（通信与信息系统专业论文）抑制小区间干扰的自适应预编码研究.pdf

重庆邮电大学硕士论文摘要 摘要 基于m i m o 技术的多小区架构是下一代移动通信系统发展的关键技术。然而来 自相邻小区的干扰( c c i ) 会急速恶化本小区用户的信号，使得m i m o 技术带来的 高容量优势受限于小区间干扰。当前传统多小区系统大多集中在接收端进行干扰抑 制，不但受限于硬件成本和处理复杂度，而且还受限于额外接收自由度的影响。因 此，一些专家和学者开始重视和探讨将干扰处理集中在下行链路的发送端( 基站) ， 从而形成了多小区基站共享数据信息，进行联合编码后再发送的方案，这种传输预 处理技术被称为预编码( p r e c o d i n g ) 技术。 本文主要研究利用自适应预编码抑制t d l t e 多小区系统中的小区间干扰。针 对用户在l t e 小区中受干扰情况，采用不同的算法来构造基于不同准则的自适应预 编码，仿真结果表明在提高系统性能的同时，还可以有效降低系统的复杂度。主要 结果如下： 在基于s j n r 的自适应网络预编码抑制小区间干扰方面，首先讨论了基于多小 区协作的系统模型，给出了基于s j n r 准则的自适应预编码设计，该方案可以在各 基站采用独立的线性预编码技术对小区间干扰进行有效抑制，然后引入小区中心用 户的s i r 和小区边缘距离d 的门限值，通过对他们的判决来达到降低系统开销和抑 制干扰的良好平衡，分别得到基于s i r 和基于d 的自适应网络预编码。最后仿真结 果表明，该方案使多小区间干扰明显得到了抑制，系统性能有明显改善，还降低系 统复杂度。 在基于d o a 判决的低复杂度自适应预编码方面，首先给出l t e 下行链路波束 赋的实现模型，然后给出了基于最大化发射功率比的自适应预编码算法。接着对小 区边缘用户进一步按d o a 划分为多个区域，根据用户受相邻基站干扰的情况，得 到基于d o a 判决的自适应预编码方案。最后针对t d d 系统信道延时的特点，分析 基于延时误差对最大化发射功率比算法的影响。仿真结果表明，通过采用基于d o a 的自适应预编码，在降低系统复杂度的基础上，可以有效抑n 4 , 区间干扰，系统性 能得到明显提高。 关键词：自适应预编码，小区间干扰，波束赋形，s j n r 准则，d o a 重庆邮电大学硕士论文 a b s t r a c t t h em u l t i - c e l ls l r u c n 鹏b a s e do nm i m o t e c h n o l o g yi st h ek e yt e c h n o l o g yo fn e x t g e n e r a t i o nm o b i l ec o m m u n i c a t i o ns y s t e m s h o w e v e r , t h eu s e r t ss i g n a li nt h ec u r r e n tc e l l w i l lb ew o r s e n i n gr a p i d l y , d u et ot h ei n t e r f e r e n c ef r o ma d j a c e n tc e l l s ( c c i ) ，s ot h e 1 l i g h - c a p a c i t ya d v a n t a g e sb e n e f i t e d f r o mm i m et e c h n o l o g yw i l lb el i m i t e db yt h e i n t e r - c e l li n t e r f e r e n c e m o s to ft h ec u r r e n tt r a d i t i o n a lm u l t i - c e l ls y s t e m sa d o p tt h e i n t e r f e r e n c es u p p r e s s i o na tt h er e c e i v e r , b u ti ti sl i m i t e db yt h eh a r d w a r ec o s ta n d p r o c e s s i n gc o m p l e x i t y , a n da l s ol i m i t e db y t h ei m p a c to fa na d d i t i o n a la c c e p td e g r e e o f f r e e d o m t h e r e f o r e ，s o m ee x p e r t sa n ds c h o l a r sh a v eb e g i nt ot a k ea t t e n t i o na n dd i s c u s s l a tt h ei n t e r f e r e n c ew i t ht r e a t m e n tw i ub ef o c u s e do nt h et r a n s i m i t t e ro ft h ed o w n l i n k ( b a s es t a t i o n ) ，w h i c hh a sf o r m e dt h a t , f i r s t l y , a l ld a t ai n f o r m a t i o ns h a r i n ga m o n gt h e m u l t i c e l lb a s es t a t i o na n d ，t a k e naj o i n tc 烈l i n g ，f i a n l l ys e n d i n gi t , t h i st r a n s m s s i o n p r e t r e a t m e n tt e c h n o l o g yi sk n o w na sp r e c o d i n gt e c h n o l o g y t h i st h e s i ss t u d i e st h eu s eo fa d a p t i v ep r e c o i n gs u p p r e s si n t e r f e r e n c ei nt h et d - l t e m u l t i c e l ls y s t e m i nt h ev i e wo fu s e r si nt h el t ec e l la f f e c t e db yt h ei n t e r f e r e n c e ，u s i n g d i f f e r e n ta l g o r i t h m st oc o n s t r u c tt h ea d a p t i v ep r e c e d i n gb a s e do nd i f f e r e n tc r i t e r i a s ，a tt h e s a l t l et i m eb u i l t i n gt h et d l t ed o w 0 1 i n l qs i m u l a t i o nr e s u l t ss h o wt h a t ，n o to n l yt h e s y s t e mp e r f o r m a n c ei m p r o v e s ，t h es y s t e mc o m p l e x i t yd e c r e a s e s t h em a i nr e s u l t sa r ea s f o l l o w s ： i nt h e r e s p e c to fu s i n gd a p t i v en e t w o r kp r e c o i n gb a s e d o ns j n rt os u p p r e s s i n t e r - c e l li n t e r f e r e n c e f i r s t l y , t h i st h e s i sd i s c u s st h es y s t e mm o d e lb a s e do nm u l t i - c e l l c o l l a b o r a t i o n , t h ea d a p t i v ep r e c e d i n gd e s i g nb a s e do ns j n rc r i t e r i o ni sp r e s e n t e d ，t h e s c h e m ec a l la d o p ti n d e p e n d e n tl i n e a rp r e c e d i n gt e c h n o l o g ya ta l lb a s es t a t i o n st os u p p r e s s i n t e r - c e l li n t e r f e r e n c ee f f e c t i v e l y , t h e ni n t r o d u c et h es 取o fc e n t r a lu s e ri nt h ec e l l ，a n dt h e t h r e s h o l do fc e l le d g ed i s t a n c ed j u d g m e n t sa g a i n s tt h e mc a na c h i e v eag o o db a l a n c e b e t w e e nl o w e r i n gs y s t e mc o s ta n di n t e r f e r e n c es u p p r e s s i o n , t h e nw ec a ng e ta d a p t i v e n e t w o r kp r e c e d i n g sb a s e do ns i ra n ddr e s p e c t i v e l y 1 1 l es i m u l a t i o nr e s u l t ss h o wt h a tt h e p r o p o s e ds c h e m ea c h i e v e st h a tm u l t i - c e l li n t e r f e r e n c ei ss u p p r e s s e do b v i o u s l y , s y s t e m p e r f o r m a n c ei m p r o v e ss i g n i f i c a n t l y , a n ds y s t e mc o m p l e x i t yd e c r e a s e s i nt h er e s p e c to fu s i n gl o w c o m p l e x i t ya d a p t i v ep r e c o d i n gb a s e do nd o a d e c i s i o nt o s u p p r e s si n t e r - c e l li n t e r f e r e n c e ，f i r s tt h i st h e s i sg i v e sab e a m f o r m i n gi m p l e m e n t a t i o n i i 重庆邮电大学硕士论文 m o d e li nl t ed o w n l i n k , a n dt h e ni tg i v e sa d a p t i v ep r e c o d i n ga l g o r i t h mb a s e do nt h e m a x i m u mt r a n s m i s s i o np o w e rr a t i o t h e nw ed i v i d e sc e l le d g eu s e r si n t om u l t i p l er e g i o n s b yd o af u r t l l e r , a c c o r d i n gt ot h ei n t e r f e r e n c ew h i c hi sc a u s e db yt h ea d ja c e n tb a s es t a t i o n a d d e dt ot h eu s e r , a n dg e taa d a p t i v ep r e c o d i n gs c h e m eb a s e do nd o ad e c i s i o n f o rt h e c h a r a c t e r i s t i c so ft h ec h a n n e ld e l a yi n t h et d ds y s t e m , a n a l y s i so ft h ei m p a c t - o f m a x i m i z i n gt r a n s m i s s i o np o w e ra l g o r i t h mw h i c hi sb a s e do nd e l a ye r r o r s i m u l a t i o n r e s u l t ss h o wt h a t ，t h r o u g ht h eu s eo fd o a - b a s e da d a p t i v ep r e c e d i n g ，b a s e do nr e d u c i n g t h ec o m p l e x i t yo ft h es y s t e m ，i tc a ns u p p r e s st h ec e l li n t e r f e r e n c ee f f e c t i v e l y , t h es y s t e m p e r f o r m a n c ei ss i g n i f i c a n t l yi n c r e a s e d k e yw o r d s ：a d a p t i v ep r e e o d i n g ，i n t e r - c e l li n t e r f e r e n c e ，b e a m f o r m i n g ，s j n r , d o a i 重庆邮电大学硕士论文 第一章绪论 1 1预编码技术的提出 第一章绪论 随着人们物质和文化生活水平的逐步提高，也不断追求移动通信更大容量和更 丰富的业务，为了更好满足社会的巨大需求，移动通信系统一直在不断发展和演进 【1 1 。为了应对宽带接入技术的挑战，同时满足新型业务需求，3 g p p ( 3 r dg e n e r a t i o n p a r m e r s h i pp r o j e c t ) 开始了移动通信系统u m t s ( u n i v e r s a lm o b i l et e l c c o m m u n i c a t i o i i s s y s t e m ) 技术的长期演进l t e ( l o n gt e r me v o l u t i o n ) 项目。3 g p pl t e 是一个高速据 率、低时延和基于全分组的移动通信系统【2 】【3 】，3 gl t e 的目标是获得更高的数据速 率，更低的时延，提高系统容量和覆盖范围，以及获得较低的成本。 m i m e ( m u l t i p l ei n p u tm u l t i p l eo u t p u t ) 技术是l t e 系统的核心技术。目前m i m e 的检测算法比较复杂，而移动终端设备要求体积小、重量轻、耗电小，这严重制约 了m i m e 技术的发展。而面向接收端的预编码技术的出现，则可以简化接收端复杂 的检测算法，提高信道的可靠性，降低误码率。 预处理技术最早就运用在了c d m a ( c o d ed i v i s i o nm u l t i p l ea c c e s s ) 系统中。 t d s c d m a ( ed i v i s i o n - s y n c h r o n o u sc o d ed i v i s i o nm u l t i p l ea c c e s s ) 系统是干扰 受限系统。系统干扰包括多径干扰、小区内多用户干扰和小区间的干扰。这些干扰 破坏了各个信道的正交性，降低了c d m a 系统的频谱利用率。r a k e 接收机技术把 小区内的多用户干扰当作噪声处理，而没有利用该干扰不同于噪声干扰的独有特性， 因此对抗多址干扰无能为力。t d s c d m a 系统采用的联合检测【4 】是一种有效的抗干 扰措施，把所有用户的信号都当作有用信号处理，充分利用多址干扰的各种可知信 息对目标用户的信号进行联合检测，从而有较好的抗多址干扰能力，可以更加有效 的利用链路频谱资源，显著提高系统容量，而且由于联合检测技术具有抗远近效应 的能力，可以降低系统对功率控制的要求。 ， 刀 1k 户k ， 。i l 、一k 、一 a ( a a h ) a h 图1 1 联合检测原理框图 重庆邮电大学硕士论文 第一章绪论 图1 1 给出了联合检测技术的原理框图【矧。它是一种面向发送的技术，也就是 说，优先确定发送端的算法，然后确定出与发送端算法和信道信息相匹配的接收端 算法。这种技术的缺点是，在确定接收端算法时需要知道信道信息，因此必须在接 收端做信道估计和复杂的检测算法，这使得接收端实现起来十分困难，由原理图我 们也可以清楚的看出。对于基站，接收机可以实现这些复杂的处理，但是对于移动 终端，由于受到处理能力等因素的限制，严重的阻碍了联合检测技术的实施和性能。 随着通信技术的发展，对于系统各个方面、各个角度上考虑到的性能要求也越 来越严格，越来越多专家和学者开始重视探索关键技术中更为简单而优化的信号处 理方法。 传统的t d s c d m a 检测方式联合检测j d ( j o i n td e t e c t i o n ) 要完全地消除多址 干扰( m a d 和符号间干扰( i s i ) 就需要获得信道冲激响应，使得基站和移动台的 接收机要对信道进行估计。因此t d s c d m a 下行链路存在以下两个缺点： ( 1 ) 一个用户的特殊训练序列在脉冲格式中是固定的，每个用户必须使用特殊 训练序列来进行信道估计，在t d s c d m a 系统中，每个b u r s t 都要分配1 4 4 c h i p 的 位置来放m i d a m b l e ，这占用了很多系统资源，由于3 g 移动无线系统要求支持上达 2 m b i t s 的高数据速率，大量的使用训练序列降低了t d c d m a 下行链路的有用数 据速率。 ( 2 ) 移动台要进行信道估计需要相当大的计算量。除此之外，应用联合检测更 是增加了移动台的计算量。尽管信道估计和联合检测达到了3 g 移动无线系统的性 能要求，但是高计算量成为执行低价移动手机最严重的障碍。 b 图1 2 预编码技术基本原理框图 为了克服上述缺点，pwb a i e r 等人在文 7 】提出了一种新的适用于t d d ( t i m e d i v i s i o nd u p l e x i n g ) 系统下行链路的多用户传输技术，联合传输技术j t ( j o i n t t r a n s m i s s i o ns c h e m e ) 。它是一种面向接收的技术，也称之为预编码技术，如图1 2 ， 预编码技术基本原理框图。其中d 为发送数据，信道输入为t ，信道矩阵为日，d 为 接收端的额外处理，w 为在基站确定的预编码。其中w 可以是线性的也可以是非线 性的。其工作的基本原理是联合检测的逆过程，在联合检测中，一个到达所有用户 2 重庆邮电大学硕士论文 第一章绪论 的共同的接收信号在接收端通过d 算法获得各自的发送端传来的数据，联合传输 应用于下行链路基站发送端，个共同的发送信号在发送端进行预处理，通过信道 后，由接收端用户各自解扩自己的有用信号。在这种技术中，接收端算法是优先确 定的，并且为发送端已知，发送端在考虑了信道信息和接收端算法的情况下，随后 确定出与之匹配的发送端算法【7 - 1 1 1 。它可以充分利用t d d 上下行信道冲激响应近似 相等的特性，下行不需要利用训练序列估计信道，可以将训练序列的部分传送有用 数据，因此增大了下行链路的有用数据速率，提高了系统容量。联合传输技术最重 要的优点是：优先确定接收端算法，能够实现非常简单的接收机结构。因此，在 t d s c d m a 系统下行链路中，它很自然地将成为最佳选择。 当前，预编码技术主要可以分为线性和非线性两大类，线性预编码主要有t x z f 、 t x m f 和t x n 厦s e 等，非线性预编码主要有t x n z f 、d p c 和t h p 等。线性预编码 复杂度较低，容易实用化，因而成为人们研究的重点。现我们结合预编码技术，将 研究自适应预编码算法来抑制小区间的干扰，从而进一步提高系统性能，同时降低 接收端的处理复杂度。 1 2论文选题背景和意义 随着i n t e r n e t 和多媒体等高速数据业务在无线通信系统中的广泛应用，移动用 户数进一步增大，移动多媒体业务也越来越多，宽带高速数据通信服务的需要正在 不断增长。由于可用无线频谱资源的有限性，提高频谱利用率、发展更大比特传输 速率的移动通信技术十分必要。贝尔实验室的t e l a t a r 和f o s c h i n i 等人的最新研究成 果显示：在无线富反射衰落环境下采用多个发射天线和接收天线可以成倍地提高无 线通信系统的信道容量，这种采用多个收发天线的系统通常被称为多入多出m i m o 系统，最早是由m a r c o n i 于1 9 0 8 年提出的。根据信息论结果，m i m o 技术能在不增 加带宽的情况下显著地提高通信系统的容量和频谱利用率，成为未来移动通信的关 键技术之一。因此，由于m i m o 系统的巨大容量潜力，成为解决无线高速数据传输 的重要技术。 l t e 系统物理层的上、下行传输方案为：在上行使用s c f d m a ( s i n g l e c a r r i e r - f r e q u e n c yd i v i s i o nm u l t i p l ea c c e s s ) 作为传输方案，在下行链路使用 o f d m a ( o r t h o g o n a lf r e q u e n c yd i v i s i o nm u l t i p l ea c c e s s ) 作为传输方案。由于l t e 下 行采用o f d m a 的接入方式，小区内用户的信息承载在相互正交的不同载波上，因 此干扰来自其他小区，即小区间的干扰。随着下一代移动通信系统标准制定的进一 步推进，基于m i m o 技术的多小区架构开始引起人们越来越多的注意，多小区协作 3 重庆邮电大学硕士论文 第一章绪论 系统可以提高蜂窝系统的频谱效率，提高系统吞吐量。但在m i m o 系统多小区组网 的情况下，由于每个天线都是干扰源，m i m o 蜂窝系统中的小区间干扰要比单天线 蜂窝系统严重地多，导致m i m o 吞吐量巨减、用户性能恶化【1 2 以3 1 。因此如何在多小 区环境中更好地利用m i m o 技术，降低或抑制小区间干扰或其它小区干扰是相当重 要的。 在传统的小区中，每个基站独立地利用各自的信道信息给用户发送信息，来自 相邻小区用户的干扰会急速恶化本小区用户的信号接收，从而使得系统容量受限于 小区间的干扰。在l t e 系统中，小区间干扰抑制技术非常重要，现行的解决方法有： 干扰随机化( 通过给干扰信号加扰的方式将干扰随机化为“白噪声 ，从而抑制小区 间干扰，因此又称为“干扰白化 ) 、干扰删除( 就是将干扰小区的信号解调、解码， 然后将来白该小区的干扰重构、删除) 、和干扰协调避免( 其核心思想是通过小区 间的协调对一个小区的可用资源进行某种限制，以减少本小区对相邻小区的干扰。 提高相邻小区在这些资源上的信噪比以及小区边缘的数据速率和覆盖) 。 现在人们注意到，由于可以通过协调不同基站的天线使之协作通信来增加系统 吞吐量，实现高速传输的要求，从而提出了基站协作系统。在此系统中，多个基站 协作组成了一个虚拟的m i m o 发送束，也被称为“超e n b ( s u p e re n o d eb a s e t l 4 】) 。 在基站协作系统【1 5 4 7 】( 也称为c o - b s 、n e t w o r km i m o 、c o - m i m o 、c o - m p ) 中， 系统信息( 数据拥塞、信道信息、调度分配) 在发送端共享，这样协作系统中不同 小区的信号将有助于其它小区的通信，而不完全被视为终端的干扰。 在多蜂窝网路中，协作基站同时为多个用户发送数据，多个用户同时被多个基 站服务，位于小区边缘的用户会收到其他邻近小区的干扰信号，此时小区间干扰比 较严重，但是位于小区中心的用户收到其他小区的干扰信号则非常微弱，此时可以 忽略小区间干扰。因此，在自适应预编码中，系统信息( 如发射数据，信道信息等) 在多个基站共享，通过对用户的s i r 、基站与用户距离d 和波达角度d o a ( d i r e c t i o n o f a r r i v a l ) 等设定门限值，构成自适应预编码来消除干扰。这样，一方面不同小区的 信号将有助于其它小区的通信，而不是被视为终端的干扰。另一方面通过自适应预 编码抑制多小区干扰的同时还可以降低系统的开销。 1 3国内外研究进展 m i m o 技术具有巨大的容量潜力，是后三代移动通信系统( b 3 g ) 和第四代移 动通信系统( 4 g ) 的关键技术之一，也是全世界关注的热点和最活跃的研究前沿。 目前，各国对m i m o 的理论、性能、算法和实现的各方面正广泛进行研究，文献 4 重庆邮电大学硕士论文第一章绪论 1 8 - 2 0 对空时分层码的译码和检测方案进行了研究。 与此同时，由于l t e 采用正交频分多址( o f d m a ) 的接入方式，小区内用户的 信息承载在相互正交的不同载波上，因此干扰来自其他小区，即小区间的干扰。所 以，小区间的干扰抑制成为一个亟待解决的问题。文献 2 1 - 2 6 介绍了l t e 目前采 用的主要干扰抑制方法并比较了不同方法的优劣。 基于m i m o 在多小区协作系统中的应用，文献 1 4 - 1 5 提出了基站协作系统， 多个e n b 协作组成了一个虚拟的m i m o 发送束，同时指出c o - b s ( c o l l a b o r a t i o nb a s e s t a t i o n ) 系统必须具备两个特征，其一是多个基站同时服务一个用户，其二是一个 基站同时为多个用户服务。文献 1 6 1 7 根据不同程度的数据共享和c s i ( c h a n n e l s t a t ei n f o r m a t i o n ) 共享划分基站间不同协作方式，综合考虑多e n b 协作，在性能和 开销间折中，从而减少i c i ( i n t e r - c e l li n t e r f e r e n c e ) 、c c i ( c o c h a n n e li n t e r f e r e n c e ) ， 在下行链路将干扰信号转变为期望信号提高小区边缘用户性能和平均扇区吞吐量。 文献e 2 7 - 2 8 证明了c o - b s 系统能极大地提高频谱效率。 由于m i m o 检测算法的复杂性，在下行时极大地增加了移动终端的计算度和复 杂性。目前，面向接收端的预编码技术成为研究的热点问题，文献 7 - 1 1 ，2 9 3 2 对 面向接收端的预编码技术作了广泛的研究。目前常见的预编码技术大致可分为线性 和非线性两类，其主要目的是预先消除信道干扰( i s i 和m a i ) ，降低发射功率，提 高数据的可靠性和信道容量等。其中非线性预编码的性能优于线性预编码的性能， 不过复杂度却远远高于线性预编码，因此设计性能更优、实现更简单的线性预编码 方案是我们的目标。 在广播信道中，面相接收端的预编码技术可以抑制来自其他用户的干扰，文献 3 3 4 1 对多用户m i m o 下行链路的预编码技术作了深入的研究。预编码技术在无 线通信系统中的应用已成为当前的研究热点。目前常用的抑制小区间干扰的方法， 在提高小区边缘用户性能的同时，也带来了小区整体吞吐量的损失。而文献 4 2 4 5 研究了将分布式预编码应用到c o b s 系统，在考虑下行整体吞吐量的情况下，降低 系统的复杂度，改善了传输性能，提高边缘小区性能。但对抑制多小区间干扰并不 理想还要加以改进，因此对自适应预编码技术进行研究，来达到抑制小区干扰的目 的是当前值得研究的一个领域。 1 4论文研究内容以及章节安排 本文主要分析了利用自适应预编码抑制多小区间干扰的重要性，针对l t e 小区 中用户受干扰情况，根据不同的准则来判决所需要采用的自适应预编码，并给出了 5 重庆邮电大学硕士论文 第一章绪论 基于s j n r ( s i g n a lt oj a m m i n ga n dn o i s er a t i o ) 准则的自适应网络预编码设计算法和 基于最大化发射功率比的自适应预编码算法。本文的章节安排如下： 第一章介绍了预编码技术的提出、选题背景和意义，国内外的研究进展。 第二章讨论本文的必要基础知识，包括m i m o 系统及下行预编码技术，多小区 m i m o 通信系统，分析了l t e 小区干扰的原理，最后总结了当前抑制小区间干扰的 方法。 第三章首先分析了m i m o 多小区协作系统的小区模型，然后给出基于s j n r 准 则的自适应网络预编码设计，该方案可以在各基站采用独立的线性预编码技术对小 区间干扰进行有效抑制，接着再将小区分为了小区中心( 市区) 和小区边缘( 郊区) 两种情况，分别得到基于s i r 的自适应网络预编码和基于d 的自适应网络预编码。 最后讨论了t d l t e 物理层下行链路仿真平台的实现，并对各仿真模块进行简单介 绍。仿真结果说明，采用该自适应网络预编码可以很好的抑n d , 区间干扰，并有效 的降低系统处理量。 第四章在引入波束赋形技术基础上，建立了1 d l t e 的多小区下行波束赋形的 链路模型，然后给出了基于最大化发射功率比算法的波束赋形预编码矩阵。为了降 低多小区间协作的复杂度，根据用户受干扰的情况，在小区边缘提出基于d o a 的 自适应预编码准则，并得到相应自适应预编码方案。最后分析了信道时延误差对该 自适应预编码的影响。最后仿真结果说明，基于d o a 的自适应预编码算法在有效 抑制干扰的同时还能降低系统复杂度。 第五章概括性的对本文所有工作做了总结，分析了研究中的不足，并探讨了进 一步的研究方向。 6 重庆邮电大学硕士论文第二章多小区间的干扰分析 第二章多小区间的干扰分析 2 1m im 0 系统概述 m i m o 系统，最早是由m a r c o n i 于1 9 0 8 年提出。还包括单输入多输出( s i n g l e i n p u tm u l t i p l eo u t p u t ，s i m o ) 系统和多输入单输出( m u l t i p l ei n p u ts i n g l eo u t p u t ， m i s o ) 系统。它利用多天线来抑制多径衰落，将多径作为一个有利因素加以利用。 根据s h a n n o n 的信息论 4 6 】结果，m i m o 信道的容量随着天线数量的增大而线性增 大，也就是说可以利用m i m o 信道成倍地提高无线信道容量。即在不增加带宽和天 线发送功率的情况下，频谱利用率可以成倍地提高。利用m i m o 技术可以提高信道 的容量，同时也可以提高信道的可靠性，降低误码率。前者是利用m i m o 信道提供 的空间复用增益，后者是利用m i m o 信道提供的空间分集增益。 2 1 1 m 0 信道分类 根据m i m o 系统发送端和接收端的收发信机配置，可以将m i m o 信道分为： 点对点m i m o 信道、多点对点m i m o 信道和点对多点m i m o 信道。 单用户m i m o 系统是典型的点对点m i m o 信道，发射端和接收端都有多个天 线，每个天线单独进行调制和解调，每对天线的干扰来自于其他各对天线，如图2 1 。 点对点m i m o 信道是其它类型m i m o 信道的基础。 发 送 端 接 收 端 图2 1 点对点m i m o 信道 7 重庆邮电大学硕士论文第二章多小区间的干扰分析 多用户通信系统上行链路信道是典型的多点对点m i m o 信道，接收机接收来自 多个基站同时发射的传输于同一频带的信号，接收信号为各个基站发射信号的叠加， 接收机为了区分各基站的信号，需要进行多用户检测m 】，这种信道也称为多址接入 信道，如图2 2 。 豳 茁 图2 2 多点对点m i m o 信道 点对多点m i m o 信道也称m i m o 广播信道。多用户通信系统下行信道为点对 多点信道，各个用户分布在不同的地方，d s c d m a 和s d m a 下行信道都属于点对 多点m i m o 信道，如图2 3 。 图2 3 点对多点m i m o 信道 对于图2 1 的点对点m i m o 信道。设d 为发送用户的总数据信息，f 为发送天 线数，m ，个接收天线数。m i m o 将多径无线信道与发射、接收视为一个整体进行 优化，从而实现高的通信容量和频谱利用率。这是一种近于最优的空域时域联合分 集和干扰抵消处理。第j f 根发送天线到第f 根接收天线的信道衰落系数用岛，表示， 第根发送天线的信号为z ，第f 根接收天线的信号用m 表示时，它们满足关系： n 咒= 。忽，x j + n j 式( 2 1 ) j - i 用矩阵形式表示为： y = m + i t 式( 2 2 ) 2 1 2 m 0 系统下行预编码技术 图2 4 给出了多用户m i m o 下行链路联合传输模型，假定一个基站服务k 个 8 匪 重庆邮电大学硕士论文第二章多小区间的干扰分析 移动终端，基站采用r 个发送天线阵，每个移动终端采用m 个接收天线阵。因此， 基站和每个移动终端间的链路都建立了一个m i m o 结构，总的系统是一个多用户的 m i m o 结构。 w i ， h ( k ，嘞，m r ) i m tk i ， 图2 4 多用户m i m o 下行链路联合传输模型 a 饵 i d 基站为每个移动终端发送个数据符号： d ( 七) = ( 掣始) t ， 尼= l ，k 式( 2 3 ) 将发送给k 个移动终端的数据表示成总的数据矢量： d = 1 ) 1 d ( k ) 1 ) t = ( 噍矿娜) t 式( 2 4 ) 令a r t = k n ，长度为肭的数据矢量d 是广义平稳，均值为零，协方差矩阵为： 兄= e d d h ) - 局， 式( 2 5 ) 数据矢量d 通过调制矩阵w 完成线性调制，被映射为一个n f l l 的空间扩频信号 ( s = n s o ，s o 为扩频因子) ： f = ( t ( n t ) r ) t = ( f l “) t = w d 式( 2 6 ) t ( n t ) 是由第f 根发射天线发送的s l 维的空间信号，w 是一个n , s k n 的调制矩 阵。 基站第f 根发射天线和第k 个移动终端的第以根接收天线间的频率选择性 信道的信道冲激响应为： 日七吩，坼= ( 研七，吩册磁，吩孵) t 式( 2 7 ) 可构成( s + 形一1 ) x s 的信道卷积矩阵，矽为信道冲激响应的最大样值数，则 日( 七，吩嘶) = ( 月够，吩，聊) ，f = l ，s + w 一1 ；= 1 ，s 式( 2 8 ) 9 重庆邮电大学硕士论文第二章多小区间的干扰分析 盼办k ，1 9 o 矿 ， k = l ，k ；n t = 1 ，n t ；m r = 1 ，m 用户k 的第m 根接收天线接收到的信号为： m r ( 七，坼) = yh 杠) ，日l 。表示基站l 到 用户l 之间m ，f 维的信道矩阵；凰，和日3 。为相邻小区2 、3 基站与用户1 之间 的干扰信道，维数为m ，t ( 2 v , m ，) 。以。表示相邻基站对本小区用户l 归化 的相对路径衰落，如：屏，= 吼，q ，t 其中略，= 1 ( 畋，表示二者f s - 的距离，厂 表示路径衰落因子) 表示相邻基站与用户1 之间的平均路径损耗。 设帆是基站k 的发送端预编码矩阵，它是一个mx l , 的矩阵( 厶则表示基站的 2 0 重庆邮电大学硕士论文第三章基于s j n r 的自适应网络预编码抑制小区间干扰 数据子流个数即层数，厶 m i n ( n , ，m ) ) ，根据不同的设计，魄可以有不同的功能 ( 如：功率分配，天线选择或者波束赋形等) ，而本文将它用作干扰抑制。用& 表 示基站k 发送的厶l 维下行数据信号矢量，满足功率约束为e s & ) 最。小区基 站对厶个数据流进行预编码，然后扩展到m 根发射天线上进行发送。则用户1 的接 收信号就可以表示成： y t = 日1 l m s l + p 2 i h 2 1 w 2 s 2 + p 3 l h 3 1 w 3 s 3 + t 3 即为：舅= 且l ，l 墨+ 珥l w k s t + 刀 式( 3 1 ) k = 2 其中珥= 成。风。 分析( 1 ) 式，右边第一项是本小区用户l 接收的有效数据信号，第二项表示来 自相邻小区的干扰信号( 其中k 表示相邻小区) ，而第三项刀是加性噪声，其分布满 足甩c n ( o ，仃2 i ) 。同样，矩阵且。和风，的元素是独立同分布，且均满足均值为0 ， 方差为1 复高斯随机分布。对于干扰信道信息日。，的获取，是通过基站间协作利用 一个初始联合训练过程，并相互共享。 3 2基于s j n r 自适应网络预编码的设计 本文在发送端利用预编码进行干扰抑制，其目的是使发送信号经过预编码后对 相邻小区的干扰减小，从而提高各小区接收机的信干噪比。在本系统中，要让基站 根据信道信息自适应的改变预编码矩阵，就必须选取合适的准则。这决定系统在不 同的情况下，选择不同的准则，从而形成不同的预编码矩阵。在典型的干扰受限系 统中，用户1 的接收信号与干扰和噪声的比率可以表示为： s i n r ： 芷鲨到堡! 当墨 式(32)， m h n 。 h 。珥。岷+ 够仃2 其中，w f 础- i , 。m 表示用户l 接收有效信号的功率，：，：h h i 。 h 。l l 。 。m s k 表示相邻小区对用户1 产生的干扰功率，仃2 表示噪声的方差。为了提高系统的性能， 我们需要将每个用户的信噪比( s 姗己) 最大化，但是从上面式子看出，每个用户的 s i n g 都不是独立的，预编码矩阵的选取不仅与本小区基站的预编码有关，而且还 取决于相邻小区中的预编码矩阵，一旦改变任何一个用户的预编码，都会影响到全 部用户的s i n r ，因此这是一个联合优化的问题，很难直接优化s i n g 。这就对我们 优化选取m 带来了很大的困难，为了能够解决这个问题，我们需要从另一个角度来 看待这个问题。 2 1 重庆邮电大学硕士论文第三章基于s j n r 的自适应网络预编码抑制小区间干扰 ：。：h h 盯。 h 。廿i 。m 衡量的是其它小区对本小区用户的干扰，而其中的互干 扰项s f w p h i ? h i i w l 5 1 ，k = 2 ，3 不仅表现了用户k 受到的干扰，而且表现了用户1 对 其它小区的干扰。因此，我们采用另一种干扰的概念，即目标用户的数据对其它用 户数据的干扰，在本文中，我们将它称之为“j a m m i n g ”或者j 干扰 5 7 1 ，j 干扰刚好 与之前定义的s i n r 干扰相反。用户1 对其它小区的j 干扰功率，即它对其它小区 所有用户的接收信号产生的干扰功率，其表达式如下： 以= ：。：研h h h n 。h 盯。 1 w l s l 式( 3 3 ) 由于不能直接优化s i n r , 所以我们转而考虑优化s j n r ( s i g n a lt oj a m m i n ga n d n o i s er a t i o ) ，即在给定发射功率的前提下最大化s j n r 。最大化s j n r 准则要考虑 小区间同频干扰和噪声的影响，由于每个用户的s j n r 都是独立的，改变一个用户 的预编码矩阵不会影响其j 干扰，使得最大化s j n r 准则在数学上更易实现，因此 各基站预编码矩阵的选取需要满足： 2 a r g 帆。m r ( a 帕x ) ) ，庐l ，2 ，3 式3 4 式中，七表示多小区系统中小区数目，r ( ，厶) 表示具有单位正交列的m 厶 维矩阵的集合，这保证了经过预编码后的信号其发射功率保持不变。 跚2 夏篇hh 糕h 嚣万 ：广监掣二 式( 3 - 5 ) ( ：；：1 1 - ：。w , 1 1 2 ) + m , c r 2 4 k = 2 3 s t 矿焉= 毋将( 3 5 ) 式代入( 3 4 ) ，得： 嵋一魄e r ( u ，丙磊而i i 甭h , , w 丽, 1 1 2 丽 式。二 = m a xg e n e r a l i z e d e i g 既l 、憾断( 础喝，乙q 七h 叫。+ m ，j 肛) 这就是