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究。干扰对齐是源于干扰网络容量分析的一种思想，它改变了人们对于干扰网络
容量受限的想法，提出网络的容量是与用户数无关这一惊人结论，为进一步提高
现有网络的容量指明了方向，从而获得极大的关注。例如在 K 个用户的干扰网
络中采用干扰对齐，高信噪比条件下，每个用户能获得的自由度是没有干扰时的
一半，而这与用户数是无关。这就好比“切蛋糕”，只要蛋糕足够大，每个人总
能分得一半的蛋糕，而与人数多少无关[11]。
干扰对齐的基本思想，就是利用信道状态信息，通过在发射端对信号进行预
处理，使得在相应的接收端干扰信号被压缩到一个文数较低的干扰子空间中，同
时保证期望信号所在的信号子空间独立于干扰子空间[12,13,14,15]
。 总之，干扰对齐就是结合发射端预编码与接收端波束形成的一种信号处理方
法。这种方法显著地提高了多蜂窝干扰信道的发送自由度。干扰对齐技术极大地
改变了学术界以往对于多蜂窝干扰信道自由度的认识，为多蜂窝干扰信道的研究
开辟了一个新的方向。
1.2 干扰对齐领域研究动态
本文主要研究，利用干扰对齐技术来改善发射机和接收机的可靠性并提高通
信系统的吞吐量。
最简单干扰对齐技术是线性干扰对齐技术，就是基于线性预编码技术的信号
空间对齐。从应用的角度出发，由于预编码技术广泛存在于当前的 MIMO 点对
点信道和BC 信道中，所以线性干扰对齐也是最容易理解的一种干扰对齐方法。
文献[12,13,16,17,18]通过对MIMO-IC 线性干扰对齐可行性研究发现，
络并非唯一存在解析解的网络，其中文献[17]给出了
网络的解析解，
在某些有更多约束下的情形（例如，更少的自由变量，同样多的对齐约束条件），
网络，即网络中的4 个用户，其中两个用户发射端 2 根天线，
接收端3 根天线，另外两个用户发射端 3 根天线，接收端2 根天线，也是存在解
析解的。上述可行性结论是针对没有符号扩展的线性干扰对齐而言的，因为符号
扩展改变了信道的结构和相关性。
人们也同时研究了考虑干扰对齐可行性和数值实现的迭代算法。最初的研究
工作由Jafar 和Cadambe 完成[12]
，迭代的目的是为了利用通信过程的信道对称性
以及局部信道信息完成干扰对齐。相对于更传统的通过迭代优化信号空间来避免
干扰，如干扰避免，干扰对齐有着本质的区别。前者是一种自私的策略，每个用
户都试图通过最大化自己接收端的信干噪比（SINR）使信号能够从干扰中区别
开来。相反，干扰对齐最基本的目标是最小化对其他用户的干扰，而不考虑自身
信号的强度。文献[12]结合干扰对齐技术通信信道的对称性提出了分布式迭代干
扰对齐算法。该算法的关键在于原始网络中接收机收到干扰最小的方向，就是反
向网络中发射机产生干扰最小的方向。这就产生了迭代干扰对齐算法，其基本目
的是将干扰合并到低文空间中。由于干扰对齐问题的非凸性，所以不能保证全局
最优。因为在高信噪比条件下，干扰对齐能达到基本最优，Gomadam 在[12]中还
提出了最大化信干噪比（Maximizing signal-to-interference-and-noise ratio,
Max-SINR ）的迭代干扰对齐算法，其综合考虑了自私策略和对齐目标。这种算
法在低中信噪比条件下获得了更好的性能提升，同时在高信噪比条件下也能完成
干扰对齐。
继文献[12]之后，又出现了其他线性干扰对齐迭代算法，具体如下：文献[13]
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基于多指标决策的通信网...
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多小区协作大规模MIMO系统的能效优化
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