蜂窩D2D異構(gòu)網(wǎng)絡非對稱干擾對齊算法

章 揚，秦智超，張緯棟，陸 洲

(中國電子科學研究院，北京 100041)

?

工程與應用

蜂窩D2D異構(gòu)網(wǎng)絡非對稱干擾對齊算法

章 揚，秦智超，張緯棟，陸 洲

(中國電子科學研究院，北京 100041)

針對蜂窩D2D異構(gòu)網(wǎng)絡中蜂窩通信與D2D用戶間的相互干擾問題，提出了一種基于分組的干擾對齊算法，通過對D2D用戶進行分組，將蜂窩通信基站對D2D通信用戶的干擾對齊到相同的信號空間，并根據(jù)蜂窩通信和D2D通信對傳輸速率的不同需求，設計相應的預編碼矩陣和接收濾波矩陣，消除用戶間干擾對通信的影響。仿真實驗表明，在有限的天線配置條件下，提出的干擾對齊算法，能夠滿足蜂窩D2D異構(gòu)網(wǎng)絡中對系統(tǒng)傳輸容量的不同需求，具有良好的應用價值。

多輸入多輸出系統(tǒng)；干擾對齊；設備到設備網(wǎng)絡；蜂窩網(wǎng)絡；預編碼矩陣

0 引 言

隨著當前無線通信的快速發(fā)展，一方面頻譜資源日益緊張，難以滿足快速增長的業(yè)務需求，另一方面海量通信設備間的相互干擾越來越嚴重，導致整個系統(tǒng)性能的嚴重下降。D2D通信通過使用與蜂窩通信相同的時間和頻率資源進行數(shù)據(jù)傳輸，不僅能夠有效提高頻率使用效率，還能夠極大提高系統(tǒng)傳輸性能[1-3]，得到了學術(shù)界和工業(yè)界的廣泛重視和應用，也已經(jīng)被3GPP標準化組織作為新一代通信系統(tǒng)的關(guān)鍵技術(shù)之一。然而，相對于傳統(tǒng)的蜂窩通信系統(tǒng)，蜂窩D2D混合異構(gòu)網(wǎng)絡中允許D2D通信終端在蜂窩通信相同的時頻資源塊內(nèi)進行數(shù)據(jù)傳輸，不僅導致了對蜂窩通信用戶的干擾，其自身也受到蜂窩通信的嚴重干擾，無法保證數(shù)據(jù)傳輸質(zhì)量。

對于蜂窩D2D混合異構(gòu)通信網(wǎng)絡，如何進行無線資源的高效共享是面臨的基礎問題，當前主流的無線資源共享和干擾避免模式分為正交化的無線資源共享和復用兩種方式。其中正交化的無線資源共享是通過將相互正交的無線資源分配給蜂窩通信用戶和D2D通信用戶，在這種模式下，D2D通信使用蜂窩網(wǎng)絡的空閑無線資源進行數(shù)據(jù)傳輸，若蜂窩無線通信系統(tǒng)處于繁忙狀態(tài)，則D2D通信將因為無法獲得所需要的無線通信資源而無法進行；復用方式是D2D通信用戶重復使用正在被蜂窩用戶使用的無線資源，這種工作方式能夠有效提高頻譜資源的利用率，從而提升系統(tǒng)性能。但是在這種模式下，必然會導致各用戶間的相互干擾，因此如何解決用戶間的干擾問題，是當前蜂窩D2D混合異構(gòu)通信網(wǎng)絡面臨的重要問題。為解決D2D通信的干擾問題，提高頻譜資源的利用率，學術(shù)界提出了多種干擾管理的方案，典型的有干擾協(xié)調(diào)[4]，干擾消除[5]，資源管理[6]等。此外，功率控制也作為D2D通信干擾消除的重要手段，得到了廣泛的研究[7-11]，取得了一定的效果，但是功率控制本身又會導致傳輸速率的大幅降低，從而降低無線通信系統(tǒng)的性能。

隨著新一代無線通信技術(shù)的快速發(fā)展，熱點地區(qū)小區(qū)半徑越來越小，導致小區(qū)間干擾顯著增強，進一步降低了無線通信系統(tǒng)的性能。在這種情況下，傳統(tǒng)上以功率分配為主的干擾管理和無線資源共享技術(shù)難以適應蜂窩D2D混合異構(gòu)網(wǎng)絡的需求。

MIMO技術(shù)通過采用多根天線進行信號發(fā)送和接收，拓展了通信信號在空間域的維度，將原來僅僅在頻率和時域的信號處理問題擴展到時間、頻率和空間三維，為系統(tǒng)的干擾管理提供了新的機會。干擾對齊作為一種新興高效的干擾管理機制，其基本思想是基于全局的信道狀態(tài)信息，通過預編碼技術(shù)對信號進行旋轉(zhuǎn)，將干擾信號對齊到一個維度更低的信號空間，壓縮干擾信號所占據(jù)的信號空間維度，并為期望信號預留足夠的信號空間以實現(xiàn)數(shù)據(jù)傳輸。理論上，在配置足夠資源的條件下，干擾對齊可以完全消除系統(tǒng)中的干擾，使系統(tǒng)獲得最優(yōu)的自由度。如何將干擾對齊技術(shù)應用到D2D通信的干擾管理中，也是學術(shù)界關(guān)注的重點問題，得到了廣泛的研究，從多個角度提出了一些解決方案[13-19]。但在實際系統(tǒng)中，由于天線配置、信道狀態(tài)反饋和計算復雜度的限制，往往難以實現(xiàn)完全干擾對齊。因此，有必要充分研究蜂窩D2D異構(gòu)網(wǎng)絡的結(jié)構(gòu)特點，研究有效的干擾對齊策略。

與前人的工作不同，本章針對蜂窩D2D混合異構(gòu)網(wǎng)絡中的數(shù)據(jù)傳輸，提出了一種非對稱干擾對齊方法，使得多個蜂窩用戶和D2D通信用戶能夠共享時頻資源而不產(chǎn)生相互干擾。首先通過D2D接收終端接收濾波器將小區(qū)蜂窩基站對D2D用戶的干擾對齊到同一個信號空間。通過D2D發(fā)射終端預編碼設計消除D2D用戶間的干擾。通過蜂窩用戶終端接收濾波矩陣設計消除D2D通信對蜂窩通信的干擾。最后，通過蜂窩通信基站的設計，消除蜂窩通信對D2D通信的干擾，以及蜂窩通信用戶間干擾。在信噪比較高的條件下，與傳統(tǒng)的頻率、時隙正交復用方案相比，提出的算法能夠有效消除用戶間干擾，提高頻譜資源的使用效率。

本章的主要內(nèi)容組織如下：第2節(jié)給出了系統(tǒng)模型，第3節(jié)介紹了非對稱干擾對齊算法的實現(xiàn)，第4節(jié)對算法的可行性條件進行了分析，第5節(jié)對所提出的算法進行了仿真分析。

1 系統(tǒng)模型

如圖1所示，考慮蜂窩D2D異構(gòu)網(wǎng)絡下行鏈路，且設系統(tǒng)采用FDD模式，其中蜂窩小區(qū)數(shù)量為1，且基站覆蓋范圍內(nèi)存在L個D2D通信小區(qū)。蜂窩小區(qū)的用戶數(shù)量為K1，而D2D通信小區(qū)的用戶數(shù)量為K2。蜂窩通信基站和用戶的天線數(shù)量分別為N1和M1，D2D通信基站和用戶的天線數(shù)量分別為N2和M2。每個D2D通信用戶的自由度為1，每個蜂窩通信用戶的自由度為D。設蜂窩通信小區(qū)的編號為0，D2D通信小區(qū)的編號為1,…,L，則蜂窩通信小區(qū)內(nèi)用戶i(記為用戶(0,i))的接收信號為：

(1)

上式右邊第一項為期望信號，第二項為蜂窩通信小區(qū)內(nèi)用戶間干擾，第三項為D2D通信對蜂窩通信用戶的干擾，最后一項為噪聲。上式中U0,i為蜂窩通信用戶的接收濾波矩陣，V0,i和Vl,k分別為蜂窩通信用戶(0,i)和D2D通信用戶(l,k)的發(fā)送預編碼矩陣，Hl0,i為從D2D通信基站l到用戶(0,i)的信道矩陣。

圖1 蜂窩D2D異構(gòu)網(wǎng)絡系統(tǒng)結(jié)構(gòu)示意圖

類似地，D2D小區(qū)l內(nèi)用戶i(記為用戶(l,i))的接收信號為：

(2)

上式右邊第一項為期望信號，第二項為所在D2D通信小區(qū)內(nèi)用戶間干擾，第三項為其它D2D通信小區(qū)基站產(chǎn)生的干擾，第四項為蜂窩通信小區(qū)基站的干擾，最后一項為噪聲。上式中Ul,i為D2D通信小區(qū)l中用戶i的接收濾波矩陣，Hjl,i和H0l,i分別為從D2D通信小區(qū)j和蜂窩通信小區(qū)基站到用戶 (l,i)的信道矩陣。

2 非對稱干擾對齊方法實現(xiàn)

采用發(fā)送端和接收端預編碼的方式進行干擾消除?？紤]到D2D通信小區(qū)主要傳輸?shù)退俑呖煽啃詷I(yè)務的特性，因此采用單數(shù)據(jù)流的方式進行傳輸，即每個微小區(qū)用戶的自由度為1，并重點消除對本小區(qū)用戶的干擾。而蜂窩通信主要傳輸高速業(yè)務，因此采用多數(shù)據(jù)流的方式進行傳輸，即每個宏小區(qū)用戶的自由度大于或等于1。

Step 1通過對D2D通信用戶的接收濾波器設計，實現(xiàn)對同一D2D通信小區(qū)用戶的分組，將蜂窩通信基站小區(qū)對同一D2D通信小區(qū)內(nèi)用戶的干擾對齊到相同的信號空間。即對任意D2D通信小區(qū)l有：

(3)

對上式進行求解，可以通過下式得到干擾空間和D2D通信用戶的接收濾波矩陣：

(4)

Step 2通過對蜂窩通信基站的預編碼設計，完全消除蜂窩通信基站對D2D通信小區(qū)用戶的干擾，具體方法如下：

(5)

Step 3考慮到蜂窩通信小區(qū)用戶傳輸速率高，對干擾更為敏感，且已獲得合法頻譜使用授權(quán)，需要完全消除對蜂窩通信用戶的干擾，首先通過蜂窩通信用戶接收濾波矩陣的設計使蜂窩通信用戶間干擾最小化，具體方法如下：

對蜂窩通信小區(qū)用戶k的第d個子數(shù)據(jù)流，其接收濾波矩陣為：

(6)

其中

(7)

ν1(A)為矩陣A的最小的特征值所對應的特征向量。

Step 4考慮到D2D通信數(shù)據(jù)速率低，發(fā)射功率低，相互干擾較弱。為降低對天線數(shù)量的要求，對D2D通信發(fā)射預編碼矩陣的設計以消除對蜂窩通信用戶和同一D2D小區(qū)內(nèi)其它用戶的干擾為目標，具體方法如下：

(8)

3 可行性條件分析

在上述方法中，要實現(xiàn)對D2D通信用戶的分組和蜂窩通信小區(qū)基站干擾的消除，式(4)和(5)必須滿足可行性條件；要實現(xiàn)蜂窩通信用戶間干擾消除，(6)式必須滿足可行性條件；要實現(xiàn)D2D通信基站對蜂窩通信用戶和同一D2D通信小區(qū)其它用戶的干擾消除，式(7)必須滿足可行性條件。

首先分析式(4)的可行性條件，式中Fl的維度為K2N1×(N1+K2M2)，要使Xl有解，必須滿足條件：K2N1+1≤(N1+K2M2)，即：

(9)

其次分析式(5)的可行性條件，式中等式右邊中[G1G2… GL]的維度為：N1×L，因此，要使V0有解，且每個蜂窩通信用戶的自由度達到D1，必須滿足N1≥L+K1D1。

再次，分析(6)的可行性條件，要使用戶間干擾最小化到零，蜂窩通信用戶的接收機信號空間必須大于等于所有用戶的自由度，即必須滿足M1≥K1D1

最后，分析式(7)的可行性條件，式中等號左邊求解零空間矩陣的維度為：N2×(K1D1+K2-1)，因此，要使Vl,i有解，必須滿足N2≥K1D1+K2

綜上所述，該方法實現(xiàn)的可行性條件為：

(10)

4 仿真分析

仿真條件設置為：蜂窩通信基站、D2D通信基站、蜂窩通信用戶、D2D通信用戶的天線數(shù)量分別為6，6，4，4；蜂窩通信用戶的自由度均為2，D2D通信用戶的自由度均為1，D2D小區(qū)的個數(shù)為2。無線傳輸信道小尺度衰落為高斯白噪聲信道，其信道矩陣的每一個元素均為均值為0，方差為1的復隨機變量。大尺度衰落采用ITU標準，如下所示：

(11)

其中r為發(fā)射機到接收機的距離，單位為km，f為工作頻率，單位為MHz，仿真中設置為2 GHz。

性能比較基準：

(1) 匹配濾波算法。匹配濾波算法是多用戶MIMO系統(tǒng)的標準技術(shù)之一，其基本原理是忽略噪聲的影響，在獲取全局信道狀態(tài)信息的基礎上最大化接收信干噪比，從而提高系統(tǒng)容量。

(2) 競爭接入機制?？紤]到當前802.11和802.15.4標準均采用以CSMA/CD為代表的競爭接入機制，能夠根據(jù)業(yè)務量靈活分配信號傳輸所需時間或頻率資源，設每個時段僅允許一個小區(qū)發(fā)射信號，各小區(qū)通過時分復用的方式工作，并以參數(shù)gamma表示蜂窩小區(qū)傳輸時間和所有D2D小區(qū)傳輸時間之比。仿真中考慮到蜂窩小區(qū)用戶業(yè)務量要遠高于D2D小區(qū)用戶，因此在該基準算法中，分別仿真了gamma為0.8和0.5兩種情況。需要說明的是，考慮到競爭介入機制中大量沖突的存在，實際工作時系統(tǒng)性能要弱于仿真結(jié)果。

圖2顯示隨著蜂窩小區(qū)基站發(fā)射功率增大，蜂窩小區(qū)系統(tǒng)容量的增長趨勢。從圖中可以看出，本項目提出的干擾消除算法，相對于傳統(tǒng)匹配濾波方法法和競爭接入方法，在系統(tǒng)容量上具有顯著的提升。

圖2 蜂窩小區(qū)容量性能對比圖

圖3顯示隨著蜂窩小區(qū)基站發(fā)射功率增大，D2D小區(qū)系統(tǒng)容量的增長趨勢。從圖中可以看出，本項目提出的干擾對齊算法，在蜂窩通信小區(qū)進行高速傳輸時也能獲得穩(wěn)定的系統(tǒng)容量，且明顯優(yōu)于匹配濾波法。

圖3 D2D小區(qū)容量性能對比

綜上所述，本章所設計的干擾對齊方法，在有限的天線配置條件下，通過預編碼設計，可以滿足分層異構(gòu)網(wǎng)絡中對系統(tǒng)傳輸容量的不同需求，具有良好的應用價值。

5 結(jié) 語

提出了一種基于分組的非對稱干擾對齊算法，該算法通過對D2D用戶進行分組，將蜂窩通信基站對D2D通信用戶的干擾對齊到相同的信號空間，并根據(jù)蜂窩通信和D2D通信對傳輸速率的不同需求，設計相應的預編碼矩陣和接收濾波矩陣，消除用戶間干擾對通信的影響。仿真結(jié)果驗證了該方法的有效性。下一步將重點圍繞蜂窩D2D異構(gòu)網(wǎng)絡干擾對齊的干擾和功率聯(lián)合優(yōu)化設計等方面進行研究。

[1] K. Doppler, M. Rinne, C. Wijting, C. B. Ribeiro, and K. Hugl, "Device-to-device communication as an underlay to LTE-advanced networks," IEEE Communications Magazine, vol. 47, no. 12, pp. 42-49, Dec. 2009.

[2] G. Fodor et al., "Design aspects of network assisted device-to-device communications," IEEE Communications Magazine, vol. 50, no. 3, pp. 170-177, Mar. 2012.

[3] C. H. Yu, K. Doppler, C. B. Ribeiro, and O. Tirkkonen, “Resource Sharing Optimization for Device-to-Device Communication Underlaying Cellular Networks,” IEEE Transactions on Wireless Communications, vol. 10, no. 8, pp. 2752-2763, Aug. 2011.

[4] B. Soret, K. I. Pedersen, N. T. K. J?rgensen, and V. Fernández-López, “Interference coordination for dense wireless networks,” IEEE Communications Magazine, vol. 53, no.1, pp.102-109, Jan.2015.

[5] H. Zhang, C. Jiang, J. Cheng, and V. C. M. Leung, “Cooperative interference mitigation and handover management for heterogeneous cloud small cell networks,” IEEE Wireless Communications, vol.22, no.3, pp.92-99, Jun. 2015.

[6] C. Yang, J. Li, and M. Guizani, “Cooperation for spectral and energy efficiency in ultra-dense small cell networks,” IEEE Wireless Communications, vol. 23, no.1, pp.64-71, Feb.2016.

[7] F. Wang, C. Xu, L. Song, and Z. Han, “Energy-Efficient Resource Allocation for Device-to-Device Underlay Communication,” IEEE Transactions on Wireless Communications, vol.14, no.4, pp.2082-2092, Apr.2015.

[8] R. Yin, C. Zhong, G. Yu, Z. Zhang, K. K. Wong, and X. Chen, “Joint Spectrum and Power Allocation for D2D Communications Underlaying Cellular Networks,” IEEE Transactions on Vehicular Technology, vol.65, no.4, pp.2182-2195, Apr.2016.

[9] P. Janis, V. Koivunen, C. Ribeiro, J. Korhonen, K. Doppler, and K. Hugl, “Interference-Aware Resource Allocation for Device-to-Device Radio Underlaying Cellular Networks,” in VTC Spring 2009 - IEEE 69th Vehicular Technology Conference, 2009,pp.1-5.

[10]G. Fodor and N. Reider, “A Distributed Power Control Scheme for Cellular Network Assisted D2D Communications,” in 2011 IEEE Global Telecommunications Conference - GLOBECOM 2011, 2011, pp.1-6.

[11]C. Yang, J. Li, P. Semasinghe, E. Hossain, S. M. Perlaza, and Z. Han, “Distributed Interference and Energy-Aware Power Control for Ultra-Dense D2D Networks: A Mean Field Game,” IEEE Transactions on Wireless Communications, vol.16, no.2, pp.1205-1217, Feb.2017.[12]L. Yang, W. Zhang, and S. Jin, “Interference Alignment in Device-to-Device LAN Underlaying Cellular Networks,” IEEE Transactions on Wireless Communications, vol. PP, no.99, pp.1-1, 2015.

[13]J. Jiang, M. Peng, W. Wang, and K. Zhang, “Energy efficiency optimization based on interference alignment for device-to-device MIMO downlink underlaying cellular network,” in 2013 IEEE Globecom Workshops (GC Wkshps),2013,pp.585-590.

[14]X. Hu, Q. Wang, W. Wei, and L. Yang, “Device-to-Device Communication Underlaying MU-MIMO in Multi-Cell Networks with Interference Alignment,” in 2016 IEEE 83rd Vehicular Technology Conference (VTC Spring), 2016, pp.1-6.

[15]H. J. Chou and R. Y. Chang, “Interference-aware D2D mode selection in hybrid MIMO cellular networks,” in 2016 IEEE International Conference on Communications (ICC), 2016, pp. 1-7.

[16]X. Li, Y. Ren, H. Gao, and T. Lv, “Opportunistic interference alignment approach in device-to-device communications underlaying cellular networks,” in 2016 24th European Signal Processing Conference (EUSIPCO), 2016, pp. 1838-1842.

[17]H. J. Chou and R. Y. Chang, “Joint Mode Selection and Interference Management in Device-to-Device Communications Underlaid MIMO Cellular Networks,” IEEE Transactions on Wireless Communications, vol. 16, no. 2, pp. 1120-1134, Feb. 2017.

[18]H. E. Elkotby, K. M. F. Elsayed, and M. H. Ismail, “Exploiting interference alignment for sum rate enhancement in D2D-enabled cellular networks,” in 2012 IEEE Wireless Communications and Networking Conference (WCNC), 2012, pp. 1624-1629.

[19]H. E. Elkotby, K. M. F. Elsayed, and M. H. Ismail, “Shrinking the reuse distance: Spectrally-efficient radio resource management in D2D-enabled cellular networks with Interference Alignment,” in 2012 IFIP Wireless Days, 2012, pp.1-6.

Asymmetric Interference Alignment for Device-to-Device Underlaying Cellular Networks

ZHANG Yang, QIN Zhi-chao，ZHANG Wei-dong，LU Zhou

(China Academy of Electronics and Information Technology, Beijing 100041, China)

Aiming at the problem of mutual interference between cellular communication and D2D users in underlaying cellular networks, a novel group-based interference alignment scheme is proposed. By grouping D2D users, the interference from the cellular communication base station to D2D communication users is aligned to the same signal space. The corresponding pre-coding matrix and the receiver filter matrix are designed to eliminate the interference according to the different requirements of the transmission rate. The simulation results show that the proposed interference alignment algorithm can meet the different requirements of the transmission capacity of the underlaying cellular networks with limited antenna configuration, and have important theoretical and practical significance.

Multi-Input Multi-Output System; Interference Alignment; Device-to-Device Networks; Cellular Networks; Precoding matrix

10.3969/j.issn.1673-5692.2017.03.002

2017-04-01

2017-05-31

國家科技重大專項資助項目(2015AA015701)； 國家自然科學基金資助項目(91338201);工程院咨詢研究項目(2017-XY-04)

TN 911.72

A

1673-5692(2017)03-232-05

章 揚(1980—)，男，湖南人，博士，主要研究方向為無線通信，天地一體化網(wǎng)絡；

E-mail:zhangyang.upc@qq.com；

秦智超(1981—)，男，河北人，博士，主要研究方向為天地一體化網(wǎng)絡；

張緯棟(1987—)，男，山東人，博士，主要研究方向為天地一體化網(wǎng)絡；

陸 洲(1970—),男，河北人，研究員級高級工程師，博士，主要研究方向為寬帶衛(wèi)星通信，天基網(wǎng)絡。