Diophantine Approximation and applications in Interference Alignment
本文的动机是最近的应用丢番图逼近在电子学，特别是在快速发展的领域中的干涉对准。一些显着的进展，在这方面给予大量信贷的基本欣钦，格罗谢夫定理，特别是其深远的推广子流形的欧几里得空间。鉴于上述应用，在这里我们引入并证明了$\mathbb{R}^n$的非退化子流形的Khintchine-Groshev定理的定量显式推广。这种定量陈述的重要性在Jafar的专著“干扰对准-通信网络中的信号维度的新视角”（Foundations and Trends in Communications and信息论，第7卷，第1期，2010年）的第4.7.1节中明确讨论。
2015-06-11 cs.IT math.IT math.NT
Interference Alignment on the Deterministic Channel and Application to Fully Connected AWGN Interference Networks
针对$K$用户干扰信道的确定性信道模型构造了干扰对齐示例。然后将确定性信道示例转换为高斯设置，创建具有单个天线节点、实的、非零的和恒定的信道系数并且没有传播延迟的完全连接的高斯$K$用户干扰网络的第一已知示例，其中实现了自由度外界。在基于传播延迟的干扰对准示例和确定性信道模型之间进行类比，确定性信道模型也允许2用户$X$信道的类似构造。
2007-11-16 cs.IT math.IT
Approaching the Capacity of Wireless Networks through Distributed Interference Alignment
最近的研究结果建立了干扰对齐的最优性，以接近高信噪比下干扰网络的香农容量。然而，干扰可以在有限数量的信令维度上对齐的程度仍然未知。干扰对准方案的另一个重要关注点是全局信道知识的要求。在这项工作中，我们提供了迭代算法的例子，利用无线网络的互易性，实现干扰对齐，只有本地信道的知识，在每个节点。这些算法还提供了理论上尚不可用的干涉对准的可行性的数值见解。
2008-03-26 cs.IT math.IT
The Practical Challenges of Interference Alignment
干扰对齐（IA）是一种革命性的无线传输策略，可以减少干扰的影响。干扰对齐的思想是协调多个发射机，使得它们的相互干扰在接收机处对齐，从而促进简单的干扰消除技术。自IA的成立以来，研究人员已经调查了它的性能，并提出了改进，验证IA的能力，以实现最大的自由度自由度（和容量的近似值）在各种设置，开发算法确定对齐解决方案，并推广传输策略，放松需要完美的对齐，但产生更好的性能。本文概述了干扰对齐的概念，并对实际问题进行了评估，包括在实际传播环境中的性能、信道状态信息在发射机中的作用以及干扰对齐在大型网络中的实用性。
2012-06-21 cs.IT math.IT
Settling the feasibility of interference alignment for the MIMO interference channel: the symmetric square case
确定具有恒定信道系数的K用户MIMO干扰信道中的向量空间干扰对齐的可行性条件最近引起了很多关注，但仍然没有解决。本文的主要结果是限制在对称的正方形的情况下，所有的发射机和接收机有N个天线，每个用户的期望d发送尺寸。我们证明了对齐是可能的，当且仅当天线的数量满足N>= d（K+1）/2。我们还展示了一个必要条件，与任意系统参数的对准的可行性。一个代数几何方法是中央的结果。
2011-04-05 cs.IT math.IT
On Achievable Schemes of Interference Alignment with Double-Layered Symbol Extensions in Interference Channel
本文研究了$K$ -用户干扰信道。干扰对齐很可能应用于双层符号扩展，无论是对于H $ø$ st-Madsen-Nosratinia猜想中的恒定信道还是缓慢变化的信道。在我们的工作中，核心思想依赖于双层符号扩展，人工构造等效的时变信道，以提供关键的\textit{channel randomness or relativity}所需的常规Cadambe-Jafar方案在时变信道\cite{IA-DOF-Kuser-Interference}。
2012-11-18 cs.IT math.IT
Feasibility Conditions of Interference Alignment via Two Orthogonal Subcarriers
推导了视距信道干扰对齐的条件，以保证干扰对齐的可行性。这些条件涉及仅选择正交频分复用（OFDM）方案的两个子载波之间的间隔。最大自由度的实现，甚至上界的干扰对齐的总和率是任意接近。
2013-03-21 cs.IT math.IT
Feedback Interference Alignment: Exact Alignment for Three Users in Two Time Slots
我们研究了三用户干扰信道，其中每个发射机具有来自其目标接收机的信号的本地反馈。我们表明，在重要的情况下，信道系数是静态的，精确的对齐可以实现两个时隙使用线性计划。这与不利用反馈的干扰信道形成对比，在干扰信道中，似乎需要无限数量的信道扩展或无限精度来进行精确对准。我们还证明，通过模拟，我们的计划显着优于分时，即使在有限的SNR。
2012-10-01 cs.IT math.IT
Retrospective Interference Alignment
我们探讨了交错块衰落模型和延迟CSIT模型下盲干扰对齐的异同。特别是，我们探索了当发射机分布时使用延迟CSIT实现干扰对准的可能性。我们的主要贡献是干扰对齐方案，称为回顾性干扰对齐在这项工作中，这是专门设置与分布式发射机。利用该方案，我们证明了在发射机处仅具有延迟信道状态信息的2用户X信道可以实现8/7 DoF，而具有3个用户的干扰信道能够实现9/8 DoF。我们还考虑了另一种设置，其中延迟通道输出反馈可用于发射机。在该设置中，X信道和3用户干扰信道被示出为分别实现4/3和6/5DoF。
2010-09-18 cs.IT math.IT
On Achievable Schemes of Interference Alignment in Constant Channels via Finite Amplify-and-Forward Relays
本文阐述了在恒定信道中通过有限放大转发（AF）中继实现干扰对齐的方案。考虑$K$源与$K$目的地通信，除了中继连接之外没有直接链路。继电器的总数是有限的。目标是实现所有用户对的干扰对齐，以获得其无干扰自由度的一半。一般来说，采用两种策略：在边缘编码和在中间编码，其中继电器表现出不同的角色。的贡献是，两个基本的和关键的元素被捕获，使在这个网络中的干扰对齐：信道随机性或相关性;子空间维度抑制。
2012-11-18 cs.IT math.IT
Layered Interference Alignment: Achieving the Total DoF of MIMO X Channels
考虑在所有发射机和接收机处可用的具有恒定信道系数的$K\times 2$和$2\times K$、多输入多输出（MIMO）X信道。提出了一种新的干扰对齐方案，称为\emph{layered interference alignment}，其中利用矢量和实际干扰对齐，结合在接收端的联合处理。具有分数复用增益的数据流在期望的方向上发送，以在接收器处对准干扰信号。为了在接收机处解码预期的消息，提出了一种联合处理/同时解码技术，该技术利用了多个接收天线的可用性。这种分析随后得到线性形式系统的测量结果的支持。特别地，对于这样的线性形式，Khintchine-Groshev型定理证明了实数和复数。观察到，在所有发射机/接收机处具有$M$天线的$K\times 2$和$2\times K$，X信道在自由度（DoF）上享有对偶性。它示出，将分层干扰对齐是必不可少的，以表征$K\times 2$和$2\times K$，$M$天线X信道中的$\frac{2KM}{K+1}$的总DoF。
2014-12-22 cs.IT math.IT math.NT
Fractional Interference Alignment: An Interference Alignment Scheme for Finite Alphabet Signals
干扰对准（IA）是一种传输方案，其实现每个用户每个发射天线的1/2自由度（DoF）。由于传统IA假设高斯信令，因此对该方案施加的约束基于线性接收机。然而，当发射机采用有限字母（FA）信令时，传统的IA预编码器和线性接收机都不是最佳结构。因此，一种新的分数干扰对齐（FIA）计划时，FA信号的使用，其中的对齐约束是基于非线性，最小距离（MD）检测器。由于自由度仅定义为信噪比趋于无穷大，我们引入了一个新的度量称为SpAC（每发送每个信道使用的符号数）用于分析FIA方案。最大SpAC为1，并且FIA实现范围[0，1]中的任何SpAC值。这项工作的主要动机是，数值模拟与FA信号和MD检测器固定SpAC（=1/2，如IA）在一组优化问题，如最小化误比特率或最大化的互信息，实现了显着更好的出错率性能相比，现有的算法，最大限度地减少均方误差或最大化信号与干扰加噪声比。
2014-02-11 cs.IT math.IT
Interference Alignment Improves the Capacity of OFDM Systems
多用户正交频分复用（OFDM）和多输出多输出（MIMO）技术被广泛采用，以提高系统吞吐量和对抗无线信道的不利影响。最近，提出了干扰对准以利用干扰来实现多个信号的并发传输。在本文中，我们研究如何结合这些技术，以进一步提高系统的吞吐量。我们首先揭示了在对角信道中使用干扰对齐所带来的独特特性和挑战。然后，我们推导出的多用户（MIMO）的OFDM/干扰对齐系统的实际约束下的性能界，并展示了如何实现这个界的分解方法。仿真结果验证了该方案的优越性能。
2014-12-09 cs.IT math.IT
On feasibility of perfect interference alignment in interference networks
干扰对齐（IA）主要通过在多个维度上对干扰进行编码来实现。直觉上，需要对准的干扰信号越多，对准它们所需的维度数量就越大。这种维数的要求提出了一个重大的挑战IA在实际系统中。本文研究了3用户干扰信道（IC）的信道结构的充要条件，使理想的IA在有限的信道扩展数内是可行的。结果表明，如果只有一个干扰信道系数可以被设计为一个特定的值，干扰将在所有接收机完美对齐。
2016-01-17 cs.IT math.IT
Elements of Cellular Blind Interference Alignment --- Aligned Frequency Reuse, Wireless Index Coding and Interference Diversity
我们探讨自由度（DoF）的部分连接的无线网络，特别是蜂窝网络，在发射机没有信道状态信息的特征。具体来说，我们介绍了三个基本要素-对齐的频率复用，无线索引编码和干扰分集-通过一系列的例子，首先集中在无限的规则阵列，然后在有限的集群与任意连接和消息集，最后在异构设置与非对称多天线配置。对准的频率重用指的是在许多情况下正交资源分配的最优性，但是根据由干扰对准原理指导的非常规重用模式。无线索引编码突出了索引编码问题与蜂窝盲干扰对齐之间的密切联系，以及无线设置固有的附加复杂性。干扰分集是指这样的观察：在无线网络中，每个接收器都会经历一组不同的干扰源，并且根据其自己的干扰源集的行为，每个接收器处的无干扰信号空间与其他接收器不同地波动，从而为盲干扰对准原理的稳健应用创造机会。
2012-03-11 cs.IT math.IT
Strong Interference Alignment
干扰对齐（IA）调整信令方案，使得所有干扰信号被挤压在干扰子空间中。IA主要通过无限扩展信道来实现其性能，这是IA在实际系统中的主要挑战。在本文中，我们使部分干扰非常强，并实现完美的IA在有限数量的信道扩展。一个单跳$3$用户单天线干扰信道（IFC）被认为是和它示出，只有一个干扰信号流需要是强的，以便完美IA是可行的。
2018-07-13 cs.IT math.IT
Fluid Antenna System-Enabled Interference Alignment
Sun Yat-sen University（中山大学）
该研究针对发射端无信道状态信息的多用户干扰信道，提出基于流体天线系统的干扰对齐方案，理论推导并验证其中断概率，可提升平均和速率。
2026-08-11 cs.IT math.IT
Time Interference Alignment via Delay Offset for Long Delay Networks
时间干扰对齐是干扰对齐的一种，它通过适当地错开网络的传输延迟来增加网络容量。在这项工作中，现有文献的分析是广义的，重点是在n维欧氏空间中的随机放置的用户的网络的自由度的计算。在发射机之间没有协调的基本情况下，可以导出和dof的解析表达式。如果传输延迟被协调，则在20%的情况下，时间干扰对准相对于正交接入方案产生额外的dof。还研究了卫星网络的潜在容量改进。
2011-11-14 cs.IT math.IT
Robust Lattice Alignment for K-user MIMO Interference Channels with Imperfect Channel Knowledge
在本文中，我们考虑了一个强大的格对齐设计的K用户准静态MIMO干扰信道的不完善的信道知识。对于随机高斯输入，传统的干扰对齐方法在准静态信道下存在可行性问题。另一方面，结构化晶格可以产生结构化干扰，而不是由随机高斯符号引起的随机干扰。可以利用结构化干扰空间来在间隙上传输期望信号。然而，现有的对齐方法的格码的准静态信道要么要求无限的SNR或对称的干扰信道系数。此外，完美的信道状态信息（CSI），这些对齐方法，这是很难实现的。在本文中，我们提出了一种针对所有SNR状态下具有不完美CSI的准静态MIMO干扰信道的鲁棒格对齐方法，以及一种两阶段解码算法来从结构化干扰空间中解码期望信号。我们推导出可实现的数据率的基础上提出的鲁棒的晶格对齐方法，其中的预编码器，解相关器，缩放系数和干扰量化系数的设计联合制定为一个混合整数和连续优化问题。不完美的CSI的影响也容纳在优化配方，因此导出的解决方案是不完美的CSI鲁棒。我们还设计了一个低复杂度的迭代优化算法，我们的鲁棒的晶格排列方法，通过使用现有的迭代IA算法，设计了传统的IA方法。数值结果验证了所提出的鲁棒晶格排列方法的优点。
2011-03-23 cs.IT math.IT
Interference Alignment at Finite SNR for Time-Invariant Channels
针对一类多用户时不变高斯干扰信道，基于格型干扰对齐理论，推导了一个可达速率域。结果是建立通过一个新的编码定理的两个用户的高斯多址信道中，两个用户使用一个单一的线性码。所处理的干扰信道的类别使得所有干扰信道增益是合理的。对于这类干扰信道，除了恢复已知的结果的自由度，一个明确的速率区域推导出有限的信号-噪声比，发光的性质，以前建立的渐近结果。
2011-06-19 cs.IT math.IT
Interference alignment for the MIMO interference channel
我们研究了矢量空间干扰对齐MIMO干扰信道没有时间或频率分集，没有符号扩展。我们证明了对齐的充分必要条件。特别是，我们表征的对称三用户信道的对齐的可行性，其中所有用户沿d维传输，所有发射机有M个天线和所有接收机有N个天线，以及对齐的可行性的完全对称（M=N）的信道与任意数量的用户。我们的研究结果的含义是，在一个K用户干扰信道中，仅使用来自多个天线的空间分集，可用的总自由度最多为2。这与Cadambe和Jafar在任意大的时间或频率分集下所示的K/2自由度形成鲜明对比。超越可行性的问题，我们还讨论了使用舒伯特微积分的情况下，有一个有限数量的解决方案的数量的计算。
2014-08-16 cs.IT math.IT
Noncoherent Interference Alignment: Trade Signal Power for Diversity Towards Multiplexing
本文提出了第一个已知的通用干扰对齐方案的一般$(1\times{}1)^K$干扰网络，无论是高斯或确定性，只有2个符号的扩展。虽然干扰对齐在理论上可以极大地提高网络的总吞吐量，但现有的方案都不能在有限的复杂度下精确地达到自由度上界。本文首先详细分析了在小型$(1\times1)^3$网络中的朴素符号扩展的对角性问题，该技术被广泛认为是在分集不足的情况下实现干扰对齐所必需的。然后，联合带通非相干解调和干扰对齐方案，提出了解决对角化问题的交易信号功率增加系统的多样性，这是进一步交易的复用改进。最后，将所提出的非相干干扰对齐方案推广到一般的$(1\times{}1)^K$情况，并证明了该方案能够精确地达到自由度上界。仿真结果验证了该方案的正确性和有效性，与传统的正交传输方案相比，该方案的自由度得到了显著提高。
2012-12-28 cs.IT math.IT
Network Coding for Multiple Unicasts: An Interference Alignment Approach
本文研究了用有向无环图表示的网络中多个单播连接的网络编码问题。干扰对齐的概念，传统上用于干扰网络，扩展到分析线性网络编码在这种设置的性能，并提供一个系统的代码设计方法。它示出，对于一个广泛的类的三源三目的地单播网络，对应于一半的个人源-目的地最小切割的速率是通过对齐策略实现的。
2010-08-02 cs.IT math.IT
Performance of Interference Alignment in Clustered Wireless Ad Hoc Networks
有限数量的用户之间的空间干扰对齐被提出作为一种技术，以增加成功传输的概率在干扰受限的分簇无线自组织网络。使用随机几何的技术，我们建立在工作的Ganti和Haenggi处理泊松集群过程与固定数量的集群点，并提供了一个数值可积的表达式中断概率使用集群内干扰对齐策略与复用增益1。对于一个特殊的网络设置，我们推导出一个封闭形式的上限。我们表现出显着的性能增益相比，单天线系统没有本地合作。
2010-01-13 cs.IT math.IT
Interference Alignment via Improved Subspace Conditioning
针对K个用户、单输入单输出（SISO）、频率选择性干扰信道，提出了一种新的低复杂度的发射波束形成设计，提高了可达和速率。联合采用Cadambe和Jafar在[1]中提出的干扰对齐（IA）方案以及分别在发射机和接收机处的线性最小均方误差（MMSE）解码，新的IA预编码设计提高了平均和速率，同时保留了Cadambe和Jafar方案的可实现的自由度K/2。
2010-11-30 cs.IT math.IT
On the Beamforming Design for Efficient Interference Alignment
针对$K$ -用户单输入单输出频率选择性衰落干扰信道，提出了一种有效的干扰对齐方案。其主要思想是引导发射波束成形矩阵，使得在每个接收器处，由无干扰的期望流占据的子空间维度与由所有干扰占据的子空间维度渐近相同。我们提出的方案实现了更高的复用增益在任何给定数量的信道实现相比，原来的IA计划，这是已知的实现最佳复用增益渐近。
2009-06-21 cs.IT math.IT
Group Based Interference Alignment
在$K$ -用户单输入单输出（SISO）频率选择性衰落干扰信道中，通过干扰对齐（IA），证明了最大可达复用增益几乎必然是$K/2$.然而，当信令维度有限时，将所有资源同时分配给所有用户不是最优的。因此，提出了一种基于组的干扰对齐（GIA）方案，并将其转化为无界背包问题。最优和贪婪搜索算法被提出来获得组模式。分析和数值结果表明，GIA方案可以获得较高的复用增益时，资源是有限的。
2010-12-12 cs.IT math.IT
Hybrid Channel Pre-Inversion and Interference Alignment Strategies
在本文中，我们考虑的MIMO干扰信道的干扰对齐和信道预反转的概念相结合的策略。用户协作形成数据共享组，使他们能够清除组内的干扰，而干扰对齐用于清除组间的干扰。为了提高我们的计划在有限的SNR的能力，我们建议的用户组反转他们的子信道使用正则化Tikhonov逆。我们提供了一个新的光滑的最佳Tikhonov参数的推导，并使用随机矩阵理论提供了一个显式的公式的信干噪比的大小的系统的增加，我们相信这是一个新的结果。对于每一个可能的分组K = 4个用户与N = 5个天线，我们完全分类的自由度时，每个用户使用这种混合方案，并构建显式的干扰对齐策略，最大化的总和自由度。最后，我们提供了模拟结果，计算遍历能力的方案。
2015-01-31 cs.IT math.IT
Opportunistic Interference Alignment for Random Access Networks
研究了采用时隙ALOHA协议的多个重叠随机接入网（RAN）间的干扰管理问题。假设接入点和用户具有多个天线，提出了一种新的机会干扰对齐（OIA），以减轻重叠RAN之间的干扰。所提出的技术智能地结合了在物理层的发送波束成形技术和在媒体访问控制层的机会分组传输。发射波束成形基于干扰对齐，机会分组传输基于用户对其他RAN产生的干扰，这可以被视为物理层和介质访问控制层的联合优化。结果表明，建议的OIA协议显着优于传统的计划，如多包接收和干扰置零。
2015-01-08 cs.IT math.IT
On the Achievability of Interference Alignment for Three-Cell Constant Cellular Interfering Networks
对于三小区恒定蜂窝干扰网络，识别对准的新性质，即，在用户协作场景中获得的干扰对准（IA）解决方案也可以应用于非协作环境中。利用这一特性，提出了一种联合设计发射和接收波束形成矩阵的算法。分析和数值结果表明，在大多数情况下，与传统格式相比，该格式可以获得更大的自由度。
2012-03-01 cs.IT math.IT
Multiple-Antenna Interference Channel with Receive Antenna Joint Processing and Real Interference Alignment
我们考虑一个恒定的$K$ -用户高斯干扰信道与$M$天线在每个发射机和$N$天线在每个接收机，表示为一个$(K,M,N)$信道。基于同时丢番图近似的结果，提出了一种联合接收天线处理的干扰对齐方案。该方案用于为两个先前已知的结果提供新的证明，即1）$(K, N, N)$信道的总自由度（DoF）是$NK/2$ ;以及2）$(K, M, N)$信道的总DoF至少是$KMN/(M+N)$。我们还推导出$(K,N,N)$通道的DoF区域，以及$(K,M,N)$通道的DoF区域上的内界。
2013-01-27 cs.IT math.IT
On Feasibility of Generalized Interference Alignment with Partial Interference Cancelation
研究了一种新的基于部分干扰消除的干扰对齐策略（PIC-IA）。与传统的IA策略不同，PIC-IA不努力消除来自所有用户的干扰。相反，它旨在消除最重要的干扰信号。该PIC-IA策略通过解决部分而不是完全的干扰消除来概括传统的IA概念。本文研究了这种新策略的可行性。我们的研究结果表明，对于一个对称的，单流系统的$N_t$发射天线和$N_r$接收天线，PIC IA是可行的，当在每个接收机要删除的显着干扰信号的数量不超过$N_t+N_r-2$，无论有多少用户在网络中。这与常规IA形成鲜明对比，常规IA的可行性受到用户数量$K$的严重限制。
2013-04-07 cs.IT math.IT
Exploiting Channel Correlations - Simple Interference Alignment Schemes with no CSIT
我们探讨5个网络通信问题的干扰对齐的可能性，因此在发射机的信道不确定性的自由度（DoF）的总数是未知的。这些问题共享的共同属性，在每种情况下，最好的已知的外部边界基本上是鲁棒的信道不确定性和干扰对齐的结果，但最好的内部边界-在某些情况下被证明是最佳的-预测的自由度的总崩溃，从而表明在发射机的信道不确定性下的干扰对齐的不可行性。我们的主要贡献是表明，即使没有知识的信道系数值在发射机，信道的相关性结构的知识可以利用，以实现干扰对齐。在每种情况下，我们表明，交错块衰落模型下，发射机能够调整干扰，而不知道信道系数值。对准方案基于线性波束成形--其可以被看作是在少量符号上的重复码--并且仅涉及几个相干间隔的延迟。
2009-10-05 cs.IT math.IT
Grouping Based Blind Interference Alignment for $K$-user MISO Interference Channels
提出了一种基于交错天线切换的盲干扰对齐算法。与信道在BIA符号扩展周期期间保持恒定的理想假设相反，当信道的相干时间相对较短时，信道系数可以在给定符号扩展周期期间改变。为了在真实信道假设下完美地执行BIA，我们针对$K$用户干扰信道提出了一种基于分组的超符号结构，该结构可以根据给定的相干时间来调整超符号长度。证明了通过适当的分组可以显著地减小超符号长度。此外，它也表明，分组为基础的超符号实现更高的自由度比传统的方法与给定的相干时间。
2015-04-28 cs.IT math.IT
Graph-Theoretic Characterization of The Feasibility of The Precoding-Based 3-Unicast Interference Alignment Scheme
最近提出了一种新的基于预编码的会话间网络编码（NC）方案，该方案将最初为无线干扰信道设计的干扰对齐技术应用于有向无环网络的3-单播问题。这项工作的主要结果是3-单播干扰对齐方案的可行性的图论表征。为此，我们首先研究了点对点网络信道增益与底层图结构之间的几个关键关系。这样的关系是至关重要的，当表征图形-理论上的可行性预编码为基础的解决方案。
2013-05-02 cs.IT math.IT
Achievable Degrees-of-Freedom of the K-user SISO Interference Channel with Blind Interference Alignment using Staggered Antenna Switching
在这封信中，我们提出了第一个表征可实现的自由度（DoF）的盲干扰对准（BIA）使用交错天线切换在$K$用户高斯干扰信道。在这种方案中，每个发射机配备有一个传统的天线，每个接收机配备有一个可重新配置（多模）天线。假设该信道是已知的接收器，我们表明，BIA可以实现$\frac{2K}{K+2}$自由度，这超过了以前已知的干扰对齐方案与延迟信道状态信息在发射机（CSIT）实现的总和自由度。这个结果意味着总和DoF的上限为2，这意味着我们可以用BIA做的最好的事情是使正交多址方案实现的DoF加倍。此外，我们提出了一种算法来生成发射波束形成矢量和可重构天线切换模式，并将此算法应用于4用户SISO干扰信道，表明$\frac{4}{3}$和DoF是可实现的。
2016-05-22 cs.IT math.IT
Receive Diversity and Ergodic Performance of Interference Alignment on the MIMO Gaussian Interference Channel
本文研究了当信噪比不渐近高时，K用户高斯MIMO干扰信道（MIMO-IC）上的干扰对齐问题。我们介绍了一个泛化IA，使接收分集内的无干扰子空间。我们概括的存在性标准的IA解决方案提出的Yetis等人。这种情况下，从而建立一个多用户分集复用权衡（DMT）的干扰信道。此外，我们推导出一个封闭形式的紧下界的遍历互信息可实现使用IA在高斯MIMO-IC与高斯i.i.d.当发射信号在IA定义的子空间内为白色时，在任意SNR下的信道系数。最后，作为前面的结果的应用程序，我们比较IA在DMT允许的各个操作点所实现的性能，最近推出的基于博弈论的分布式方法。
2010-06-23 cs.IT math.IT
Retrospective Interference Alignment for the MIMO Interference Broadcast Channel
研究了当发射端只有延迟信道状态信息（延迟CSIT）时，具有2个小区和每个小区2个用户的多输入多输出（MIMO）干扰广播信道（IBC）的自由度（DoF）.回顾性干扰对准已经示出了利用延迟CSIT用于干扰、广播以及IBC的DoF方面的益处。然而，以前的工作研究延迟CSIT的IBC不利用的事实，即每个小区的用户由一个共同的发射机服务。这项工作提出了一个四阶段的预编码策略，考虑到这一点。假设发射机和接收机分别配备有$M,N$天线，提出了新的DoF内界，优于$ρ= \frac{M}{N} > 2.6413$的现有DoF内界。
2015-01-26 cs.IT math.IT
Real Interference Alignment and Degrees of Freedom Region of Wireless X Networks
我们考虑一个单跳无线X网络与$K$发射机和$J$接收机，所有与单天线。每个发送器为每个接收器传送独立的消息。假设信道具有恒定系数。我们开发了干涉对准方案，并推导出几个可实现的自由度区域。我们表明，在某些情况下，派生区域满足以前的外边界，因此自由度区域。对于我们的可扩展性方案，我们将每个消息划分为流，并在流上使用真实干扰对齐。从我们的结果可以恢复以前的几个结果的自由度区域和各种特殊情况下的总自由度。
2011-09-13 cs.IT math.IT
Interference Alignment in MIMO Interference Channels using SDP Relaxation
当今，提供更高的数据率是无线通信系统的重要目标。干扰是实现这一目标的重要障碍之一。干扰对齐是一种管理技术，其在每个接收器处的最小可能维度子空间中对齐来自其他发射器的干扰，并且因此为自由干扰信号提供剩余维度。不协调干扰是不能与来自协调部分的干扰协调地对准的干扰的示例，因此，干扰对准方法的性能降低。在本文中，我们提出了两个秩最小化方法，以提高性能的干扰对齐存在不协调的干扰源。首先选择了一个新的目标函数，然后针对不协调干扰提出了一类新的凸松弛算法，使得优化问题的最优值降低。此外，我们使用schatten-p-norm作为替代的秩函数，我们实现迭代重加权算法来解决优化问题。此外，我们将我们提出的方法，以减轻在中继辅助MIMO干扰信道的干扰，并提出了一种加权和的方法，以提高在放大和转发中继辅助MIMO系统的干扰对齐的性能的基础上的秩最小化方法。仿真结果表明，与其他干扰对齐方法相比，本文提出的方法可以获得更高的复用增益和和速率，提高了干扰对齐的性能。
2017-04-10 cs.IT cs.NI math.IT
Improving the Secrecy of Distributed Storage Systems using Interference Alignment
针对无线干扰信道，采用干扰对齐的方法生成再生码，实现了分布式存储系统的割集界。这些代码提供了数据的可靠性，并执行有效的精确的节点修复时，一些节点失败。干扰对齐作为一个概念，对于提高最小存储再生（MSR）码中失效节点的修复效率尤为重要。此外，它可以提高存储的数据在被动入侵者存在的安全性。在本文中，我们构建了一个新的代码弹性的威胁模型，一个被动的窃听者可以访问存储在一个子集的节点和下载的数据在修复过程中的一个子集的故障节点的数据。我们实现了一个最佳的保密容量的新显式构造的MSR干扰对齐码。因此，我们表明，窃听者获得零信息从存储在分布式存储的原始消息，我们实现了完美的保密。
2018-01-05 cs.IT math.IT
Partial Interference Alignment for K-user MIMO Interference Channels
在本文中，我们考虑了部分干扰对齐和干扰检测（PIAID）设计的$K$ -用户准静态MIMO干扰信道与离散星座输入。每个发射机具有M个天线，并且利用N个接收天线向期望的接收机发送L个独立的数据流。我们关注的情况下，不是所有的K-1干扰发射机可以在每个接收器对齐。因此，在每个接收器处将存在不能对准的残余干扰。每个接收机基于星座图检测并消除残余干扰。然而，对于干扰检测（ID），在接收器处存在不利干扰简档的窗口。在本文中，我们提出了一个低复杂度的部分干扰对齐方案，在该方案中，我们动态地选择IA的用户集，以便在每个接收器处为ID创建有利的干扰配置文件。我们首先推导出的平均符号出错率（SER）考虑到非高斯残留干扰，由于离散星座。利用图论，我们然后设计了一个低复杂度的PIAID计划，它最大限度地减少了平均端到端的SER性能的渐近紧界的用户集选择算法。此外，我们大大简化了干扰检测在接收机使用半定松弛（SDR）技术。结果表明，所提出的PIAID方案的SER性能与各种传统的基线解决方案相比，有显着的增益。
2011-06-27 cs.IT math.IT
Robust Transceiver Design Based on Interference Alignment for Multi-User Multi-Cell MIMO Networks with Channel Uncertainty
在本文中，我们首先利用用户间干扰（IUI）和小区间干扰（ICI）作为有用的参考，开发一个强大的收发器设计的基础上干扰对齐的下行链路多用户多小区多输入多输出（MIMO）干扰网络下的信道估计误差。在发射端，我们提出了一种两层发射波束形成策略，首先通过最小化干扰泄漏和最大化系统能量效率来实现内部波束形成方向和分配功率。然后，对于外波束形成器的设计，我们开发了一种有效的共轭梯度格拉斯曼流形子空间跟踪算法，以最小化干扰子空间和干扰子空间之间的距离在时变信道。在接收端，提出了一种实用的基于快速数据投影法（FDPM）子空间跟踪的干扰对齐算法，实现了信道不确定条件下的接收波束形成。数值结果表明，我们提出的鲁棒收发器的设计实现了更好的性能相比，一些现有的方法在和速率和能量效率。
2017-04-15 cs.IT math.IT
A Near-optimal User Ordering Algorithm for Non-iterative Interference Alignment Transceiver Design in MIMO Interfering Broadcast Channels
干扰对齐（IA）最近出现作为一个有前途的干扰抑制技术的干扰网络。在这封信中，我们专注于IA非迭代收发器的设计问题，在多输入多输出干扰广播信道（MIMO-IBC），并观察到，有以前未利用的灵活性，在不同的排列用户排序。通过为预定的IA信道间干扰分配选择良好的用户排序，可以实现改进的收发器设计。为了实现更实用的性能-复杂度权衡，提出了一种次优用户排序算法。仿真结果表明，与最优用户排序算法相比，该次优用户排序算法可以获得接近最优的性能，同时仅具有中等的计算复杂性。
2015-05-19 cs.IT math.IT
Demo: Non-classic Interference Alignment for Downlink Cellular Networks
我们的演示旨在证明最近提出的干扰管理方案的概念，该方案在没有复杂协调的情况下减少下行链路中的小区间干扰，称为非经典干扰对齐（IA）方案。我们假设一个主基站（BS）需要服务三个用户设备（UE）而另一个BS正在引起干扰的情况。主要目标是构建对准方案;即，每个UE估计主信道系数和受干扰信道系数，计算由干扰BS丢弃的最佳无干扰方向，并将它们反馈给主BS，主BS进而应用调度以选择最佳的无小区间干扰方向。一旦该方案被建立，我们就能够测量下行干扰信道的总容量。我们运行该计划在CorteXlab;位于法国里昂的一个控制硬件设施，具有远程可编程无线电和多节点处理能力，我们说明了不同的信道实现可实现的容量增益。
2015-11-04 cs.IT math.IT
Interference alignment-based sum capacity bounds for random dense Gaussian interference networks
我们考虑一个密集的$K$用户高斯干扰网络形成的成对的发射机和接收机放置在一个固定的空间区域中随机独立。在节点位置分布和信号衰减的自然条件下，我们证明了平均每用户容量$\csum/K$的概率收敛到$\half \ep \log(1 + 2 \SNR)$。可扩展性的结果直接从结果的基础上提出的干扰对齐计划在最近的工作Nazer等人。我们的主要贡献是通过一个上限，激励思想的“瓶颈容量”开发在最近的工作Jafar。通过控制发射机-接收机对的物理位置，我们可以匹配这些对中的大部分以形成所谓的$ε$瓶颈链路，从而控制总容量。
2009-07-29 cs.IT math.IT
Limited Feedback-Based Interference Alignment for Interfering Multi-Access Channels
针对干扰多址信道（IMAC），提出了一种基于有限反馈的干扰对齐（IA）方案。通过采用一种新的面向性能的量化策略，所提出的方案是能够实现最小的整体剩余小区间干扰（ICI）与优化的收发器在有限的反馈。因此，该方案优于现有的同行在系统吞吐量方面。此外，所提出的方案可以用灵活的天线配置来实现。
2014-02-04 cs.IT math.IT
Asynchronous Interference Alignment
考虑了一个常数K用户干扰信道，其中用户不是符号同步的。它示出的用户之间的相互作用有利于对齐干扰信号在每个接收机节点，而它不影响的总数量的自由度（DoF）的信道。为了实现当使用单个天线节点时的信道的总K/2 DoF，提出了一种新颖的实用干扰对准方案，其中借助于在每个接收机节点处的接收信号之间固有地存在的异步延迟来执行对准任务。当每个节点配备有M > 1个天线时，有人认为，当并置天线之间的所有链路经历相同的异步延迟时，相同的对准方案足以实现介质的总MK/2 DoF。
2011-06-09 cs.IT math.IT
Linear Transceiver Design for Interference Alignment: Complexity and Computation
考虑MIMO干扰信道，其中每个发射机和接收机配备有多个天线。基本问题是设计可以最大化系统吞吐量的最佳线性收发器（或波束形成器）。最近的工作[1]表明，最佳波束形成器应该最大化总的自由度，并在高信噪比下实现干扰对准。本文首先考虑了空间域中的干扰对齐问题，证明了在给定MIMO干扰信道下最大化总自由度的问题是NP-难的。此外，我们表明，即使检查一个给定的元组的自由度的所有接收器的可扩展性是NP-困难的，当每个接收器配备有至少三个天线。有趣的是，当每个发送/接收节点配备不超过两个天线时，相同的问题变为多项式时间可解。最后，我们提出了一个分布式算法的发射协方差矩阵的设计，而假设每个接收机使用线性MMSE波束形成器。仿真结果表明，该算法在系统吞吐量方面优于现有的干扰对齐算法。
2010-09-17 cs.IT math.IT
Cyclic Interference Alignment and Cancellation in 3-User X-Networks with Minimal Backhaul
我们考虑了3用户X网络上的循环干扰对齐（IA）问题，并证明了对于n=5个信令维度和K=3个用户对的下界，精确达到$\frac{K^2}{2K-1}=\frac{9}{5}$自由度的上界是不可行的。这种不可行性超出了空间IA中不变子空间中的公共特征向量的问题。为了获得非渐近的可行性与最小的干预，我们首先调查的对齐策略，使IA通过前馈的消息的一个子集，以最小的速率。在第二步骤中，我们通过在接收器侧具有回程网络的类似循环干扰对准和消除方案以及通过在发射器侧具有回程网络的双循环干扰中和方案来替换所提出的前馈策略。
2014-01-14 cs.IT math.IT
MIMO Interference Alignment in Random Access Networks
在本文中，我们分析了一个多输入多输出（MIMO）干扰信道中的节点是随机分布在一个平面上的空间泊松簇点过程。每个簇使用干扰对齐（IA）来抑制簇内干扰，但与大多数IA工作不同的是，我们不会忽略簇间干扰。我们还将信道状态信息的准确性与节点之间的距离联系起来，即CSI的质量随着距离的增加而降低。考虑到训练和反馈开销，我们推导出这种MIMO IA ad hoc网络的传输容量，然后将其与开环（干扰盲）空间复用进行比较。最后，我们提出了示例性的系统设置，其中空间复用优于IA由于不完美的信道状态信息或非对齐的簇间干扰。
2012-07-19 cs.IT math.IT
Retrospective Interference Alignment for the 3-user MIMO Interference Channel with delayed CSIT
研究了3用户多输入多输出干扰信道（3-user MIMO IC）的自由度（DoF），其中在发射端存在延迟信道状态信息（dCSIT）。我们将Maleki等人关于{ \it回溯干扰对齐（RIA）}的思想推广到MIMO IC，其中发射机和接收机分别配备有$(M,N)$天线。我们提出了一个两阶段的传输方案，其中每个阶段的时隙数和发送的符号数通过解决最大化问题进行优化。最后，我们回顾了现有的可实现的自由度的结果在文献中作为发送和接收天线之间的比率的函数$ρ=M/N$。该方案改进了所有其他策略时，$ρ\in \left(\frac{1}{2}, \frac{31}{32} \right]$。
2014-06-12 cs.IT math.IT
Interference Alignment Under Limited Feedback for MIMO Interference Channels
虽然干扰对准方案已被用来实现$K$ -用户干扰信道的全复用增益，但到目前为止进行的分析主要集中在全局信道知识在网络的每个节点处可用的情况下。本文考虑的问题，每个接收机知道它的信道从所有的发射机和反馈这个信息使用有限数量的比特到所有其他终端。特别地，提出并分析了复合格拉斯曼流形上的信道量化。它示出，对于$K$ -用户多输入，多输出（MIMO）干扰信道，当发射机使用的干扰对齐策略，如果通过这种有限的反馈获得的量化信道估计是完美的，可以实现干扰信道的自由度的全和自由度，只要反馈比特率缩放足够快的信噪比。此外，这仅仅是可实现的自由度区域与允许不相同的用户反馈速率缩放之间的连续折衷的一个极端点。可以看出，任何一个用户的反馈速率的较慢缩放导致该用户单独的自由度明显更少。
2009-11-29 cs.IT math.IT
Interference Alignment Using Reaction in Molecular Interference Channels
共信道干扰（CCI）是共享介质分子通信系统中的一个性能限制因素。干扰对齐（IA）是一种很有前途的方案，以减轻在传统的通信系统中的CCI。由于MC系统中的噪声依赖于信号，传统的IA方案在MC系统中不太有用。在本文中，我们提出了一种新的IA计划在分子干扰信道（IFC），基于释放/采样时间的选择。为了消除对齐的干扰信号和减少信号依赖的噪声，我们使用分子反应在建议的IA计划。我们得到的可行域的释放/采样时间在所提出的计划。此外，我们调查所提出的计划的错误性能。我们的研究结果表明，所提出的IA计划使用反应显着提高性能。\blfootnote {这项工作得到了伊朗国家科学基金会（INSF）纳米网络通信研究基金的部分支持，并得到了谢里夫理工大学研究中心的部分支持。
2022-06-26 cs.IT math.IT
