两用户MISO干扰信道的最优性，闭式参数化和分布式策略

本文研究了两用户多输入单输出（Multiple Input Single Output, MISO）干扰信道的最优性问题，提出了闭式参数化方法和分布式策略。在多用户通信系统模型中，干扰信道（Interference Channel, IC）是基础，其中一个发射端在向其预定接收端通信的同时，会对其他接收端产生干扰。每一个干扰信道都有一个可实现的速率区域，该速率区域包含了在发射功率约束下的所有传输速率。 文章首先介绍了干扰信道的基础知识，明确了每一个干扰信道都有一个可实现的速率区域，并且这个区域的外边界被称为帕累托边界（Pareto Boundary）。然后针对两用户MISO干扰信道的情景进行了详细讨论，为了简化推导最优波束成形向量的过程，作者提出了一个等效信道模型，其中每个发射端仅具有两个天线。作者利用新定义的角度变量对加权和速率最大化（Weighted Sum-Rate Maximization, WSRMax）问题进行了重新表述。接着，提出了一种集中式的加权泄露加噪声比最小化（Weighted Leakage-plus-Noise-to-Signal Ratio Minimization, WLNSRMin）算法，用于寻找局部最优的加权和速率点。算法的每一步都是通过评估闭式表达式来求解的。 为了规避发送端之间的信道状态信息（Channel State Information, CSI）交换，本文还提供了一种分布式算法。仿真结果显示，集中式WLNSRMin算法在几次迭代后收敛到WSRMax问题的局部最优解，而分布式算法在只有局部CSI的情况下，其性能非常接近集中式算法。 文章的核心内容可以分为以下几个方面： 1. 干扰信道（IC）的基础模型以及可实现的速率区域，及其帕累托边界的概念。 2. 两用户MISO干扰信道的等效信道模型的建立，以及简化推导最优波束成形向量的过程。 3. 通过引入新的角度变量，对WSRMax问题的重新表述和闭式参数化方法。 4. 集中式WLNSRMin算法的提出和迭代过程，包括利用闭式表达式对每一步进行求解。 5. 分布式算法的提出，以避免CSI的交换，并通过仿真验证了其性能。 关键词包括帕累托边界、等效信道、MISO干扰信道以及加权和速率最大化。通过这篇论文的分析，我们可以了解到在多用户无线通信系统中，如何通过优化算法和分布式策略来提高系统的传输效率并降低干扰影响。此外，文章还提供了仿真结果来证实所提出方法的有效性，这表明该研究不仅具有理论意义，同时也有着实际应用价值。