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IDMA技术及功率优化研究

【摘要】: 在无线通信领域中合理和有效地使用频谱资源是无线通信系统面临的最大挑战之一。随着无线用户在全球范围内不断增多,这个问题变得越来越严峻。由于,无线资源被所有用户共享因此用户之间存在互相干扰的问题。目前的多址接入方式给每用户分配无重叠的频谱资源(时间不重叠或频率不重叠。。。)的方法防止互扰。本文主要研究一种只靠随机交织器来区分用户并让用户在时间、频率、码等同时共享整个资源,即叫交织多址技术,简称IDMA。提出一种优化功率分配方式来提高整个系统的频谱效益并设计出一些降低实现复杂度的方法。 与传统扩频技术如DS-CDMA相比较,IDMA最大的优势之一就是可以提高频谱效率而且在有效的功率分配下,可以进步提高该频谱效益。IDMA的功率优化问题是非凸的而且带有迭代以及没有显示表达式的函数,所以传统的优化方式适用。本文提出一种基于演进算法的差分进化(DE)和约束处理方法来优化IDMA系统中的功率分配。与基于线性规划(LP)方式相比,本文提出的算法不需要对用户分组(组内等功率)也不需要量化功率,而且其性能优越,适用于接收、发射及渐进功率优化问题。由于差分进化是遗传算法的一种,因此在优化问题的阶数较高时其收敛速度慢。因此,为了使用DE,本文提出一种提高差分收敛速度方法:基因排序。其主要思想是在每代变异后,对群体中的每一个体的坐标进行排序使得整个算法的收敛速度有大幅提高。为了证明该观点的正确性,所提出的方法分别应用与三种非自适应差分进化算法和三种自适应差分进化算法来搜索18个代价函数的最优点。仿真结果证明本文所提出的方法能大幅提高差分进化的收敛速度。 渐进功率优化所关心的另一个问题就是得到最优功率分配的显式表达式。然而,文献中已发现等接收功率是一种最后解。本文提出一种充分必要条件使得等接收功率是最优解而且可实现。另外,还证明在该条件满足时,渐进接收和发射功率优化问题是等价的。 此外,本文还提出一种基于线性同余生成器的简单随机交织器生成方法。该方法能使用户在本地生成其交织器而不需浪费带宽来传输交织器图案。其主要思想在于选择合适的参数使得LCG的周期长度大于交织器深度且舍弃超出交织范围的数。这导致最终得到的序列更加随机。通过此方法可以生成一个母交织器并经过循环移位来产生其余的交织器。或者分别分配不同的种子给不同的用户再通过上述所述地方法来产生所有的交织器。两种方法相当。结果证明所得交织器的性能与完全随机交织器相同,因此更适合应用于现实系统中。 同样在考虑IDMA实现的过程当中,本文提出运用可变扩频因子(VSF)的方式来满足不同用户的吞吐量及QoS。该方法可以避免由多层叠加引起的峰均功率比(PAPR)的问题。另外,为了在性能和复杂度及延时之间做折中,本文提出运用组间串行干扰抵消(GSIC)来结合串行干扰抵消(SIC)的快速收敛和并行干扰抵消的低时延的优势。

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