劉鳳威 趙宏志 唐友喜
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窄帶干擾下MIMO系統(tǒng)的特征域傳輸方案
(電子科技大學(xué)成都 611731)
該文提出一種特征域的傳輸方案(ETS),用以提高窄帶干擾下MIMO系統(tǒng)的容量。首先,發(fā)射端在特征域產(chǎn)生路發(fā)射信息,然后根據(jù)窄帶干擾信號(hào)的統(tǒng)計(jì)特征,通過預(yù)編碼將發(fā)射信息從特征域變換至?xí)r域進(jìn)行傳輸。在接收端,時(shí)域的接收信號(hào)再次被變換為路特征域信號(hào)。據(jù)此,期望信道被劃分為路并行子信道,根據(jù)各子信道的干擾分布采用相對(duì)應(yīng)的傳輸方案,以最大化干擾場(chǎng)景下信道的利用率。由計(jì)算機(jī)仿真可得,當(dāng)系統(tǒng)容量為時(shí),該文所提特征域傳輸方案相對(duì)于傳統(tǒng)干擾抑制算法在MIMO系統(tǒng)中取得了約10 dB的性能增益。
無線通信;多輸入多輸出系統(tǒng);干擾抑制;特征域傳輸方案
1 引言
日益稀缺的頻譜資源是制約現(xiàn)代無線通信發(fā)展的瓶頸,越來越多的通信系統(tǒng)在開放頻段進(jìn)行信號(hào)傳輸,此時(shí),異系統(tǒng)干擾將嚴(yán)重影響系統(tǒng)容量。其中,窄帶干擾或部分頻帶干擾是一種典型的異系統(tǒng)干擾。
多種算法可用以抵抗窄帶干擾,例如,直接序列擴(kuò)頻系統(tǒng)(Direct Sequence Spread Spectrum, DSSS)中的頻域干擾抑制,時(shí)域預(yù)測(cè)技術(shù),碼輔助干擾抑制等[10];正交頻分復(fù)用系統(tǒng)(Orthogonal Frequency Division Multiplexing, OFDM)中的子載波分配技術(shù)等[11]。然而,上述算法均針對(duì)特定的發(fā)射信號(hào)波形,且未充分利用接收機(jī)的多天線特征。
為解決上述問題,本文提出了一種MIMO系統(tǒng)中的特征域傳輸方案(ETS)。在發(fā)射端,根據(jù)窄帶干擾信號(hào)的統(tǒng)計(jì)信息對(duì)數(shù)據(jù)流進(jìn)行預(yù)編碼操作,使得期望MIMO信道變換為特征域的多個(gè)并行子信道,且各子信道具有不同的信道質(zhì)量,根據(jù)各子信道的信道質(zhì)量,設(shè)計(jì)不同的傳輸方案,以達(dá)到最大化信道利用率的目標(biāo)。以MIMO系統(tǒng)為例,在干擾水平較低的子信道,可直接采用V-BLAST編碼傳輸兩路并行數(shù)據(jù),達(dá)到增加容量的目的;而在干擾水平較高的子信道,信道的一個(gè)自由度被干擾信號(hào)所占據(jù),2路信號(hào)將無法在接收端順利解調(diào),因此,可將一根發(fā)射天線置為靜默狀態(tài),采用的方式傳輸,此時(shí),接收端有足夠的冗余度通過干擾抑制合并抵抗干擾,達(dá)到提高傳輸可靠性的目的。
本文其余部分的安排如下:第2節(jié)是系統(tǒng)模型;第3節(jié)介紹了MIMO系統(tǒng)中的特征域傳輸算法;第4節(jié)給出了性能分析;第5節(jié)給出數(shù)值仿真結(jié)果;最后是全文總結(jié)。
2 系統(tǒng)模型
發(fā)射機(jī)及信道模型如圖1所示,發(fā)射端采用了根天線,路并行編碼器,在第個(gè)編碼器處,信號(hào)流被映射為維符號(hào)向量,其中,為符號(hào)向量的時(shí)間參數(shù),,為記號(hào)方便,下文中將被忽略??捎洖?/p>
對(duì)第根發(fā)射天線,將個(gè)編碼器的第個(gè)輸出組成一個(gè)維向量,有
圖1 特征域傳輸方案的發(fā)射機(jī)模型及信道模型
假設(shè)接收機(jī)有根天線,在存在一個(gè)窄帶干擾的情況下,第根天線處的基帶離散接收信號(hào)可表示為
在本文中,干擾被建模為如式(5)所示的數(shù)字信號(hào):
第根天線處的接收信號(hào)可表示為維向量:
假設(shè)信道在一個(gè)接收向量的持續(xù)時(shí)間內(nèi)保持不變,可以得到:
對(duì)式(10)進(jìn)行EVD分解后可得
3 特征域傳輸方案
3.1 特征域并行子信道
在本節(jié)中,我們討論如何將期望信道在特征域劃分為多個(gè)并行子信道。
本文中的接收機(jī)模型如圖2所示。首先,將式(3)中的預(yù)編碼矩陣設(shè)為,即。在接收機(jī)處,將接收向量變換至窄帶干擾的特征域,根據(jù)式(6),特征域的維接收向量可表示為
圖2 特征域傳輸方案的接收機(jī)模型
由式(15)可知,通過發(fā)射端的預(yù)編碼操作以及接收端的特征域變換和白化濾波,期望信道被劃分為個(gè)并行子信道,表示子信道編號(hào)。式(10)以及式(11)說明各子信道處的干擾與噪聲相互獨(dú)立,窄帶干擾在各子信道的功率分布由矩陣的特征值確定,而白噪聲功率在各子信道均勻分布。
3.2 SIMO系統(tǒng)的特征域傳輸
在此情況下,干擾噪聲白化后的接收向量可記為
可直接對(duì)式(16)進(jìn)行最大比合并(Maximum Ratio Combining, MRC),即
3.3 MIMO系統(tǒng)的特征域傳輸
本節(jié)討論MIMO系統(tǒng)中的特征域傳輸方案,重點(diǎn)考慮收發(fā)天線數(shù)目相等的情況,即。
無干擾情況下,MIMO系統(tǒng)的信道自由度為,然而,在存在一個(gè)外部干擾時(shí),MIMO信道的一個(gè)自由度將被干擾信號(hào)所占據(jù),從而影響系統(tǒng)容量。
如前文所述,特征域的多個(gè)子信道具有不同的干擾水平。因此,可根據(jù)各子信道的信道質(zhì)量,選擇不同的傳輸方案。在干擾較弱的子信道,令所有天線同時(shí)發(fā)射數(shù)據(jù),從而達(dá)到增大系統(tǒng)容量的目的;而在干擾較強(qiáng)的子信道,選擇將一根發(fā)射天線置為靜默狀態(tài),使得接收天線數(shù)目大于發(fā)射天線數(shù)目,從而利用多出的接收天線來抑制干擾。
對(duì)于干擾較低的子信道,路數(shù)據(jù)被獨(dú)立傳輸,根據(jù)最小均方誤差(Minimum Mean Square Error, MMSE)準(zhǔn)則[17],檢測(cè)矩陣可記為
進(jìn)行MMSE檢測(cè),可得
對(duì)于干擾較強(qiáng)的子信道,不失一般性,我們將第根天線置為靜默狀態(tài),并將發(fā)射功率在根天線間均勻分配,則其發(fā)射符號(hào)向量維數(shù)為,記為,并記,,則可得MMSE檢測(cè)矩陣:
檢測(cè)后,有
4 性能分析
4.1 SIMO系統(tǒng)性能
根據(jù)式(16),可以得到第路子信道的輸出信干噪比(Signal to Interference plus Noise Ratio, SINR)為
這與E-IRC算法第路子信道的輸出SINR相等。
第路子信道的容量為
由上可得,每路子信道的平均容量為
也可以記為
為達(dá)到上述容量,每路子信道應(yīng)進(jìn)行獨(dú)立的信道編碼。
為說明將信道劃分為多個(gè)并行子信道的優(yōu)勢(shì),我們將本文所提算法ETS與E-IRC算法進(jìn)行對(duì)比。
E-IRC算法未在發(fā)射端進(jìn)行預(yù)編碼,每個(gè)發(fā)射符號(hào)均被擴(kuò)展至所有子信道,每個(gè)符號(hào)的輸出SINR為[15]
由此可得E-IRC算法的容量:
4.2 MIMO系統(tǒng)性能
首先,根據(jù)式(15),可以得到MIMO系統(tǒng)在第路子信道的理論容量[16]:
每個(gè)子信道的平均容量為
低干擾子信道的第根發(fā)射天線處的輸出SINR為[17]
而高干擾子信道的第根發(fā)射天線處的輸出SINR為
根據(jù)式(30),第路子信道在處于低干擾水平時(shí)的容量可表示為
根據(jù)式(31),第路子信道在處于高干擾水平時(shí)的容量可表示為
在實(shí)際中,我們可根據(jù)上述兩種傳輸方案的遍歷容量確定各子信道采用的傳輸方案,即當(dāng)時(shí),選擇根發(fā)射天線同時(shí)傳輸,反之,則僅采用根天線同時(shí)傳輸。
5 數(shù)值與仿真結(jié)果
為驗(yàn)證本文所提出特征域傳輸方案性能,本節(jié)給出了計(jì)算機(jī)仿真結(jié)果。
仿真的寬帶系統(tǒng)配置了根發(fā)射天線及根接收天線;窄帶干擾為經(jīng)4-QAM調(diào)制的數(shù)字信號(hào),其符號(hào)長(zhǎng)度為期望信號(hào)的8倍,干信比為10 dB;窄帶干擾信號(hào)的成型濾波器為根升余弦滾降濾波器;發(fā)送向量的維數(shù)為8,即,可得;仿真中采用的信道均為瑞利平坦衰落信道;此外,假設(shè)以及在發(fā)射端已知,而,以及在接收端已知。在本文中,我們通過遍歷容量來評(píng)估系統(tǒng)性能。圖3給出了SIMO系統(tǒng)在不同方案下的遍歷容量。作為對(duì)比,給出了IRC以及E-IRC算法與本文的ETS的性能對(duì)比曲線。
從圖3可以看出,由于未利用特征域信息,傳統(tǒng)IRC算法的性能最差,在系統(tǒng)容量為時(shí),IRC算法所需SNR比無干擾情況要多出約4.3dB; E-IRC算法在利用了特征域信息后取得了一定的性能增益,在系統(tǒng)容量為時(shí),E-IRC算法所需SNR比無干擾情況要多出約2.8 dB,即E-IRC算法相對(duì)于IRC取得了約1.5 dB的性能增益;而具有發(fā)射端干擾統(tǒng)計(jì)信息的特征域傳輸性能進(jìn)一步提高,在系統(tǒng)容量為時(shí),ETS算法所需SNR比無干擾情況要多出約2 dB,即ETS算法相對(duì)于E-IRC取得了約0.8 dB的性能增益。
由圖4可以看出,由于信道的一個(gè)自由度被窄帶干擾所占據(jù),IRC算法在系統(tǒng)中遭遇了性能平臺(tái),其能達(dá)到的最大容量約為;而在將一根發(fā)射天線置為靜默后,IRC算法性能平臺(tái)被消除。對(duì)于特征域傳輸,我們考慮了3種方案:方案1所有子信道采用2發(fā)2收傳輸;方案2所有子信道采用1發(fā)2收傳輸;方案3在高質(zhì)量信道采用2發(fā)2收傳輸,低質(zhì)量信道采用1發(fā)2收傳輸。由圖4可以看出,3種方案都取得了比IRC更好的性能,然而,由于未充分利用各子信道特點(diǎn),方案1和方案2取得的增益較低。而方案3則取得了較大的增益,在高信噪比條件下尤其明顯。
由圖5可以看出,由于自由度被占據(jù),傳統(tǒng)IRC算法在系統(tǒng)容量約遭遇性能平臺(tái);而在靜默了一根天線后,系統(tǒng)中的IRC算法性能得到了明顯的提高。特征域傳輸依然采用了3種方案:方案1所有子信道采用4發(fā)4收傳輸;方案2所有子信道采用3發(fā)4收傳輸;方案3在高質(zhì)量信道采用4發(fā)4收傳輸,低質(zhì)量信道采用3發(fā)4收傳輸。與系統(tǒng)不同,方案1在高信噪比下的性能差于系統(tǒng)中的IRC算法,這是因?yàn)榉桨?在高質(zhì)量信道取得的增益不足以彌補(bǔ)其在低質(zhì)量信道損失。方案2相對(duì)于系統(tǒng)中的IRC算法的優(yōu)勢(shì)是
圖3 SIMO系統(tǒng)中不同方案的系統(tǒng)遍歷容量 圖4 MIMO系統(tǒng)中不同方案的系統(tǒng)遍歷容量 圖5 MIMO系統(tǒng)中不同方案的系統(tǒng)遍歷容量
利用了干擾信號(hào)的特征域信息,因此取得了一定的性能增益。方案3更充分地利用了子信道的信道質(zhì)量,性能增益得到了進(jìn)一步的提升。
6 結(jié)束語
本文提出了一種特征域的傳輸方案,用以提高窄帶干擾下MIMO系統(tǒng)的容量。通過在發(fā)射端的預(yù)編碼以及接收端的特征域變換,期望信號(hào)的信道被劃分為多路并行子信道。根據(jù)窄帶干擾的時(shí)域統(tǒng)計(jì)信息,可知多路子信道具有不同的信道質(zhì)量,因此,本文根據(jù)不同子信道的信道質(zhì)量,采用不同的傳輸方案以達(dá)到提升系統(tǒng)容量的目的。
[2] MAREY M and STEENDAM H. Analysis of the narrowband interference effect on OFDM timing synchronization[J]., 2007, 55(9): 4558-4566.
[3] LI T, MOW W H, LAU V K N,. Robust joint interference detection and decoding for OFDM-based cognitive radio systems with unknown interference[J], 2007, 25(3): 566-575.
[4] 沈斌, 王建新. 窄帶干擾條件下含有未知載頻的直擴(kuò)信號(hào)的偽碼序列估計(jì)[J]. 電子與信息學(xué)報(bào), 2015, 37(7): 1556-1561. doi: 10.11999/JEIT 141322.
SHEN B and WANG J. Estimation of PN sequence in DSSS signals with unknown carrier frequency under narrow band interferences[J].&, 2015, 37(7): 1556-1561. doi: 10.11999/JEIT 141322.
[5] 杜洋, 董彬虹, 唐鵬, 等. 一種新的部分頻帶噪聲干擾模型下的FH/MFSK系統(tǒng)性能分析[J]. 電子與信息學(xué)報(bào), 2015, 37(3): 721-726. doi: 10.11999/JEIT140708.
DU Y, DONG B, TANG P,. Performance analysis of FH/MFSK system in the presence of new partial-band noise jamming model[J].&, 2015, 37(3): 721-726. doi: 10.11999/JEIT140708.
[6] ABEDI O and YAGOUB M. Efficient narrowband interference cancellation in ultra-wide-band rake receivers[J]., 2013, 7(1): 57-64.
[7] LIU S, YANG F, DING W,. Double Kill: Compressive sensing based narrowband interference and impulsive noise mitigation for vehicular communications[J]., 2015. doi: 10.1109/ TVT.2015.2459060.
[8] SUM C and HARADA H. The impact of sub-band spreading bandwidth on DS-MB-UWB system over multipath and narrowband interference[J].,, 2013, E96-A(3): 740-744.
[9] WANG D, JIANG L, and HE C. Robust noise variance and channel estimation for SC-FDE UWB systems under narrowband interference[J]., 2009, 8(6): 3249-3259.
[10] BUZZI S, LOPS M, and POOR H V. Code-aided interference suppression for DS/CDMA overlay systems[J]., 2002, 90(3): 394-435.
[11] WANG Z, ZHOU S, Catipvic J,. Parameterized cancellation of partial-band partial-block-duration interference for underwater acoustic OFDM[J]., 2012, 60(4): 1782-1795.
[12] WINTERS J H. Optimum combining in digital mobile radio with cochannel interference[J]., 1984, 2(4): 528-539.
[13] LI Y and SOLLENBERGER N R. Adaptive antenna arrays for OFDM systems with cochannel interference[J]., 1999, 47(2): 217-229.
[14] MENG X, JIANG B, and GAO X. Efficient co-channel interference suppression in MIMO-OFDM systems[J]., 2015, 58(2): 1-15.
[15] LIU F, ZHAO H, and TANG Y. An eigen domain interference rejection combining algorithm for narrowband interference suppression[J]., 2014, 18(5): 813-816.
[16] TSE D and VISWANATH P. Fundamentals of Wireless Communication[M]. Cambridge, UK, Cambridge University Press, 2005: Chapter 8.
[17] OESTGES C and CLERCKX B. MIMO Wireless Communications: from Real-world Propagation to Space-time Code Design[M]. London: Academic Press, 2010: Chapter 4.
劉鳳威: 男,1985年生,博士生,研究方向?yàn)闊o線通信信號(hào)處理、通信抗干擾技術(shù)等.
趙宏志: 男,1978年生,副教授,研究方向?yàn)闊o線通信信號(hào)處理、通信抗干擾技術(shù)、并行化通信信號(hào)處理等.
唐友喜: 男,1964年生,教授、博士生導(dǎo)師,研究方向?yàn)闊o線通信中的信號(hào)處理、通信抗干擾技術(shù)等.
Foundation Items: The National Natural Science Foundation of China (61531009, 61501093, 61271164, 61471108), The National Major Projects (2014ZX03003001-002)
An Eigen Domain Transmission Scheme for MIMO Systems under Narrowband Interference
LIU Fengwei ZHAO Hongzhi TANG Youxi
(National Key Laboratory of Science and Technology on Communications, University of Electronic Science and Technology of China, Chengdu 611731, China)
This paper proposes an Eigen domain Transmission Scheme (ETS) to enhance the capacity of MIMO systems under NarrowBand Interference (NBI). First, the transmitter generatesbranches of data streams in the eigen domain, then, according to the statistical characteristic of the NBI, the eigen domain signal is transformed into the time domain for transmission. At the receiver, the received time domain signal is transformed into the eigen domain again. Thereafter, the desired channel is divided intoparallel subchannels, to maximize the capacity of the interference channel, the transmission scheme of each subchannel is determined by the power distribution of the NBI. Simulations show that when the capacity is, the proposed eigen domain transmission scheme has about 10 dB gain over the traditional interference rejection algorithm in theMIMO system.
Wireless communication; MIMO; Interference suppression; Eigen domain Transmission Scheme (ETS)
TN92
A
1009-5896(2016)06-1385-06
10.11999/JEIT150967
2015-8-20;改回日期:2016-01-15;網(wǎng)絡(luò)出版:2016-03-11
唐友喜 tangyx@uestc.edu.cn
國(guó)家自然科學(xué)基金(61531009, 61501093, 61271164, 61471108),國(guó)家科技重大專項(xiàng)(2014ZX03003001-002)