干扰对齐中，两种经典的分布式算法（Max_SINR与Min_MLI）

资 源 简 介

干扰对齐中，两种经典的分布式算法（Max_SINR与Min_MLI）

详 情 说 明

在无线通信的干扰对齐技术中，Max_SINR和Min_MLI是两种经典的分布式算法。它们各自采用不同的优化目标，适用于不同的信道条件与干扰场景。

Max_SINR算法的核心思想是最大化接收端的信号与干扰加噪声比（SINR）。该算法通过迭代优化预编码矩阵和接收滤波器，使得每个用户的有效信号强度尽可能增强，同时抑制干扰信号的影响。它适用于干扰较强但信道状态信息（CSI）较为准确的场景，能够显著提升系统吞吐量。

相比之下，Min_MLI算法的优化目标是最小化用户之间的泄漏干扰（Mutual Leakage Interference）。该算法通过调整预编码矩阵，使得干扰信号尽可能落在其他用户的干扰子空间内，从而减少对其他用户的干扰。Min_MLI在信道状态信息不完全或干扰高度动态变化的环境中表现更优，能够提升系统的稳健性。

在MATLAB实现中，两种算法均涉及信道矩阵的计算、预编码矩阵的迭代更新以及收敛条件的判断。Max_SINR通常需要计算SINR的闭式解，而Min_MLI则依赖于干扰泄漏的梯度下降或特征分解方法。实际应用中，Max_SINR更适合高信噪比场景，而Min_MLI在干扰受限系统中表现更稳定。两种算法均能有效提升系统容量，但选择哪一种取决于具体的通信环境与优化目标。