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摘要:
首先从子空间对齐的角度将干扰信号功率和有用信号功率联合优化的问题建模于Grassman-nian流形上,有约束的最优化问题被转化为降维的无约束的最优化问题.然后利用Grassmannian流形的几何特性,提出了一种基于Grassmannian流形上共轭梯度算法的联合干扰对齐预编码方案.计算机仿真表明,该算法兼顾干扰信号功率的最小化和有用信号功率的最大化,可以有效提高系统的和速率性能,而且该算法可以有效解决Grassmannian流形上最陡下降算法每次寻优的90°转折问题,具有更高的收敛速度.
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文献信息
篇名 多用户干扰信道下建模于流形上的联合干扰对齐预编码
来源期刊 数据采集与处理 学科 工学
关键词 多用户干扰信道 干扰对齐 Grassmannian流形 最优化算法
年,卷(期) 2017,(6) 所属期刊栏目
研究方向 页码范围 1115-1124
页数 10页 分类号 TN911.5
字数 7895字 语种 中文
DOI 10.16337/j.1004-9037.2017.06.006
五维指标
作者信息
序号 姓名 单位 发文数 被引次数 H指数 G指数
1 李汀 南京邮电大学通信与信息工程学院 21 36 3.0 5.0
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研究主题发展历程
节点文献
多用户干扰信道
干扰对齐
Grassmannian流形
最优化算法
研究起点
研究来源
研究分支
研究去脉
引文网络交叉学科
相关学者/机构
期刊影响力
数据采集与处理
双月刊
1004-9037
32-1367/TN
大16开
南京市御道街29号1016信箱
28-235
1986
chi
出版文献量(篇)
3235
总下载数(次)
7
相关基金
国家自然科学基金
英文译名:the National Natural Science Foundation of China
官方网址:http://www.nsfc.gov.cn/
项目类型:青年科学基金项目(面上项目)
学科类型:数理科学
江苏省自然科学基金
英文译名:Natural Science Foundation of Jiangsu Province
官方网址:http://www.jsnsf.gov.cn/News.aspx?a=37
项目类型:
学科类型:
论文1v1指导