干扰对齐

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假设发收天线数目均为M:
如此共享信息,D=2M
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假设发收天线数目均为M:
如此共享信息,D=3M /2 (当M>1)
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【参考文献】
1、Interference Alignment and Degrees of Freedom of the K-User Interference Channe
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◆什么是自由度?

◆干扰对齐的优势
◆如何实现干扰对齐 ◆干扰对齐的实际应用需要解决的问题 ◆共享信息对自由度的影响
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假设发收天线数目均为M:
如此共享信息不能提高自由度,D=M
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干扰对齐的优势
◆不需要涉及脏纸编码、连续解码,只需基于简单的 迫零算法
◆可以获得非整数的自由度 ◆可以在空(天线波束成形)、时(传输延时&时域编 码)、频(多普勒频移&多载波编码)、码(栅格 编码)域实现
ຫໍສະໝຸດ Baidu
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◆什么是自由度?

◆干扰对齐的优势
◆如何实现干扰对齐 ◆干扰对齐的实际应用需要解决的问题 ◆共享信息对自由度的影响
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接收机1 天线数目 接收机2 天线数目
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MU-MIMO干扰信道自由度上限:
min(M 1 M 2 , N1 N 2 , max(M 1 , N 2 ), max(M 2 , N1 ))
例如:
单天线多用户MIMO自由度上限:1
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◆什么是自由度?

◆干扰对齐的优势
◆如何实现干扰对齐 ◆干扰对齐的实际应用需要解决的问题 ◆共享信息对自由度的影响
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什么是自由度
degrees of freedom
C(SNR) d log( SNR) o(log(SNR))
故自由度也叫pre-log 或者复用增益
MIMO X信道
通过MMK机制(结合脏纸编码、连续解码、迫零算法), MIMO X信道的自由度可达 4M / 3 。
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◆什么是自由度?

◆干扰对齐的优势
◆如何实现干扰对齐 ◆干扰对齐的实际应用需要解决的问题 ◆共享信息对自由度的影响
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◆什么是自由度?

◆干扰对齐的优势
◆如何实现干扰对齐 ◆干扰对齐的实际应用需要解决的问题 ◆共享信息对自由度的影响
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干扰对齐的实际应用需要解决的问题
◆需要知道其他信道的CSI
◆或者有反馈信道 ◆在分布式场合,基于信道互易的迭代算法也可以 对齐干扰 ◆需要结构编码
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空间域干扰对齐
自由度可达4M/3
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时间域干扰对齐
每个用户可获得1/2自由度, 整系统就可获得K/2自由度
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频率域干扰对齐
一个用户2 正交载波
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SU-MIMO的自由度:
min(M 1 , N1 )
发射天 线数目 接收天 线数目
两用户MIMO多址 接入(MAC)信道 自由度上限:
min(M 1 M 2 , N1 )
发射机1 天线数目 发射机2 天线数目
两用户BC信道自 由度上限:
min(M 1 , N1 N 2 )
2、Degrees of Freedom Region of the MIMO X Channel
3、Multiple Access Outerbounds and the Inseparability of Parallel Interference Channels 4、The Approximate Capacity of the Many-to-One and One-to-Many Gaussian Interference Channels
使用干扰对齐的效果
◆时变干扰信道,K个用户,每个node有M个天线,可获 得KM/2的自由度

d1 d 2 d K
第K个 用户所 获得的 自由度
1 K min(M iT , M iR ) 2 i 1
第i个发 射端的天 线数目 第i个接 收端的天 线数目
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H i, j
1 0 0 1
i j, i, j {1,2,3}
H 2, 2
1 0 H1,1 0 1
H 3,3
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1 0 0 1
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码域干扰对齐
使用自由高斯码本
使用栅格编码码本
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