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之间相关性。

除了物理层信号处理，文献设计了基于媒体访问控制层解决方案，采用载波感知来消除邻近小区干扰。

通过试验床试验表明，自适应策略能有效解决终端隐藏和暴露问题，能显著提高网络容量。

由于采用了载波侦听媒体接入碰撞避免这样随机访问协议导致是异步。

文献表明，由于通过循环前缀来保证子载波之间正交性结构被破坏了，所以传统在频域估计所有信道来完成抑制并不能有效工作。

故，本文采用统计方法将异步同信道干扰建模为零均值时间上不相关空间上有色高斯平稳随机过程，然后利用符号结构和矩阵分解技术设计了有效空间协方差阵估计算法。

仿真结果表明，相对于同步消除，本文方法能有效降低误包率。

本文余下部分安排如下第二部分描述系统模型和异步干扰影响第三部分提出个有效信号空间协方差阵估计方法第四部分提出基于异步抑制接收机，同时讨论了在空时编码系统中设计然后，提出了最优检测来最小化误比特率第六部分通过仿真表明了本文算法性能最后，第七部分总结全文。

在这篇文章中，正常字母表示标量，黑体字体表示矩阵和向量。

对任意矩阵，分别为其转置和共轭转置。

为共轭。

上标代表第个子载波。

系统模型为具有个发射天线和个接收天线系统。

编码后数据包通过交织后分成个块，然后根据所选调制方式将二进制数据块映射到，其中，为子载波个数。

我们将作为个符号。

符号采用时空处理通过时空编码或空间复用，然后分成组。

每个组通过个天线传输。

由于多径效应，在传输之前，符号首先通过变换到时域，然后添加循环前缀来消除符号间干扰。

最终传输序列为，。

我们假设信道多径为，且在个数据包内保持不变。

对期望用户和干扰干扰使用相同信道模型。

同时，对异步干扰引入个随机延迟。

最后，望用户第个天线上接收信号为其中，和第个发射天线和第个接收天线之间，期望用户和第个干扰用户在第个多径上信道响应，为均值为，方差为加性高斯白噪声。

上式第二部分代表同信道干扰。

由于异步破坏循环结构，干扰不能再表示为数据符号和相应子载波信道乘积。

所有多径上时域信道响应将影响每个子载波上干扰。

现在，假定个干扰信号。

为简单起见，我们假定只有个发送天线，相应扩展到信道是很直接。

根据期望用户时刻，重新将干扰写成循环结构为其中，为循环卷积中点数表示对取余数，当时，指示函数为，反之为。

基本上，干扰信号可以表示为个循环卷积加上个相关项。

对式做变换得相应，和为和点变换。

式第二项表明，同时估计期望用户信道和干扰用户信道，采用传统接收机，需要个自由度才能有效抑制干扰。

异步干扰空间协方差阵估计避免估计干扰信道响应，我们将干扰在每个子载波上模型为零均值，空间有色高斯平稳随机过程。

因此，协方差完全比表征了干扰统计数据。

我们提出了种统计方法来解决异步抑制问题。

高斯并不准确，但它对干扰抑制提供了有效统计信息。

更重要是，高斯近似使接收机设计变得简单容易。

干扰结构被利用越多，则干扰抑制算法更有效。

第个子载波上接收到基带信号表示为其中，为干扰加噪声，是式与加性高斯噪声叠加。

我们目标是在每个子载波上有效估计协方差，然后设计滤波或最优接收机来抑制干扰。

第子载波上空间协方差表示为其中，为训练符号长度接收机天线。

总结对于系统，本文提出了个有效空间协方差阵估计方法。

所提出方法在每个子载波上采用分解和低通平滑过程。

该算法可以显著改善干扰感知接收器性能，这可以从仿真图中增益看出。

我们还根据估计干扰统计特性，提出了和接收机。

与接收机相比，接收机具有更好性能，但同时存在更复杂度。

在今后工作中，我们考虑在高密度中应用该方法，但需要考虑部分干扰问题和设备俘获带来影响，换句话说，即个数据包中可能只有部分数据被干扰，因此采用相同方法将带来统计上。

个有效解决方案是，在个数据包多个位置分别作零填充，或者将数据包分成更小块。

如果采用较短码，这是种很自然解决方案。

我们初步结果表明，该接收器对于统计问题是很鲁棒。

参考文献，，，，，，，，，，，，，，，，，，，，，时，指示函数为，反之为。

基本上，干扰信号可以表示为个循环卷积加上个相关项。

对式做变换得相应，和为和点变换。

式第二项表明，同时估计期望用户信道和干扰用户信道，采用传统接收机，需要个自由度才能有效抑制干扰。

异步干扰空间协方差阵估计避免估计干扰信道响应，我们将干扰在每个子载波上模型为零均值，空间有色高斯平稳随机过程。

因此，协方差完全比表征了干扰统计数据。

我们提出了种统计方法来解决异步抑制问题。

高斯并不准确，但它对干扰抑制提供了有效统计信息。

更重要是，高斯近似使接收机设计变得简单容易。

干扰结构被利用越多，则干扰抑制算法更有效。

第个子载波上接收到基带信号表示为中文字，单词，英文字符出处，，，系统中异步同信道干扰抑制摘要本文提出种算法来抑制系统中异步同信道干扰。

在高密度部署中，同信道干扰正逐渐成为影响系统性能主要因素，但由于是异步传输，即干扰信号循环前缀与用户信号循环前缀在时间上不致，这对干扰抑制带来了极大挑战。

因此，由于干扰信号之间正交性被破坏，传统通过估计干扰信号信道响应，然后在频域采用基于最小均方误差干扰消除技术并不知道主机箱里的配件情况，更不清楚维护电脑的知识。

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