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4.2 最小化加权干扰泄漏算法（WLI） 31
4.3 最大化信干噪比算法（Max-SINR） 33
4.4 仿真与分析 . 34
结论 . 38
致谢 . 39
参考文献 . 40
1 绪论
1.1 研究背景及意义
1.1.1 无线通信 MIMO原理及技术研究背景
对更高传输速率和更高频谱效率的追求是无线通信领域一个长久不变的话
题，特别是随着多媒体业务、因特网服务和电子商务在无线通信领域的广泛应用，
传统的针对话音业务设计的蜂窝技术已经不能适应如此高速增长的数据业务。 这
种挑战使得人们开始努力开发高效的编码及信号处理技术来提高无线系统的效
率 [1]
。
在无线信道中，提高数据传输速率的一种有效办法就是采用 MIMO 技术。
文献[2,3,4]中解释道：MIMO，是在无线信道中利用多个天线的收发，来抑制信
道的衰落。对于无线信道而言， 多径衰落是一个先天的缺陷，它会引起码间干扰，
从而大大降低系统的性能。然而对于 MIMO 系统而言，多径可以作为一个有利
因素加以利用，MIMO 系统在发射端和接收端均采用多天线(或阵列天线) 和多
通道，从而改善每个用户得到的服务质量(误比特率或数据速率) ，其模型见图
1.1 。 图 1.1 MIMO系统原理图
多天线技术（Multiple Input Multiple Output，MIMO）通过在发送端和接收
端配置多根天线，为无线通信引入了额外的空间自由度，使得在多根天线上同时
发送并行的数据流成为可能，从而极大地提高了系统的频谱利用率和吞吐量。单
蜂窝下的MIMO 技术已经得到了比较深入的研究，在信息理论研究、发送接收
技术等方面取得了许多卓越的成果[5]
。
1.1.2 干扰对齐技术研究背景及意义
正如上所说，虽然 MIMO 技术提高了系统的频谱利用率和吞吐量，然而，
在多天线多用户系统中，用户间的干扰已成为一个严重的问题，会严重削弱多天
线技术带来的高频谱利用率。
因此，干扰管理是无线通信系统设计不得不面对的一个重要问题。在多数无
线通信系统中， 现在的成熟技术是采用信道正交化技术或者增加发射功率的同时
将来自其他用户的干扰当作噪声处理的技术。第一种方法是时分复用和频分复用
的基础；第二种方法在干扰较弱时，对每个用户进行编解码即可完成通信，而当
干扰较强时，常常需要结合多用户检测技术来阻止解码性能的下降。在多数情形
中，由于上述方法自身的复杂性，限制了在实际系统的应用[6]
。
近来，研究的热点转移到如何有效利用信道的特性来提高发射机和接收机的
可靠性。在发射端利用信道信息对发射信号进行编码这一技术被称为发射预编码
技术。文献[7]表明当发射机已知信道状态信息时能够大幅提升系统的整体性能。
为了获得信道状态相关信息，接收机和发射机之间通常存在反馈信道，文献[8]
研究了如何有效降低必须的反馈信息量。之后，出现了在发射机利用部分或者量
化后的信道信息的研究成果，如文献[9]。文献[10]总结了几种多蜂窝 MIMO 系
统中的干扰处理方法。
三十多年来，许多研究工作从信息论的角度来刻画干扰信道的容量，出现了
一批引人注目的研究成果。其中，比较有代表性的就是称之为“干扰对齐”的研