干擾對(duì)齊及其在現(xiàn)代無(wú)線通信系統(tǒng)中的應(yīng)用.pdf

1、近年來(lái)，隨著無(wú)線通信產(chǎn)業(yè)的快速發(fā)展，干擾管理問(wèn)題成為現(xiàn)代無(wú)線通信系統(tǒng)面臨的一個(gè)關(guān)鍵問(wèn)題，雖然很多干擾管理技術(shù)已經(jīng)提出，但是干擾網(wǎng)絡(luò)的一些基本問(wèn)題至今都沒(méi)有得到很好的解決。最近信息論的學(xué)者們提出了干擾對(duì)齊方法，被一致認(rèn)為是干擾管理的一個(gè)重大突破，本文對(duì)干擾對(duì)齊及其在現(xiàn)代無(wú)線通信系統(tǒng)的應(yīng)用方法進(jìn)行了系統(tǒng)的研究。具體內(nèi)容如下：
　　1.在由K對(duì)單天線用戶組成的干擾信道中，當(dāng)信道為時(shí)變或頻率選擇性時(shí)，如果采用干擾對(duì)齊方法，則總計(jì)可達(dá)的自由

2、度（或復(fù)用增益）為K/2。然而，要達(dá)到自由度上界需要的編碼維度為無(wú)限長(zhǎng)，當(dāng)限定編碼維度時(shí)，如何做干擾對(duì)齊是一個(gè)公開(kāi)問(wèn)題。針對(duì)此公開(kāi)問(wèn)題，本文首先指出當(dāng)編碼維度有限時(shí)，把所有資源全部同時(shí)分配給所有用戶不是最優(yōu)的，并進(jìn)一步提出了一種基于分組的干擾對(duì)齊方法，該方法將問(wèn)題建模為無(wú)界背包問(wèn)題。同時(shí)，為了獲得好的分組方案，分別設(shè)計(jì)了最優(yōu)算法與貪婪算法。分析與數(shù)值計(jì)算表明，基于分組的方案能夠獲得更多的復(fù)用增益。
　　2.MU-MIMO雖然已經(jīng)在

3、無(wú)線通信系統(tǒng)中得到廣泛應(yīng)用，然而，對(duì)于多小區(qū)MU-MIMO高斯干擾網(wǎng)絡(luò)，在給定天線配置時(shí)，最多同時(shí)能夠傳輸?shù)臄?shù)據(jù)流數(shù)量是未知的。針對(duì)此問(wèn)題，采用干擾對(duì)齊的方法，本文首次給出了多小區(qū)MU-MIMO高斯干擾網(wǎng)絡(luò)的自由度上界。對(duì)于一個(gè)對(duì)稱的多小區(qū)系統(tǒng)，該上界意味著其全部可獲得的自由度不會(huì)超過(guò)基站與單個(gè)用戶的天線數(shù)總和。同時(shí)，設(shè)計(jì)了自由度獲取的算法，該算法雖然不能達(dá)到上述自由度上界，但可獲得比正交方式更多的自由度。對(duì)于三小區(qū)的MU-MIMO高斯

4、干擾網(wǎng)絡(luò)，首次提出了一種基于特征向量拆分的干擾對(duì)齊算法，即ES-IA(Eigenvector-Split based Interference Alignment)算法，此算法將MIMO干擾信道自由度的解向量拆分后進(jìn)行聯(lián)合收發(fā)信機(jī)設(shè)計(jì)。數(shù)值計(jì)算與仿真分析表明，此方案比傳統(tǒng)的正交處理方式能夠獲得更多的自由度。
　　3.基于干擾對(duì)齊方法，通過(guò)級(jí)聯(lián)小區(qū)間干擾抑制預(yù)編碼矩陣與小區(qū)內(nèi)用戶間干擾抑制預(yù)編碼矩陣，能顯著提高小區(qū)邊緣用戶的速率。然

5、而，此方法只能針對(duì)固定位置用戶設(shè)計(jì)，而實(shí)際系統(tǒng)用戶在小區(qū)中是隨機(jī)分布的。針對(duì)此問(wèn)題，提出了一種動(dòng)態(tài)模式切換(DMS)算法。小區(qū)中的所有用戶根據(jù)各自受到干擾的情況，計(jì)算一閾值并自行選擇工作模式(IA-MMSE或MF模式)，基站分別對(duì)2組不同模式的用戶進(jìn)行機(jī)會(huì)調(diào)度。仿真結(jié)果表明，此方式既提升了小區(qū)邊緣用戶的速率，又保證了小區(qū)中心用戶的速率不受影響。通過(guò)優(yōu)化預(yù)編碼矩陣，進(jìn)一步提高了小區(qū)邊緣用戶的速率。另外，對(duì)于一個(gè)由三個(gè)小區(qū)組成的網(wǎng)絡(luò)，通過(guò)聯(lián)

6、合設(shè)計(jì)發(fā)送預(yù)編碼矩陣與接收濾波器矩陣，提出了一種基于干擾對(duì)齊的空分混合(IA-SDH)算法，該算法中位于小區(qū)中心的用戶工作于傳統(tǒng)的模式，而位于小區(qū)邊緣的用戶工作于干擾對(duì)齊模式。分析與仿真表明，與傳統(tǒng)算法相比，每小區(qū)能同時(shí)服務(wù)更多的用戶(相應(yīng)的更多的數(shù)據(jù)流能同時(shí)發(fā)送)。
　　4.針對(duì)由K對(duì)單天線用戶組成的干擾信道，基于干擾對(duì)齊的閉式解，設(shè)計(jì)了一種低開(kāi)銷(xiāo)的分布式干擾對(duì)齊(LOIA)算法。同時(shí)，進(jìn)一步擴(kuò)展到了多天線配置情況下。與分布式迭

7、代干擾對(duì)齊算法(DIIA)相對(duì)比，顯著降低了干擾對(duì)齊算法的開(kāi)銷(xiāo)。仿真結(jié)果表明，在限定開(kāi)銷(xiāo)的情況下，LOIA算法的可達(dá)速率明顯高于DIIA算法。另外，針對(duì)DIIA算法沒(méi)有充分利用信道對(duì)稱性的問(wèn)題，在收發(fā)信機(jī)干擾對(duì)齊矩陣的基礎(chǔ)上級(jí)聯(lián)預(yù)編碼矩陣，并分別對(duì)不同的數(shù)據(jù)流分配不同的功率，提出了考慮功率分配的分布式迭代干擾對(duì)齊(PA-DIIA)算法。對(duì)于最大信干噪比(Max-SINR)算法也設(shè)計(jì)了考慮功率分配的最大信干噪比(PA-Max-SINR)算