Анализ выравнивания помехи на основе предварительного кодирования многопользовательской системы MIMO

В современных системах связи подавление помех является исключительно важным для улучшения эффективности работы системы. Постоянно растущий спрос на беспроводную связь вызвал появление новой группы исследователей, занимающихся вопросами спектральной эффективности, максимально возможными скоростями передачи для пользователей, и вопросами повторного использования частотного спектра и минимального уровня помех. Выравнивание помех IA (interference alignment) является новым способом подавления межсотовых помех ICI (inter-sell interference) сети, что ведет к улучшению работы системы. Одним из эффективных методов, реализующих указанную схему, является выравнивание сигнала помехи от каждого передатчика соседней соты в заданном направлении, и получении комбинированного вектора приемной антенны каждого пользователя. При наличии полной информации о состоянии канала и наличии в системе обратной связи с передатчиком базовой станции соты, система IA может увеличивать общую пропускную способность системы. Увеличение спектральной эффективности на границе соты в сотовой системе связи является одним из главных факторов эффективной работы. Эта статья основана на исследовании пользователей сотовой системы связи на границе соты. В этой работе использованы методы планирования для выбора лучших пользователей и антенн из больших групп пользователей и антенн, соответственно. В статье рассмотрена конструкция с прекодером, где методы выбора антенны и пользователя основаны на частичном IA в сети с двумя и тремя сотами для многопользовательской системы со многими входами и многими выходами MU-MIMO (multiuser MIMO) с нисходящим спутниковым каналом связи. Проведен сравнительный анализ рабочей эффективности системы с использованием метода предварительного кодирования на основе сингулярного разложения SVD (singular value decomposition) и метода предварительного кодирования на основе среднегеометрического разложения GMD (geometric mean decomposition). В работе использована кодовая книга сети LTE, которая известна как передатчику, так и приемнику.

Using a Sorted QR Decomposition Algorithm for Multiuser MIMO Downlink Transmission

MIMO is a wireless technology that uses large scale antennas to transfer more data at the same time and to increase spectral efficiency. To achieve high data rate with less bandwidth we use decomposition algorithm. Among various de-composition algorithm QR decomposition algorithm outperforms low bit error rate(BER), but the computational complexity is prohibitively high when the system incorporates large number of antennas. This paper presents a low computational sorted QR decomposition (SQRD) algorithm for MIMO.SQRD uses precoding technique at the transmitter which decomposes the channel that can sent in parallel.

Using a Sorted QR Decomposition Algorithm for Multiuser MIMO Downlink Transmission

MIMO is a wireless technology that uses large scale antennas to transfer more data at the same time and to increase spectral efficiency. To achieve high data rate with less bandwidth we use decomposition algorithm. Among various de-composition algorithm QR decomposition algorithm outperforms low bit error rate(BER), but the computational complexity is prohibitively high when the system incorporates large number of antennas. This paper presents a low computational sorted QR decomposition (SQRD) algorithm for MIMO.SQRD uses precoding technique at the transmitter which decomposes the channel that can sent in parallel.