一种自适应干扰对齐的算法

摘要

本发明公开了一种适用于认知无线电(CR)中的自适应干扰对齐的算法，属于认知无线电通信领域。本方法基于用户的业务需求进行自适应调度，并且所提出的干扰对齐方法不需要迭代过程，构造简单。此外，本方法所用的模式搜索可离线完成，几乎不增加运算量，仿真结果表明，本方法在平均自由度(d.o.f)等关键容量指标上具有明显的优势。

主权项

一种自适应干扰对齐的算法，包括以下步骤：1)对于所有用户的d.o.f需求进行排列，不失一般性，设d₀≤d₁≤d₂≤…≤d_K；2)对于第i个用户，寻求来自第j个干扰用户的干扰信号作为i用户的干扰空间基，j由下式确定：$j=\arg \underset{j\in \Omega /i}{\max }\left\{d_j\right\};$3)对于来自任意的其他干扰用户k的干扰信号，构造干扰空间对齐约束：$H_{\mathrm{ik}}{V}_k={\left((K^{\mathrm{kj}}\otimes H_{\mathrm{ij}})\mathrm{vec}\left(V_j\right)\right)}^T,$k∈Ω/(i，j)其中$V_k=[v_{k1},v_{k2},···v_{k{d}_k}]\in C^{d_k\times M},$$K^{\mathrm{kj}}\in C^{d_k\times d_j}$为任意一个满秩矩阵，实际可以随机产生。这里vec()表示某矩阵按列拉直，表示Kronecker积。这样的约束共有K‑2组；4)对所有用户按照步骤(2)、(3)建立约束方程组，可得方程组：Ax＝0，x＝vec([V₁，V₂，…V_K])，则方程的解即可由A的零空间的任意一组基向量求得；5)干扰抑制矩阵的求法：对于用户i，其干扰抑制矩阵U_i可由null(H_ijV_j)的任意d_i个基向量构成，这里$j=\arg \underset{j\in \Omega /i}{\max }\left\{d_j\right\};$6)接收端迫零均衡：令则应用一下迫零均衡可获得原始数据的估计值：${\tilde{x}}_i={{\tilde{H}}_{\mathrm{ii}}}^{-1}{\bar{y}}_i.$