一種基于動(dòng)態(tài)功率分配的干擾對(duì)齊優(yōu)化方法

張翠平，劉 允

(中國(guó)電子科技集團(tuán)公司第五十四研究所，北京100070)

一種基于動(dòng)態(tài)功率分配的干擾對(duì)齊優(yōu)化方法

張翠平，劉 允

(中國(guó)電子科技集團(tuán)公司第五十四研究所，北京100070)

干擾對(duì)齊是解決無(wú)線通信系統(tǒng)中同頻干擾的有效手段，顯著地提高了多小區(qū)MIMO系統(tǒng)的容量。為了解決常規(guī)干擾對(duì)齊算法只在空間域上對(duì)齊的不足，提出一種聯(lián)合功率分配的干擾對(duì)齊優(yōu)化方案?；谛诺谰仃嚨南揖嚯x計(jì)算和優(yōu)化干擾對(duì)齊方案的預(yù)編碼矩陣；然后在用戶的各個(gè)數(shù)據(jù)流之間進(jìn)行動(dòng)態(tài)功率分配，使干擾進(jìn)一步減小。仿真結(jié)果表明，相比已有的預(yù)編碼矩陣設(shè)計(jì)方案，系統(tǒng)容量有明顯的改進(jìn)，降低了系統(tǒng)誤碼率，具有良好的工程適用性。

干擾對(duì)齊；多輸入多輸出；預(yù)編碼；功率分配

0 引言

為了滿足未來(lái)高速發(fā)展的無(wú)線通信應(yīng)用需求，多輸入多輸出(MIMO)技術(shù)[1-2]以其有效利用信號(hào)空間資源，提高系統(tǒng)容量和頻譜利用率的顯著優(yōu)勢(shì)，被公認(rèn)為下一代無(wú)線通信新空口的核心技術(shù)之一[3-4]。目前，3GPP在LTE-A中也提出了諸如載波聚合、增強(qiáng)多天線等很多新的關(guān)鍵技術(shù)以提高無(wú)線通信系統(tǒng)的性能。然而，用戶間干擾(Inter-User Interference,IUI)和小區(qū)間干擾(Inter-Cell interference,ICI)在同頻組網(wǎng)方式下依然存在[5-6]，極大地制約了多天線技術(shù)的性能優(yōu)勢(shì)。因此，如何在多小區(qū)MIMO系統(tǒng)中有效地抑制干擾，提高頻譜利用率是當(dāng)前學(xué)術(shù)界研究的熱點(diǎn)[7-8]。

相對(duì)于傳統(tǒng)的時(shí)頻域等干擾處理技術(shù)，干擾對(duì)齊技術(shù)(Interference Alignment ,IA)具有明顯優(yōu)勢(shì)和研究潛力，可以獲得更高的系統(tǒng)容量，為解決上述問(wèn)題開辟了一種新方法。目前，該技術(shù)的研究實(shí)現(xiàn)方案主要可分為兩類：一類為基于求閉式解實(shí)現(xiàn)的干擾對(duì)齊算法[10-11]，也稱之為經(jīng)典干擾對(duì)齊算法；一類為基于分布式迭代實(shí)現(xiàn)的干擾對(duì)齊算法[14-15]。其中，文獻(xiàn)[10]提出了適用于多小區(qū)MIMO系統(tǒng)的基于求閉式解的經(jīng)典干擾對(duì)齊算法；文獻(xiàn)[11]基于文獻(xiàn)[10]提出了一種基于特征子信道的預(yù)編碼矩陣優(yōu)化方案；文獻(xiàn)[12-13]則提出了一種基于信道矩陣分解和弦距離準(zhǔn)則的協(xié)作干擾對(duì)齊的優(yōu)化算法，不僅選取最好的特征子信道傳輸有用信號(hào)，同時(shí)選取遠(yuǎn)離干擾的預(yù)編碼矩陣。為了避免基于求閉式解的經(jīng)典算法依賴于全局理想信道狀態(tài)信息的缺點(diǎn)，文獻(xiàn)[14]首次提出了一種基于信道互易特性的分布式迭代實(shí)現(xiàn)的干擾對(duì)齊算法；文獻(xiàn)[16]則進(jìn)一步提出了基于矩陣投影距離的一種聯(lián)合優(yōu)化干擾和信號(hào)的迭代干擾對(duì)齊實(shí)現(xiàn)算法。文獻(xiàn)[17-18]則是針對(duì)多用戶MIMO進(jìn)行了研究分析，提出了分布式的干擾抑制優(yōu)化方法，擴(kuò)大了算法的適用性。

上述各類干擾對(duì)齊實(shí)現(xiàn)方案均是基于固定功率分配的條件下實(shí)現(xiàn)的，未充分考慮不同信道條件下發(fā)射端功率動(dòng)態(tài)分配問(wèn)題，并未實(shí)現(xiàn)對(duì)干擾對(duì)齊算法的聯(lián)合優(yōu)化。為解決上述問(wèn)題，本文提出了一種基于動(dòng)態(tài)功率分配的干擾對(duì)齊聯(lián)合優(yōu)化方法。該方法首先通過(guò)對(duì)矩陣進(jìn)行奇異值分解，基于矩陣弦距離來(lái)計(jì)算和優(yōu)化預(yù)編碼矩陣；其次，根據(jù)所獲得預(yù)編碼矩陣的特征向量所對(duì)應(yīng)的特征值確定功率分配矩陣，在用戶的各個(gè)數(shù)據(jù)流之間進(jìn)行動(dòng)態(tài)功率分配；最后，基于矩陣弦距離選擇和優(yōu)化接收矩陣，使得每個(gè)接收端的期望信號(hào)子空間與總的期望信號(hào)空間的平方距離最小，從而使得干擾進(jìn)一步減小。仿真結(jié)果表明，提出算法在系統(tǒng)容量和誤碼性能上有明顯的改進(jìn)，且其實(shí)現(xiàn)方案未利用反復(fù)迭代計(jì)算和優(yōu)化預(yù)編碼及干擾抑制矩陣，顯著降低了實(shí)現(xiàn)的工程復(fù)雜度。

1 系統(tǒng)模型

本文研究的多小區(qū)MIMO協(xié)作系統(tǒng)如圖1所示，每個(gè)接收端不僅收到自己的期望信號(hào)，同時(shí)還收到另外小區(qū)發(fā)射的干擾信號(hào)。以第k個(gè)接收端為例，其收到的信號(hào)可表示如下：

式中，第一項(xiàng)為有用信號(hào)，第二項(xiàng)為來(lái)自其他小區(qū)發(fā)射的干擾信號(hào)，最后為噪聲項(xiàng)。Hkj代表從小區(qū)j的發(fā)射機(jī)到小區(qū)k接收機(jī)的信道矩陣，Wj代表干擾對(duì)齊預(yù)編碼矩陣，Sj(j=1,2,3)為第j個(gè)小區(qū)發(fā)射端發(fā)送信號(hào)矢量，dk為第k個(gè)小區(qū)收發(fā)機(jī)之間并行傳輸?shù)挠行?shù)據(jù)流個(gè)數(shù)。

圖1 3用戶干擾對(duì)齊系統(tǒng)模型

2 經(jīng)典干擾對(duì)齊算法

預(yù)編碼矩陣的設(shè)計(jì)是干擾對(duì)齊技術(shù)實(shí)現(xiàn)的關(guān)鍵，文獻(xiàn)[10]描述了經(jīng)典干擾對(duì)齊算法的實(shí)現(xiàn)方案。協(xié)作的多小區(qū)多用戶要利用干擾對(duì)齊實(shí)現(xiàn)干擾抑制，就需把來(lái)自另外兩個(gè)用戶的干擾信號(hào)在同一個(gè)子空間實(shí)現(xiàn)對(duì)齊，則發(fā)射端預(yù)編碼矩陣必須滿足如下條件：

式中，span(A)代表由矩陣A的列向量所張成的空間。上述條件可以進(jìn)一步簡(jiǎn)化等效為：

(1)

3 基于動(dòng)態(tài)功率分配的干擾對(duì)齊聯(lián)合優(yōu)化方法

3.1 干擾對(duì)齊預(yù)編碼矩陣優(yōu)化

基于文獻(xiàn)[12]中預(yù)編碼矩陣的優(yōu)化準(zhǔn)則，首先實(shí)現(xiàn)對(duì)預(yù)編碼矩陣的優(yōu)化選擇。以編號(hào)為1的發(fā)射基站為例，其預(yù)編碼矩陣W1優(yōu)化如下[12]：

(2)

式中，ω為權(quán)重因子，w1m為矩陣W1的第m列。多小區(qū)協(xié)作通信情況下，選擇預(yù)編碼矩陣時(shí)，不僅僅只考慮一個(gè)基站最優(yōu)，同時(shí)需要對(duì)參與協(xié)作通信的基站端預(yù)編碼矩陣行優(yōu)化選擇，才能實(shí)現(xiàn)整系統(tǒng)性能最優(yōu)，即：

(3)

依據(jù)式(3)即可實(shí)現(xiàn)對(duì)發(fā)射端預(yù)編碼矩陣的優(yōu)化選擇。

3.2 動(dòng)態(tài)功率分配

上節(jié)基于矩陣弦距離準(zhǔn)則對(duì)發(fā)射端預(yù)編碼矩陣進(jìn)行了優(yōu)化設(shè)計(jì)選擇，使得多發(fā)射機(jī)協(xié)作系統(tǒng)的干擾有所降低，但是發(fā)射端用戶的功率分配仍然是固定平均分配的，即各個(gè)用戶數(shù)據(jù)流的發(fā)射功率一致。此時(shí)，并沒(méi)有充分考慮各數(shù)據(jù)流經(jīng)歷信道狀態(tài)的不同。因此，本文提出了將功率與干擾對(duì)齊算法聯(lián)合優(yōu)化的方法，在發(fā)射端根據(jù)獲取的信道狀態(tài)信息，在各個(gè)不同的數(shù)據(jù)流之間進(jìn)行靈活的功率分配，以進(jìn)一步降低干擾，提高系統(tǒng)性能；同時(shí)，在相同QoS要求下，通過(guò)動(dòng)態(tài)的功率分配，可以進(jìn)一步降低發(fā)射功率，滿足未來(lái)5G綠色通信的需求。

根據(jù)最大化用戶發(fā)射功率準(zhǔn)側(cè)，本文提出的用戶k最優(yōu)的功率分配矩陣可表述如下：

(4)

這里，dk是用戶k的自由度，并且dk≤Mk,λMk-dk+i是矩陣HkkWkk的非零特征向量。綜上所述，基于動(dòng)態(tài)功率分配的干擾對(duì)齊優(yōu)化方法步驟如下：

① 首先，依據(jù)式(1)計(jì)算發(fā)射端用戶的所有預(yù)編碼矩陣；② 然后，根據(jù)式(3)計(jì)算和選擇最優(yōu)的預(yù)編碼矩陣；③ 最后，根據(jù)式(4)實(shí)現(xiàn)對(duì)發(fā)射端用戶各個(gè)數(shù)據(jù)流的動(dòng)態(tài)功率分配。

4 仿真分析

本節(jié)利用matlab仿真工具分析了算法的性能和適用性，對(duì)提出的基于動(dòng)態(tài)功率分配的干擾對(duì)齊優(yōu)化算法(JP-IA)、經(jīng)典干擾對(duì)齊算法(CJ-IA)[10]以及基于信道矩陣弦距離的干擾對(duì)齊算法[12](CHD-JA)等進(jìn)行了分析比較。仿真條件設(shè)置如下：各用戶信道均為獨(dú)立同分布的復(fù)高斯瑞利信道，且方差為1均值為0；小區(qū)個(gè)數(shù)為3；用戶側(cè)和基站側(cè)均配置4根天線；每個(gè)基站均采用功率均分方案，且滿足功率受限條件。另外，權(quán)重因子ω與平均SNR和用戶數(shù)量有關(guān)，隨SNR的增大而減小且為非負(fù)值，仿真中與SNR=[5,10,15,20,25,30,35,40]對(duì)應(yīng)的ω值為[0.4,0.4,0.2,0.2,0.1,0.05,0.05,0.01]，其1 000次蒙特卡羅仿真結(jié)果分別如圖2和圖3所示。

圖2 不同干擾對(duì)齊算法吞吐量比較曲線

圖3 不同干擾對(duì)齊算法誤碼率比較曲線

首先，圖2給出了各算法的系統(tǒng)容量(和速率)比較曲線?？梢钥闯銎渌蓴_對(duì)齊算法性能明顯優(yōu)于CJ-IA算法，這是因其采用簡(jiǎn)單的干擾迫零處理，從而損失了有用信號(hào)功率[10]導(dǎo)致的；而本文提出的聯(lián)合功率(JP-IA)干擾對(duì)齊優(yōu)化算法的性能明顯優(yōu)于其他算法，尤其在在中低信噪比條件下，本文算法的性能優(yōu)勢(shì)更加明顯，這是由于該算法不僅對(duì)該預(yù)編碼矩陣進(jìn)行了優(yōu)化，選擇一組最好的特征子信道傳輸有用信號(hào)，同時(shí)使有用信號(hào)遠(yuǎn)離干擾信道，并進(jìn)一步根據(jù)等效傳輸信道情況，在用戶的各個(gè)數(shù)據(jù)流之間進(jìn)行動(dòng)態(tài)的功率分配，從而使系統(tǒng)容量有明顯改進(jìn)。

圖3給出了在調(diào)制方式為QPSK、采用OFDM多載波傳輸且理想同步的條件下，不同干擾對(duì)齊算法下系統(tǒng)誤碼率隨信噪比的變化情況。從圖中可以看出本文提出的聯(lián)合功率(JP-IA)干擾對(duì)齊優(yōu)化算法的誤碼性能明顯優(yōu)于其他兩種算法。對(duì)比圖2和圖3可知，采用基于信道條件的JP-IA干擾對(duì)齊優(yōu)化算法，在用戶的各個(gè)數(shù)據(jù)流之間動(dòng)態(tài)地分配功率，相比固定功率分配方法，有效地降低了系統(tǒng)的誤碼率。

5 結(jié)束語(yǔ)

作為一種新型的信號(hào)處理技術(shù)，干擾對(duì)齊技術(shù)為改善多用戶無(wú)線通信系統(tǒng)中小區(qū)邊緣用戶性能和提高系統(tǒng)吞吐量提供了有效途徑。該技術(shù)是多小區(qū)多用戶MIMO系統(tǒng)同頻干擾抑制技術(shù)的一個(gè)突破，能獲得顯著的自由度和系統(tǒng)容量增益。本文研究了3小區(qū)MIMO系統(tǒng)中多用戶子流干擾對(duì)齊技術(shù)方案的實(shí)現(xiàn)，提出了一種聯(lián)合動(dòng)態(tài)功率分配的二維干擾對(duì)齊優(yōu)化方法。首先，基于矩陣弦距離準(zhǔn)則，對(duì)信道矩陣進(jìn)行奇異值分解，計(jì)算和優(yōu)化預(yù)編碼矩陣；然后根據(jù)等效信道條件在用戶的各個(gè)數(shù)據(jù)流之間進(jìn)行動(dòng)態(tài)功率分配，使干擾進(jìn)一步減小。提出的算法不僅在接收端有效地抑制了用戶間干擾，增強(qiáng)了有用信號(hào)；同時(shí)，基于直接求解計(jì)算預(yù)編碼矩陣，使整系統(tǒng)的復(fù)雜度大大降低，具有良好的工程適用性。最后，本文提出的基于動(dòng)態(tài)功率分配的優(yōu)化方法，進(jìn)一步降低了系統(tǒng)功耗，符合未來(lái)5G綠色通信的需求，具有廣闊的應(yīng)用前景。

[1]GoldsmithA.WirelessCommunication[M].Cambridge:CambridgeUniversityPress,2004:321-350.

[2]DavoodiAG,JafarSA.GeneralizedDoFoftheSymmetricK-userInterferenceChannelunderFinitePrecisionCSIT[C]∥2016IEEEInternationalSymposiumonInformationTheory(ISIT)，2016：1307-1311.

[3]RuanL,LauVKN,WinMZ.TheFeasibilityConditionsforInterferenceAlignmentinMIMONetworks[J].IEEETransactionsonSignalProcessing,2014,61(8):2066-2077.

[4] 尤肖虎,潘志文,高西奇,等. 5G移動(dòng)通信發(fā)展趨勢(shì)與若干關(guān)鍵技術(shù)[J]. 中國(guó)科學(xué)：信息科學(xué),2014,44(5):551-563.

[5]LuY,ZhangW.DownlinkBlindInterferenceAlignmentforCellularNetwork[C]∥IEEEGlobalTelecommunicationsConference(GLOBECOM),2008:3337-3342.

[6]NaC,HouV,JiangH.InterferenceAlignmentBasedDynamicTDDforSmallCells[C]∥GlobecomWorkshops,2014:700-705.

[7] 馬慶鵬,徐家品. 多小區(qū)多用戶MIMO系統(tǒng)干擾對(duì)齊的優(yōu)化[J].無(wú)線電通信技術(shù),2013,39(6):51-54.

[8]HuangC,JafarSA,ShamaiS,etal.OnDegreesofFreedomRegionofMIMONetworksWithoutChannelStateInformationatTransmitter[J].IEEETransactionsonInformationTheory,2012,58(2):849-857.

[9]SuhC,HoM,TseD.DownlinkInterferenceAlignment[J].IEEETransactionsonCommunications,2011,59(9):2616-2626.

[10]CadambeVR,JafarSA.InterferenceAlignmentandtheDegreesofFreedomfortheKUserInterferenceChannel[J].IEEETransactionsonInformationTheory,2008,54(8):3425-3441.

[11]王存祥，邱玲. 協(xié)作多點(diǎn)傳輸中一種基于特征子信道的干擾對(duì)齊預(yù)編碼矩陣優(yōu)化方案[J]. 信號(hào)處理，2011,27(3):395-399.

[12]徐冰，謝顯中，馬彬,等.MIMO干擾信道下的協(xié)作干擾對(duì)齊優(yōu)化算法[J].信號(hào)處理，2012,28(2):220-225.

[13]LiuY，ZhaiL.AnOptimizedInterferenceAlignmentAlgorithmBasedonMax-SINRCriterionforMIMOSystem[J].JournalofCommunications,2015,10(6):450-456.

[14]GomadamKS,CadambeVR,JafarSA.ApproachingtheCapacityofWirelessNetworksThroughDistributedInterferenceAlignment[C]∥IEEEGlobalTelecommunicationsConference(GLOBECOM),2008：1-6.

[15]KumarKR,XueF.AnIterativeAlgorithmforJointSignalandInterferenceAlignment[C]∥2010IEEEInternationalSymposiumonInformationTheoryProceedings(ISIT),AustinTexasUSA,2010:2293-2297.

[16]GomadamKS,CadambeVR,JafarSA.ADistributedNumericalApproachtoInterferenceAlignmentandApplicationstoWirelessInterferenceNetworks[J].IEEETrans.onInf.Theory,2011,57(6):3309-3322.

[17]KongZ,YangS,WuF,etal.IterativeDistributedMinimumTotalMSEApproachforSecureCommunicationsinMIMOInterferenceChannels[J].IEEETrans.onInf.ForensicsandSecurity,2015,11(3):594-608.

[18]ZongZ,FengH,YuF,etal.OptimalTransceiverDesignforSWIPTin-UserMIMOInterferenceChannels[J].IEEETrans.onWirelessCommunications,2016,15(1):430-445.

An Optimized Interference Alignment Algorithm Based on Dynamic Power Allocation

ZHANG Cui-ping,LIU Yun

(The 54th Research Institute of CETC,Beijing 100070,China)

Interference alignment (IA) is one of the promising technologies to solve the co-channel interference in wireless communication systems. It can effectively improve system capacity and reliability. Based on a consideration of engineering applications,the realization of interference alignment for three-cell multiple-input multiple-output (MIMO) cooperative communication system is studied,and then a joint IA and power allocation algorithm is proposed,which is designed to decrease the effect of the interference from unwanted transmitters with less computational cost. Firstly,the pre-coding matrix and interference mitigation matrix are designed and optimized based on the decomposition of channel and the chord distance of matrix. Secondly,the power is allocated dynamically among different data streams of users to further reduce the interference. The simulation results show that,as compared with the existing interference alignment design schemes,the system throughput realized by the optimized algorithm is significantly improved. Furthermore,the optimized algorithm also has advantages in bit error rate,and has better engineering applicability than other algorithms.

interference alignment;multiple-input multiple-output;pre-coding;power allocation

10. 3969/j.issn. 1003-3114. 2017.04.09

張翠平，劉允.一種基于動(dòng)態(tài)功率分配的干擾對(duì)齊優(yōu)化方法[J].無(wú)線電通信技術(shù),2017,43(4):35-39.

[ZHANG Cuiping,LIU Yun.An Optimized Interference Alignment Algorithm Based on Dynamic Power Allocation [J]. Radio Communications Technology,2017,43(4):35-39. ]

2017-03-20

國(guó)家高技術(shù)研究發(fā)展計(jì)劃(863計(jì)劃)項(xiàng)目(2014AA01A707)

張翠平(1968—)，女，高級(jí)工程師，主要研究方向：通信系統(tǒng)與網(wǎng)絡(luò)。劉 允(1983—)，女，高級(jí)工程師，主要研究方向：高速寬帶無(wú)線傳輸理論與技術(shù)，包括OFDM技術(shù)、多點(diǎn)協(xié)作傳輸技術(shù)、Massive MIMO技術(shù)等。

TN929.5

A

1003-3114(2017)04-35-5