信泄噪比的預編碼算法研究范文

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《移動通信雜志》2014年第z1期

1改進的信泄噪比（SLNR）算法

如上文所述，SLNR預編碼算法相比迫零（ZF）、塊對角化（BD）等算法，性能有了一定的提升，但是該算法也有自身的缺點。其雖然最大程度上消除了噪聲和用戶間的干擾，可是用戶自身天線間的干擾并不能消除。基于此，本文提出了改進算法：一種是將迫零（ZF）算法與SLNR算法結合；另一種是將最小均方誤差（MMSE）算法與SLNR算法結合，從而達到消除用戶自身天線干擾的目的。

1.1SLNR_ZF預編碼算法SLNR預編碼算法無法消除用戶自身天線間的干擾，而ZF算法可以將包括多天線用戶自身內部干擾在內的所有干擾完全消除。因此，可以將ZF算法引入到SLNR預編碼算法內，用以消除用戶自身干擾[3]。SLNR_ZF算法在消除用戶間干擾的同時，也可以有效地消除用戶自身干擾，提高了系統的性能。

1.2SLNR_MMSE預編碼算法在上文所述的SLNR_ZF算法中引入ZF算法，消除了用戶自身內部的干擾，改善了系統的性能。但是，ZF算法的引入卻會導致信道噪聲的放大，所以為了減小噪聲的干擾，本文引入了規范化因子。在SLNR_ZF算法中引入規范化因子，即將SLNR_ZF算法中的ZF算法改成MMSE算法。由于規范化因子的引入可以消除噪聲的干擾，因此可以進一步地優化系統的性能。SLNR_MMSE預編碼算法可以消除所有的干擾，進一步地提升了系統的誤碼率和容量。

2算法的仿真以及分析

下面將對上述基本的預編碼算法以及改進的算法進行仿真，再根據仿真結果對其性能的改善進行分析。以下仿真是在發射端天線8根，接收端4個用戶，每個用戶2根天線的條件下進行的。首先是基本的3種算法的仿真，即ZF預編碼算法、MMSE預編碼算法和SLNR預編碼算法。具體如圖2和圖3所示。從圖2和圖3可以看出，通過對ZF、MMSE和SLNR這3種預編碼算法的仿真，在信噪比低于10dB時，SLNR算法的誤碼率低于ZF、MMSE算法，為最優；在信噪比處于10～26dB時，MMSE算法的誤碼率低于其他2種算法，為最優；在信噪比高于26dB時，SLNR算法的誤碼率為最優。而對于系統容量而言，SLNR算法的系統容量最大，MMSE算法次之，ZF算法最小。

然后是2種改進的預編碼算法的仿真，具體如圖4和圖5所示。通過對改進的預編碼算法的仿真以及和基礎算法的比較，從圖4可以看出，2種改進的預編碼算法相對于基礎的SLNR預編碼算法來說，誤碼率有了很大的改善，其中SLNR_MMSE算法優于SLNR_ZF算法。從圖5可以看出，2種改進的預編碼算法的系統容量都高于SLNR算法的系統容量，而2種改進的算法中，SLNR_MMSE算法又優于SLNR_ZF算法，尤其在低信噪比時，SLNR_MMSE算法的系統容量提升較為明顯。總的來說，改進的算法在誤碼率和系統容量這2方面都優于原有的基本算法，對系統性能有一定的提高作用。

3結論

本文對SLNR預編碼算法進行了改進，在其基礎上提出了2種改進的優化算法：SLNR_ZF和SLNR_MMSE，可以有效地消除用戶自身天線的干擾和信道噪聲的干擾，從而提高整個系統的性能。通過仿真結果表明，SLNR_ZF算法和SLNR_MMSE算法相對于SLNR算法在誤碼率、系統容量方面都得到了有效地改善，從而提升了通信系統的通信質量。當然，除了降低干擾方面，還可以從其他方面對該算法進行改善，有待進一步的研究。

作者：雋靜平王軍選單位：西安郵電大學通信與信息工程學院