無線蜂窩通信系統多小區(qū)協作干擾抑制技術的研究.pdf

1、為了適應無線網絡中迅猛增長的用戶數量以及用戶對數據速率的指數增長需求，下一代無線通信系統中采用全頻率復用實現網絡覆蓋范圍的擴大和系統性能的提升。然而，使用相同的頻段會導致小區(qū)間嚴重的干擾，特別是位于小區(qū)邊緣的用戶，服務質量大幅下降。因此，小區(qū)間干擾抑制是無線網絡中一個急需解決的關鍵問題。多小區(qū)協作是目前最受關注的技術之一，該技術通過不同小區(qū)的基站共享信道與數據信息，聯合設計傳輸方案，有效抑制網絡中的干擾。本文圍繞多小區(qū)協作干擾抑制技術中

2、的一些重點問題展開研究，考慮實際系統的各項限制因素，從物理傳輸以及網絡管理的角度設計信號收發(fā)算法以及資源分配方案。
　　首先，本文研究多小區(qū)多用戶多輸入單輸出系統加權速率和最大化問題，設計全局最優(yōu)的預編碼算法。將該問題構造為可達速率域上的單調優(yōu)化問題，并提出一種單調優(yōu)化算法迭代逼近全局最優(yōu)解。該算法采用一系列不重疊的超矩形刻畫全局最優(yōu)解所在區(qū)域，通過對這些超矩形進行分解、縮小、剔除等操作，不斷縮小全局最優(yōu)解所在范圍。每一次迭代過程

3、包含智能搜索、順序分割、頂點重置等步驟。與現有的基于可達速率域的算法相比，所提算法能夠明顯降低計算復雜度，加快收斂速度。
　　其次，本文研究信道信息存在統計誤差的多輸入多輸出（MIMO）干擾信道收發(fā)算法設計。在滿足自由度約束下，每對用戶可以傳輸多個數據流。從誤比特率的角度出發(fā)，選擇最差數據流均方誤差（MSE）為優(yōu)化目標。給出包含估計誤差和延時誤差的統計誤差模型，并推導MSE的平均值，構造最差數據流平均MSE優(yōu)化問題。采用逐次優(yōu)化的

4、方法迭代更新收發(fā)矩陣。固定預編碼矩陣，推導了接收矩陣的閉式解。對于優(yōu)化預編碼矩陣的問題，提出基于二階錐規(guī)劃的集中式算法和基于拉格朗日對偶的分布式算法。分析了兩種算法的收斂性能和計算復雜度，證明了集中式收發(fā)算法可以收斂到問題的Karush-Kuhn-Tucker點，而分布式收發(fā)算法則明顯降低了計算復雜度。此外，還討論了分布式算法在時分雙工和頻分雙工系統中的具體實現過程和所需的信息交互量。仿真結果驗證了所提算法克服統計誤差的有效性以及相對現

5、有算法在誤比特率性能上的優(yōu)勢。同時，仿真還顯示了分布式算法在不損失誤比特率性能的同時可以大幅減少計算時間。
　　接下來，本文考慮另一種誤差有界模型下的MIMO干擾信道收發(fā)算法設計?？紤]信道誤差是在一定范圍內隨機分布的，即誤差有界。引入輔助變量表示誤差影響下數據流MSE的最差情況，構造最差情況數據流MSE優(yōu)化問題。由于誤差在分布范圍內有無窮多種實現，優(yōu)化問題具有無窮多個約束，對此提出兩種處理方法。一種采用S-procedure推導等

6、價問題，另一種利用不等式性質和范數定義推導近似問題。對這兩個問題分別采用逐次優(yōu)化算法，仿真顯示求解近似問題的復雜度較低，更適合天線較多的場景。同樣，所提算法有效克服了有界誤差的影響，相比基于均方誤差總和以及最差用戶均方誤差的算法能夠獲得更低的誤比特率。
　　最后，考慮實際無線蜂窩通信網絡中進行數據共享的回程鏈路是容量有限的，本文研究多小區(qū)異構網絡協作傳輸方案設計，包括基站分簇和預編碼算法。基站和中央單元由回程鏈路連接成樹形網絡，中

7、央單元作為根節(jié)點，基站構成樹的各層節(jié)點。根據樹形網絡每個基站只有一條流入鏈路的特征，將回程鏈路傳輸和無線鏈路傳輸的關系構造為0-1變量線性不等式。以最差用戶速率為目標構造基站分簇和預編碼的聯合優(yōu)化問題。針對該非凸混合整數優(yōu)化，提出兩種基于線性規(guī)劃松弛的低復雜度次優(yōu)算法。第一種算法對目標值采用二分搜索，提出包含功率分配、基站分簇、可行判斷的三步算法求解可行問題。第二種算法同樣設計為三步：無回程鏈路約束的最差速率優(yōu)化、基站分簇、給定基站分簇