì)齊應(yīng)用到現(xiàn)有網(wǎng)絡(luò),例如蜂窩網(wǎng)中,需要根據(jù)現(xiàn)有系統(tǒng)的特點(diǎn)對(duì)傳統(tǒng)干擾對(duì)齊算法進(jìn)行改進(jìn)。
  本文針對(duì)MIMO干擾對(duì)齊系統(tǒng)中的預(yù)編碼算法、信道狀態(tài)信息反饋以及蜂窩網(wǎng)中的預(yù)編碼算法進(jìn)行如下的研究工作:
  首先,本文對(duì)干擾對(duì)齊的自由度和預(yù)編碼算法進(jìn)行了分析和研究。在進(jìn)行MIMO干擾對(duì)齊預(yù)編碼設(shè)計(jì)之前需要確定預(yù)編碼的自由度,并且這一自由度不能大于系統(tǒng)能夠?qū)崿F(xiàn)的最大自由度。本文對(duì)幾種主要MIMO干擾信道下的自由度進(jìn)行了分析,研究了自由

4、度的實(shí)現(xiàn)方法,并對(duì)干擾對(duì)齊預(yù)編碼的解析算法和數(shù)值算法進(jìn)行了分析。在此基礎(chǔ)上,本文提出了一種基于二次規(guī)劃的干擾對(duì)齊預(yù)編碼算法,該算法以系統(tǒng)容量為優(yōu)化目標(biāo),聯(lián)合設(shè)計(jì)預(yù)編碼矩陣和接收解碼矩陣,在每次迭代中都同時(shí)更新預(yù)編碼矩陣和接收解碼矩陣。仿真表明該算法能夠?qū)崿F(xiàn)較高的系統(tǒng)速率。這些分析和研究為本文后續(xù)研究工作的展開(kāi)進(jìn)行了鋪墊。
  其次,研究了非理想信道狀態(tài)信息下基于最小均方誤差(MMSE)的干擾對(duì)齊預(yù)編碼算法。干擾對(duì)齊需要發(fā)送端具有全

5、局信道狀態(tài)信息,由于實(shí)際系統(tǒng)中能夠獲得的信道狀態(tài)信息與真實(shí)信道狀態(tài)信息會(huì)存在一定的誤差,本文對(duì)高斯信道誤差模型和范數(shù)有界信道誤差模型進(jìn)行了分析,然后在高斯信道誤差模型下,提出一種每用戶功率受限的MMSE干擾對(duì)齊算法。仿真表明該算法與傳統(tǒng)MMSE算法相比,在信道狀態(tài)信息存在高斯誤差時(shí)能夠獲得更好的性能。在范數(shù)有界信道誤差模型下提出了用戶功率受限時(shí)的極小極大總 MSE和極小極大用戶MSE兩種干擾對(duì)齊算法。兩種算法都是以信道誤差范數(shù)有界時(shí),最

6、差信道下的性能為優(yōu)化目標(biāo),是魯棒的預(yù)編碼算法。極小極大總MSE算法從系統(tǒng)總體性能考慮,能夠?qū)崿F(xiàn)更好的總體MSE性能,而極小極大用戶MSE算法能夠?qū)崿F(xiàn)更好的用戶MSE性能,是一種實(shí)現(xiàn)用戶間公平的預(yù)編碼算法。
  再次,研究了干擾對(duì)齊信道狀態(tài)信息反饋過(guò)程中的比特分配算法。由于干擾信道各鏈路增益不同,在各鏈路之間平均分配反饋比特?cái)?shù)是一種次優(yōu)算法。針對(duì)這一問(wèn)題,本文分析了隨機(jī)向量量化下的量化失真與量化比特?cái)?shù)的關(guān)系,給出了有限反饋下干擾對(duì)齊

7、的平均速率下限。根據(jù)平均速率下限與量化比特?cái)?shù)和信道增益的關(guān)系,提出了干擾對(duì)齊系統(tǒng)中的分布式反饋比特分配算法和集中式反饋比特分配算法。分布式反饋比特分配算法以最大化每個(gè)用戶的平均速率下限為目標(biāo),以每個(gè)用戶的反饋比特?cái)?shù)為約束,集中式反饋比特分配算法以最大化總平均速率下限為優(yōu)化目標(biāo),總反饋比特?cái)?shù)為約束。仿真表明,提出的兩種反饋比特分配算法與等比特分配算法相比能夠在相同的總反饋比特?cái)?shù)下實(shí)現(xiàn)更高的總速率。集中式算法比分布式算法性能稍好,但是需要在

8、中心處理單元進(jìn)行,需要占用更多的控制鏈路資源,并且算法復(fù)雜度也高于分布式算法。
  最后,研究了蜂窩網(wǎng)中基于級(jí)聯(lián)預(yù)編碼的干擾對(duì)齊算法。針對(duì)傳統(tǒng)級(jí)聯(lián)預(yù)編碼算法在多小區(qū)邊緣速率下降的問(wèn)題,提出了基于干擾空間擴(kuò)展的級(jí)聯(lián)預(yù)編碼算法和基于干擾最小化的級(jí)聯(lián)預(yù)編碼算法。改進(jìn)算法能夠在多小區(qū)邊緣實(shí)現(xiàn)更好的性能。針對(duì)干擾對(duì)齊不能對(duì)期望信號(hào)的功率進(jìn)行控制,有可能導(dǎo)致期望信號(hào)功率損失較大,進(jìn)而造成速率下降的問(wèn)題,結(jié)合級(jí)聯(lián)預(yù)編碼算法的特點(diǎn),提出了基于等效

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