基于fastica的盲干扰对齐算法

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1、第33卷摇第1期吉林大学学报(信息科学版)Vol.33摇No.12015年1月JournalofJilinUniversity(InformationScienceEdition)Jan.2015文章编号:1671鄄5896(2015)01鄄0001鄄06基于FastICA的盲干扰对齐算法艾頔,赵晓晖(吉林大学通信工程学院,长春130012)摘要:为克服现有的干扰对齐方法中发送端信道传输信息不足的问题,提出了一种新的盲干扰对齐(BIA:BlindInterferenceAlignment)算法。在K用户MIMO(MultipleInpu

2、tMultipleOutput)干扰信道中,发射端已经建立起干扰对齐机制条件下,依照盲源分离(BSS:BlindSourceSeparation)理论,将IA(InterferenceAlignment)模型与BSS模型相结合,在接收端采用FastICA(FastIndependentComponentAnalysis)算法,建立以干扰对齐为模型的目标函数。对数据进行中心化,通过逐个分离的方法,单独分离每个独立分量,从而提取期望信号。Matlab仿真结果表明,该算法能在未知信道状态信息的情况下有效实现干扰对齐,同时具有较好的误码率。关键

3、词:盲干扰对齐;FastICA算法;盲源分离;误码率中图分类号:TN929文献标识码:AFastICAforBlindInterferenceAlignmentAlgorithmAIDi,ZHAOXiaohui(CollegeofCommunicationEngineering,JilinUniversity,Changchun130012,China)Abstract:ToovercometheproblemoftheinterferencealignmentschemeswithoutCSIT(ChannelStateInforma

4、tionatTransmitters),wepresentanewIA(InterferenceAlignment)algorithmwithblindsourceseparationforKuserMIMO(MultipleInputMultipleOutput)interferencechannelonthebasisofalreadybuiltinterferencealignmentdesignattransmitters.AccordingtotheBSS(BlindSourceSeparation),webuildtheob

5、jectivefunctionforthemodeloftheinterferencealignment.Wecentralizedatabythemethodofseparationindividually,separateouteachindependentcomponent,sothatthedesiredsignalisextractedbyFastICA(FastIndependentComponentAnalysis)algorithmatreceivers.SimulationresultsinMatlabshowthat

6、thisalgorithmcaneffectivelyrealizeinterferencealignmentwithoutCSIT,andkeepgoodBER(BitErrorRate)performance.Keywords:blindinterferencealignment;fastindependentcomponentanalysis(FastICA)algorithm;blindsourceseparation;biterrorrate(BER)0摇引摇言近几年来,无线频谱资源有限,无线通信的应用领域不断拓展,而利用率低

7、仍然是个要解决的热点问题。在无线通信系统中,信号在信道中传输时,接收端不仅会接收到期望信号,也会接收到来自其他发射端的干扰信号。为了解决这个问题,干扰对齐(IA:InterferenceAlignment)作为一种有效的提高频谱[1]利用率、提升干扰信道容量的传输方案,已经得到较广泛的重视。干扰对齐的工作原理是将接收信号的空间通过正交分解分为两部分:干扰子空间和信号子空间。即通过编码矩阵的设计,将每个接收端的所有干扰限制在干扰子空间中,在接收端通过简单的迫零(ZF:ZeroForcing)处理获得有用信号,从而保证了接收的可靠性以及更高

8、的传输率。收稿日期:2014鄄04鄄30基金项目:国家自然科学基金资助项目(61171079)作者简介:艾頔(1989—摇),女,长春人,吉林大学硕士研究生,主要从事认知无线电研究,(Tel)86鄄1868

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