關鍵詞：認知mimo 干擾對齊 復雜度 子空間跟蹤 

摘要：認知MIMO干擾網絡中,多對認知用戶通信而相互干擾,傳統算法采用干擾對齊獲得最佳傳輸速率,卻因涉及對高維矩陣的多次特征值分解,處理復雜過高而難以實際應用。為有效降低算法復雜度,提出一種基于子空間跟蹤的低復雜度干擾對齊算法。該算法以干擾信號到期望干擾空間的投影距離最小化為優化目標,通過矩陣瞬時共軛梯度只對低維的編碼矩陣和干擾抑制矩陣遞歸更新,避免了冗余、重復計算。仿真結果表明,所提算法有較好的收斂性能,與傳統算法相比,線性運算復雜度由O(n3)降低到O(n2),且避免了非線性運算。

信息工程大學學報雜志要求:

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