（信号与信息处理专业论文）协作通信中功率分配策略的研究.pdf

research on power allocation in cooperative communications thesis submitted to nanjing university of posts and telecommunications for the degree of master of engineering by cai ting supervisor: prof. cao xuehong march 2013 南京邮电大学学位论文原创性声明 本人声明所呈交的学位论文是我个人在导师指导下进行的研究工作及取得 的研究成果。尽我所知，除了文中特别加以标注和致谢的地方外，论文中不包 含其他人已经发表或撰写过的研究成果，也不包含为获得南京邮电大学或其它 教育机构的学位或证书而使用过的材料。与我一同工作的同志对本研究所做的 任何贡献均已在论文中作了明确的说明并表示了谢意。 本人学位论文及涉及相关资料若有不实，愿意承担一切相关的法律责任。 南京邮电大学学位论文使用授权声明 本人授权南京邮电大学可以保留并向国家有关部门或机构送交论文的复印件和电子文 档；允许论文被查阅和借阅；可以将学位论文的全部或部分内容编入有关数据库进行检索； 可以采用影印、缩印或扫描等复制手段保存、汇编本学位论文。本文电子文档的内容和纸质 论文的内容相一致。论文的公布（包括刊登）授权南京邮电大学研究生院办理。 涉密学位论文在解密后适用本授权书。 研究生签名：_ 日期：_ 研究生签名：_ 导师签名：_ 日期：_ i 摘要摘要 近年来协作通信（cooperative communication）技术得到了快速的发展，其基本思想是在 单天线的终端节点可按照一定的方式彼此共享各自的天线，相互协作发送信息，从而产生一 种类似于多天线终端的虚拟环境，提高系统信道容量，保证无线网络的连通性，扩大无线网 络的覆盖范围。在通信系统中，功率资源都是有限的，对功率进行合理的分配可以显著提高 系统的性能。本文对此进行了研究。 本文首先研究了译码转发（decode-and-forward，daf）多跳协作模式的功率分配问题， 分析了系统的信道容量，在系统总发射功率受限的条件下，提出了一种最大化信道容量的功 率优化分配算法，仿真结果表明，提出的算法显著提高了系统性能。 在以上研究结果的基础上，为消除频率选择性衰落的影响，结合 ofdm 技术，研究了 ofdm 多跳协作网络的功率分配问题，提出了一种双向功率优化分配算法，即先优化单个子 载波上各中继节点的功率分配，使该子载波上的信道容量最大；再优化各个子载波间的功率 分配，使单跳的信道容量最大，从而最大化系统的信道容量。将本算法与自适应功率分配算 法（a-opa）和平均功率分配算法(epa)的信道容量进行了比较。仿真表明，提出的算法性能 明显优于另外两种算法。 关键词关键词: 协作协作 mimo，功率分配，功率分配，ofdm，信道容量，信道容量 ii abstract in recent years, cooperative communication technology has developed rapidly. its basic idea is that several single-antenna nodes can share each others antenna and cooperate with each other to send message according to some way. thus, a virtual multiple-antenna environment is produced to improve the systems channel capacity，guarantee the connectivity and broaden the coverage of the wireless networks. in communication system, power is limited resource. effective and reasonable allocation of power among cooperative nodes can improve the systems performance significantly. thus, optimal allocation of the power in cooperative communication system is studied in this paper. the problem of power allocation in multi-hop decode-and-forward cooperative networks is discussed in this paper. with the limitation of the total power in the system，an optimal power allocation(opa) algorithm is proposed to maximize the channel capacity. the result shows that the proposed opa algorithm improves the performance of the system significantly. to eliminate the influence of frequency selective fading, the orthogonal frequency division multiplexing (ofdm) technology is combined to study the problem of power allocation in ofdm multi-hop cooperative communication system based on the above result. a kind of dual optimal power allocation(d-opa) algorithm is proposed: first, power among relay nodes is optimized in a single subcarrier, making its channel capacity maximal; then power among subcarriers is optimized, making the channel capacity maximal of a single-hop. thus, the system channel capacity is maximized. simulation results show that the proposed algorithm improves the channel capacity significantly compared with adaptive optimal power allocation(a-opa), and equal power allocation(epa). key words:cooperative mimo, power allocation, ofdm，channel capacity iii 目录目录 第一章 绪论 . 5 1.1 研究背景 . 5 1.1.1 无线信道的特点 . 5 1.1.2 多输入多输出（mimo）技术 . 6 1.1.3 协作通信技术 . 8 1.2 研究历史及现状 . 10 1.2.1 协作通信的几种模型 . 10 1.2.2 协作通信的研究现状 . 13 1.3 本文的研究内容和结构安排 . 15 第二章 协作通信中的中继协议分析 . 17 2.1 固定协作策略 . 17 2.1.1 放大转发 . 18 2.1.2 译码转发 . 18 2.1.3 编码协作 . 19 2.2 自适应中继策略 . 20 2.2.1 选择中继 . 20 2.2.2 增量中继 . 21 2.3 本章小结 . 21 第三章 协作通信中的功率分配分析 . 22 3.1 固定总功率（fsp）优化分配 . 22 3.1.1 固定总功率 aaf 中继系统功率分配 . 24 3.1.2 固定总功率 daf 中继系统功率分配 . 25 3.2 最小化总功率(msp)优化分配 . 26 3.2.1 带直接链路中继系统的功率分配. 26 3.2.2 无直接传输链路中继系统的功率分配 . 27 3.3 性能仿真 . 27 第四章 最大化系统信道容量的功率分配优化算法 . 29 4.1 引言 . 29 4.2 信道模型 . 30 4.3 信道容量分析及优化功率分配算法 . 31 4.3.1 信道容量的分析 . 31 4.3.2 优化功率分配算法 . 31 4.4 仿真结果与分析 . 33 4.5 本章小结 . 35 第五章 基于 ofdm 的 df 多跳通信系统的功率分配 . 36 5.1 引言 . 36 5.2 ofdm 技术概述 . 37 5.2.1 多载波传输系统 . 37 5.2.2 ofdm 系统的基本原理 . 37 5.2.3 ofdm 的 dft 实现 . 40 5.3 信道模型 . 40 5.4 双向功率分配优化算法 . 41 5.5 仿真结果与分析 . 42 5.6 本章小结 . 44 iv 第六章 总结与展望 . 45 参考文献 . 47 附录 1 攻读硕士学位期间撰写的论文 . 51 致谢 . 52 南京邮电大学硕士研究生学位论文 第一章 绪论 5 第一章第一章 绪论绪论 1.1 研究背景研究背景 自上个世纪八十年代以来，无线通信技术已经经历了飞速的发展演进。每一代通信技术 的更替都是前一代通信系统的不足和人们日益增长的业务需求推动的。第一代移动通信系统 （1g）只能提供话音业务，采用模拟调制和频分多址（fdma）技术，但存在频谱利用率低， 种类业务单一，保密性能差等问题。第二代移动通信系统（2g）采用时分多址（time division multiple access， tdma）技术和码分多址(code division multiple access，cdma)技术，支 持数字化的话音业务和低速率的数据业务（不高于 384kbps） ，弥补了模拟移动通信系统的缺 陷，提高了频谱利用率和话音质量，增强了保密性。但有限的带宽无法满足多媒体业务和高 速数据传输的需求。基于 cdma 技术，第三代移动通信系统（3g）在 90 年代问世。主流的 三个标准是：欧洲的宽带码分多址（wcdma） 、美国的码分多址 2000（cdma 2000）和我 国的时分同步 cdma(td-scdma)，3g 通信系统能提供宽带多媒体业务和高速率数据传输 （2mbps） 。虽然无线通信技术取得了极大的进步，但未来的宽带移动通信系统要求更好的用 户体验和更高的传输速率， b3g系统要求达到 100mbps的速率， 而4g系统则是要求达到 gbps 的量级。因此，寻求进一步改善通信质量、扩大信道容量、扩大网络覆盖范围的技术成为学 术界研究的热点之一。 1.1.1 无线信道的特点 与有线传播介质相比，无线通信是以无线电波为介质传输信息的，一般情况下传播特性 比较差，而且不同终端的信号在传输过程中也会相互干扰。因此无线通信系统比有线系统复 杂得多。首先，无线信道的传播环境极为复杂，电波不仅会受到建筑物、地形等因素的影响 发生“阴影效应” ，而且会因传播距离的增加而产生弥散损耗。此外，电波经过多点反射，信 号会经过多条传播路径到达接收终端，其相位、幅度以及到达时间都不一样，它们相互叠加 会导致时延扩展和电平快衰落；在实际应用中，用户终端经常随机移动，这不仅会引起多谱 勒频移，而且会使电波传播特性发生快速的随机变化。因此，可以认为无线传播环境是一种 随众多外部因素变化的传播环境1。 南京邮电大学硕士研究生学位论文 第一章 绪论 6 图 1.1 无线信道衰落示意图 无线信道的传播模型通常分为大尺度（large-scale）传播模型和小尺度（small-scale）传 播模型两种2。大尺度传播模型用于描述长距离传播过程中信号强度的变化。小尺度传播模 型是用于描述短时间或短距离内信号强度的快速变化（如图 1.1） 。在同一个无线信道中，既 有大尺度衰落，也有小尺度衰落。大尺度衰落表征了无线信号的均值在一定时间内随传播环 境和距离的变化而呈现的缓慢变化，小尺度衰落则表征了无线信号短时间内的快速波动1。 不同传播路径的相互干扰，有限的频谱资源，用户对无线通信高容量、高速率的要求等 等一系列亟待解决的问题为无线网络的发展带来了新的挑战和机遇。因此，必须寻求新技术 进一步提高频谱利用率， 改善通信质量， 扩大信道容量。 多输入多输出 （multiple input multiple output，以下简称 mimo）天线技术因其具有高频谱利用率、高信道容量、高可靠性等特点， 成为人们研究的焦点3。 1.1.2 多输入多输出（mimo）技术 时间 南京邮电大学硕士研究生学位论文 第一章 绪论 7 图 1.2 mimo 系统示意图 多输入多输出（mimo）系统通过在信号收发端配置多根天线，并结合空时编码(stbc)技术 4-6来获得空间分集和复用，从而有效提高信道容量和通信可靠性。在传统的无线通信理论中 多径通常被视为有害因素，而在 mimo 系统中多径传播被看作有利因素加以利用。一方面， 在发送端数据流经过多根天线同频、并行发射，在接收端利用先进的信号检测技术对接收信 号进行检测，相当于在接收机和发射机之间建立了若干并行的子信道，从而可以获得空间复 用增益，在不增加带宽的同时大大提高了数据传输速率。因此，mimo 技术作为一种性价比 较高的技术使得 gbps 量级的无线通信成为可能7。另一方面，mimo 技术结合空时编码，采 用空间域以及时间域的联合处理实现空间分集，从而对抗信道衰落，极大地改善了通信可靠 性。mimo 相关的技术和空时编码技术在无线通信领域已经取得了飞速发展并得到了广泛应 用，许多无线通信标准己经采用多天线技术8。 图 1.2 是 mimo 系统模型的结构图。该系统在发送端配置 nt根发射天线，接收端配置 nr根接收天线。发送信号为 1 t n 的列向量记为 x，其元素 xi表示从第 i 根天线发送的信号。 在接收端，接收信号为 1 r n 的列向量，记为 y,元素 yj表示从第 j 根天线上接收的信号。对于 平坦衰落信道，假定天线 i 和到天线 j 之间的信道响应为 , j i h ，据此可以写出如下信号模型： yhxz （1.1） 其中， 11121 21222 12 t t rrrt n n nnn n hhh hhh hhh h ， z 表示接收端的噪声,其元素zi 表示天线i上的噪声。 和传统的单天线通信系统， mimo 系 统的优势在于它可以获得更大的信道容量。业已证明,当 z 为高斯白噪声时,式(1.1)所表示的 mimo 系统的信道容量为9： 信号输入 多天线调 制模块 发射天 线nt 信号输出 多天线解 调模块 接收天 线nr 南京邮电大学硕士研究生学位论文 第一章 绪论 8 2 log det r snr cwq n i （1.2） 其中 w 表示传输带宽, snr 的值为 t n根发射天线总功率和接收天线上的噪声方差的比 值，即信噪比，q的定义为9 , h rt h rt nn q nn hh h h, (1.3) ( )h表示某数的共轭转置。 如果固定 r n ，而令 t n逐渐增大,那么有 2 log (1) r cnsnr （1.4） 由式(1.3)可见，mimo 系统的信道容量大体上随min( ) tr nn， 线性增长,而传统的单天线 通信系统则没有这个优势。采用适当的信号处理技术并充分利用 mimo 通信系统的这一特 点，可以大大提升通信系统的容量性能。mimo 系统中特有的发送、接收分集可以有效地对 抗信道衰落，提高链路的质量。 1.1.3 协作通信技术 尽管 mimo 技术有明显的优势，但是前提条件是 mimo 系统各信道相互独立，如前所 述，一般要求天线间距至少 1/4 波长，而移动终端受体积限制，很难做到这一点，另外，配 置多天线对移动终端的功耗要求很高。因此，人们提出了协作通信（又称虚拟 mimo，协作 mimo）技术，即利用单天线的移动终端之间的协作来模拟虚拟多天线阵列，并进行多跳的 中继传输10。 南京邮电大学硕士研究生学位论文 第一章 绪论 9 图 1.3 多个单天线终端进行协作传输示意图 协作通信的提出是为了减小无线信道的平坦多径衰落、慢时变、路径损耗和阴影衰落的 影响11。协作通信的核心思想是无线网络中的各个节点之间共享彼此的资源，从而节约整个 系统的资源。在传统的通信系统中，物理层只负责点对点通信，也就是将信息从一个节点传 播到另一个节点，然而协作通信改变了这种传统模式。协作通信系统中的信道是整个网络， 不再是一条链路 11。 协作通信来自于中继通信，同时又对中继通信进行了扩展，二者密不可分。 图 1.4 所 示为一个三节点中继信道模型，包含一个信源节点 s、一个中继节点 r 和一个目的节点 d。 van der meuten 最早提出，并推导了中继信道的信道容量上下限12。虽然中继信道的容量仍 然未知，但此后 cover 等人对中继信道的研究取得了重大突破13。最初的对协作通信的研究 针对蜂窝移动通信系统（cellular mobile communication system）的上行链路（sendonaris 等 人提出） ，两个移动用户相互协作向基站发送信号，在这里，中继并非是单纯的中继，而是由 南京邮电大学硕士研究生学位论文 第一章 绪论 10 周围的移动用户（或称为协作伙伴）充当。不管中继的角色由专门的中继节点还是协作伙伴 扮演，协作通信与中继通信是密切联系的。 协作通信传输数据的过程分为两个阶段：广播阶段和协作传输阶段14。在广播阶段，将 需要传输的信息通过信源节点广播发送，中继和目的节点监听信源发送的数据；在协作传输 阶段，中继节点对接收到的信号进行处理，并发送至目的节点。由此可见，和非协作通信相 比，协作通信的优势在于：同一信息通过多个信道传输，并在接收端恰当地合并多径信号15。 协作通信技术不仅通过虚拟多天线阵列获得了一定的空间分集，而且由于其采用多跳传 输，相比直接传输而言，参与协作的各中继节点经过一定的功率优化算法，可以采用较小的 功率传输，获得较好的系统性能，同时也节省了能量。协作通信技术可以增大系统的信道容 量，使得基站的覆盖范围大大增加，从而减少通信盲区， ，同时可以降低因为扩大覆盖率而建 设基站的成本。单天线的中继节点和源节点相互协作，构成虚拟 mimo 阵列，可以有效地对 抗多径衰落，因此，协作通信不仅具有传统 mimo 的优势，而且解决了移动终端由于体积受 限不便配置多天线的问题。另外，用户终端能够和各中继节点共享频谱资源，提高了频谱利 用率；在用户终端与中继节点进行有效的功率分配，可以大大提高功率效率，降低设备的功 耗。 1.2 研究研究历史及历史及现状现状 1.2.1 协作通信的几种模型 协作通信系统可以从以下几个角度进行分类： （1）带分集协作和不带分集协作模型 （a）带分集协作通信系统如图 1.3（a）所示。该系统的通信过程分为两个阶段。第一阶 段，源节点 s 广播其发送信号至中继节点 r 和目的节点 d。第二阶段，r 采用适当的通信协 议，将接收到的信号发送至 d，d 将两次接收到的信号通过某个合并算法（如，选择合并、 最大比合并、门限合并、等增益合并等）还原出原始信号。 （b）不带分集协作通信系统如图 1.3（b）所示。d 只接收中继节点的信号，在保证通信 质量的同时，降低了接收终端的复杂性。这种模型用于直接链路（sd）信道质量极差的情 况，可以用于提高网络覆盖率和连通性的场景。 南京邮电大学硕士研究生学位论文 第一章 绪论 11 s r d s r d （a）带分集单中继 （b）不带分集单中继 图 1.3 两跳单中继协作模型 （2）单中继和多中继协作模型 单中继系统是传输过程中选择一个协作节点作为其中继节点的系统，如图 1.3 所示。而 多中继是有多个中继节点参与协作传输（如图 1.41.6） 。根据中继节点协作处理传输数据的 次数，协作系统又可分为两跳中继协作系统（图 1.3-1.4）和多跳中继协作系统（图 1.51.6） 。 实际应用中，常见的两跳系统有蜂窝移动通信系统，而远距离通信时，由于受到功率资源和 复杂度的制约，需要利用多跳协作进行传输，例如传感器网络等。 图 1.4 两跳多中继协作模型 图 1.5 多跳多中继协作模型 南京邮电大学硕士研究生学位论文 第一章 绪论 12 图 1.6 多跳多中继协作模型 （2）单向协作和双向协作模型 以上讨论的模型是中继节点单向传输的单向传输模型，一次通信过程中只能有一个发送端 和一个接收端，只能完成一次信息的单向传输。 图 1.7 双向传输过程 为了提高系统的吞吐量，人们又提出了一种双向协作传输模型，其中继节点的传输过程 如图 1.7 所示。传输过程分两个阶段：第一阶段，两端信源同时向中继 r 发送信号，并保存 自己发送的信息，r 接收到混合信号；第二阶段，中继对混合信号进行编码处理，并广播发 送。每个信源将接收到的广播信号减去自己保存的第一阶段的发送信号，从而获得对方信源 的信息。同样是两个通信阶段，双向协作传输可以完成两端信源（信宿）的信息交互，显著 提高了系统的吞吐量。 在以上的几种模型的基础上，可以组合更加复杂的协作通信模型，例如同时并存多个信 源、多个信宿的系统，或者一个系统中协作节点既作为协作伙伴同时又作为协作用户。 在协作通信网络中，根据是否允许协作节点在同一频带内同时收发信号，又将中继节点 分为半双工中继（half duplex relay）和全双工中继（full duplex relay） 。在半双工中继中， 协作中继不能在同一个频带内同时收发信号，也就是信号的接收与发送必须是正交的11，否 则收发信号之间会相互干扰。虽然早期关于中继信道方面的研究多数都基于全双工中继，但 并没有得到广泛的应用，有关协作中继网络方面的协议设计一般只限定为半双工中继。中继 节点收发信号可以在频域或者是时域正交，例如频分双工（frequency division duplex，fdd） 南京邮电大学硕士研究生学位论文 第一章 绪论 13 和时分双工（time-division duplex，tdd） 。 1.2.2 协作通信的研究现状 协作通信的模型在 1979 年由 cove:和 gamal 首次提出16。接着，sendonaris 等人提出了 “用户合作”的概念，其研究表明用户之间通过相互协作不仅可以提升系统性能，而且可以 提高系统容量1718。host-madsen、kramer 等人从信息论角度进一步证明了协作通信系统容 量提升的问题1920。在文献21-23中，作者研究了协作通信中的各种中继协议以及中断概 率，证明了中继参与协作可以显著降低通信系统的中断概率，通过有效的功率优化可以进一 步改善系统的性能22。azarian、stauffer 等人分别在文献24、25中深入讨论了分集复用折 中的问题。 azarian 利用传统的 zheng-tse 分集复用折中理论，研究了 af/df 中继的分集复 用折中的边界问题，并将其推广到多中继的情况24。stauffer 讨论了有限信噪比时的分集复用 折中问题25。 上述研究成果证明了协作通信技术在改善系统性能，提高系统容量以及扩大网络的覆盖 范围等方面的独特优势，具有很高的应用价值。因此在学术界出现了很多对协作通信的研究， 如：协作中继节点的选择、分布式空时协作、协作通信系统中资源分配等等。下面对上面提 及的几个方面做简单的阐述。 （1）分布式空时协作 jing 等人提出了在中继节点之间进行 ld 编码协作发送的分布式空时协作，并且还讨论 了多中继节点协作系统的最优功率分配问题2627。anghel 等人研究基于 alamouti 编码的单/ 双中继下的空时编码协作，包括再生中继（使用 daf 协议）与非再生中继(使用 aaf 协议)， 同时理论推导了误符号率（ser），分析最优功率分配情况以及分集增益2829。savazzi 等人 将分布式随机正交空时码运用到中继协作中来，这种独立随机选择的编码方式可以减少控制 信令的负荷30。 （2）中继节点的选择 中继节点选择策略是帮助源节点从分布在不同空间位置上的多个候选中继节点中选择的 最优的节点以协助源节点发送信息。做出选择的节点可以是源节点，也可以是目的节点。 bletsas 提出了不考虑网络的拓扑结构，只利用瞬时信道条件的局部测量的中继选择方案，中 继选择的是否成功取决于信道统计测量31，并给出了基于最小中断概率的最优中继选择策略 32。nosratinia 和 hunter 分别对集中式和分布式下的中继选择问题进行了研究，在分布式中 继选择策略中即使没有信道信息，也能根据位置信息做出选择33。michalopoulos 等人研究了 南京邮电大学硕士研究生学位论文 第一章 绪论 14 af 中继的公平性问题和中继选择的问题， 根据平均信道状态信息给每一个中继节点设定一个 权重系数，由该权重系数选择最优的中继节点34。cai 等人提出了一种分布式 aaf 中继选择 算法，分布式是指由中继节点自身判定其是否为可行中继节点（feasible relay node），最后 对作出的选择进行集中控制， 这种算法不需要交互信道信息， 因此降低了系统实现复杂度35。 chen 等人讨论了集中式下的中继节点选择问题，分别研究了在总功率固定情况下以及在功率 可变的情况下的优化分配问题，提出了三种优化策略，最大化最小效率策略、最大总的效率 策略和最大乘积效率策略36。 （3）协作通信系统中的资源分配 协作通信中的资源分配问题一直协作通信中的研究热点。主要内容是功率的优化分配。 根据不同的网络拓扑以及信道状态信息，hong 等人给出了不同的功率分配策略，并将结果扩 展到多跳的情况37。t.c.ng 给出了不同的思路，提出的方案将资源分配与中继节点的选择、 中继模式以及用户流量需求结合起来考虑，提出了一种集中式的效率最大化的一优化问题， 此优化问题在物理层引入一些代价变量作为权重因子，不仅给每个用户分配了最优功率以及 最优带宽，同时也选出了最好的中继节点及中继模式38。chen 等人提出了分布式决策机制， 每个中继节点各自决定是否给源节点发送数据，该决策机制通过设定一个门槛，中继节点到 目的节点信道信息与该门槛比较是否能正确解码，并且最优化的分布式功率分配策略是在给 定信噪比下及给定目标中断概率下的最小化总的发送功率39。 同时， 考虑到有限的信道信息， 提出了两种简单分布式功率分配策略，一种为被动式源节点模型，即源节点功率和中继门槛 都是固定的;另一种为单个中继模型，即只有一个中继模型帮助源节点发送39。而 li 给出的 分布式功率分配是从另一角度来考虑的，该方案是以最大化目的节点的信噪比为目标，推导 得到一个近似的功率分配解，基于此解得到中继活动的条件，只有满足这条件，中继节点才 帮助源节点发送数据到目的节点，否则该中继不发送40。 另外，在实际的协作通信网络中，安全问题不容忽视。在协作中继网络中，可能存在带 有“恶意”的协作伙伴。这里攻击模式一般分为主动攻击和被动攻击两种，其中被动攻击只 是不参与协作，但仍然可以监听信源发送的信号，其危害性不大；然而在主动攻击模式中， 带有“恶意”的协作伙伴可能会故意转发伪造信号从而扰乱整个系统，可能导致接收端的信 号检测失效。解决这一问题，可以借助信号处理技术跟踪并识别“恶意”伙伴，从而确保通 信系统的安全41。 南京邮电大学硕士研究生学位论文 第一章 绪论 15 1.3 本文的研究内容和结构安排本文的研究内容和结构安排 提高无线网络信道容量的方法有两类42：一类是提高通信可靠性和单一无线链路容量的 技术，比如 mimo 技术，ofdm 技术，链路自适应技术以及高性能编码技术等等。一方面， 这些技术无法突破无线信道的香农容量极限，虽然有些技术已经可以取得与香农限非常接近 的容量，但再取得更大的性能提升已经十分困难42。另一方面，为了进一步逼进香农容量极 限，有些技术需要获取信道的边信息，有时甚至使用及其复杂的盲信号处理方法，因此收发 机也变得极为复杂，在实际应用中会造成设备的功耗增加、体积变大以及造价提高。另一类 方法是把无线网络视作一个整体，利用先