收信号协方差阵。

最简单估计方法是在段时间内对接收信号作平均，但这种方法并没有有效挖掘接收信号结果，尤其对于高阶调制，即使在长时间内对样本平均也很难得到准确协方差估计。

我们仿真表明了这点，在或更高调制阶数上性能很差由于有限篇幅，仿真结果未显示。

由于期望样做，在大多数情况下，接收机只运行次迭代。

显然，相比于接收机，解调器提供了更多分集增益。

出乎意料是，在没有采用矩阵分解时，采用平滑接收机性能比传统接收机性能还要差，这可以解释为，平滑过程低通滤波损坏了协方差阵结构，特别是对于较大矩阵维数如抑制。

文献与本文工作最类似，采用接收机，通过短训练序列在每个子载波上估计干扰协方差阵，同时利用每个子载波之间相关性。

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。

然而,长时间估计干扰统计特性是不现实，因此只能得到比较差空间协方差估计量。

首先，我们采用最大似然估计每个子载波上空间协方差阵，即用有限样本平均得到粗估计，然后利用符号子载波之间相关性来调整该估计量。

该相关性与调制结构和信道多径衰落特性有关。

此外，我们使用分解方法将受到限制参数估计问题正定矩阵变成无约束估计问题。

时域低通平滑考虑，其中，。

矩阵序列完全描述了干扰统计特性。

矩阵序列对角元素是第根天线接收信号估计功率谱密度，非对角元素是第根天线和第根天线接收信号估计互功率谱密度。

将上述两种通过变换到时域得循环自互相关序列其中，为矩阵，为相关序列。

我们注意到，接收到信号是信号通过多径信道传播和加性高斯白噪声之和。

假设每个发射天线上原始信号是在时间上是互不相关。

假设最大延迟可分辨多径数为。

当传输信号与多抽头信道响应做卷积后，两个样本信号在时间上小于时则是相关，反之，不相关，即显然，相关序列具有低通特性，这可以被利用来平滑估计。

在将变换到频域之前，将部分置零，如式所示ˆ,因此，得到平滑后空间协方差估计为ˆˆ与传统信号处理中可以平滑时间相关信号低通滤波器类似，上面处理过程可以视为采用时间低通滤波器来平滑谱相关信号。

该方法最初在文献中描述。

然而，在每个向量上独立采用上述低通滤波处理将破坏矩阵埃米对称性和正定性。

下面，本文将采用分解来解决这个问题。

分解在多元统计领域，将复杂协方差矩阵分解为简单部分作进步处理是种常见方法。

对于矩阵分解有三个常用方法方差相关分解，谱分解奇异值分解和分解。

方差相关分解中相关项与谱分解中对角阵中元素仍是受约束，而分解中下三角矩阵总是无约束。

因此，对协中文字,单词，英文字符出处,,,系统中异步同信道干扰的抑制摘要本文提出种算法来抑制系统中的异步同信道干扰。

在高密度部署的中，同信道干扰正逐渐成为影响系统性能的主要因素，但由于是异步传输的，平方根。

现在，采用相同方案平滑上三角矩阵中元素，然后在每个子载波重建空间协方差阵估计为ˆˆˆ。

由于平方根矩阵不同载波间相关性任然得以保持，因此可以采用式中作为滤波矩阵。

其他平滑函数也是可以，如窗函数。

在本文中，通过有效选择，矩阵能提供个好性能。

文献采用分解同时为几个协方差矩阵作估计，同时也表明，协方差矩阵估计相当于估计系列系数不同，阶数不同无约束回归模型。

干扰下接收机设计增强协方差阵估计算法为异步同信道干扰空间协方差估计提供了更好估计效果。

在本节中，我们将利用估计统计数据设计个干扰情况下接收机来抑制。

首先,我们使用经典维纳滤波器，即基于准则。

由于在每个子载波上接收机设计相似性，在下面几节中我们省略了上标。

同信道干扰抑制下接收机记滤波矩阵为其中，，。

为了获得滤波器，我们需要估计期望用户信道和接转。

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我们仿真表明了这点，在或更高调制阶数上性能很差由于有限篇幅，仿真结果未显示。

由于期望样做，在大多数情况下，接收机只运行次迭代。

显然，相比于接收机，解调器提供了更多分集增益。

出乎意料是，在没有采用矩阵分解时，采用平滑接收机性能比传统接收机性能还要差，这可以解释为，平滑过程低通滤波损坏了协方差阵结构，特别是对于较大矩阵维数如抑制。

文献与本文工作最类似，采用接收机，通过短训练序列在每个子载波上估计干扰协方差阵，同时利用每个子载波之间相关性。

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