Interferensanpassning (IA) är en samarbetsstrategi för överföring som på vissa villkor uppnår interferenskanalens maximala antal frihetsgrader. Insikten om IA-vinster är emellertid beroende av att sändarna får tillräckligt exakt kanalkunskap. I denna uppsats studerar vi IA:s prestanda i flera input-multiple-output-system där kanalkunskap förvärvas genom utbildning och analog feedback. Vi utformar utbildnings- och feedbacksystemet för att maximera IA:s effektiva summa: en icke-asymptotisk prestanda metriska som står för skattningsfel, utbildning och återkoppling overhead, och kanal selektivitet. Vi karakteriserar effektiv summa med overhead i förhållande till olika parametrar såsom signal-till-brusförhållande, Doppler spridning, och feedback kanalkvalitet. En viktig insikt i vår analys är att genom en korrekt utformning av CSI-förvärvsprocessen kan konsekvensbedömningen ge goda resultat i ett mycket brett spektrum av blekningsscenarier. En annan iakttagelse från vårt arbete är att en sådan overhead-medveten analys kan bidra till att lösa ett antal praktiska problem med nätverksdesign. För att demonstrera begreppet overhead-aware nätverk design, anser vi exempel problemet med att hitta det optimala antalet kooperativa IA-användare baserat på signalkraft och rörlighet.
El Ayach m.fl. utformad en CSI utbildning och feedback system för att maximera den effektiva summan av IA-nätverk i REF.
On the Overhead of Interference Alignment: Training, Feedback, and Cooperation
{'venue': 'IEEE Transactions on Wireless Communications, vol. 11, no. 11, pp. 4192-4203, November 2012', 'journal': None, 'mag_field_of_study': ['Computer Science', 'Mathematics']}